- cartpole_reinforce.ipynb를 pycharm에서 .py로 변경해서 예제코드를 돌리고 있는 중에 위와 같은 에러가 발생했습니다. - tensorflow_gpu는 2.3.0이고, python version은 3.7.10 입니다. - 아, keras-applications는 10.0.8, keras-preprocessing은 1.1.2 입니다. 에러가 keras version 하고 관계있나요? 에러는 다음과 같습니다. Traceback (most recent call last): File "C:/WorkSpace/RL/kimnam/rl-main/rl-main/codes/cartpole_reinforce.py", line 163, in <module> agent.train() File "C:/WorkSpace/RL/kimnam/rl-main/rl-main/codes/cartpole_reinforce.py", line 80, in train self.train_mini_batch() File "C:/WorkSpace/RL/kimnam/rl-main/rl-main/codes/cartpole_reinforce.py", line 148, in train_mini_batch self.model.fit(x=[states_t, action_matrixs_t, discount_rewards_t], y=[action_probs_t], epochs=self.epochs_cnt, verbose=0) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 108, in _method_wrapper return method(self, *args, **kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 1098, in fit tmp_logs = train_function(iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py", line 780, in __call__ result = self._call(*args, **kwds) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py", line 823, in _call self._initialize(args, kwds, add_initializers_to=initializers) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py", line 697, in _initialize *args, **kwds)) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py", line 2855, in _get_concrete_function_internal_garbage_collected graph_function, _, _ = self._maybe_define_function(args, kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py", line 3213, in _maybe_define_function graph_function = self._create_graph_function(args, kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py", line 3075, in _create_graph_function capture_by_value=self._capture_by_value), File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py", line 986, in func_graph_from_py_func func_outputs = python_func(*func_args, **func_kwargs) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py", line 600, in wrapped_fn return weak_wrapped_fn().__wrapped__(*args, **kwds) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py", line 973, in wrapper raise e.ag_error_metadata.to_exception(e) TypeError: in user code: C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:806 train_function * return step_function(self, iterator) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:796 step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\distribute\distribute_lib.py:1211 run return self._extended.call_for_each_replica(fn, args=args, kwargs=kwargs) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\distribute\distribute_lib.py:2585 call_for_each_replica return self._call_for_each_replica(fn, args, kwargs) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\distribute\distribute_lib.py:2945 _call_for_each_replica return fn(*args, **kwargs) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:791 run_step ** with ops.control_dependencies(_minimum_control_deps(outputs)): C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py:5359 control_dependencies return get_default_graph().control_dependencies(control_inputs) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py:360 control_dependencies return super(FuncGraph, self).control_dependencies(filtered_control_inputs) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py:4749 control_dependencies c = self.as_graph_element(c) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py:3670 as_graph_element return self._as_graph_element_locked(obj, allow_tensor, allow_operation) C:\ProgramData\Anaconda3\envs\leesh\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py:3759 _as_graph_element_locked (type(obj).__name__, types_str)) TypeError: Can not convert a NoneType into a Tensor or Operation. 뭐가 잘 못 되었을 까요?

안녕하세요, 김영한 강사님. 만약 패치 조인으로 연관 엔티티를 한번에 불러오게 되면,  fetchType=LAZY로 정의했지만 실제로는 EAGER(즉시 로딩)와 같이 동작한다고 이해하는 것이 맞을까요?

제곧내입니다.

envent 값을 업데이트 하는 과정에서  왜 (char *) event로 해주어야 하나요?? 그냥 event = (struct inotify_event *)(event + sizeof(strcut inotify_event) + event->len); 으로 해주어도 결과가 똑같은데 (char *)의 의미를 잘 모르겠습니다

안녕하세요 제로초님!  같이 프로젝트를 진행한 동기가 말하기를 "서비스에 join 작업이 많은 데이터의 반복적인 요청이 많을때에는 lazy loading 이슈가 있을 수 있기 때문에 mongoDB를 사용하는게 좋다" 고 하는데... 이게 무슨 말인지 잘 모르겠습니다. mysql에서 join한 데이터를 반복적으로 조회하는게 lazy loading 이슈가 있을 수 있다는 건 이해가 되지만, mogoDB도 mongoose의 populate를 사용하기 때문에 똑같이 lazy loading 이슈가 있을 수 있는거 아닌가요? 

// ===== 코딩 시간 ===== // 1. 함수 선언문 - 함수 호출 - 함수 선언문 function book() {   function getBook() {     return "책 1";   }   console.log(getBook());   function getBook() {     return "책 2";   } } book(); // 책 2 /**  * 1. 엔진은 함수 선언문을 찾아 해석한다.  *   + 첫 번째 getBook 선언문을 만나, Function 오브젝트를 생성한다. "값"을 초기화하고 Scope가 설정된다.  *   + 두 번째 getBook 선언문을 만나, Function 오브젝트를 생성하지만, 이미 같은이름존재하므로, 값만 "책 2" 로 변경된다.  * 2. 변수 초기화  * 3. 함수 코드 실행  *   + Scope 에 설정되어있던, 두 번째 getBook Function 오브젝트의 반환 값인, "책 2"이 반환된다.  */ // 2. 함수 표현식 - 함수 호출 - 함수 표현식 function book() {   var getBook = function () {     return "책 1";   };   console.log(getBook());   var getBook = function () {     return "책 2";   }; } book(); // 책 1 /**  * 1. 함수 선언문 해석  * 2. 변수 초기화  *   + 첫 번째 getBook 이라는 변수의 function 키워드를 만나 undefined 로 설정  *   + 두 번째 getBook 변수에 또 function 키워드를 만나 undefined 덮어 설정  * 3. 함수 코드 실행  *   + 첫 번째 getBook 에 Function 오브젝트가 생성되면서, 반환 값인 "책 1"이 getBook 에 값으로 할당이 된다.  *   + console 에서 이제 첫 번째 getBook 함수 호출이 가능해지고, 첫번째 getBook 오브젝트의 "책 1" 이 찍힌다.  *   + 마지막으로, 두 번쨰 getBook 의 Function 오브젝트가 생성되고, 이 때, 반환 값이 "책 2"로 다시 설정된다.  */ // 3. 함수 선언문 - 함수 호출 - 함수 표현식 function book() {   function getBook() {     return "책 1";   }   console.log(getBook());   var getBook = function () {     return "책 2";   }; } book(); // 책 1 /**  * 1. 함수 선언문을 해석한다.  *   + 첫 번째 getBook 선언문이 있으므로, 해석하고, Functio 오브젝트를 생성한다.  * 2. 변수를 초기화 한다.  *   + 두 번째 getBook 변수에 undefined 가 설정하려고 했으나, 이미 초기화가 되어 있으므로 생략  * 3. 함수 코드를 실행한다.  *   + 이미, 함수 선언문 해석과정에서, getBook Function 오브젝트가 생성되었으므로, getBook 함수 호출이 가능하다.  *   + 결과적으로, console 에는 "책 1"이 찍힌다.  *   + 마지막으로, getBook 변수에 Function 오브젝트가 생성되고, 이미 함수 선언문에서 초기화 되어있던 getBook 이라는 이름의 값이 "책 2" 반환 값을 가지는 Function 오브젝트로 변경  */ // 4. 함수 표현식 - 함수 호출 - 함수 선언문 function book() {   var getBook = function () {     return "책 1";   };   console.log(getBook());   function getBook() {     return "책 2";   } } book(); // 책 1 /**  * 1. 함수 선언문을 해석한다.  *   + 마지막에 존재하는 getBook 함수 선언문으로 인해, 반환 값을 "책 2"로 하는 Function 오브젝트가 생성  * 2. 변수 초기화  *   + 첫 부분의 변수, getBook 이름에 undefined 값을 할당하려고 했으나, 이미 "값" 이 존재하므로 생략  * 3. 함수 코드 실행  *   + 첫 부분의 getBook 변수의 반환 값이 "책 1"인 Function 오브젝트가 생성되면서, 이를 getBook 이라는 이름의 값으로 할당  *   + console 에서 호출하는 getBook은 첫 부분의 getBook 변수의 Function 오브젝트의 함수를 호출하고, 이는 "책 2" 를 반환 */

hello.html 파일에 <p th:text="'안녕하세요. ' + ${data}" >안녕하세요. 손님</p>  부분 있잖아요. 여기서 p th로 안녕하세요. data부분이 출력되는건 알겠는데, 안녕하세요.손님 이부분도 출력이 되어야하는 거 아닌가요? 혹시 다른데 출력이 되거나 출력이 안보이는건 왜 때문인지 알수있을까요?

이렇게 떠요 ㅜㅜ

nginx 실습 시  localhost:50000 으로 요청하면 작성한 index.html이 아닌 nginx 본 메인페이지가 뜨고 명령프롬프트 창에는 다음과 같이 나옵니다 Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:380: starting container process caused: process_linux.go:545: container init caused: rootfs_linux.go:76: mounting "/Users/multicampus/docker_lab/wp/index.html" to rootfs at "/usr/share/nginx/html/index.html" caused: mount through procfd: not a directory: unknown: Are you trying to mount a directory onto a file (or vice-versa)? Check if the specified host path exists and is the expected type. 

제가 깃허브에서 링크를 가져와서 안드로이드 스튜디오에서 작동을 시켜봤는데 이런 오류가 뜹니다.깃허브 주소는 https://github.com/ImangazalievM/Notelin 이곳이고 오류 메시지는 사진으로 첨부를 했습니다.제가 다른분 한테 물어봤을때는 오래된것은 오류가 뜬다고 하셨고,한 1년전 깃허브링크는 잘 작동되는것을 확인을 하였는데,불과 한달전에는 지금 올린 주소인 https://github.com/ImangazalievM/Notelin 이 프로젝트가 다른 사람의 컴퓨터에서는 잘 작동되는것을 봤습니다.오래되서 오류가 뜨는것이면 제 컴퓨터도 안되고 다른 컴퓨터도 안되어야하는데 왜 다른 컴퓨터에서는 작동이되고 저는 사진에 첨부한 오류가 뜨는것일까요..코틀린 초보이기도하고 물어봄 사람도 한정적이고 제거 처음 접한 강사님인 개복치님에게 이렇게 질문드립니다.저 오류에 대한 해결법을 가르쳐주실수있으시면 정말 감사하겠습니다 ㅠㅠ

 안녕하세요? 보시는 것 처럼,  react(프론트)/nodejs(서버) 로 간단한 앱을 만들고 heroku에 배포했더니  Refused to load the font '<URL>' because it violates the following Content Security Policy directive: "default-src 'none'". Note that 'font-src' was not explicitly set, so 'default-src' is used as a fallback. Refused to load the font 'https://fonts.gstatic.com/s/sourcesanspro/v14/6xK3dSBYKcSV-LCoeQqfX1RYOo3qNa7lujVj9_mf.woff2' because it violates the following Content Security Policy directive: "default-src 'none'". Note that 'font-src' was not explicitly set, so 'default-src' is used as a fallback. 이런 오류 메세지가 계속 뜹니다. 많은 구글 결과 아래와 같이 메타태그를 넣어줘도 동일한 에러가 발생합니다. <meta http-equiv="Content-Security-Policy" content="default-src 'self' ; style-src 'self' 'unsafe-inline' https://fonts.gstatic.com/* data:; font-src 'self' data:; "> 정말 몇일 동안 ...이것만 붙들고 있는데도 해결이 안되네요 ㅠㅠ 아시는 분 부탁드립니다. 

따배씨 공부중인데 정상적으로 파일을 실행시켰고 문제없이 완료됐는데 왜 저는 오브젝트 파일이랑 exe파일이 안생겼나요??

solution 메서드에서 i와 j가 같은 경우를 강의에서 말씀해주신 대로 상관하지 않아도 되지만 연산 횟수를 줄여보고 싶었습니다. 그래서 for(int j = 1; j<=n; j++) 바로 밑 줄인 8번라인에 if (i == j) { continue; } 이 3줄만 추가하고 나머지 코드는 수정을 안 했는데 오답이 뜹니다. 어떤 곳에 영향을 끼쳐 오답이 되게 되는지 생각이 나지 않아서 질문 드립니다ㅠ

안녕하세요~ 수강 후기를 남기고 강의 자료를 요청드렸는데 아직 메일이 오지 않아서 문의드립니다. 한 번 더 확인해주시면 감사하겠습니다! 메일 주소는 jieun121070@gmail.com 입니다.

config 객체나 context 객체를 사용하는 이유는 보안 때문인가요? 서버에서 중요한 정보는 xml 파일에 넣어두고 내장객체를 통해 접근해서 사용하는 것 같은데, xml 파일 통해서 데이터를 공유하는 목적보다는 보안 때문에 이렇게 하는건가? 싶어서 질문드립니다.

안녕하세요 좋은 강의 잘 보고있습니다. GET, HEAD, POST, PATCH 메서드가 캐시 가능하고, POST, PATCH는 요청하는 본문 내용을 키로 만들기 어려워 구현이 쉽지 않다는 것 까지 이해하였습니다. (일반적으로 사용하지 않지만 불가능 한것은 아님) 그런데 PUT과 DELETE는 왜 캐시가 불가능한 것인가요?? 멱등성이 유지되기 때문에 오히려 더 캐시 가능한게 아닌가 생각이 되어서요 오히려 멱등성이 유지가 되지 않는 POST와 PATCH가 캐시가 가능하다는 것이 어떤 의미인지도 궁금합니다. 감사합니다.

안녕하세요 따라서 만들고 있는데 이렇게 옆에 남는 부분이 생깁니다 ㅠㅠ html이라고 뜨면서 width를 100%로 채우고 최소 width를 저 html이상으로 높여봐도 오른쪽은 채워지는데 왼쪽과 위가 안채워집니다ㅠㅠ 어떠케 해야 없어질까요?

JSON 요청-응답을 통한 조작을 하는 서버를 개발하고 싶은데, 회원 프로필같이 사진파일을 전송해야 하는 경우가 생기는데 이러한 부분을 어떻게 처리하는 것이 좋을지 모르겠습니다. 예를 들어 저는 Vue와 같은 프레임워크에 axios로 ajax 요청을 보내서 multipart/form-data 형식으로 파일을 보내고 싶은데 이렇게 보낸 요청에 대한 결과를 JSON으로 받아도 괜찮고, 가능한건가요?? 또 반대로 프로필 사진을 받는 요청을 한다고 가정했을때, 일반적으로 JSON으로 통신하는 API서버로 구축을 했을 때 파일은 어떤 방식으로 내려받아야 되는건지 궁금합니다. 파일을 받는 메커니즘이 따로 있는건가요?? 가장 헷갈리는 부분은 HTTP API로 구현했을때의 파일전송 관련한 부분입니다.

안녕하세요~ EC2로 실습하면서 강의듣고 있는 도중에 궁금한점이 생겨서 질문 드립니다. 1. DB 컨테이너 생성시에는, 설정 파일을 호스트 볼륨으로 공유 할수 있도록 설정하였었는데, 이번 실습의 오케스트레이터 설정 파일은 호스트 볼륨으로 공유 설정을 하지 않으신 이유가 있나요? 2. EC2 인바운드 설정으로 포트를 열어주면 오케스트레이터 WEB UI를 다른곳에서도 접근할수 있게되는데, 이렇게 되면 외부에서 접근해서 오케스트레이터 설정을 마음대로 바꿀수 있지 않나요..?  admin 계정 같은것을 별도로 지정하는것이 아닌, 바로 web ui 접근이 가능해서 혹시 별도 어드민 계정 설정같은것도 가능한지가 궁금합니다

유튜브로 본 선생님 리덕스 리뉴얼 강좌 맛보기 중 툴킷강좌가 있던데, 툴킷강좌를 들으면 이 강의의 Redux-saga 부분은 들을 필요가 없나요?