useEffect(() => { first return () => { second } }, [third]) useEffect를 사용할때 first는 처음 렌더링이 된후에 실행 second는 앱이 종료될때 실행되고 third는 어떠한 state가 변경될때 useEffect를 다시 실행할것인가? 로 이해를 했습니다 여기서 질문이 있는데 nav.js에서는 처음 렌더링후 우리가 스크롤을 하였을때 추가적인 렌더링이 필요하기에 useEffect로 이벤트를 만들었다 라고 이해를 하였는데 Banner.js에서는 백그라운드이미지 경로에 movie.backdrop_path를 넣는데 렌더링 되기전에 useEffect가 먼저 실행이 된것인가요? 먼저 실행이 안되면 movie안에는 아무것도 없지 않나요? 실력이 없어 질문이 일목요연하지 못한점 죄송합니다 추가로 console.log()로 찍어보니 렌더가 되고 useEffect()가 실행이 되어서 setmovie로 스테이트를 set해주고 그래서 스테이트가 바뀌니 다시 렌더가 되고 근데 문제는 처음에 렌더가 될때 movie가 비었기 때문에 에러가 떠야하는데 순서가 위와 같이 나옵니다 렌더 에러 이펙트 렌더가 맞지 않나요?
우선 웹라이브러리 파트의 Link태그 적용 강의에서 후반부에 useParams 를 사용하게 되는데, 이부분부터 무언가 오류가 발생하네요.. 1. 메인화면 들어갔을때 오류화면 2. 상품클릭했을때 콘솔로그 상품을 클릭했을때 변경된 주소까지는잘 적용 되고, useParams 를 사용하기 전까지는 정상 작동 했는데, product 폴더의 index.js 에 useParams 만 넣으면 위처럼 오류가 발생합니다 이전에 소스에서는 문제가 안생겼군요 ㅠㅠ import { useParams } from "react-router-dom"; function ProductPage() { const { id } = useParams(); return <h1>상품 상세 페이지 {id} 상품</h1>; } export default ProductPage; 오타가 있나 싶어서 소스자료 복붙해도 마찮가지여서 문의로 남깁니다... react-router-dom 설치 할때 버전을 확인 못하고 그냥 설치했다가 나중에 확인해서 5.2 버전으로 다시 설치했는데, package.json 에는 5.2버전으로 정상적으로 보여지긴 하는데 오류내용이 버전이 충돌이 나서 그런건가 싶기도 하고.. 해결 방법이 있을까요? ㅠㅠ
안녕하세요 강사님, PasswordChangeForm 을 재정의 하는 부분에서 질문이 있어 글 남깁니다. 1. PasswordChangeForm은 SetPasswordForm을 상속받기 때문에 clean_new_password2를 오버라이딩하여 해당 함수가 기존 대로 실행 될때 단순히 old_password와 같은지 비교하는 로직을 추가한게 맞나요? 2. clean_new_password2를 오버라이딩 할 때, super().clean_new_password2()를 하지 않고 self.cleaned_data.get('new_password2')를 하게 기존의 pw1==pw2 확인하는 로직이 사라져 버리기 때문에 문제가 생기는 것이 맞나요? (실험결과 new_pw1, new_pw2 를 다르게 넣으면 new_pw1 으로 변경이 됩니다). 즉 super()... 를 적어줘야 기존 로직을 지킬 수 있는 것이죠? 3. clean_new_password1은 새로운 함수를 정의한 것인데 clean_ 이 앞에 붙었기 때문에 PasswordChangeForm의 로직이 동작할 때 무조건 해당 함수가 실행이 되는 것이 맞나요? 이 함수가 실행되는 시점이 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요. 강의 듣다가 궁금증이 생겨서 질문 드립니다. 이 Bike Sharing Demand 데이터 실습에서 원핫인코딩을 수행할 때, 인코딩을 먼저 수행 후 train과 test를 분리했는데, 실전을 포함해서 test 데이터가 이미 분리된 상태로 주어진 경우 도 많은 것 같아요. 근데 이럴 때 train과 test 각각 따로 인코딩을 수행하면 특정 칼럼에 대해 서로 없는 범주가 포함될 수 있을 것 같습니다. (예를들어 train에는 개/고양이만 있는데, test에는 개/고양이/원숭이 범주까지 있다던지..) 이 경우에 칼럼 갯수에도 차이가 발생할텐데 이때 모델 학습/예측시에 문제가 발생하지 않나요? 그렇다고 pd.concat 등으로 데이터를 합치고서 인코딩을 수행 후 다시 분리하면 데이터 리키징 문제가 발생한다고 들었습니다. (아니라면 말씀해주세요!) 머신러닝/딥러닝 강의 계속 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.
내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)
requirements.txt 파일에 접근해서 pip install -r requirements.txt 해야하지 않습니까? 근데 이 파일에 접근이 안되는데 혹시 이유좀 알려주실 수 있나용 이것 구글에 쳐봐도 잘 모르겠어요 ㅜ 다운 받은 강의 자료를 지워서 새로 깔아도 안되고 파일 위치를 옮겨봐도 소용없어요. 그리고 dir로 디렉토리 띄워놓고 cd requirements.txt 칠때 탭으로 자동완성도 안되는거 보니 뭔가 연관이 있는거 같은데 알려주시면 감사하겠습니다
안녕하세요 강사님 mmdetection 관련해서 이론적으로나 실무적으로나 항상 많은 도움 받고있습니다. 강의 내용을 바탕으로 mmdetection code를 작성하던 도중 질문사항이 생겨서요 ㅎㅎ mmdetection Mask R-CNN 모델을 이용하여 추론결과 아래 사진과 같이 mask, bbox 두가지가 나타나는데 bbox위에 나타나는 title(coin) 대신 변수를 표시하고 싶습니다. class name, confidence score 가 아닌 ID, pixel number를 표시하고 싶습니다. 제 코드는 다음과 같습니다. img_name = path_dir + '/' + file_list[i] img_arr= cv2.imread(img_name, cv2.IMREAD_COLOR) img_arr_rgb = cv2.cvtColor(img_arr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # cv2.imshow('img',img) fig= plt.figure(figsize=(12, 12)) plt.imshow(img_arr_rgb) # inference_detector의 인자로 string(file경로), ndarray가 단일 또는 list형태로 입력 될 수 있음. results = inference_detector(model, img_arr) #추론결과 디렉토리에 저장 model.show_result(img_arr, results, score_thr=0.8, title= bbox_color=(0,0,255),thickness=0.5,font_size=7, out_file= f'{save_dir1}{file_list[i]}') 이 결과 추론되는 사진은 다음과 같습니다 아래는 mmdetection/mmdet/core/visualization/image.py에 있는 imshow_det_bboxes 함수입니다. 아래 함수가 시각화 해주는 함수여서 해당 함수를 수정하면 될 것 같은데 아무리 뜯어봐도 어디를 고쳐야할 지 도저히 감이 오질 않습니다 ...ㅠㅠ def imshow_det_bboxes(img, bboxes, labels, segms=None, class_names=None, score_thr=0, bbox_color='green', text_color='green', mask_color=None, thickness=2, font_size=13, win_name='', show=True, wait_time=0, out_file=None): """Draw bboxes and class labels (with scores) on an image. Args: img (str or ndarray): The image to be displayed. bboxes (ndarray): Bounding boxes (with scores), shaped (n, 4) or (n, 5). labels (ndarray): Labels of bboxes. segms (ndarray or None): Masks, shaped (n,h,w) or None class_names (list[str]): Names of each classes. score_thr (float): Minimum score of bboxes to be shown. Default: 0 bbox_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of bbox lines. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' text_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`):Color of texts. The tuple of color should be in BGR order. Default: 'green' mask_color (str or tuple(int) or :obj:`Color`, optional): Color of masks. The tuple of color should be in BGR order. Default: None thickness (int): Thickness of lines. Default: 2 font_size (int): Font size of texts. Default: 13 show (bool): Whether to show the image. Default: True win_name (str): The window name. Default: '' wait_time (float): Value of waitKey param. Default: 0. out_file (str, optional): The filename to write the image. Default: None Returns: ndarray: The image with bboxes drawn on it. """ assert bboxes.ndim == 2, \ f' bboxes ndim should be 2, but its ndim is {bboxes.ndim}.' assert labels.ndim == 1, \ f' labels ndim should be 1, but its ndim is {labels.ndim}.' assert bboxes.shape[0] == labels.shape[0], \ 'bboxes.shape[0] and labels.shape[0] should have the same length.' assert bboxes.shape[1] == 4 or bboxes.shape[1] == 5, \ f' bboxes.shape[1] should be 4 or 5, but its {bboxes.shape[1]}.' img = mmcv.imread(img).astype(np.uint8) if score_thr > 0: assert bboxes.shape[1] == 5 scores = bboxes[:, -1] inds = scores > score_thr bboxes = bboxes[inds, :] labels = labels[inds] if segms is not None: segms = segms[inds, ...] mask_colors = [] if labels.shape[0] > 0: if mask_color is None: # Get random state before set seed, and restore random state later. # Prevent loss of randomness. # See: https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/5844 state = np.random.get_state() # random color np.random.seed(42) mask_colors = [ np.random.randint(0, 256, (1, 3), dtype=np.uint8) for _ in range(max(labels) + 1) ] np.random.set_state(state) else: # specify color mask_colors = [ np.array(mmcv.color_val(mask_color)[::-1], dtype=np.uint8) ] * ( max(labels) + 1) bbox_color = color_val_matplotlib(bbox_color) text_color = color_val_matplotlib(text_color) img = mmcv.bgr2rgb(img) width, height = img.shape[1], img.shape[0] img = np.ascontiguousarray(img) fig = plt.figure(win_name, frameon=False) plt.title(win_name) canvas = fig.canvas dpi = fig.get_dpi() # add a small EPS to avoid precision lost due to matplotlib's truncation # (https://github.com/matplotlib/matplotlib/issues/15363) fig.set_size_inches((width + EPS) / dpi, (height + EPS) / dpi) # remove white edges by set subplot margin plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1) ax = plt.gca() ax.axis('off') polygons = [] color = [] for i, (bbox, label) in enumerate(zip(bboxes, labels)): bbox_int = bbox.astype(np.int32) poly = [[bbox_int[0], bbox_int[1]], [bbox_int[0], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[3]], [bbox_int[2], bbox_int[1]]] np_poly = np.array(poly).reshape((4, 2)) polygons.append(Polygon(np_poly)) color.append(bbox_color) label_text = class_names[ label] if class_names is not None else f'class {label}' if len(bbox) > 4: label_text += f'|{bbox[-1]:.02f}' ax.text( bbox_int[0], bbox_int[1], f'{label_text}', bbox={ 'facecolor': 'black', 'alpha': 0.8, 'pad': 0.7, 'edgecolor': 'none' }, color=text_color, fontsize=font_size, verticalalignment='top', horizontalalignment='left') if segms is not None: color_mask = mask_colors[labels[i]] mask = segms[i].astype(bool) img[mask] = img[mask] * 0.5 + color_mask * 0.5 plt.imshow(img) p = PatchCollection( polygons, facecolor='none', edgecolors=color, linewidths=thickness) ax.add_collection(p) stream, _ = canvas.print_to_buffer() buffer = np.frombuffer(stream, dtype='uint8') img_rgba = buffer.reshape(height, width, 4) rgb, alpha = np.split(img_rgba, [3], axis=2) img = rgb.astype('uint8') img = mmcv.rgb2bgr(img) if show: # We do not use cv2 for display because in some cases, opencv will # conflict with Qt, it will output a warning: Current thread # is not the object's thread. You can refer to # https://github.com/opencv/opencv-python/issues/46 for details if wait_time == 0: plt.show() else: plt.show(block=False) plt.pause(wait_time) if out_file is not None: mmcv.imwrite(img, out_file) plt.close() return img 감사합니다
AssertionError at /post/ The `.create()` method does not support writable nested fields by default. Write an explicit `.create()` method for serializer `instagram.serializers.PostSerializer`, or set `read_only=True` on nested serializer fields. 저 오류로 프로젝트 2번 갈아 엎었는데 똑같은 곳에서 계속 막히네요.
Counter 함수를 정의하고 상태가 변화하면서 리렌더링 되는지 확인하려고 console을 찍어봤는데 영상과 다르게 두 번 찍히더라구요. App.js에서 Counter 컴포넌트를 두 번 정의하지도 않았는데 console이 두 번 찍히는 경우는 어떤게 잘못된걸까요? 소스 코드는 선생님과 동일합니다.
안녕하십니까 교수님 최근 진행중인 프로젝트 수행을 위해서 강의를 듣고 있는 학생입니다. 현재 depth camera 를 이용하는 딥러닝 프로젝트를 진행하며 여러가지 오픈소스를 찾던 중 ssd-mobilenet 을 PASCAL VOC 로 학습한 것과 같은 알고리즘 ssd-mobilenet를 사용하여 COCO dataset으로 학습된 것을 봤습니다. 만약 오픈 소스를 사용하는 입장이면(학습하는 시간을 고려하지 않았을 때) 무조건 데이터 분류가 많고, 사진 당 오브젝트 수가 많은 COCO 데이터셋이 학습된 소스가 좋다고 생각하는데 혹시 다른 차이가 있을까 궁금해서 이렇게 질문드리게 되었습니다 학습 분류가 많을수록 FPS 에 의한 차이가 있나요? 학습 분류가 많을수록 특정 사물에 대한 detection 성능의 차이가 있을 수 있나요? - 예를 들어 person 데이터만 필요할 때 PASCAL VOC, COCO 또는 open image 를 사용할 때 성능 차이가 발생하나요? 다른 차이가 있을까요? 강의는 항상 잘 듣고 있습니다. 덕분에 다양한 프로젝트를 진행하여 취업까지 연결할 수 있었습니다. 아직 반정도 남았지만 분발하여 꼭 완강하도록 하겠습니다. 감사합니다!!
안녕하세요. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 2강에서 express 공식 문서에서 긁어와서 Index.js로 붙여넣는 과정에서 강사님은 port 숫자가 달라도 상관없다고 하셨습니다. 처음에는 강사님 따라서 저도 port를 5000으로 지정했는데 오류가 발생하여 기존 문서에 있던대로 3000으로 지정했더니 잘 작동했습니다. port가 어떤 것을 의미하는지, 왜 3000만 되는지가 궁금하여 질문드립니다. 감사합니다.
제로초님 안녕하세요 강의 재밌게 수강하고 있습니다! webpack.config에서 proxy 설정을 따라하던 중 에러를 마주하여 회원가입 진행을 못하고 있습니다. [진행 방법] - back 폴더 app에서 cors쪽 코드 주석처리하였습니다. 1. 백 서버 잘 띄운 상태에서 webpack.config에서 코드 수정할 때마다 프론트서버 재실행하였습니다. 2. 회원가입 진행하였습니다. 3. 아래와 같은 에러를 마주합니다. 아래 에러이미지, 작성중인 코드, package.json쪽 코드 사진 첨부합니다. 제가 봤을 땐 proxy 설정이 제대로 이루어지지 않은 것으로 보입니다. 회원가입시 api요청을 보내는 프론트 포트가 3090이고 백포트는 3095이기 때문에 cors정책에 벗어나서 위와 같은 에러가 뜨는 것이 당연하다고 봅니다. 그래서 proxy 설정이 되지 않는 것 위주로 구글링하며 이것 저것 많이 시도해봤는데 3시간째 해메고 있어서 질문 남깁니다ㅠㅠ
안녕하세요! 웹팩설정에서 질문이있습니다. 알거같다가도 헷갈려서 질문드려요! "webpack.config.ts 파일 내에서 const require 방식이 아닌 Import를 사용가능한 이유"가 어느부분때문인가요? tsconfig.json 에서 module을 esnext로 최신으로 쓰겠다고 설정했으므로 tsconfig를 웹팩이 먼저 읽어서, 웹팩 파일내부에서도 commonjs방식이아닌 import 방식이 가능한것이라고 이해하면 맞을지 궁금합니다. 그런데 이렇게 이해하면 tsconfig-for-webpack-config 파일에서는 또 module을 commonJs 로 해주기때문에 조금 헷갈립니다,,
