안녕하세요. 뒤늦은 질문일지도 모르지만 일단 질문드려봅니다 ㅜ 1) TestOrders 에 NONCLUSTERED INDEX를 하나 만들고 CustomerID = 'QUICK';를 검색할때 하나의 Leaf Page에 QUICK들이 모두 모여있어서 한 페이지만 찾으면되는데, 그렇다고 해도 28개의 QUICK을 찾으려면 최소한 28번은 읽어야 하는게 아닌가요? 오히려 WITH(INDEX(Orders_Index01))를 사용한 경우는 SEEK으로 'QUICK'모음을 찾고 그걸 하나씩 검사하기 때문에 논리적읽기가 30인건 어느정도 이해하겠는데 SCAN으로 한 경우는 왜 20일까요? 2) 예를들어 100개의 데이터중 A라는 데이터가 5개 있고 name으로 검색 가능하다고 했을때 C#의 리스트에서 검색을 할때는 A가 몇개인지는 결국 100개를 다 돌려봐야 하는데 ( INDEX를 사용하지 않은 ) SQL에서는 왜 논리적읽기가 100이 아닌가요? 전체를 순회하는건 스캔1에 포함이 되는건가요?
- 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 강사님 강의 잘 듣고 있습니다. 몇가지 질문이 있어서 질문드립니다. 만약에 backbone을 바꾸고 싶으면 이와 같이 하면 되나여 ..? 백본을 바꾸난 뒤 init_cfg에있는 checkpoint도 바꾸어야 되는지 궁금합니다.
안녕하세요 강사님, 더미데이터파일 수정본으로 새로 올려주실 수 있는지 여쭙고 싶습니다. 오라클db와 문법에 차이가 있는 파일이 그대로 업로드 되어 있는게 당황스러워요. 웬만하면 강의 영상으로 해결하려 했는데 강사님 하시는 걸 보고 똑같이 따라해도 8행부터 6236행까지 쭉 오류가 뜹니다.
강의 잘보고 있습니다. Index 부분이 중요하다고 하셨는데 조금 헷갈리네요;; 1) SELECT * FROM sys.indexes WHERE object_id = object_id('accounts'); 의 결과 중 index_id 가 (0 = HEAP) (1 = CLUSTERED) (2 <= NONCLUSTERED) 인것같고 CLUSTERED INDEX를 사용하면 (0 = HEAP)대신 (1 = CLUSTERED) NON CLUSTERED INDEX라면 (1 = CLUSTERED)대신 (0 = HEAP)가 사용되는 것 같습니다. 2) DBCC IND('GameDB', 'accounts', N); N에 index_id를 넣어주게 되는데 CLUSTERED INDEX를 사용하여 index_id가 1부터 시작하게 되었을때도 0을 넣었을때 실행이 됩니다. 반대로 NON CLUSTERED INDEX일때 1을 넣어도 실행이 되는데 그냥 조회용인가요? 결과에 의미가 있나요? 3) DBCC IND('GameDB', 'accounts', 0); 실행시 첫 행의 의미는 어떤건가요? 4) NON CLUSTERED ± CLUESTERED INDEX Page Type의 [ 1은 Data Type이니까 RID를 통해 Heap Table에서 직접 값을 가져오기 ] [ 2는 Index Type으로 키를.. 값이.. Leaf에 실제 값들이 있고 그 값들의 키의 범위를 루트가 가지고 있다고 보면 될까요? => CLUSTERED 에 실제 값이 있고 그 키를 가진 NONCLUSTERED페이지 ] (CLUSTERED가 있다면 모든 NONCLUSTERED는 CLUSTERED를 참조) 5) 그냥 CLUSTERED INDEX는 값들이 키순으로 정렬되어 사용되구요 6) 실제로 사용할때 한 데이터에서 INDEX를 많이 생성해서 사용하나요? 아니면 목적에 맞는 INDEX만 생성해서 사용하게되나요? 인덱스에 클러스터드에 구조까지 이해하려니까 좀 어려웠지만 일단 생각해보고 이해한거 정리하고 하면서 질문드려봅니다ㅜ
을 찾아보는데 SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY yearID ORDER BY HR DESC) AS ranking FROM batting ) AS yearTable WHERE ranking = 1 ORDER BY yearID DESC; FROM 이후에 AS로 이름을 지어주지 않으니 오류가 나는데 이름이 꼭 필요한가요?
join할 데이터베이스 양쪽 다 데이터가 많다면 Hash도 비용이 많이들어 효율이 낮아지는게 아닌가요? 만약 이럴땐 어떤 조인을 사용해야 할까요? NL을 사용하면 엄청난 비효율일 것 같고 Merge를 사용하기엔 데이터가 너무 많고 이래도 그냥 Hash를 사용하는것이 셋중에서 더 좋은 방법인가요?
1. CLUSTERED 는 영한 사전처럼 순서대로 저장된다고 하셨는데 그러면 DB에 INSERT 하는 순서대로 저장되는건가요? 2. NON-CLUSTERED 를 사용하는 이유르 정확하게 모르겠습니다. accountName을 NON-CLUSTERED INDEX로 만들었는데 보통 닉네임을 정할때 중복없이 생성하게 되는데 이걸 색인으로 만들면 특정 이름을 찾는데에 모든 플레이어들의 이름을 다 비교하는게 아닌가요? 만약 그렇게 되면 색인을 넣든 안넣든 똑같은게 아닌가요? 예를들어서 플레이어를 찾을 때 [찾고싶은 플레이어 이름 = '플레이어 이름'] 이런식으로 찾는다 했을 때 굳이 색인이 필요한지 색인을 안하고 [찾고싶은 플레이어 이름 = '플레이어 이름'] 이런식으로 찾을 수는 없는건가요? 아니면 색인을 넣어줘야지 위처럼 찾는 기능이 가능한건가요?
안녕하세요. [모듈과 패키지] 수업의 __all__강의에서 이런 식으로 코드를 작성하면 오류가 난다고 말씀하셨는데 제 컴퓨터에서는 오류가 나지 않고 문장이 잘 출력됩니다. 파이썬 규칙이 바뀐 걸까요...? 아니면 제가 뭔가를 잘못한 것일까요? 무료로 좋은 수업 제공해주셔서 정말 많은 도움이 됩니다. 읽어주셔서 감사합니다!
현재 셀레니움을 공부하고 있습니다 너무 감사합니다 질좋은강의 최고입니다. 유료보다 좋은 무료라니... 천사이십니다... 저 지금 네이버 항공권 이미지가 조금 달려졌는데 browser.find_element_by_link_text( " 가는 날 " ).click() 이라고 하니 NoSuchElementException이 발생했습니다 왜이런건지 이해를 못하겠습니다
안녕하세요 강사님. 수업 정말 잘 듣고있습니다. 지난 CNN강의부터 쭉 공부를 해보았는데도 직접 구현해보려고 하니까 계속 두루뭉실 이해가 되지 않는 부분이 있어서 질문드립니다. 마지막 출력단이 FC의 경우 loss라는 것이 결국 1차원의 긴 벡터의 요소의 각각의 오차를 구해서 쭉 합친것 혹은 평균낸 것 이라고 이해했는데, yolo v3나, 그 외의 마지막을 convolution연산으로 바꾼 모델들은 마지막 출력이 2차원 평면(x배치수)인데, loss를 어떻게 계산하는지 궁금합니다. [질문] 2차원 각 셀 부분별로 나온 다양한 종류의 loss들을 multi loss로 통합하여, 각 셀별 오차를 구하고 = 오차가 (16x16x배치수)처럼 나오고, FC오차와 같이 결국 모든 셀(16x16)의 개별 요소들의 합을 구하는 것이 맞는지요...? 바쁘실텐데 복잡한 질문 죄송합니다. 감사합니다.
안녕하세요 강사님. 수업 항상 잘 듣고있습니다. 바쁘시겠지만.. detection 학습관련하여 계속 헷갈리는 부분 있어서.. 질문드립니다. 이번 강의 중간 부분에 faster RCNN의 문제점을 이야기 해주시면서 classification과 Bonding box rergression을 RPN 에서도 하고 뒷단의 detect부분에서도 똑같이 한다고 하셨습니다. 제가 이해하는 바로는 결국 마지막 부분에서 multi loss를 통해서 한번 역전파 시켜주는 것으로 알았는데, RPN부분에서 따로 weight 갱신이 이루어지는지요..? (inception의 auxiliary와 같은방식으로..) 아니면 FCN방식으로 9x(HW) 2x(HW)를 제안한 것 자체가 중복되는 구조라는 것인지요? >> 요약 : loss를 두번 흘려줘서 학습이 2번 이루어진다고 생각하는 것인지, 아니면 구조만 두번 중복되고 마지막 loss로 다같이 학습이 되는 것인지 궁금합니다.
