안녕하세요 선생님  좋은 강의 꾸준히 올려주셔서 너무 감사드립니다. 한가지 여쭤보고 싶은게 있어서 질문 드립니다. 현재 나이는 29살이고 선생님이 올려주시는 강의 전부 들으면서 포트폴리오 만들어 입사하길 희망하는 학생입니다. 나이가 많다고 생각이 들어 계속 이렇게 취준을 하는게 맞는건지 아니면 어떻게 될진 모르지만 작은 회사라도 계속 지원을 해야되는건지 고민돼서 여쭤봅니다. 선생님이 올려주시면 c++버전 다 듣고 포트폴리오 만들려면 30살이 될텐데 나이가 걸림돌이 될까요?? 이렇게 계속 공부하면서 준비하는게 맞는건지 불안해서 질문드립니다.

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안녕하세요 jpa를 배우고 있는 신입입니다. 다름이 아니라 jpa를 런타임 이후 데이터소스 동적 치환 하고 싶은데 방법이있을까 싶어 문의드립니다. 아래와 같이 3개의 데이터소스가 있고 A,B,C 3개의 데이터소를 jar구동 후 테스트시 정상적으로 3개의 DBMS와 연결이 되었습니다. application.properties A - jdbc: mariadb://10.10.10.1 B - jdbc: orcle://10.10.10.2 C - jdbc: sqlserver:://10.10.10.3 다만 구동 이후 서버 재구동없이 B 데이터 소스의 jdbc서버정보(jdbc: mariadb://10.10.10.x)를 입력받아 치환해서 동작하게 하는 방법이 있는지 여쭙고자 문의드려요.. 치환하려는 서버 정보는 고객사 서버라서 어떤 서버정보인지는 미리 알수가 없어요 ! 구글이나 모든 폼에 프로퍼티에 하드코딩이후에 라우팅하는 정도만 설명되어있고 실질적으로 입력받아 라우팅하는 방법은 없네요..ㅠㅠ spring Cloud 에서 설정 reflash 방법이 있긴한데 현재 실무에서 spring Cloud를 사용하고 있지 않아서 처리방안이 있는지 여쭙습니다.

viewBinding 이랑 dataBinding의 차이는 무엇인가요? 설정을 둘 다 해줘야 하는건가요?

이번에 강의에서 Flex에 대한 것을 배웠는데요, 기존에 웹디자인기능사 공부를 하면서 flex를 적용해보니 더 수월하더라고요, 그런데 이 Flex가 웹디자인기능사에서 사용해도 되는지 안되는지 찾아보니 어느 곳에서는 써도 된다고 하고 다른 곳에서는 쓰면 안된다고 하여 확실치 않아 인프런에 이렇게 질문드립니다.  혹시 웹디자인기능사에서 Flex 관련 속성은 쓰면 안되나요? 아니면 Flex 외에도 웹디자인기능사에서 사용하면 안되는 css 속성 등이 있을까요? 시험지들을 봐도 css 금지 속성은 보이지 않긴 하지만 css에서 flex를 써도 되는지 모르겠습니다.

콘솔에 Failed to bind(GridPanel)뜨네요 이름도 맞게 했고 이전에 Bind는 문제 없었는데 왜 그럴까요? Bind가 안 되니 다른게 다 안되네요

build.gradle에 implementation 완료한 후 webapp -> jsp -> members -> new-form.jsp 이렇게 만들었는데 http://localhost:8080/jsp/members/new-form.jsp로 접근하면 404 white 에러가 뜹니다. webapp 폴더를 인식하지 못하는 문제는 이 강의에서 index.html을 만들 때부터 있기는 했습니다. 그래서 그때는 resources -> static 폴더에 index.html을 넣어서 그냥 일단 넘어갔었습니다. 하지만 이번에는 해결을 해야 할 것 같은데 방법을 모르겠습니다. jsp파일도 static에 넣어서 진행해도 되나요?

선생님 안녕하세요 질 좋은 강의 감사드립니다. flask로 백엔드 익혀보려고 신청하였습니다. 프론트엔드는 다양한 옵션이 있을텐데 vue로 강의를 하시는거 같더라구요. 파이썬 flask와 조합할때 react말고 vue로 조합하시는 이유가 있을까요? 장단점이 궁금합니다.

pushpullll00@gmail.com 으로 슬랙 초대 부탁드립니다. 감사합니다!

안녕하세요 주차장 차량세는거에 picamera를 작동시키고 싶어서 얼굴인식부분에서 파이카메라 불러오는 부분이랑 코드를 합치려고 하는데요 합치다보니 잘 안되가지고 질문 남깁니다 소스코드 import cv2 import numpy as np import time min_confidence = 0.5 margin = 30 file_name = "image/parking_03.jpg" # Load Yolo net = cv2.dnn.readNet("yolo/yolov3-tiny.weights", "yolo/yolov3-tiny.cfg") classes = [] with open("yolo/coco.names", "r") as f:     classes = [line.strip() for line in f.readlines()] print(classes) layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] # Loading image start_time = time.time() img = cv2.imread(file_name) height, width, channels = img.shape # Detecting objects blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) net.setInput(blob) outs = net.forward(output_layers) # Showing informations on the screen confidences = [] boxes = [] for out in outs:     for detection in out:         scores = detection[5:]         class_id = np.argmax(scores)         confidence = scores[class_id]         # Filter only 'car'         if class_id == 2 and confidence > min_confidence:             # Object detected             center_x = int(detection[0] * width)             center_y = int(detection[1] * height)             w = int(detection[2] * width)             h = int(detection[3] * height)             # Rectangle coordinates             x = int(center_x - w / 2)             y = int(center_y - h / 2)             boxes.append([x, y, w, h])             confidences.append(float(confidence)) indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, min_confidence, 0.4) font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN color = (0, 255, 0) for i in range(len(boxes)):     if i in indexes:         x, y, w, h = boxes[i]         label = '{:,.2%}'.format(confidences[i])         print(i, label)         cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)         cv2.putText(img, label, (x, y - 10), font, 1, color, 2)          text = "Number of Car is : {} ".format(len(indexes)) cv2.putText(img, text, (margin, margin), font, 2, color, 2) cv2.imshow("Number of Car - "+file_name, img) end_time = time.time() process_time = end_time - start_time print("=== A frame took {:.3f} seconds".format(process_time)) # https://firebase.google.com/docs/admin/setup#prerequisites # https://firebase.google.com/docs/database/admin/start import firebase_admin from firebase_admin import credentials from firebase_admin import db from firebase_admin import storage # Fetch the service account key JSON file contents cred = credentials.Certificate('streetlamp-2e57a-firebase-adminsdk-gseyz-5b0121b783.json') # Initialize the app with a service account, granting admin privileges firebase_admin.initialize_app(cred, {     'databaseURL': 'https://streetlamp-2e57a-default-rtdb.firebaseio.com/',     'storageBucket': 'streetlamp-2e57a.appspot.com' }) bucket = storage.bucket() blob = bucket.blob(file_name) #blob.upload_from_filename( #        file_name, #        content_type='image/jpg' #    ) blob.upload_from_filename(file_name) ref = db.reference('parking') box_ref = ref.child('west-coast') box_ref.update({     'count': len(indexes),     'time': time.time(),     'image': blob.public_url }) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 코드는 이렇게 합쳤는데 오류 코드는 밑과 같습니다. Traceback (most recent call last):   File "/home/pi/rbp_dnn/RBP_DL21_YOLO_car.py", line 48, in <module>     for frame in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True):   File "/usr/lib/python3/dist-packages/picamera/camera.py", line 1702, in capture_continuous     if not encoder.wait(self.CAPTURE_TIMEOUT):   File "/usr/lib/python3/dist-packages/picamera/encoders.py", line 395, in wait     self.stop()   File "/usr/lib/python3/dist-packages/picamera/encoders.py", line 419, in stop     self._close_output()   File "/usr/lib/python3/dist-packages/picamera/encoders.py", line 349, in _close_output     mo.close_stream(output, opened)   File "/usr/lib/python3/dist-packages/picamera/mmalobj.py", line 371, in close_stream     stream.flush()   File "/usr/lib/python3/dist-packages/picamera/array.py", line 238, in flush     self.array = bytes_to_rgb(self.getvalue(), self.size or self.camera.resolution)   File "/usr/lib/python3/dist-packages/picamera/array.py", line 127, in bytes_to_rgb     'Incorrect buffer length for resolution %dx%d' % (width, height)) picamera.exc.PiCameraValueError: Incorrect buffer length for resolution 640x480 구글링해봤는데 해결이 안되서 올립니다 ㅜㅜ

<input ref={(c) => { this.input = c;}}  이 부분에서 질문드릴 것이 두 가지 있습니다. 1. c가 의미하는 것이 무엇일까요? 파라미터로 아무거나 들어가도 되는 것인가요? 2. onSubmit 함수의 if 와 else의 마지막에 this.input.focus()를 한 이유가 무엇일까요..? 

p = pd.pivot_table(df_last, index=["연도", "지역명"], values = "평당 분양가격") p.loc[2018] 코드에서 loc이 행을 기준으로 데이터를 보여준다고 하셨는데, print(p)인 경우 연도가 세로 열에 나옵니다. 이부분 설명 부탁드리겠습니다.

context_object_name 에서 target_comment 를 썻는데 delete.html 에서는 쓰고 detail.html 에서는 그냥 comment.pk 를 쓰셧는데 target_comment.pk 를 써도 문제가없나요?

릴리즈의 정의가 무엇인지모르겠습니다. 배포라고 이해하려니 감이잘안와서 쉽게 설명해주실수있으실까요?

저는 14:54초 쯤의 temp 메모리를 확인하는 부분에서 ccccccccccc 이외의 값들도 들어가 있는데 컴파일러마다 다른 부분인 걸까요??

Junit4에서실습이라면 상관없지만 만약 Junit5에서 실습이라면 import org.junit.runner.RunWith; @RunWith(SpringRunner.class) 이 2개를 import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;@ExtendWith(SpringExtension.class) 이런식으로 바꾸고하니 가능했습니다.

안녕하세요. 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다. 지금은 강의를 바탕으로 개발을 진행하고 있는데요. 궁금한 점이 생겨서 질문을 남겨봅니다. Spring Boot에 spring-data-jpa를 사용하고 있습니다. 2개의 API가 동시에 들어와 같은 row를 삭제하는 상황입니다. 이 때, 하나의 트랜잭션에서 ObjectOptimisticLockingFailureException이 발생하는데요. select한 값에 대해서 다른 트랜잭션이 이미 delete하여 delete할 row가 없다는 에러로 확인했는데요. 보통 spring-data-jpa로 delete하실 때, jpql을 사용해서 바로 delete native query가 날라가게 하시는지, 아니면 해당 에러를 따로 처리하는 방법이 있으신지 궁금합니다.

이거 두개가 다른건가요?? 밑에껀 안되네요 ㅜㅜ 앞의 회원id 상품명 링크에서 th:href="@{/basic/items/{itemId}(itemId=${item.id})}" th:text="${item.id}">   - >  th:href="@{|/basic/items/${item.id}|}" th:text="${item.itemName}">  는 됐었는데 안되는 이유가 궁금합니다..ㅜㅜ th:onclick="|location.href='@{/basic/items/{itemId}/edit(itemId=${item.id})}'|"th:onclick="|location.href='@{/basic/items/${item.id}/edit}'|"

안녕하세요! thymeleaf를 사용해서 동적으로 사용할 때 <link th:href="@{/css/bootstrap.min.css}" href="../css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> 이렇게 사용되고 있는데 templates/basic/items.html 에서 열어서 /css/bootstrap.min.css 라고 바뀌었을때 css의 위치는 static/css/ 에 위치하고있는데 어떻게해서 열릴수있는건가요..?

안녕하십니까! 수업 감사히 잘 듣고 있습니다. * PC로 학습을 진행하고 있습니다.   환경은 아래와 같습니다. - GPU : GeForce GTX 105... (nvidia-smi) - cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run 설치 - cudnn cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz 설치 - Anaconda : Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 설치 - ananconda 가상환경 구성 - jupyter notebook 설치, 환경 설정 - 가상환경 activate -> jupyter multi kernel 설치 - pytorch 설치 : pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html - pip install mmcv-full - git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git - cd mmdetection; python setup.py install => faster-rcnn의 학습(train)을 수행하고 예측(inferencd)을 잘 구현하였습니다. 그리고 mask-rcnn을 학습(수강)하였습니다. (새로운 가상환경 생성 후 학습) => mask-rcnn을 학습하고 와서 faster-rcnn의 소스를 정리하기 위해 잘 작동하던 소스를 실행 시키보니 아래와 같은 오류가 발생하였습니다. ======================================================================= --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_1654/2266340391.py in <module> 6 import numpy as np 7 ----> 8 from mmdet.datasetsasets.builder import DATASETS 9 from mmdet.datasets.custom import CustomDataset 10 ModuleNotFoundError: No module named 'mmdet.datasetsasets' ======================================================================= - pip install mmcv-full 과 python setup.py install 을 다시 실행해도 안되네요. - 그리고 새로운 가상환경을 구축하고 이전과 동일하게 환경 잡고 해봐도 동일한 오류가 발생합니다. 답변 부탁드립니다.