감정일기장은 아니지만 앞서 연습한 todolist 를 일단 배포해보고싶어서 vercel 에 회원가입을 하고 로그인까지 해놓고 다시 vscode에서 터미널에서 vercel login 을 입력하고 엔터를 치면 아래와 같이 에러메시지가 떠서 더이상의 진행을 못했는데요, 혹시 다른 뭔가를 더 해야 하는건지요 F:\★수업★\WEB수업\웹퍼블리싱\11-Front-End\React\react-study\6-todolist>vercel login 'vercel'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.
4:32초 문제 메인 클래스 두번째 줄 A s2 = new B('Y"); 를 실행하면 B(char x) 생성자를 호출하잖아요. 여기서 원래 부모의 기본 생성자를 불러야 하는데 this();가 첫줄에 있어서 B클래스의 기본생성자를 호출한거죠?? this();때문에 B클래스의 기본생성자를 호출햇는데 B클래스의 기본생성자에 super();가 없었어도 A클래스의 기본생성자 호출 -> B클래스의 기본생성자 호출 -> B(char x)의 출력문 시행하는게 맞을까요??
고수가 되는 파이썬 : 동시성과 병렬성 문법 배우기 Feat. 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 (Inflearn Original)
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. multiprocessing(2) - Naming, Parallel processing 12분 경에서 질문이 있습니다. for i in range(1, 10): # 1 ~ 100 적절히 조절 # 생성; name은 str을 받기 때문에 형변환 t = Process(name=str(i), target=square, args=(i,)) # 배열에 담기 - 한번에 풀면서 join 하기 위해서 processes.append(t) # 시작 t.start() 이런식으로 코드가 실행될때, 왜 서브 프로세스가 순서대로 실행이 되지 않는지 잘 이해가 가지 않습니다. 분명히 for loop에서 i가 순서대로 증가하면서 t.start()를 하거든요. 예를 들어, i =1 일때 t가 정의되고 t.start()가 된다음에 다시 i=2 가 되면서 반복되는 식으로요. 그럼 "논리상" 1번째 서브 프로세스부터 순차적으로 실행되어야 하는 것 아닌가요?
안녕하세요 강의 4:53초에 있는 케이스 4 문제 답이요 매개변수가 있는 생성자 호출. 매개변수가 없는 생성자 호출. 이름 : 알 수 없음 나이 : 0 이름 : 홍길동 나이 : 30 이렇게가 맞는 거죠?? 예시에 출력값은 매번 있었으면 좋겠습니다ㅠㅠ 맞겠지라고 생각하지만 불안합니닷..ㅠㅠ
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
안녕하세요 이제 막 수강 신청했는데 교재 문의드려요 검색해서 교재(구름마크) 다운로드는 확인했는데, 혹시 문제만 나와있는 파일들은 어디서 받을 수 있을까요? 파일열어보니 답까지 모두 나와있던데.. 감사합니다 - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
match3 게임을 agent가 플레이 하게 하려는 목적으로 시작 했습니다. 과거 match3 게임 개발해 논게 있어서 AbstractBoard 못쓰고 agent 학습 작업을 하였습니다. mlagent Release 21 버젼을 사용했습니다. 먼저 퍼즐판은 8*7이고 블럭은 5색깔 을 사용한다고 정의 했습니다. public class Match3MLAgentsBoard : Agent 클레스를 정의 하고 유니티 mlagnet match3 샘플을 참고해서 8*7 퍼즐판을 색깔별로 있으면 1 없으면 0을 넣는 소스 입니다. public override void CollectObservations(VectorSensor sensor) { MapBoardData mapBoardData = gameMain.IngameData.CurBoardData; MapData mapData = gameMain.IngameData.MapData; int oneHotSize = 5; for (int y = 0; y < mapData.BoardColumns; y++) { for (int x = 0; x < mapData.BoardRows; x++) { SlotTile slotTile = mapBoardData.GetSlotTile(x, y); var type = slotTile.ColorBlock.BlockColorType; for (var i = 0; i < oneHotSize; i++) { sensor.AddObservation((i == (int)type) ? 1.0f : 0.0f); } } } } 유니티 mlagnet match3 샘플을 참고해서 agent가 받는 소스를 만들었습니다. public override void OnActionReceived(ActionBuffers actionBuffers) { int aiIndex = actionBuffers.DiscreteActions[0]; MapBoardData mapBoardData = gameMain.IngameData.CurBoardData; var touchSlotIndex = (SharedInt)gameMain.behavior.GetVariable("touchSlotIndex"); var targetSlotIndex = (SharedInt)gameMain.behavior.GetVariable("targetSlotIndex"); int BoardRows = gameMain.IngameData.MapData.BoardRows; int BoardColumns = gameMain.IngameData.MapData.BoardColumns; int row, col; if (aiIndex < (BoardColumns - 1) * BoardRows) { col = aiIndex % (BoardColumns - 1); row = aiIndex / (BoardColumns - 1); int _Index = GetIndex(col, row); touchSlotIndex.SetValue(_Index); int _tarIndex = GetIndex(col + 1, row); targetSlotIndex.SetValue(_tarIndex); } else { var offset = aiIndex - (BoardColumns - 1) * BoardRows; col = offset % BoardColumns; row = offset / BoardColumns; int _Index = GetIndex(col, row); touchSlotIndex.SetValue(_Index); int _tarIndex = GetIndex(col, row + 1); targetSlotIndex.SetValue(_tarIndex); } Debug.Log("###OnActionReceived - end"); } 보상은 매칭되는 블럭이 수 만큼 보상을 주도록 했습니다. 3개 매칭 되면 0.3점 4개가 매칭 되면 0.4점 이런식으로요. match3MLAgentsBoard = gameObject.GetComponent<Match3MLAgentsBoard>(); foreach (DamageObject damageObject in gameMain.IngameData.DamageList) { foreach (var baseObject in damageObject.BaseObjectBlocks) { gameMain.IngameData.mReward += 0.1f; rewardSum += 0.1f; } } match3MLAgentsBoard.AddReward(rewardSum); Behavior Paremeters 세팅 입니다. 8*7*5=280 8*(7-1) +7*(8-1) =97 해서 나온 값을 넣어 줬습니다.(유니티 셈플 계산법) mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\Match3.yaml" --env=C:\MyProject\MatchPuzzle\Client\trunk\MatchPuzzle\run\MatchPuzzle.exe --run-id=InGameMain --force --no-graphics 하고 나니 이렇게 나오고 학습이 안되었습니다.. 그래서 mlagent match3 샘플을 보니. Match3SensorComponent Match3ActuatorComponent 있다는걸 찾았고 Match3SensorComponent에 Write(ObservationWriter writer) 부분과 Match3ActuatorComponent의 OnActionReceived(ActionBuffers actions)부분을 흉내 내어 Component을 만들고 Match3MLAgentsBoard CollectObservations 함수와 OnActionReceived함수는 주석을 쳤습니다. 그리고 실행 mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\Match3.yaml" --env=C:\MyProject\MatchPuzzle\Client\trunk\MatchPuzzle\run\MatchPuzzle.exe --run-id=PuzzleMatch3Sencor --force --no-graphics 여전히 학습이 안되여서.. 유니티 mlagent가 제공하는 match3 샘플을 돌려 보기로 했습니다. mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\Match3.yaml" --env=C:\Users\yree1\Desktop\ml-agents-release_21\Project\Match3Run\UnityEnvironment.exe --run-id=UnityMatch3Data --force --no-graphics 샘플도 딱히 학습이 된다고 보기 어려워서.. 혹시 너무 짧아서 학습이 제대로 안되었다고 생각되어 더 길게 학습을 하였습니다. 여전히 학습이 제대로 안되는거 같아서 mlagnet 셋팅 환경이 문제일지 몰라서 3dball 프로젝트를 돌려 봤습니다. mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\3DBall.yaml" --env=C:\Users\yree1\Desktop\ml-agents-release_21\Project\3DBallRun\UnityEnvironment.exe --run-id=3DBallData --force --no-graphics 엄청 학습이 잘됩니다. 3dball만 잘 학습 됩니다.. 혹시나 싶어서 Release 20에서도 학습을 진행 했지만.. 결과는 똑같이 제대로 학습 되지 않았습니다. 제일 궁금한건 왜 match3 agent가 잘 학습을 못하는지 굼금합니다.. 제가 만든건 왜 학습이 안되는지..궁금 하지만 더 궁금한건.. 유니티에서 제공하는 match3은 문제가 없을텐데.. 제가 뭔가 명령어 옵션이나.. 등등을 놓친게 있을까요?? 정말 아무것도 손 안되고 Release 21압축 풀고 바로 돌린건데요. 그 외에 몇까지 궁금한게 있습니다. 학습을 시키면 어느Step까지 기다리고 학습을 평가 해야 되는지..아까보여 드렸든 match3 보상 값은 올라 갔다 내려갔다 계속 값이 왔다 갔다만 있습니다.. 이걸 계속 기다리다보면 언젠가 학습을 잘하게 되는지..값이 계속 왔다 갔다 거리면 그만 해야 되는지..학습이 실패 했다고 정확하게 아는 방법이 있나요? 유니티 mlagent가 제공하는 match3은 왜 Agent을 상속 받아 CollectObservations,OnActionReceived함수를 정의 안하고.. Match3SensorComponent,Match3ActuatorComponent 만들어서 학습을 진행 했는지 궁금합니다. match3 센서값 엑터값을 위에 적은 방법이 아닌 다른 방식으로 많이 셋팅 해봤습니다. 그러나 제대로 학습 되는 경우가 없었습니다.. 인공지능 ppo 알고리즘이 제대로 된 결과값을 얻을 수 있는 팁이나 약간의 규칙(이렇게 하면 조금 잘된다..) 이런게 있을까요? Match3.yaml 파일만 유일하게 learning_rate_schedule: constant을 쓰고 있습니다. 나머지 파일은 전부 learning_rate_schedule: linear 쓰고 있습니다. constant,linear 차이가 뭔가요?? constant을 linear 로 바꾸고 학습 했지만.. 결과는 여전히 학습 되지 않았습니다. 파이썬으로 ppo 구현해서 유니티랑 연동하면 왜 학습을 잘 못하는지.. 어떻게 하면 잘 할수 있는지.. 등등이 도움이 될만한 것들이 있을까요? 기존 유니티가 제공하는 ppo를 쓰지 않고 python으로 제작해서 작업 하면 어떤 이득이 있을까요? match3 게임 말고 다른 게임에 mlagent를 적용하고 싶은데요.. match3 같은 색깔 블럭이면 게속 연결 가능한 게임 입니다. 프렌츠타워 라는게 임이 가장 유명합니다. 사진첨부 합니다. 위에 게임처럼 연결 할 수 있는 블럭이 3개 ,4개 5개일수도 8*7이라면 56개 일수도 있는 상황은 Behavior Paremeters 세팅은 어떻게 하나요? 8*7퍼즐판이라면 discrete branches 56이되고 Branch 0~Branch 55까지 다 55값을 넣어서는 학습이 잘 안됩다.. 이걸 어떻게 해야 될지.. 전혀 몰르겠습니다. 긴글 읽어주셔서 감사합니다.. 수업 내용과 직접적인 관련이 없는 내용을 질문해서 죄송합니다. 하지만 여기 말고는 물어볼 곳이 없어서.. 이렇게 글 남기게 되었습니다. 감사합니다.
안녕하세요 루키스님의 이번강의가 처음인 수강생입니다. 클라이언트 작업만 하다가 서버 작업은 처음인지라 chat gpt 돌려가며 1주차 서버 스크립트에 주석으로 공부한 내용을 달아놨고 앞으로 추가되는 스크립트들은 직접 복사해서 붙여넣고 또 주석으로 공부한 내용을 넣어놓을 생각이었는데 매번 바뀌는 강의자료에 제가 공부했던 내용을 덧붙일 자신이 없습니다... 앞으로도 추가되는 스크립트를 직접 추가하게 될때, 해야 하는 절차를 알 수 있을까요?