C:\SQL Server 2000 Sample Databases>sqlcmd -i instpubs.sql 'sqlcmd'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.   명령프롬프트에 선생님 하시는대로 했는데 저런 식으로 뜨네요.... 설치가 안됩니다 이럴 땐 어떻게 해야 하나요 ㅠㅠ

■ 질문 남기실 때 꼭! 참고해주세요.- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해주세요.- 궁금한 부분이 있으시면 해당 강의의 타임라인 부분을 표시해주시면 좋습니다.- HTML, CSS, JQUERY 코드 소스를 텍스트 형태로 첨부해주시고 스크린샷도 첨부해주세요.- 다운로드가 필요한 파일은 해당 강의의 마지막 섹션에 모두 있습니다.           close 버튼이 겹쳐 두번째 X를 누르면 첫번째 모달창 까지 닫혀버립니다..ㅠㅠ 이럴경우 제이쿼리로 실행해야하나요?ㅠㅠㅠ  

제일 위에 있는 폴더에 만드는거랑 하위 폴더에 만드는거랑  장소는 어디에 만들어도 상관이 없나요?   자꾸 이름이 match가 똑같다고 오류가 나서 최상위 폴더에 만드니 이런현상이 없어지던데..맞나요? ㅎ

  this와 target의 차이는 이해했습니다. 그런데, 이것들이 과연 필요가 있는지에 대해서 의문이 들었습니다.저라면 this 대신 target 쓸 것 같고 target 대신 within을 쓸 것 같습니다. 그러나, 아무 필요성 없이 두 포인트컷이 생기지는 않았을 것 같습니다.within대신 target, target 대신 this를 사용하는 구체적인 경우가 언제인가요? 두 포인트컷은 왜 존재하나요?  

  안녕하세요 강사님 선형회귀 - 피처스케일링 관련 질문이 있습니다. 사이킷런 LinearRegression 예제에서 보스턴 주택 가격 데이터의 피처별 단위 차이가 큽니다.   데이터 스케일링 없이 선형회귀로 학습했기에, 상대적으로 단위가 작은 NOX 회귀계수가 크게 나온것이 아닌가라는 생각하게 되었는데요.  그래서 해당 데이터에 MinMaxscaler를 적용하고 계수를 도출해보았습니다.   질문은 다음과 같습니다. 신경망과 같은 알고리즘은 데이터 스케일(단위)에 민감한 것 알고있습니다. 1. 선형회귀에서는 (데이터의 정규분포 형태와 달리) 피처 단위에 대한 정규화는 중요시되지 않는지 궁금합니다. 2. 또한, 분류에서 배운 피처 선택(feature selection) 관련하여, 피처 스케일링 후 학습을 수행해서 도출된 회귀계수가 feature importance에 더 적합한 것 같다는 생각이 들었는데, 맞는 생각일까요?  

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   안녕하세요 강의 자료를 다운받고있는데 ✔️ 디지털마케팅 용어집 (바로가기) 이 파일이 안열립니다. 자료를 따로 받아볼수 있을까요??

안녕하세요 판다님! 열심히 따라하고 있습니다,,! 근데, 제목과 같은 문제가 생겨서 질문 드려요,,! 위의 코드는 main.css이구요..! 이 코드는 index.html 코드입니다!   근데, 4:56에서 처럼 가운데로 정렬되지 않고 이렇게 정렬 됩니다,,!  제 코드 중에 어떤게 문제일까요?ㅠㅠㅠ 감사합니다 : )    

배포한 앱에서 사진을 업로드하면 서버의 upload 폴더에 사진이 저장되어있을텐데 수정할 부분이 있어서 수정하고 다시 push 하면 서버의 upload 폴더가 local의 upload 폴더로 바뀌기 때문에 날라가는거 같은데   다시 push 했을때 서버가 가지고있는 이미지를 안날라가게 하는 방법이 있을까요?

# 임의의 숫자를 발생시켜 숫자를 맞추는 게임을 만들어보자from random import *ans = 0a = randint(1, 100)while a == ans: ans = int(input("정답을 입력하시오 : ")) if a > ans: print("정답은 입력하신 값보다 큽니다.") else: print("정답은 입력하신 값보다 작습니다.")이렇게 했을 때 무엇이 문제일까요? # 임의의 숫자를 발생시켜 숫자를 맞추는 게임을 만들어보자from random import *cnt = 1num = 0a = randint(1, 100)while cnt < 10: num = int(input("%d 번째 기회입니다, 정답을 입력하세요 : " % cnt)) if a > num: print("정답은 입력하신 값보다 큽니다.") elif a == num: print("정답입니다.") break else: print("정답은 입력하신 값보다 작습니다.") cnt += 1이건 또 되는데...이유를 모르겠습니다

강의자료 약 6분 정도에 나오는 sbin/start-dfs.sh 명령어를 입력하면   localhost: rcmd: socket: Permission denied 이런 에러가 뜹니다. 권한이 없나 싶어서 sudo 쓰고 해봤더니   ERROR: Attempting ot operate on hdfs namenode as root ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation 이라는 에러가 뜹니다. 데이타노드와 아래 secondary네임노드도 똑같이 에러 뜨네요.   앞에서 입력하는 4개 xml 편집에서 문제가 있었던 걸까요?

오늘부터 강의듣기 시작했는데 전자정부프레임워크가 3.9.0이 홈페이지들어가니 지원이 종료됐다고 첨부파일이 없는데 3.10.0으로 해도 되나요?

안녕하세요 선생님  강의 잘 듣고 대학원 연구생활에 있어서 많이 도움받고있습니다.   다름이 아니라 수업을 듣던 중 다음과 같은 질문사항이 생겨 질문드립니다. 1. 제가 하려고 하는것은 mmdetection - maskrcnn inference code를 이용하여 inference를 진행한 뒤  추론 결과를 디렉토리에 저장하려고 합니다.  아래 코드와 같이 원본이미지에 추론결과를 덧씌운 결과는 저장에 성공했지만  from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot import mmcv import torch import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #버전 및 gpu 작동확인 print(f"Setup complete. Using torch {torch.__version__} ({torch.cuda.get_device_properties(0).name if torch.cuda.is_available() else 'CPU'})") # config 파일을 설정하고, 미리 학습한 maskrcnn 모델을 checkpoint로 설정. config_file = 'custom_config.py' checkpoint_file = '/Scratch/home/dohyeon/mmdetection/tutorial_exps/epoch_12.pth' # config 파일과 pretrained 모델을 기반으로 Detector 모델을 생성. model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0') #디렉토리 내 모든 파일 segmentation 실행 및 저장   path_dir = '/Scratch/home/dohyeon/mmdetection/input/pre-processing/save_point2' file_list = os.listdir(path_dir) for i in range(6):     img_name = path_dir + '/' + file_list[i]     img_arr= cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_COLOR)     img_arr_rgb = cv2.cvtColor(img_arr, cv2.COLOR_BGR2RGB)     # cv2.imshow('img',img)     fig= plt.figure(figsize=(12, 12))     plt.imshow(img_arr_rgb)     # inference_detector의 인자로 string(file경로), ndarray가 단일 또는 list형태로 입력 될 수 있음.     results = inference_detector(model, img_arr)     # inference 된 결과를 원본 이미지에 적용하여 새로운 image로 생성(bbox 처리된 image)     # Default로 score threshold가 0.3 이상인 Object들만 시각화 적용. show_result_pyplot은 model.show_result()를 호출.     show_result_pyplot(model, img_arr, results)     #추론결과 디렉토리에 저장     model.show_result(img_arr, results, out_file= f'input/pre-processing/save_point3/{file_list[i]}') 제가 원하는 방법은 원본이미지에 추론결과를 덧씌운 show_result_pyplot 과 같은 이미지가 아니라  원본에 덧씌우지 않은 추론결과만을 저장하고 싶습니다.  혹시 좋은 방법이 있을까요?   2. 추론 결과가 mask 형태의 이미지처럼 나오나요?  아니면 배열과 같이 나오나요?   3. 만약 추론결과가 mask형태의 이미지처럼 나온다면  위 그림과 같이 배경 픽셀은 0이고 사람의 픽셀만 0~255 사이의 값으로 나오나요?    이상입니다   감사합니다  

강의를 봐도 뮤탈리스크 문제가 어째서 BFS로 접근이 되고 어떻게 BFS로 풀리는지 모르겠습니다. 이전 문제들은 2차원 배열에서 어떻게 움직여지는지 머릿속으로 그려져서 강의 안 듣고도 풀어졌는데 해당 문제는 어떻게 최단 거리로 이동하는지 감이 안 잡힙니다.    

안녕하세요 커뮤니티에 있는 오류해결법을 보고 import numpy as np  로 np에 numpy 를 불러온 후에  pd.to_numeric(df_last["분양가격(m)"]) 을 하면 오류없이 잘 나오는 것을 확인했습니다. 그런데, import numpy as pd  로 pd 에 numpy 를 불러오게 되면, pd.to_numeric(df_last["분양가격(m)"]) 가 오류가 나오게 되던데, pd 에는 pandas 라이브러리가 있기 때문에 오류가 나는 것인가요? 만약 그렇다면, pandas 라이브러리가 있었던 파일에 다시 numpy 라이브러리를 넣는것인데 왜 오류가 나는지 궁금합니다. 또, np 와 pd 는 그냥 본인이 정해주는 변수 같은건가요?      

안녕하세요 남박사님 영상의 11분 23초까지 내용인 applicationhostconfig 파일의 handlers 부분을 Allow로 바꾸고 저장까지 해주었는데도 500 에러가 나면서 여전히 접속이 안되고 있습니다. 영상에 나온대로 설정을 해주었는데 어느 부분이 문제가 되는건지 모르겠어서 질문드립니다~

코드에서 item.getxxx 를 계속 사용하는 대신 지역 변수를 선언해서 item.getxxx 값을 저장해놓고 사용하면 속도면이나 다른 이점 또는 단점이 있는지 궁금합니다!

이번 강의로 자신감을 얻고 spring-data-jpa로 시스템 구축 해보려고 합니다. 하나하나 신중히 접근중입니다. ㅎㅎ DTO <--> Entity 변환시에 modelmapper, mapstruct 중에 어느걸 많이 사용하시나요? 혹시 강사님은 현업에서 어떤걸 사용하시는지 궁금합니다.

좋은 강의를 만들어주셔서 감사합니다 😀 내용을 정리하다 궁금하게 있어 질문 남깁니다.    Send에 Lock이 있는 이유는 멀티 쓰레드 환경에서 동시다발적으로 Send를 호출하는 것을 막기 위해서인데  Recv에는 Lock이  없는 이유가 무엇인가요?    Send는 우리가 원할 때 마다 호출해야 하는 반면 Recv는 송신버퍼에 데이터가 들어왔다는 이벤트가 있을때에만 호출하기 때문에 발생하는 차이인가요?     추가로, OnSendCompleted에서 Lock을 걸어야 하는 것도 잘 이해가 가지 않습니다. RegisterSend에서 호출된 경우는 Lock이 필요가 없다는 것이 이해가 갑니다.    그치만 OnSendcompleted가 이벤트 핸들러라서 이벤트 완료됬을 시에만 실행할 수 있는데 그렇다면 여기에 다수의 쓰레드가 아닌, 하나의 쓰레드만 접근할 수 있지 않나요? 이벤트가 완료됬을 시 쓰레드 풀에서 하나의 쓰레드가 개입하여 이벤트핸들러를 처리한다고 들었습니다.    어떤부분이 틀렸는지 알려주시면 감사하겠습니다. 

  @GetMapping("/v5/members")public Page<Member> searchMemberV5ByCustomSupport(MemberSearchCondition condition, Pageable pageable) { return memberTestRepositoryBySupport.applyPagination(condition, pageable);} 다름 아니라 테스트 겸 해당 컨트롤러를 만들어서 호출해보니 스택오버 플로우 발생되어 질문 올려요. Member 엔티티쪽에는 Lazy 설정 해놨구,    // return applyPagination(pageable, query -> query// .selectFrom(member)// .leftJoin(member.team, team)// .where(// usernameEq(condition.getUsername()),// teamNameEq(condition.getTeamName()),// ageGoe(condition.getAgeGoe()),// ageLoe(condition.getAgeLoe())// )// ); return applyPagination(pageable, query -> query .selectFrom(member) .leftJoin(member.team, team) .fetchJoin() .distinct() .where( usernameEq(condition.getUsername()), teamNameEq(condition.getTeamName()), ageGoe(condition.getAgeGoe()), ageLoe(condition.getAgeLoe()) ) ); } 주석부분은 영한님이 적으신 거고 아래쪽은 제가 해결해 보려 적은 코드 부분입니다.   질문은 2가지로써.. 1.결과적으로 JsonIgnore 적용하면 값은 제대로 나오는데 JsonIgnore 말고는 방법이 없을까요?? 2.영한님이 제공해 주신 dsl4Repository 애서 PageableExcutionUtils 는 더이상 지원이 안되는 것 처럼 줄이 그어져 있는데 다른 방법이 있을까요?   읽어 주셔서 감사합니다. 강의는 정말 돈이 전혀 아깝지 않을 정도로 훌륭하더군요!!:)   추가 :    return applyPagination(pageable, query -> query .select(new QMemberTeamDto( member.id, member.username, member.age, team.id, team.name)) .from(member) .leftJoin(member.team, team) .where( usernameEq(condition.getUsername()), teamNameEq(condition.getTeamName()), ageGoe(condition.getAgeGoe()), ageLoe(condition.getAgeLoe()) )); 해당 return 타입을 dto로 변경하고 JsonIgnore 삭제하면 페이지는 잘 나옵니다.. entity 로 가져와서 dto를 반환하는게 나을까요..바로 dto로 조회하는게 나을런지요.. 제 생각에는 dto로 변환하는게 로직을 한번 이라도 덜 태워서 나을것 같긴한데..고견을...말씀해 주시면 감사하겠습니다ㅜㅜ 혹 Entity로 가져와서 dto 로 변환해야 한다면, 알려주신 방법처럼 Stream() 을 이용한 map()형식의 리스트로 변환하는게 좋을까요??성능에 문제가 없을지 궁금하기도한데.. 질문이 많쵸..부족함이 많아서 그런거 같습니다..   감사합니다!

659페이지 문제6번의 3번 문항이 올바르지 않지만, 1번 문항도 올바르지 않는 것으로 사료됩니다. 변수가 상관관계를 분석하는 것은 상관관계분석이고 회귀분석은 인과관계를 분석하는 방법으로 알고 있습니다.