선생님, 강의 잘 듣고 있습니다. 강의를 듣다가 궁금증이 생기는데 9/20 부터 15/20 즈음까지의 강의는 모두 결국 seaborn 라이브러리 안에는 여러 개의 xxplot이 있다는걸 소개하는거고 곧 활용할 수 있는 api에는 이러이러한 것이 있다 고 설명하는 셈이잖아요? 헌데 이런걸 전부 외우는 현업 개발자는 없고 그분들도 필요나 설계에 따라 맞게 쓰는 정도로 활용하는 걸루 알고 있는데 그래도 강의를 들으면서 최소한 숙지해야 하는 정도 라는게 있다면 어느 정도가 적절할는지 궁금합니다. 참고로 저는 원래 자바랑 c++ 위주로 쓰는 주니어이고 파이썬으로는 알고리즘까지는 낯설어서 잘 쓰진 않지만 자료구조 구현은 할 줄 아는 정도입니다. 그리고 최근에 머신러닝 배우면서 이 강의는 캐주얼한 용도로 듣고 있습니다. 감사합니다!
< div > < a href = "www.naver.com" > < Icon as = { IoLogoSnapchat } /> Chatbot </ a > </ div > 위 코드는 chatbot 글 혹은 icon을 클릭하면 기존 페이지에서 네이버 화면을 여는 코드 입니다. 제가 구현 하고 싶은 것은 기존 페이지 위에 작게 네이버 화면을 여는 것인데 어떻게 해야 할까요?
안녕하세요. 선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 강의를 들으면서 책을 보고 웹 크롤링으로 데이터를 다운 받아 dataframe으로 전환 최종 엑셀로 저장하는 코드를 공부 하고 있습니다. 그런데 크롤링은 되는데 최종 엑셀 저장 파일을 보면 맨 처음 페이지만 저장 되는데요 아래 코드에서 잘못된게 있을까요? 그리고 break문을 적으면 SyntaxError : 'break' outside loop 에러가 나와 주석처리 했습니다. 제가 워낙 초보라 답변을 주실 수 있는지요? 감사합니다. # from selenium import webdriver # browser = webdriver.Chrome("/Users/maru/Downloads/chromedriver") # browser.get("https://seibro.or.kr/websquare/control.jsp?w2xPath=/IPORTAL/user/company/BIP_CNTS01042V.xml&menuNo=286#") search_btn = browser.find_element_by_id("image1") search_btn.click() html = browser.page_source from bs4 import BeautifulSoup from html_table_parser import parser_functions as parser import pandas as pd soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") table = soup.find("table", attrs ={"id" : "grid1_body_table"}) p = parser.make2d(table) df = pd.DataFrame(p[2:], columns=p[1]) df.head() import time import random from tqdm import tqdm prev_no = 0 prev_table = None for i in tqdm(range(0,200)): try: next_btn = browser.find_element_by_id("cntsPaging01_next_btn") next_btn.click() except: time.sleep(2) try: next_btn = browser.find_element_by_id("cntsPaging01_next_btn") next_btn.click() except: time.sleep(2) next_btn = browser.find_element_by_id("cntsPaging01_next_btn") next_btn.click() def get_html(browser, cnt): if cnt >= 4: return -1, -1 html = browser.page_source soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") cur_no = soup.find("a", sttrs = {"class" : "w2pageList_control_label w2pageList_label_selected"}) cur_no = cur_no.text table = soup.find("table", attrs={"id" : "grid1_body_table"}) if cur_no != prev_no and prev_table != table: return cur_no, table else: time.sleep(1) get_html(browser, cnt+1) cur_no, table = get_html(browser, 1) if cur_no == -1: print("\n종료. 테이블 정보가 바꾸지 않았습니다.") break p = parser.make2d(table) temp = pd.DataFrame(p[2:], columns=p[1]) df = pd.concat([df, temp], 0) prev_no = cur_no prev_table = html if cur_no == "95": print("\n 최종 페이지 도달") # break time.sleep(random.randrange(3, 5)) df.to_excel("stock_div.xlsx")
https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/API/Event/preventDefault - 위의 링크에서 e.preventDefault() 함수가, 이벤트가 취소 가능한 경우 이벤트의 전파를 막지 않고 이벤트를 취소한다고 되어 있는데, 설명중에서 SPA에서 e.preventDefault() 사용해야한다고 하셨는데 이유가 궁금합니다.
현재 시점으로 npm i @types/socket.io-client하면 3.0.0 버전으로 설치가되어 2버전과 맞지 않아 에러가 나옵니다. 저 같은 경우는 제로초님의 깃헙에 올라와있는 json을 보고 1.4.35 버전으로 명시하여 설치하여 문제를 해결하였습니다. 혹시 문제 있으신 분 확인해보세요. npm i -D @types/socket.io-client@1.4.35
안녕하세요 강사님. 저번에 친절하게 올려주신 답변을 보고 따라하는 중에 또 질문을 올리네요!! Keras-yolo를 데스크탑 gpu로 train해서 만든 .h5파일을 노트북 cpu로 inference 과정 중 문제가 생겼습니다. 모델 로드는 제대로 되었는데, Yolo의 detect_image()를 사용하여 inference 중 아레와 같은 에러가 발생하였습니다! 혹시 cpu에서 keras-YOLO는 사용이 불가능한 것일까요? -------------- 모델 학습 25회 학습 + validation 2회 진행 중 한번 끊겨서 중간 저장된 model_stage_1.h5로 5회 학습 + 5회 validation 진행한 결과입니다. train_yolo(pretrained_path, annotation_path,classes_path, anchors_path, log_dir,trained_model_name, b_size, epochs_cnt) pretrained_path: C:/JupyterNotebook/ClothClassified/model_data/cloth_stage_1.h5 Create Tiny YOLOv3 model with 6 anchors and 14 classes. Load weights C:/JupyterNotebook/ClothClassified/model_data/cloth_stage_1.h5. Freeze the first 42 layers of total 44 layers. Train on 28938 samples, val on 3215 samples, with batch size 2. Epoch 1/5 14469/14469 [==============================] - 2273s 157ms/step - loss: 17.7330 - val_loss: nan WARNING:tensorflow:From C:\Users\min96\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\callbacks\tensorboard_v1.py:343: The name tf.Summary is deprecated. Please use tf.compat.v1.Summary instead. Epoch 2/5 14469/14469 [==============================] - 2078s 144ms/step - loss: 17.6376 - val_loss: nan Epoch 3/5 14469/14469 [==============================] - 2094s 145ms/step - loss: 17.5342 - val_loss: nan Epoch 4/5 14469/14469 [==============================] - 2049s 142ms/step - loss: 17.6445 - val_loss: nan Epoch 5/5 14469/14469 [==============================] - 2042s 141ms/step - loss: 17.6296 - val_loss: nan Unfreeze all of the layers. Train on 28938 samples, val on 3215 samples, with batch size 2. Epoch 6/10 14469/14469 [==============================] - 2111s 146ms/step - loss: 14.0190 - val_loss: 5.6780 Epoch 7/10 14469/14469 [==============================] - 2111s 146ms/step - loss: 11.0151 - val_loss: 4.3427 Epoch 8/10 14469/14469 [==============================] - 2114s 146ms/step - loss: 9.7026 - val_loss: 7.6887 Epoch 9/10 14469/14469 [==============================] - 2115s 146ms/step - loss: 9.0433 - val_loss: 2.4560 Epoch 10/10 14469/14469 [==============================] - 2105s 146ms/step - loss: 8.5110 - val_loss: 7.9146 ------------- 모델 로드 cloth_tiny_yolo = YOLO(model_path=pretrained_path, anchors_path=anchors_path, classes_path=classes_path) C:/JupyterNotebook/model_data/cloth_final.h5 model, anchors, and classes loaded. ----------------------- train detected_img = yolo.detect_image(img) plt.imshow(detected_img) (192, 192, 3) --------------------------------------------------------------------------- UnimplementedError Traceback (most recent call last) ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call (self, fn, *args) 1364 try : -> 1365 return fn ( * args ) 1366 except errors . OpError as e : ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run_fn (feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1349 return self._call_tf_sessionrun(options, feed_dict, fetch_list, -> 1350 target_list, run_metadata) 1351 ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _call_tf_sessionrun (self, options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) 1442 fetch_list , target_list , -> 1443 run_metadata) 1444 UnimplementedError : The Conv2D op currently does not support grouped convolutions on the CPU. A grouped convolution was attempted to be run because the input depth of 512 does not match the filter input depth of 1 [[{{node conv2d_49/convolution}}]] During handling of the above exception, another exception occurred: UnimplementedError Traceback (most recent call last) <ipython-input-23-b6fbc29987b5> in <module> 1 # with tf.device('/cpu:0'): ----> 2 detected_img = yolo . detect_image ( img ) 3 plt . imshow ( detected_img ) C:\JupyterNotebook\model_data\keras-yolo3\yolo.py in detect_image (self, image) 122 self . yolo_model . input : image_data , 123 self . input_image_shape : [ image . size [ 1 ] , image . size [ 0 ] ] , --> 124 K . learning_phase ( ) : 0 125 }) 126 ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in run (self, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 954 try : 955 result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr, --> 956 run_metadata_ptr) 957 if run_metadata : 958 proto_data = tf_session . TF_GetBuffer ( run_metadata_ptr ) ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run (self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1178 if final_fetches or final_targets or ( handle and feed_dict_tensor ) : 1179 results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches, -> 1180 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 1181 else : 1182 results = [ ] ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_run (self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata) 1357 if handle is None : 1358 return self._do_call(_run_fn, feeds, fetches, targets, options, -> 1359 run_metadata) 1360 else : 1361 return self . _do_call ( _prun_fn , handle , feeds , fetches ) ~\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call (self, fn, *args) 1382 '\nsession_config.graph_options.rewrite_options.' 1383 'disable_meta_optimizer = True') -> 1384 raise type ( e ) ( node_def , op , message ) 1385 1386 def _extend_graph ( self ) : UnimplementedError : The Conv2D op currently does not support grouped convolutions on the CPU. A grouped convolution was attempted to be run because the input depth of 512 does not match the filter input depth of 1 [[node conv2d_49/convolution (defined at C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]] Original stack trace for 'conv2d_49/convolution': File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py", line 16, in <module> app.launch_new_instance() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\traitlets\config\application.py", line 664, in launch_instance app.start() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelapp.py", line 612, in start self.io_loop.start() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\platform\asyncio.py", line 199, in start self.asyncio_loop.run_forever() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\asyncio\base_events.py", line 442, in run_forever self._run_once() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\asyncio\base_events.py", line 1462, in _run_once handle._run() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\asyncio\events.py", line 145, in _run self._callback(*self._args) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 688, in <lambda> lambda f: self._run_callback(functools.partial(callback, future)) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 741, in _run_callback ret = callback() File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 814, in inner self.ctx_run(self.run) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 775, in run yielded = self.gen.send(value) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 365, in process_one yield gen.maybe_future(dispatch(*args)) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 234, in wrapper yielded = ctx_run(next, result) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 268, in dispatch_shell yield gen.maybe_future(handler(stream, idents, msg)) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 234, in wrapper yielded = ctx_run(next, result) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 545, in execute_request user_expressions, allow_stdin, File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 234, in wrapper yielded = ctx_run(next, result) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 162, in _fake_ctx_run return f(*args, **kw) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\ipkernel.py", line 306, in do_execute res = shell.run_cell(code, store_history=store_history, silent=silent) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\ipykernel\zmqshell.py", line 536, in run_cell return super(ZMQInteractiveShell, self).run_cell(*args, **kwargs) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2867, in run_cell raw_cell, store_history, silent, shell_futures) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2895, in _run_cell return runner(coro) File "C:\Users\min96\anaconda3\envs\t115c\lib\site-pa
저의 프로젝트 화면 입니다. 여기서 김이라고 검색을 하고나서 김만두를 클릭을 하면 김만두에 대한 정보가 나오는게 아니라 관리자에 대한 정보가 나옵니다. 필터가 되면 데이터를 초기화 시키고 필터된 것만 데이터를 배열에 넣어서 다시 출력 하는 건가요? 일단 제가 테스트 했을 땐 키 값이 4에서 검색을 했을 때 0이 나온걸 보면 맞는거 같긴한데... 아!! 여기서 i가만 초기화가 되는구나... 이 값을 제가 바꾼다 따로 key라는 값을 만들어서 하면!! 되겠다!!! 감사합니다 이해 했습니다.
고수가 되는 파이썬 : 동시성과 병렬성 문법 배우기 Feat. 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 (Inflearn Original)
파이썬 공식 문서 --버전 3.8부터 폐지: aws 에 있는 어웨이터블이 코루틴이면, 자동으로 태스크로 예약됩니다. 코루틴 객체를 wait() 로 직접 전달하는 것은 혼란스러운 동작 으로 연결되므로 폐지되었습니다. -- async def process_async(): start = time.time() task1 = asyncio.create_task( exe_calculate_async('One', 3)) task2 = asyncio.create_task( exe_calculate_async('Two', 2)) task3 = asyncio.create_task( exe_calculate_async('Three', 1)) await task1 await task2 await task3 end = time.time() print(f'>>> Total seconds: {end - start}') 문제 없이 실행 되었습니다.
안녕하세요 강사님. 제가 윈도우 유저라서, 강사님께서 알려주신대로 Malgun Gothic 을 사용해서 원하는 결과값을 얻었습니다. 여기서 추가되는 질문이, 해당 폰트 말고 다른 폰트로 입력하려 하는데 이 입력값은 어떻게 알 수 있을까요? 예컨대 맑은 고딕이 한글로 "맑은 고딕"이 아닌, "Malgun Gothic" 이라는 것을 어떻게 알 수 있는 것일까요? C:/Windows/Fonts 에서 폰트 파일들을 확인해도 파일명은 한글로 나와있어서, 구체적으로 어떻게 입력하면 좋을지 알고 싶습니다!
안녕하세요 강사님. nbextensions 설치 후 화면을 보았는데, 강의 화면과는 달리 선택할 수 있는 항목이 별로 없더라고요. 1강에서 강사님께서 보여주신 목차 기능 또한 보이지 않는 상황입니다. 다른 분이 질문한 글을 보면서 체크 표시 해제도 해보고, refresh도 해보았는데 그 상황 그대로입니다. pip과 conda를 이용해서 둘 다 재설치를 해봤는데도 마찬기지인 상황입니다. 혹시 해결책을 알 수 있을까요..?
아래와 같은 경고가 나타나서 질문드립니다. 선생님의 수업을 그대로 따라가고, 코드에도 오타가 없어 보이는데, React Hook를 활용하게 되면서 anonymous function을 쓰지 못해서, return또한 불가능해지고, 이것이 Auth & user_reducer.js에서 모두 나타나는 거 같은데, 무엇이 문제인지 도통모르겠습니다. 대부분의 것을 본인이 찾아서 해결해야하는 것이 개발자 강호의 도리인줄 알지만, 찾아도 답이 나오지 않아 질문 드립니다. 항상 감사드립니다. Compiled with warnings. [1] [1] src/_reducers/user_reducer.js [1] Line 7:1: Unexpected default export of anonymous function import/no-anonymous-default-export [1] Line 12:13: Unreachable code no-unreachable [1] Line 15:13: Unreachable code no-unreachable [1] Line 18:13: Unreachable code no-unreachable [1] [1] src/hoc/auth.js [1] Line 6:1: Unexpected default export of anonymous function import/no-anonymous-default-export [1] Line 33:12: React Hook useEffect has missing dependencies: 'dispatch' and 'props.history'. Either include them or remove the dependency array react-hooks/exhaustive-deps 혹시 몰라 깃허브 링크도 첨부드립니다. (https://github.com/jihyeonmun/Nodejs/tree/master/BoilerPlate/Code) P.s. 이 질문을 보시는 학생분들에게, 혹시나 도움이 되실까 싶어 마크다운 필기본도 공유드립니다. 설정 및 설치(https://github.com/jihyeonmun/Nodejs/tree/master/BoilerPlate/DownloadSetting) 세부 기능(https://github.com/jihyeonmun/Nodejs/tree/master/BoilerPlate/Functions) 리액트 부분(https://github.com/jihyeonmun/Nodejs/tree/master/BoilerPlate/React)
- 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. 이 예제에서 리스트컴프리헨션을 temp2에 할당할 때, generator_ex2( )가 실행되면서 인자는 리스트에 담기고, start, continue, end가 출력돼서 저렇게 뜨는건가요? 뭔가 머릿 속으로는 아는 것 같은데, 막상 글로 표현하려니 모르는 것 같네요;;
./src/_reducers/user_reducer.js Line 11:13: Unreachable code no-unreachable Line 14:13: Unreachable code no-unreachable Line 17:13: Unreachable code no-unreachable ./src/hoc/auth.js Line 2:8: 'Axios' is defined but never used no-unused-vars Line 33:12: React Hook useEffect has missing dependencies: 'dispatch' and 'props.history'. Either include them or remove the dependency array react-hooks/exhaustive-deps ./src/components/views/LoginPage/LoginPage.js Line 2:8: 'Axios' is defined but never used no-unused-vars ./src/components/views/RegisterPage/RegisterPage.js Line 4:8: 'Axios' is defined but never used no-unused-vars ./src/App.js Line 6:3: 'Link' is defined but never used no-unused-vars Search for the keywords to learn more about each warning. To ignore, add // eslint-disable-next-line to the line before. [HPM] Error occurred while trying to proxy request /api/hello from localhost:3001 to http://localhost:5000 (ECONNREFUSED) (https://nodejs.org/api/errors.html#errors_common_system_errors) [HPM] Error occurred while trying to proxy request /api/users/auth from localhost:3001 to http://localhost:5000 (ECONNREFUSED) (https://nodejs.org/api/errors.html#errors_common_system_errors) 터미널에 이렇게 뜨면서 시작을 하고 시작페이지와 버튼만 출력됩니다.
