안녕하세요, Big.D 님.   하둡 명령어 사용 강의를 들으면서 계속 제대로 수정되지 않는 부분이 있어서 문의 드립니다. 복제 계수도 수정하고, 기타 다른 부분도 강의 영상대로 다 수정했는데, 하둡 명령어로 파일 상태를 확인하면 앞서 수정했던 것들이 반영되지 않은 것이 보여집니다. (아래 화면 캡춰 한것을 보시면 root도 3개고, 용량도 수정 전의 용량으로 표기됩니다) 수정하는 강의를 다시 시청했더니, 제가 수정하다가 마지막 단계(수정한 것들을 적용하는 단계) 를 거치지 않은 상태에서 파일질라에서 sample.txt를 업로드 했다는 것을 알게 되었습니다. 그래서 서버들을 모두 끄고, 다시 수정하는 단계를 거쳐서 적용하는 단계까지 마치고 putty 를 통해 하둡 명령어를 입력해보았습니다. 하지만 여전히 수정전의 상태로 나타납니다. (해당 캡춰 화면이 수정 후 명령어를 입력해본 화면입니다) 이게 적용이 제대로 안되어서 그런건지 클라우데라 매니저를 켤 때마다 yarn은 항상 빨간불이 켜져서 재가동 하고 있고요. 그리고, hdfs fsck 명령어를 통해 상태를 보면 status는 healthy로 나오지만 replica block이 1개 있는 것으로 나옵니다. 그리고 mising replicas는 2개 있고요.  이 부분을 수정할 수 있는 방법이 있을까요?

love47024702@naver.com 입니다.

@Controller 입력하면 자동으로 import되고 그런 기능은 어떤 플러그인 설치하신건가요:

안녕하세요 브라우저를 제어해서 크롤링하기 - Selenium 기본 사용법 익히기1 에서 13:22초에 질문이 하나 있습니다! 왜 어느때는 .get_text()를 사용하고 어느때는 .text를 사용하나요? html에서 텍스트를 추출할때는 get_text를 자주 썼는데 text는 어느떄 사용하는건지 궁금합니다

리액트에서 적용이 되던게 리액트 네이티브에서는 프리티어 적용이 안되서 혹시 리액트 네이티브는 리액트와 프리티어 적용방법이 다른가요? 이틀동안 검색해보고 적용이 안되서 여쭤봅니다 ㅠ,ㅠ 아래는 해당 코드입니다. // vscode/settings.json { "editor.defaultFormatter": "esbenp.prettier-vscode", "editor.tabSize": 2, "editor.formatOnSave": true, "editor.codeActionsOnSave": { "source.fixAll.eslint": true }, "javascript.format.enable": false, "eslint.alwaysShowStatus": true, "files.autoSave": "onFocusChange" } //.eslintrc { "extends": ["react", "plugin:prettier/recommended"] } //.prettierrc { "tabWidth": 2, "endOfLine": "lf", "arrowParens": "avoid", "singleQuote": true } // package.json "devDependencies": { "eslint-config-prettier": "^8.3.0", "eslint-plugin-prettier": "^3.4.0", "prettier": "^2.3.2" } 이 문구 때문에 그런가요?

강의를 듣고 질문들을 보면서 저나름 정리한 내용인데 확실히 맞는지가 궁금합니다. ! 1. Test에서 데이터변경이 일어나기에 @Transactional 에너테이션으로 트랜잭션시작을 지정한 상황에서 MemberService의 join메서드가 실행되면 join메서드도 @Transactional 에너테이션이 있어도, 동일한 트랜잭션으로 인식한다. (트랜잭션 내부의 트랜잭션이여도 동일한 트랜잭션) 2. 그렇다면 MemberServiceTest 트랜잭션과 MemberService의 트랜잭션이 동일한 트랜잭션이기에 스프링은 동일한 EntitiyManager를 제공하므로, 동일한 영속성 컨텍스트에 접근하기때문에, 엔티티 동일성을 보장한다. (요부분은 궁금한 내용입니다!) 3. spring boot를이용하면 @PersistenceContext로 EntitiyManagerFactory로부터 EntitiyManager를 받아오는것을 지원하는데, spring data jpa를 이용하면 스프링 컨테이너에서 스프링 빈 DI하는것과 같이 생성자주입(여타 다른 주입도 상관없음,, 필드주입,, setter주입)을 통해서 EntitiyManager를 받아올수있다고 하셨는데, 그럼 EntitiyManager가 스프링빈과같이 스프링 컨테이너에 존재한다는 의미인가요??? 항상 잘듣고있습니다. 읽어주셔서 감사합니다.

class Item { int _itemType=0;} class Weapon: public Item { int _attack=2; } 라고 클래스를 정의할 때 Item* item = new Weapon(); 이라고 선언한다면 item->_attack에 접근이 불가능합니다. ---- 질문1 ----- item->_attack에 접근하는 가장 현실적인 방법은  Weapon* weapon = (Weapon*)item;  새로운포인터를 선언하여 weapon->_attack으로 접근하는 것인가요? ---- 질문2 ---- virtual 소멸자 선언을 하지 않았을 경우, delete item; 는 Item에 대한 소멸자만 호출할 뿐 Weapon의 소멸자를 호출하지 않습니다. 그럼 힙영역에서 _itemType만 해제되고 _attack타입의 크기만큼 메모리 누수가 일어나나요? 

크론텝을 만들었는데, 실행은 어떻게 하고정각과 30분마다 기준을 줬는데 저렇게 작성만 하고 :wq로 저장만 하면 crontab이 등록이 되서 저절로 작동하는건가요?? crontab은 aws instance에서도 자동으로 설치가 되어 있는 건가요?? 

예제 코드를 보면 TryPop을 아래와 같이 구현하고 있습니다. bool TryPop(T& outData) {     Node* oldHead = _head.load();          Node* expected = oldHead;     Node* desired = oldHead->Next;     while (oldHead && false == _head.compare_exchange_weak(expected, desired))     {         // Null     }     if (_head.load() == nullptr)     {         return false;     }     // 이하 생략 } 혹시 위의 코드에서 아래처럼 미리 Null check를 해도 무관할까요? bool TryPop(T& outData) {     if (_head.load() == nullptr)     {         return false;     }     Node* oldHead = _head.load();          Node* expected = oldHead;     Node* desired = oldHead->Next;     while (false == _head.compare_exchange_weak(expected, desired))     {         // Null     }     // 이하 생략 } 실제로 돌렸을 때는 문제가 없었는데, 혹시 제가 간과한 부분이 있나 하여 여쭤봅니다.

17:27에서 int depth = r.Depth +1; while(r.Read()) { if(r.Depth != depth) break; } 코드가 이렇게 됐었는데 <packet name="PlayerInfoReq">     <long name ="playerId"/>     <string name ="name"/>     <list name ="skill">         <int name="id"/>         <short name ="level"/>         <float name ="duration"/>     </list>   </packet> 그러면 <list name = "skill"> 다음 줄을 들어갈때는 while에서 빠져나가게 되는거 아닌가요

강의에서 1부터 1000까지의 합을 구하는 과정을 설명하실 때 sum1 = 0 으로 우선 설정을 한 뒤,  for v in range(1, 1001):        sum1 += v 으로 복합 대입 연산자를 쓰셨는데, 이를 산술 연산자로 바꾸면 sum1 =  sum1 + v 라고 설명해 주셨습니다. 여기서 sum1 =  sum1 + v 의 의미가 잘 이해가 되지 않습니다. sum1 =0이라고 위에서 이미 설정을 했는데, 그럼 sum1 =  sum1 + v은   0 = 0 + v 라는 의미인건가요? 수학적으로 성립하지 않는 논리인듯 하여 질문 드려봅니다...  

안녕하세요 강사님! 강의 정말 잘 듣고있습니다. 제 풀이가 괜찮은지 리뷰 한번 부탁드려도 될까해서 질문드립니다. <html> <head>     <meta charset="UTF-8">     <title>4. 졸업선물</title> </head> <body>     <script>         function solution(m, product) {             let answer = 0;             let n = product.length;             product = product.sort((a, b) => (a[0] - b[0]));             for (let i = 0; i < n; i++) {                 let dc = m - (parseInt(product[i][0] / 2) + product[i][1]);                 let cnt = 1, tmp = 0;                 for (let j = 0; j < n; j++) {                     if (j === i) continue;                     else {                         tmp += (product[j][0] + product[j][1]);                         cnt++                         if (tmp >= dc) break;                     }                 }                 answer = Math.max(answer, cnt);             }             return answer;         }         let arr = [[6, 6], [2, 2], [4, 3], [4, 5], [10, 3]];         console.log(solution(28, arr));     </script> </body> </html>

36번 삽입정렬 문제의 코드를 보니 앞부분에 #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; 이게 추가되어있는데 혹시 어느 코드의 부분에서 사용되어 #include 되어 있는 것인가요?

안녕하세요 선생님. package hello.core.member; public class MemberServiceImpl implements MemberService { private final MemberRepository memberRepository = new MemoryMemberRepository(); 1. 위와 같이 레포지토리 생성 시 final을 붙이는 이유가 무엇인가요? 2. final은 불변의 객체인 경우 or Read only인 경우에만 붙인다고 알고있는데, join 메서드를 실행하게 되면 레포지토리의 store 변수에 데이터가 추가되어 결국 변화가 생기는 것 아닌가요? 편하실 때 답변주시면 감사하겠습니다 !

- 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. 선생님 vscode 뭘 잘못 만졌는지 실행이 안되서, vscode lnsiders 깔아는데 괜찮나요???

파일 업로드후에 ffmpeg를 노드서버에서 인코딩도 할수 있나요? avi,mov등 비디오파일을 mp4로 인코딩 할수있는지 궁금합니다.

강의 너무 잘듣고 있습니다. 필터가 안되어서 구글링해서 고쳐봤습니다. 사용법이 조금 변경되었나봐요 const storage = multer.diskStorage({ destination: (req, file, cb) => { cb(null, 'uploads/') }, filename: (req, file, cb) => { cb(null, `${Date.now()}_${file.originalname}`) } }) const fileFilter = (req, file, cb) => { // mime type 체크하여 원하는 타입만 필터링 if (file.mimetype == 'video/mp4' ) { cb(null, true); } else { cb({msg:'mp4 파일만 업로드 가능합니다.'}, false); } } const upload = multer({ storage: storage, fileFilter: fileFilter }).single("file") //================================= // Video //================================= router.post("/uploadfiles", (req, res) => { upload(req, res, err => { if (err) { return res.json({ success: false, err }) } else{ return res.json({ success: true, filePath: res.req.file.path, fileName: res.req.file.filename }) } }) });

안녕하세요. SecurityConfig수정하는 부분의 68라인을 보시면 갑자기 .authenticationEntryPoint 부분이 코딩이 되어 있는데, 이 부분은 왜 나오는걸가요? 구굴링 해보니, 인증실패시 처리하기 위해서 작동한다고 이해는 했는데, 이 코드를 추가하신 의도가 궁금합니다. 감사합니다.

위의 사진처럼 print('Hello')를 입력하고 실행을 하면 앞에 *이 뜨면서 실행은 안돼요ㅜㅜ 무엇이 문제일까요ㅠㅠㅠ

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다 CAM 연산하는 과정에서 의문점이 있어서요. 크게 상관은 없을 것 같은데, 정확하게 CAM 연산을 보려면 모델이 예측한 라벨에 대해서 CAM 연산을 수행하는 것이 맞죠? 코드는 정답 라벨을 가지고 해서, 크게 상관은 없겠지만 의도하신 것이 맞는지 궁금합니다 감사합니다 def cam(model, trainset, img_sample, img_size): model.eval() with torch.no_grad(): # requires_grad 비활성화 model.layer4[1].bn2.register_forward_hook(get_activation('final')) # feature extraction의 마지막 feature map 구하기 data, label = trainset[img_sample] # 이미지 한 장과 라벨 불러오기 data.unsqueeze_(0) # 4차원 3차원 [피쳐수 ,너비, 높이] -> [1,피쳐수 ,너비, 높이] _ = model(data.to(device)) act = activation['final'].squeeze() # 4차원 [1,피쳐수 ,너비, 높이] -> 3차원 [피쳐수 ,너비, 높이] w = model.fc.weight # classifer의 가중치 불러오기 for idx in range(act.size(0)): # CAM 연산 if idx == 0: tmp = act[idx] * w[label][idx] else: tmp += act[idx] * w[label][idx] # 모든 이미지 팍셀값을 0~255로 스케일하기 normalized_cam = tmp.cpu().numpy() normalized_cam = (normalized_cam - np.min(normalized_cam)) / (np.max(normalized_cam) - np.min(normalized_cam)) original_img = np.uint8((data[0][0] / 2 + 0.5) * 255) # 원본 이미지 사이즈로 리사이즈 cam_img = cv2.resize(np.uint8(normalized_cam * 255), dsize=(img_size, img_size)) return cam_img, original_img