안녕하세요. 캡틴판교님  넉스트에서 클래스로 밖에 아직 지원을 하지않아서 인스턴스를 안쓴다고 들었는데 그게 맞나요?  현재 저희 회사도 클래스 문법을 써서 너무 힘들게 따라가고 있습니다..ㅠㅠ

K-Means의 군집방식과 GMM의 군집방식의 차이점을 잘 모르겠습니다. Q1 ) GMM에서 데이터의 밀집도를 그래프로 그린뒤 그 그래프가 여러개의 정규분포곡선으로 이루어져있다고 가정한뒤 각 데이터들을 모수추정을 하여 군집화를 한다고 이해를 했는데  K-Means 도 어떻게 보면 데이터가 가장 많이 밀집되어있는 곳에 center를 잡아 군집화를 하는거니 차이가 없지않나요? Q2 ) 데이터를 모수추정하는과정에서 정규분포곡선의 모양이 변경되며 더이상 변경되지 않는 그래프의 모양이 될때까지 반복하는것인가요?  -> 하나의 데이터 밀집도 그래프를 여러가지의 정규분포 곡선이 다양한 조합으로 나타낼수가 있나요? GMM을 정확히 이해하지 못한상태에서 질문을 하는거라 질문의 내용이 모호할수도있습니다..

인프런 아이디 : wonyong kim인프런 이메일 : iersans@gmail.com깃헙 아이디 : won-dragon깃헙 Username : won-dragon

현재 이런 어플리케이션을 만들고 있습니다. 해당 화면에서 File > Open을 누르게 되면 아래와 같이 모달이 나오는데요, 해당 모달의 확인 버튼을 눌렀을 때, 모달이 닫히면서 이곳에서 선택한 파일 4개의 경로를 가지고아래 깔려있는 HDX Viewer라는 Scene의 왼쪽 흰색 영역에 TreeView를 그려주고 싶습니다. 저는 현재 2개의 뷰 파일을 가지고 있고, (아래쪽이 MainView.fxml, 위의 모달이 FileSelectView.fxml 입니다.)각 뷰에 따른 컨트롤러 클래스를 2개 가지고 있습니다. (MainViewController.java, FileSelectViewController.java) 해당 로직은 이렇게 진행됩니다. [모달이 열리지 않은 상태] MainViewController에서 onClickOpen() =>  showFileModal() [모달이 열린 상태]FileSelectViewController에서 확인 버튼 클릭 => onConfirm()실행 => mainViewController의 setTreeItem()을 부름 이때, mainViewController의 setTreeItem에서 제가 분명히 TreeItem을 잘 적용했으나, mainView에서 해당 변경 사항이 반영되지 않았습니다. 혹시 해당 뷰의 상태를 바꿔주려면 어떻게 해야 하나요?제가 어떤 부분을 놓쳤는지 궁금합니다. 혹시 괜찮으시다면 한번 검토해주실 수 있을까요? 더 필요한 사항이 있으시면 적어주신다면 제가 더 첨부하겠습니다. 감사합니다. MainViewController.java package application; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.net.URL; import java.util.ResourceBundle; import javax.xml.stream.XMLStreamException; import org.systemsbiology.jrap.stax.MSXMLSequentialParser; import org.systemsbiology.jrap.stax.Scan; import javafx.event.ActionEvent; import javafx.fxml.FXML; import javafx.fxml.FXMLLoader; import javafx.fxml.Initializable; import javafx.scene.Node; import javafx.scene.Parent; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.chart.BarChart; import javafx.scene.chart.LineChart; import javafx.scene.chart.XYChart; import javafx.scene.control.Button; import javafx.scene.control.MenuItem; import javafx.scene.control.TableView; import javafx.scene.control.TreeItem; import javafx.scene.control.TreeView; import javafx.scene.input.MouseEvent; import javafx.stage.FileChooser; import javafx.stage.Modality; import javafx.stage.Stage; public class MainViewController implements Initializable { @FXML private MenuItem open; @FXML private TreeView<String> treeview; @FXML private LineChart<?, ?> linechart; @FXML private BarChart<?, ?> barchart_up; @FXML private Button peptide_view; @FXML private BarChart<?, ?> barchart_down; @FXML private TableView<?> tableview; @FXML void onClickOpen(ActionEvent event) { Stage stage = Main.getPrimaryStage(); showFileModal(stage); } private void showFileModal(Stage parentStage) { try { Stage stage = new Stage(); Parent root = FXMLLoader.load(getClass().getResource("FileSelectView.fxml")); stage.setScene(new Scene(root, 600, 400)); stage.setTitle("file select"); stage.initModality(Modality.WINDOW_MODAL); stage.initOwner(parentStage); stage.showAndWait(); } catch(Exception e){ System.out.println(e); } } @FXML void onClickTableView(MouseEvent event) { } @Override public void initialize(URL arg0, ResourceBundle arg1) { barchart_up.setLegendVisible(false); barchart_up.getXAxis().setAnimated(false); barchart_up.getYAxis().setAnimated(false); barchart_down.setLegendVisible(false); barchart_down.getXAxis().setAnimated(false); barchart_down.getYAxis().setAnimated(false); treeview.getSelectionModel().selectedItemProperty().addListener((observable, oldValue, newValue) -> { if(newValue != null && newValue != oldValue){ try { MSXMLSequentialParser parser = new MSXMLSequentialParser(); parser.open(newValue.getValue()); Scan scan = parser.getNextScan(); double[][] array = scan.getMassIntensityList(); XYChart.Series data = new XYChart.Series(); for (int j = 0; j < array[0].length; j++) { double key = array[1][j]; String s = String.format("%.2f", key); double value = array[0][j]; data.getData().add(new XYChart.Data(s, value)); } barchart_up.getData().add(data); } catch (FileNotFoundException | XMLStreamException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } }); } public void setTreeItem() { peptide_view.setText("aaaaa"); try { TreeItem<String> Root = new TreeItem<String>("FILES"); TreeItem<String> newItem = new TreeItem<String>("condition1"); Root.getChildren().add(newItem); treeview.setRoot(Root); treeview.refresh(); System.out.println(peptide_view); System.out.println(treeview); } catch(Exception e) { } } } FileSelectViewController.java package application; import java.io.File; import javafx.event.ActionEvent; import javafx.fxml.FXML; import javafx.fxml.FXMLLoader; import javafx.scene.Node; import javafx.scene.Parent; import javafx.scene.control.Button; import javafx.scene.control.TextField; import javafx.stage.FileChooser; import javafx.stage.Stage; public class FileSelectViewController { private FileChooser.ExtensionFilter extFilter = new FileChooser.ExtensionFilter("MZXML FILES (*.mzxml)", "*.mzxml"); @FXML private Button confirm_button; @FXML private Button control_button; @FXML private TextField control_field; @FXML private Button f1_button; @FXML private TextField f1_field; @FXML private Button f2_button; @FXML private TextField f2_field; @FXML private Button f3_button; @FXML private TextField f3_field; @FXML void onConfirm(ActionEvent event) { try { Node node = (Node) event.getSource(); Stage thisStage = (Stage) node.getScene().getWindow(); // String[] filePaths = new String[4]; // filePaths[0] = control_field.getText(); // filePaths[1] = f1_field.getText(); // filePaths[2] = f2_field.getText(); // filePaths[3] = f3_field.getText(); FXMLLoader loader = new FXMLLoader(getClass().getResource("MainView.fxml")); loader.load(); MainViewController mainViewController = (MainViewController) loader.getController(); mainViewController.setTreeItem(); thisStage.close(); } catch(Exception e) { System.out.println(e); } } void selectFile(FileChooser.ExtensionFilter filter, TextField field) { Stage stage = Main.getPrimaryStage(); FileChooser fileChooser = new FileChooser(); fileChooser.setTitle("Open File"); // Set extension filter fileChooser.getExtensionFilters().add(filter); File file = fileChooser.showOpenDialog(stage); if (file != null) field.setText(file.getPath()); } @FXML void onSelectControlFile(ActionEvent event) { selectFile(extFilter, control_field); } @FXML void onSelectF1File(ActionEvent event) { selectFile(extFilter, f1_field); } @FXML void onSelectF2File(ActionEvent event) { selectFile(extFilter, f2_field); } @FXML void onSelectF3File(ActionEvent event) { selectFile(extFilter, f3_field); } } Main.java package application; import javafx.application.Application; import javafx.fxml.FXMLLoader; import javafx.stage.Stage; import javafx.scene.Parent; import javafx.scene.Scene; public class Main extends Application { private static Stage primaryStage; private void setPrimaryStage(Stage stage) { Main.primaryStage = stage; } static public Stage getPrimaryStage() { return Main.primaryStage; } @Override public void start(Stage primaryStage) { try { setPrimaryStage(primaryStage); Parent root = FXMLLoader.load(getClass().getResource("MainView.fxml")); Scene scene = new Scene(root, 1280, 720); scene.getStylesheets().add(getClass().getResource("application.css").toExternalForm()); primaryStage.setScene(scene); primaryStage.setTitle("HDX Viewer"); primaryStage.setResizable(false); primaryStage.show(); } catch(Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { launch(args); } }

테스트는 성공으로 뜨는데  빨간색으로 이런 글씨가 있어서 왜 이런게 뜨는지 여쭤봐도 될까요..?  org.junit.platform.launcher.core.EngineDiscoveryOrchestrator lambda$logTestDescriptorExclusionReasons$7 INFO: 0 containers and 2 tests were Method or class mismatch

안녕하세요! 항상 잘 듣고 있습니다. RNN 관련 영화평 분류 강의에서 코드 에러가 발생해 질문하게 되었습니다. 문제가 된 코드는 아래와 같습니다. 분명 강의에서 알려 주신 대로 입력했는데 RUN해보니 두 번째 코드와 같은 에러가 뜨네요... 구글링해봐도 해결 방법을 찾을 수가 없어 글을 올립니다. 감사합니다! history = model.fit(train_dataset, epochs = 10, validation_data = test_dataset, validation_steps=30) Epoch 1/10 WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, None) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.float32, name='embedding_1_input'), name='embedding_1_input', description="created by layer 'embedding_1_input'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, None, None, None, None). WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, None) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.float32, name='embedding_1_input'), name='embedding_1_input', description="created by layer 'embedding_1_input'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, None, None, None, None). --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-40-79f235ece0ed> in <module> ----> 1 history = model.fit(train_dataset, epochs = 10, 2 validation_data = test_dataset, 3 validation_steps=30) ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_batch_size, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing) 1098 _r=1): 1099 callbacks.on_train_batch_begin(step) -> 1100 tmp_logs = self.train_function(iterator) 1101 if data_handler.should_sync: 1102 context.async_wait() ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py in __call__(self, *args, **kwds) 826 tracing_count = self.experimental_get_tracing_count() 827 with trace.Trace(self._name) as tm: --> 828 result = self._call(*args, **kwds) 829 compiler = "xla" if self._experimental_compile else "nonXla" 830 new_tracing_count = self.experimental_get_tracing_count() ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py in _call(self, *args, **kwds) 869 # This is the first call of __call__, so we have to initialize. 870 initializers = [] --> 871 self._initialize(args, kwds, add_initializers_to=initializers) 872 finally: 873 # At this point we know that the initialization is complete (or less ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py in _initialize(self, args, kwds, add_initializers_to) 723 self._graph_deleter = FunctionDeleter(self._lifted_initializer_graph) 724 self._concrete_stateful_fn = ( --> 725 self._stateful_fn._get_concrete_function_internal_garbage_collected( # pylint: disable=protected-access 726 *args, **kwds)) 727 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py in _get_concrete_function_internal_garbage_collected(self, *args, **kwargs) 2967 args, kwargs = None, None 2968 with self._lock: -> 2969 graph_function, _ = self._maybe_define_function(args, kwargs) 2970 return graph_function 2971 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py in _maybe_define_function(self, args, kwargs) 3359 3360 self._function_cache.missed.add(call_context_key) -> 3361 graph_function = self._create_graph_function(args, kwargs) 3362 self._function_cache.primary[cache_key] = graph_function 3363 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\function.py in _create_graph_function(self, args, kwargs, override_flat_arg_shapes) 3194 arg_names = base_arg_names + missing_arg_names 3195 graph_function = ConcreteFunction( -> 3196 func_graph_module.func_graph_from_py_func( 3197 self._name, 3198 self._python_function, ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py in func_graph_from_py_func(name, python_func, args, kwargs, signature, func_graph, autograph, autograph_options, add_control_dependencies, arg_names, op_return_value, collections, capture_by_value, override_flat_arg_shapes) 988 _, original_func = tf_decorator.unwrap(python_func) 989 --> 990 func_outputs = python_func(*func_args, **func_kwargs) 991 992 # invariant: `func_outputs` contains only Tensors, CompositeTensors, ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\def_function.py in wrapped_fn(*args, **kwds) 632 xla_context.Exit() 633 else: --> 634 out = weak_wrapped_fn().__wrapped__(*args, **kwds) 635 return out 636 ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py in wrapper(*args, **kwargs) 975 except Exception as e: # pylint:disable=broad-except 976 if hasattr(e, "ag_error_metadata"): --> 977 raise e.ag_error_metadata.to_exception(e) 978 else: 979 raise ValueError: in user code: C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:805 train_function * return step_function(self, iterator) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:795 step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\distribute\distribute_lib.py:1259 run return self._extended.call_for_each_replica(fn, args=args, kwargs=kwargs) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\distribute\distribute_lib.py:2730 call_for_each_replica return self._call_for_each_replica(fn, args, kwargs) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\distribute\distribute_lib.py:3417 _call_for_each_replica return fn(*args, **kwargs) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:788 run_step ** outputs = model.train_step(data) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:754 train_step y_pred = self(x, training=True) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:1012 __call__ outputs = call_fn(inputs, *args, **kwargs) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\sequential.py:375 call return super(Sequential, self).call(inputs, training=training, mask=mask) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\functional.py:424 call return self._run_internal_graph( C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\functional.py:560 _run_internal_graph outputs = node.layer(*args, **kwargs) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\wrappers.py:539 __call__ return super(Bidirectional, self).__call__(inputs, **kwargs) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:998 __call__ input_spec.assert_input_compatibility(self.input_spec, inputs, self.name) C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\input_spec.py:219 assert_input_compatibility raise ValueError('Input ' + str(input_index) + ' of layer ' + ValueError: Input 0 of layer bidirectional_1 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=6. Full shape received: (None, None, None, None, None, 64)

인프런 아이디 : jkkim74.jk3@gmail.com인프런 이메일 : jkkim74.jk3@gmail.com깃헙 아이디 : jack68@naver.com깃헙 Username : jkkim74 이걸로 계속 깃허브 권한 요청했는데요.. 안들어가지네요...

@RequiredArgsConstructor            //final로 선언된 멤버 변수를 자동으로 생성합니다. public class ProductService { private final ProductRepository productRepository; .. 위의 코드는 부트에서 객체를 생성하고 주입하는 코드예제의 일부인데요 ~ 선생님 강의에서 다른 방식으로 주입하는 코드를 보았습니다.   주입하는 방법이 여러가지가 있는건가요?

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안녕하세요, 크롤러 장고 모델 연결하기 중에서 from hotdeal.models import Deal을 하면 ModuleNotFoundError: No module named 'hotdeal' 에러가 뜹니다.  이 부분 경로 어떻게 해결할 수 있을까요?? 참고로 아래 올려주신 전체 소스 코드를 다운로드 받아서 https://github.com/jinsyu/hotdeal  다운로드 받은 해당 코드를 실행해도 똑같은 에러로 코드가 실행되지 않습니다. 그리고 크롤러 장고 모델 연결하기 강의가 3분 12초부터 검은 화면만 나오는데 강의 종료시점이 8분이 아니라,  3분 12초에 끝나는 게 맞는지도 확인 부탁드립니다. 

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안녕하세요! 열심히 수강중인 수강생입니다. 수강을 하다가 views_pugs views_html로 구분하여 이 6.5절을 실습을 하던 와중  이상한 점이 있어서 질문드립니다. 교안에서는 app.set("views",path.join(~))이런식으로 views폴더를 생성해서 실습을 진행했었는데 views -> views_pugs로 수정하여 넌적스와 구분하기위해 실습을 해보았습니다. 근데 다음사진과 같은 오류가 떠서 다시 views_pugs->views로 수정하였는데  오류가 생기지않고 잘 실행됩니다. 무슨 에러인가요?

spring sts4  이클립스용으로 작업을 해 보려는데  작업할 때 많이 다른가요?

안녕하세요  강의 3분대에 data-position 속성에 관하여 질문이있습니다  data -position ='0' 으로 지정해놓으셨는데 이해가 잘가지않아서요   (position 속성이 위치에 따라 변한다... 이런느낌인것같은데 ..) html5    data -  * 속성에 관하여 조금더 자세한 설명 부탁드려도 될까요 ?  감사합니다  

제가 알기로 특징추출, 분류(Classifier)를 통해서 출력하는건 머신러닝이라고 알고 있는데 강좌 제목이 딥러닝이라 궁금해서 여쭤봅니다!

게시글 불러오기 공부중인데 강의 몇번이고 돌려봐도 코드가 똑같은데 에러가 뜨네요 ㅠㅠ 질문목록에 async 부분도 적용해봤는데 안되구요 GET http://localhost:3085/posts?offset=0&limit=10 404 (Not Found) 에러내용입니다.  해결방법을 알려주시면 감사하겠습니다.

function createReducer(init,handlerMap){ return function(state = init, action) { return produce(state,draft =>{ .... } } } return function(state = init, action) 이 부분이 이해가 안됩니다. 리듀서 만들 때 function createReducer(state = init, action ) { switch(action.type) { ... } } 이런식으로 만들고 있었는데요  이 방법이 아닌 굳이 init , handlerMap을 사용하신 이유가 있을까요 ??  function(state = init , action ) 이렇게 한번에 적으면 단점이 있을까요 ? 

선생님 저는 css에서 p 태그에 background 를 지정하고 안에 내용물이 background의 크기보다 초과하면은 배경을 넘어서 글이 써지는데  선생님은 background내에서 자체적으로 줄바꿈이 되서 배경안에서 글이 잘 써지네요.. 혹시 이게 왜 차이가 있는걸까요?? 감사합니다..!!

패킷을 모아보내는 현상이 자주 일어난다는것은 데이터를 보내는쪽 데이터 단위가 커서 부하가 심하다는건가요?

if문으로 target을 찾아서 하면 계층이 복잡해진다고 하셔서          while (!target.classList.contains('door')) {           target = parentTarget;           activate(target);         }       }  이런식으로 while문을 통해 target을 조사하는 식으로 바꿔서 해보았는데요, 문을 한 번 열면 while문이 무한루프를 돌아서 페이지가 먹통이 되어버리네요 ㅜㅜ 무엇이 문제일까요? 이 방법을 사용하려면 어떻게 해야할지 모르겠어요