안녕하세요, 멋있는 강의 잘 듣고있습니다. Random Forest를 설명해주셨는데, 여러 가진 개념의 집합체로 보여 질문을 드립니다. 제가 파악한 정의는 다음과 같습니다 * 여러개의 분류기를 통해 학습하고 학습한 결과를 종합(평균 또는 최빈값)하여 최종 결과값을 결정한다 * 이때, 랜덤 포레스트를 운용하는 방법은 두 가지 이다. * * 서로 다른 분류기로 동일한 데이터셋에 대해 다른 결과를 얻는다 * * 서로 다른 데이터로 동일한 분류기에 대해 다른 결과를 얻는다 * * 또는, 이 둘을 둘 다 운용한다. 제가 정리한 이 내용이 맞을까요?

안녕하세요, 좋은 강의 잘 듣고있습니다. Feature Generation을 할 때, (Ridge같은 규제화를 적용하면서) 성능이 좋아지는 이유가 있을까요? 단지 특징들의 곱을 추가했을 뿐인데 성능 향상이 되는게 궁금합니다. 또, 만약 degree=2의 generating으로도 언더피팅이 일어날 경우 degree=3 의 generating을 하면 성능향상이 될 가능성이 있을까요? 마지막으로, Generation을 한 후에 상관관계를 파악한 뒤 Selection을 하면 대체로 성능이 증가할 까요? 답변 부탁드립니다! 감사합니다!

아래와 같은 에러가 났는데 정말 너무 힘들게 고쳤습니다. 너무 간단한 문제였는데 문제를 수정후 서버에 반영하는 명확한 방법을 몰라서 포기하기 직전까지 갔었던 것 같아서 문의드립니다. Invalid HTTP_HOST header: '아이피주소:8000'. You may need to add '아이피주소:8000' to ALLOWED_HOSTS. 너무 당황했는데 어떻게 해야할줄 모르고 정말 오래 검색을 하면서 이것저것 해봤는데 계속 똑같은 에러가 났어요. vultr로 가서 서버도 재시작 해보고.. 포테이너에서컨테이너며 이미지며 다 껐다켰다 해보고아예 포테이너까지 다 지웠다가 다시 설치 해보고 또 다시해보고..쿠키도 다 삭제해보고 난리를 쳐도 안되더라구요.끝까지 저렇게 저 해당 에러가 계속 뜨는거에요.. 그렇게 그냥 여기까지 와서 강의를 포기하기 직전이었는데.. 지금 방금 "마지막이다" 하며 또 다 지우고 다시 하니까 갑자기 됐습니다. 제가 궁금한건.. Dockerfile을 수정하면 어떻게 적용을하나요?그리고, 깃허브에 새로 푸쉬하면 그건 어떻게 적용시키는건가요? 서버가 실행중이니까 당연히 그냥 FTP로 파일 하나 덮어씌워 올리는 것 처럼깃 푸쉬 하면 그냥 바로 적용되는 그런 개념인줄 알았는데..  분명 셋팅스에서 설정을 바꿨는데도 바로 적용이 안된것이.. 원래 서버에 적용되는데 오래걸리는건지.. 원래 뭐 하나 올리면 이미지를 다시 만들거나 컨테이너를 다시 만들거나 해야하는지..대체 왜 안되는건지 모르겠어서 계속 서버를 껐다켰다 지웠다 새로만었다 하면서 너무 고통스럽더라구요.제가 뭘 만져도 안된다고 여기게 돼서 포기하기 직전까지 갔던 원인인 것 같습니다. 제가 제 사이트에 접속 안되는걸 발견한 후에 그 상태로부터 만진건 결국셋팅스의 ALLOWED_HOSTS = ['*'] 별표시가  안되어있었고..그리고, 배포시에 DEBUG = False 로 해야한다는거 어렴풋이 기억나서 그것도 해봤는데요.(해야하나요? 지금 확신없이 막 어떻게든 해보다가 False로 되어있긴 한데  이거 또 만지면 어떻게 적용시는지 잘 모르겠어서요. 이번에 또 에러나면 어떻게 적용할 수 있는지 모르고 또 그럴까봐 못만지겠네요) 일단 그래서 ALLOWED_HOSTS 부분 *표로 치고 서버에 올리기 전에 관련된 작업을 하는 강좌가 몇강인지 찾아보고 싶어서 나름 질문 안하고 해보려고 찾아봤는데 도무지 못찾아서 이점도 문의드리고 싶습니다.46강부터 52강까지 계속 열심히 보긴 봤는데 좀 정확하게 서버에 올리기 전에 하는 작업들에 대한 강의가 몇강인지 알려주시면 다시 공부해보고 싶습니다.  (혹시 모바일 접속시에 * 해놨던게 지금까지 유지됐었던가 싶기도 하네요 저는 그강좌 해보고 무서워서 *을 바로 삭제해가지고..) 감사합니다!

살려주세요 2주 뒤에 코테에요

아이오닉 웹앱 클라이언트 챕터에서 웹앱 웹서비스 테스트를 수행하고 있는데요. 아이오닉 로컬호스트에서는 실행이 잘되는데, 플라스크 실행해서 플라스크 서버를 들어가면 문제가 생깁니다. 크롬으로 플라스크 서버 192.168.0.10:5000을 입력해서 들어가면,  (저는 이상하게 0.0.0.0으로 app run을 해도 192.168.0.10:5000으로 호스트가 뜹니다.) Method Not Allowed The method is not allowed for the requested URL. 이런 메세지가 나오구요. @app.route('/dnn/yolo', methods=['POST']) 위 코드를 @app.route('/dnn/yolo', methods=['GET', 'POST']) 으로 바꾸면, key error 'model'이 나오는데요... 뭔가 틀렸나싶어 예제코드를 아무리 붙여봐도 안되는데.ㅠㅠ 뭐가 잘못되었는지를 모르겠습니다... flask 버전을 1.1.1로 바꿔도 안되고... 브라우저를 웨일이나 인터넷익스플로러로 해도 안되고... 몇시간째 헤매고 있네요..ㅠ key error 모델에러는 다음과 같이 나구요.. werkzeug.exceptions.BadRequestKeyError werkzeug.exceptions.BadRequestKeyError: 400 Bad Request: The browser (or proxy) sent a request that this server could not understand. KeyError: 'model' Traceback (most recent call last) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 2463, in __call__ return self.wsgi_app(environ, start_response) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 2449, in wsgi_app response = self.handle_exception(e) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask_cors\extension.py", line 165, in wrapped_function return cors_after_request(app.make_response(f(*args, **kwargs))) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 1866, in handle_exception reraise(exc_type, exc_value, tb) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\_compat.py", line 39, in reraise raise value File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 2446, in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 1951, in full_dispatch_request rv = self.handle_user_exception(e) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask_cors\extension.py", line 165, in wrapped_function return cors_after_request(app.make_response(f(*args, **kwargs))) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 1820, in handle_user_exception reraise(exc_type, exc_value, tb) File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\_compat.py", line 39, in reraise raise value File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 1949, in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\flask\app.py", line 1935, in dispatch_request return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args) File "D:\web-yolo\flask\main.py", line 18, in main model = request.form['model'] File "D:\web-dnn\Lib\site-packages\werkzeug\datastructures.py", line 377, in __getitem__ raise exceptions.BadRequestKeyError(key) werkzeug.exceptions.BadRequestKeyError: 400 Bad Request: The browser (or proxy) sent a request that this server could not understand. KeyError: 'model' The debugger caught an exception in your WSGI application. You can now look at the traceback which led to the error. To switch between the interactive traceback and the plaintext one, you can click on the "Traceback" headline. From the text traceback you can also create a paste of it. For code execution mouse-over the frame you want to debug and click on the console icon on the right side. You can execute arbitrary Python code in the stack frames and there are some extra helpers available for introspection: dump() shows all variables in the frame dump(obj) dumps all that's known about the object 아래는 flask main.py 코드입니다. from flask import Flask, request, Response, jsonify import base64 from flask_cors import CORS import numpy as np import cv2 from PIL import Image from io import BytesIO confthres=0.5 nmsthres=0.1 app = Flask(__name__) CORS(app) @app.route('/dnn/yolo', methods=['GET', 'POST']) def main():     model = request.form['model']     if model == 'apple':         labelsPath="./model/classes.names"            configpath="./model/apple-train-yolo.cfg"          weightspath="./model/apple-train-yolo_final.weights"       else:                labelsPath="./model/coco.names"            configpath="./model/yolov3.cfg"          weightspath="./model/yolov3.weights"       print("[INFO] loading ", model.upper(), " models...")     LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n")     net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configpath, weightspath)      file = request.form['image']     starter = file.find(',')     image_data = file[starter+1:]     image_data = bytes(image_data, encoding="ascii")     img = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image_data)))      #img = cv2.imread('./dog.jpg')     npimg=np.array(img)     image=npimg.copy()     image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)     (H, W) = image.shape[:2]     ln = net.getLayerNames()     ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]     blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416),                                  swapRB=True, crop=False)     net.setInput(blob)     layerOutputs = net.forward(ln)     boxes = []     confidences = []     classes = []     results = []      for output in layerOutputs:         for detection in output:             scores = detection[5:]             classID = np.argmax(scores)             confidence = scores[classID]             if confidence > confthres:                 box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])                 (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")                 x = int(centerX - (width / 2))                 y = int(centerY - (height / 2))                 boxes.append([x, y, int(width), int(height)])                 confidences.append(float(confidence))                 classes.append({ 'id': int(classID), 'name': LABELS[classID] })     idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confthres,                             nmsthres)     if len(idxs) > 0:         for i in idxs.flatten():             results.append({ 'class': classes[i], 'confidence': confidences[i], 'bbox': boxes[i] })     return jsonify(results) # start flask app if __name__ == '__main__':     app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

안녕하세요... 다름이 아니라 DB SQL 문제 때문에 질문드립니다 해당 오류는  H2 DataBase의 접근 오류 문제인거 같습니다. 바로 앞전에 엔티티 매핑에서 부터 뭔가 이상해서 DB를 초기화하고 다시 돌려보니 아예 DB에 데이터 쓰기 자체가 안되는거 같습니다. 참고로 H2 SQL, MY SQL 방언 문제 할 수 있는거 죄다 다해봤는데 도저히 먹히지 않습니다. 다른 방법들은 아예 Spring을 사용해야 되서 아예 xml 파일에서 작동 되지가 않습니다...

실무에서 보면 throw new xxxxException을 했을 경우 이를 호출하는 메서드에 뻘겋게 throw하거나 try catch하라고해서 똑같이 throw해주거나 했던거같은데... MemberService는 왜 이런게 없을까요?

사이트 정보 링크 남겨둔다고 하시는 내용이 있는데 찾아볼수가 없네요. 유튜브에 가서 퍼옵니다. 인프런에서 돈내고 듣는 중인데 이런 정보가 누락되어 있는건 아쉬워요 ㅠㅠ ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 7강에서는 Git을 통한 버전관리를 활성화하고, 기본적인 Gitignore 파일 설정, 커밋 이전에 민감한 환경변수들을 분리하는 과정과 첫 커밋 까지의 내용을 다룹니다. gitignore 파일 : https://github.com/github/gitignore/blob/master/Global/JetBrains.gitignore django-environ 라이브러리 : https://django-environ.readthedocs.io/en/latest/

로그인 예제 main화면에서 로그인시 사용자 email정보를 User info label에 불러오기를 할때 ui는 main thread에서 동작해야 되기 때문에 DispatchQueue로 묶어서 사용한다고 배웠습니다. 그래서 아래 코드와 같이 DispatchQueue안에서 동작시켰는데도 "Call must be made on main thread" 라는 에러문구가 계속 뜨는데  해당 notification을 불러오는 곳에서도 DispatchQueue를 사용해야 하나요?

안녕하세요 강의 재밌게 보고 있습니다. 제가 프론트엔드에는 무지하여 잘 모르겠는데 jwt 를 서버에서  반환해주면 프론트에서는 일반적으로 어디에 저장을 하다가 요청 보낼때 마다 재사용하나요? 로컬 스토리지나 쿠키 정도 밖에 떠오르는게 없는데 프론트엔드 현업에서 자주 사용하는 방식이 있나요?

아래까지는 잘 진행되었습니다.  def hello(): # 엔터치기 req = requests.get("https://www.daum.net/") # 이런 식으로 HTML에 있는 코드를 다 가져온다 soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser') print(soup) 지금은 다음 실시간 이슈 검색어가 없어서 동일하게 실습을 하지 못하고 우측 하단에 있는 인기상품BEST 100에서 검색해서 Copy selector 하여 아래 같이 붙여넣고 실행하면 에러가 납니다. def hello(): # 엔터치기 req = requests.get("https://www.daum.net/") # 이런 식으로 HTML에 있는 코드를 다 가져온다 soup = BeautifulSoup(req.text, 'html.parser') print(soup.select("#listWrap > li:nth-child(1)")) 에러는 다음과 같습니다. [2021-05-21 20:52:32,833] ERROR in app: Exception on / [GET] Traceback (most recent call last):   File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 2447, in wsgi_app     response = self.full_dispatch_request()   File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 1953, in full_dispatch_request     return self.finalize_request(rv)   File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 1968, in finalize_request     response = self.make_response(rv)   File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\flask\app.py", line 2097, in make_response     raise TypeError( TypeError: The view function did not return a valid response. The function either returned None or ended without a return statement. 127.0.0.1 - - [21/May/2021 20:52:32] "GET / HTTP/1.1" 500 -

안녕하세요. 여러 궁금한 점이 있어서 질문이 있습니다 1. augmentation 없이 acc, val_acc가 0.99, 0.98이 되는데, 여기서 더 성능을 끌어 올리기 위해서 aug가 대안이 되긴하나요?  aug가 val_acc면에서 0.98에서 0.99로  올릴 수 있는 해결책이 될까요? 2. fine-tuning 시 2단계에서 layer trainable을 다 안하고, 어느 일부분만 하고 싶다면 이를 module 단위로 나누는게 맞을까요? 그러면 복잡한 모델 같은 경우에는 직접 중간 모듈 시작 번호를 알아서 layer[-21:] = Trainable 이런식으로 해야겠네요? 3. 딥러닝에서 어떤 예측값을 뽑아낼 때 StratifiedKFold로 해서 마지막에 나누기를 해서 결과로 도출하는 것은 어떻게 생각하시나요? https://www.kaggle.com/c/invasive-species-monitoring 이 대회는 이진분류이긴 한데, 꽤나 성능이 좋게 나왔습니다 4. batch-norm을 적용한다면 모든 conv - acti 사이에 한 번씩 적용해야 하는 것인가요? 아니면 텀을 두고 batch-norm을 적용해도 되는 것인가요?

안녕하세용http://farmer.hanbom.com/위의 사이트처럼 구현을 하고싶은데 이 강의가 많은 도움이 될까요??  이 강의 사놓고 다른 공부에 떠밀려서 완강을 못했습니다 흑흑.. 위의 사이트처럼 구현을 하고싶은데 (리액트환경에서) 이 강의 보면서 할 수 있을까요? 아니면 선생님 강의중에 다른거 추천할만한게 있으실까요?

설명해주신 도식상으로는  SVC -> MetalLB -> Deployment 순서로 트래픽이 흐르는것 같습니다.  MetalLB가 최상단에 노출되는 SVC의 일종인거죠? SVC=로드밸런서 로 설정하여 서비스IP=로드밸런서IP가 되고, 트래픽은 MetalLB ->  Deployment -> 각 worker node 순으로 보면 될까요?  감사합니다. 

오늘 배운 내용을 안보고 코딩해보려니까, 보낼 때는 문자열을 바이트로 바꾸는 거나까 Encoding이 맞지만 받을 땐 그 반대 뜻인 Decoding이 맞지 않나...?라는 생각이 듭니다. 그래서 Encoding.UTF8.GetString(...)이 생각이 잘 안나더라구요. 그냥 API가 그렇게 되있으니까 그러려니 하는게 맞겠죠...?

아예 내용을 몰라, 구글링에 어려움이 있어서 질문 남깁니다. 빨간 줄이 생기는 이유와 해결방법 알려주시면 감사하겠습니다. + 예시와 true의 컬러가 다른데 테마의 차이인지, ture/false가 올바르게 선택되지 않은 것인지 궁금합니다.

smb 실습 과정 ppt는 없나요?

안녕하세요 어찌어찌 어렵게 강의를 다 들었습니다. 마지막에 다 완성하고 나서 github에 올리려고 하니  이런식으로 client쪽에는 코드를 확인을 할 수가 없더라고요 다 완성하고나서 결과물을 github에 올리고 싶은데 어떻게 해야할까요??

맥이라 화면이 조금다른건지.. 아니면 인텔리 버전 차이가좀있는건지..궁금하네요 선생님과 같은화면을 따라가면서 하고싶은데 찾다가 못찾아서 글남깁니다 ㅜㅜ

이렇게 떠서, 그 다음을 못하고 있어요 ㅜ_ㅜ 도와주세요.