스택 구현 시 pop메소드를 작성하실 때 index파라미터를 받아서 원하는 인덱스의 데이터를 삭제할 수 있게끔 만드셨는데, 스택 자료구조는 데이터를 꺼낼 때 오직 마지막에 들어온 데이터부터 차근차근 꺼낼 수 있는 것 아닌가요? 제가 이해한 것이 맞다면 따로 index를 파라미터로 받지 않고, pop() { return list.pop() } 이런식으로 하거나 혹은 index를 파라미터로 받아서 해당 인덱스를 꺼낼 수 있을 때까지 반복문을 돌려 순차적으로 빼도록 구현해야할 것 같다는 생각이 들었습니다. 다르 강의를 들었을 때도 stack 자료구조 구현시 원하는 인덱스를 지우는 것은 본적이 없는데 설명부탁드립니다ㅠ
안녕하세요 강사님 강의를 보면서 많은 도움이 되었습니다. Spring Cloud Gateway - Load Balancer 1,2 강의를 보고나서 궁금한 점이 있어서 글을 남깁니다. 강의에서 보면 Spring Cloud Gateway에서 load balance를 처리하셨는데, 따로 Spring Cloud Load Balancer 의존성 추가없이, 단지 lb://MY-FIRST-SERVICE로만 처리하여 Load balance 기능이 작동되는 것을 확인했습니다. 그렇다면 Spring Cloud Load Balancer가 Spring cloud Gateway 안에 내장되어 있는건가요? 아니면 Spring Cloud Load Balancer는 완전히 다른 모듈이고, Spring Cloud Gateway안에 있는 독자적인 loadbalance기능이 있다고 생각해야되는 걸까요? 만약 내장되어 있다면, 강의에 있는 프로젝트와 같은 상황에서 Spring Cloud Load Balancer를 따로 처리할 필요가 없는건가요? Spring Cloud Load Balancer의 용도에 대해서 고민이 되어 글을 남깁니다. 감사합니다.
항상 답변 주셔서 감사합니다. 이해가 서툴러서 이리저리 다시 보고있습니다. 혹시 map 형태의 json은 어떻게 받아오나요? diary라는 List<Map<String, dynamic> 안에 today, month 이렇게 두가지 key가 있다고 하면 어떻게 작성하면 될까요? 그리고 한 가지 더 질문드립니다. 값을 사용할 때도 있고, 아닐 때도 있는데, 해당 값이 null이 들어올 수 있는 경우에는 값을 선언할 때 (영상에서 final int id; final String tag;) 값들을 nullable하게 타입 뒤에 ? 를 붙여야하나요? 아니면 그냥 똑같이 하면 되나요??
5분 30초에 public static InputManager Input { get { return Instance._input; } } Instance 에서 _input 을 어떻게 사용할수있는지 이해가안가요.. 그리고 Action()으로만 실행되는데 Invoke라는게 정확이 어떤용도인가요? 구글링해서 찾아봣는데 이해가 잘안돼요 Invoke는 자신이 설정한 시간만큼 함수 시작 시간을 지연시키는 기능 CPU최적화 시키기에도 유용하고 함수 실행 순서 조절하기에도 유용
강의를 한번 듣고 비슷하게 구성을 짜서 구현하려고 하다가 저장을 어떻게 해야할지 모르겠어서 질문드립니다 ㅠㅠ.. 엔티티 A 가 있고, A의 pk를 fk로 가지고 있는 엔티티 B를 A가 List<> 형태로 가지고 있을경우 즉 A에 한 인자가 List<B> 일경우 A를 List<B> 까지 세팅하여 save를 하게 되면 B에 A에 대한 fk가 빠져서 들어가는것 같은데 이런경우 어떻게 저장을 해야 하나요?? A를 저장 이후 B의 fk를 업데이트 하려면 B를 select 해서 A에 접근하여 A setter를 넣어야 해서 A,B 테이블에 세터가 각각 들어가게 되고 코드가 이상해 지는 것 같습니다 ㅠㅠ.. 이런경우 어떻게 저장을 해야 하나요?
수업을 다 듣고 혼자 공부하며 Custom dataset을 YOLO로 학습시키는 실습을 진행중입니다. 그런데 xBD란 데이터셋(질문내용에 그렇게 중요하진 않습니다.)을 YOLO에 학습시키니 정확도가 매우 낮게 나옵니다. 그런데 당장 제가 사용할 수 있는 코드인(기존 수업 내용 속 코드를 그대로 가져와서 경로만 바꿈) !cd /content/yolov3; python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 100 --data /content/xBD/xBD.yaml --weights yolov3.pt \ --project=/content/drive/MyDrive/xBD/YOLOv3 --name xBD_100E --exist-ok 위 코드에서는 배치사이즈 말고 정확도에 영향을 줄 수 있는 파라미터가 없는 것 같아 추가로 뭔가를 작성하여 optimizer를 바꾸고자 했습니다. train.py 내용을 보니 adam도 지원하는 것 같던데 기본 베이스라인에서 adam을 쓰는건지 따로 지정을 해줘야 adam을 사용할지 일단 여쭤봅니다. 추가로 만약 따로 지정을 해줘야한다면 위 코드에 --optimizer ADAM 만 적으면 될지, 아니면 lr도 추가로 지정해줘야 할지(그때의 명령어는 또 어떻게 작성하는지?) 여쭤봅니다. 질문이 많아 죄송하지만 위 코드에 명령어를 추가하는 방식이 아니라 yml 파일에 작성을 해줘야 하는 부분이라면 어떻게 작성해야 하는지 알려주시면 감사하겠습니다. 항상 좋은 강의 해주시고, 정성스럽게 질문에 답변 해주셔서 감사합니다.
검색을 해보면 둘의 차이는 "내부조인은 조건에 일치하는 컬럼만 가져오고 외부조인은 모든 컬럼을 다 가져온다"라는데.. 강의에서 내부조인에서 외부조인으로 바꿨을때의 쿼리 결과가 똑같잖아요 그 이유가 조건이 안들어가있기 때문인가요? 그런데 조건을 추가해도 별차이가 없어요..
벽도 Wall 이고 바닥도 Wall 이라서 어쩔 수 없다고는 생각하지만 나중에 게임을 만들때 알려주신 것을 이용해서 '플레이어가 장애물에 가리는 문제'를 풀어냈을 때, '이 문제'를 어떻게 해결해야 할 지 궁금합니다. 다른 지점에서 벽을 클릭하면 해당 지점으로 직진하는 경우 - UnityChan: isGravity TRUE, isKinematic TRUE 벽을 탄 뒤, 키보드 이동을 하면 공중에서 돌아다니는 경우
안녕하세요 항상 감사하게 강의 잘 듣고 있습니다. 제가 궁금한 것은 SPP Net은 CNN을 통과한 feature map에 selective search로 추출한 2000개의 bounding box를 이미지 마다 매칭시키고, bounding box에 해당하는 부분만 SPP layer로 들어가 분면을 나누어 동일한 크기의 feature map으로 표현하는 것으로 이해했습니다. Fast RCNN의 경우 SPP가 RoI pooling으로 달라진 것인데,RoI pooling 역시 max pooling을 적용하는 것 같이 느껴져, 두 알고리즘의 큰 차이를 잘 모르겠습니다. 제가 미처 빠트린 부분이 있다면 설명 부탁드립니다!