.grid-container { display: grid; grid-template-columns: 1fr 2fr 2fr 40px; grid-template-areas: "avatar icon icon ......" "avatar welcome welcome ......" "avatar point1 point2 close"; .avatar { grid-area: avatar; } .icon { grid-area: icon; } .welcome { grid-area: welcome; } .box { .point1 { grid-area: point1; } .point2 { grid-area: point2; } } } 이 코드에서 .point1과 .point2가 ...... 자리에 들어가는데요 혹시 하위 클래스는 grid-area인식이 안되나요?

Part1 강의에서 연습문제로 구현했던 선택정렬(selection sort)의 시간복잡도는 무엇인가요? O의 n제곱이라고 생각하였는데 첫번째 for문에서는 n번을 순회하지만 내부의 두번째 for문에서는 n, n-1, n-2, ..., 2, 1 로 순회하는 횟수가 점점 줄어들어서 n제곱보다는 작은 시간복잡도를 가지는 것은 아닌가 해서요. 그리고 sort 알고리즘이 여러종류가 존재한다고 하셨었는데 그중 시간복잡도가 가장 작은 것을 사용하는 것이 최선의 선택인가요?

(사진)

확실히 HTTP는 저한테 어렵네요! 그치만 예시를 너무 찰떡같이 들어주셔서 머리에 잘 들어옵니다! 정말 이 강의 아니었으면 HTTP라는 것을 따로 공부할 생각은 못했을 것 같네요!~ 좋은 강의 정말 감사드립니다. ** 혹시 수강평은 어떻게 작성하나요? 어디서 하는지 몰라서 이전 스프링 핵심원리 기본편도 수강평 작성을 못해서요 ㅠㅠ

이전에 Selective search 공부할때 region proposal 용어가 쓰였는데 큰 차이를 못 느끼겠습니다. RPN은 단순히 network 구조가 추가 그리고 적용되는 대상이 feature map인 차이로 보이는데 selective search가 원본이미지에 적용되는것이고 RPN은 Feature map에 selective search 하는것으로 이해해도 무방할까요? 

region proposal 에서 2000개 예측 값이 나왔다고 가정하면 ROI 출력값 shape가 (2000, 7 * 7 * 512) 가 되나요? 

SPP Layer 를 거친 출력값으로 같은 사이즈의 벡터 2000개가 나오는데  shape로 보면 (vector size, 2000) 이런식으로 나오는건가요? 따로 따로 나오는게 맞는지 확신이 안들어서 질문드립니다!

Vue 와 Svelte 의 Props 작명 관례을 자세하게 설명해 주셨어요. Svelte 와 관련되지 않은 부분이라 남기기 고민스러웠지만, 내부구조 비교 영역이라 생각이되어 질문을 남기게 되었습니다. Vue.js `title` 중복에 대한 설명부분에서 `컴포넌트 내 하위요소들은 최상위 요소에 연결되어 있습니다` 하고 말씀하신부분의 `최상위요소`라 함은`HTMLElement` 를 뜻하는 건가요?? 그래서 `title`Attr 이 중복 충돌이 생긴다로 이해했습니다. Svelte 스벨트 컴포넌트에서 말하는 `최상위 요소`는 DocumentFragment 인가요?(bundle.js 의 컴포넌트 생성부를 보니 사용하더라구요) 틀린개념에 후시딘과 반창고를 부탁드려도 될까요? 읽어주셔서 감사합니다.

minikube는 가상머신이라고 이해했는데요, 그렇다면 여러 개의 minikube를 생성하기도 하나요? 다양한 컨테이너를 여러 개 띄울 때 그걸 모두 하나의 minikube안에 넣도록 설계하는 건지, 아니면 여러 개의 minikube로 나누어서 띄우는 건지 여쭤보고 싶습니다. 

다른 백엔드 부분에서는 if (err) return res.status(400).json({ success: false, err }) return res.status(200).json({ success: true })  과 같이 json형식으로 보내주는데 여기만 send로 보내주는데 차이점이 있을까요? 이부분만 다르게 쓴 이유가 궁금합니다.

선생님 안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다.  다름이 아니라 모델을 돌리다가 이전에 학습된 모델을 불러오는 과정에서 아래와 같은 에러가 나는데 왜 폴더 안에 잘 학습된 모델이 있음에도 불구하고 이런 에러가 나는지 모르겠어서 질문드립니다! 코드 :  Traceback (most recent call last): File "/repo/rasberry_pi_iot/ras_pi_dnn/RBP_DL13_MNIST_camera.py", line 9, in <module> model = tf.keras.models.load_model('advanced_digits_model.h5') File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/saving/save.py", line 146, in load_model loader_impl.parse_saved_model(filepath) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/saved_model/loader_impl.py", line 83, in parse_saved_model constants.SAVED_MODEL_FILENAME_PB)) OSError: SavedModel file does not exist at: advanced_digits_model.h5/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb} 감사합니다!

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output의 경로를 설정할 때에는 path.resolve()를 사용하셨는데,entry에서는 사용하지 않으셔서 찾아보니output은 절대경로로 설정해야한다고 나오는거 같습니다. entry는 상대경로를 허용하는데 output은 안 되는 이유를 알 수 있을까요?

7:30 부분에서 궁금하게 생겼습니다. 예전 CNN을 공부하고 이미지 분류를 데이터 수집부터 분류까지 직접해본경험이 있는데요 그때 당시 이미지를 resize 하는 부분에서 warp 되는 이미지의 정보 손실에 대해 궁금했습니다. 혹시 단순히 CNN 분류 모델을 만들기 위해서 resize 대신 SPP를 사용하면 이미지 정보 손실을 막고 성능 측에서 더 좋게 나오나요? 결국 두 방법다 고정된 사이즈를 얻기 위해 변형이 필요한것같은데 어떤차이가 있나요?

cmd가 아닌 비쥬얼스튜디오에서 최종결과를 실행을 시키고 싶으면 어떻게 해야하나요?

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예제에는 Content-Length가 지정이 안되어있길래 질문 남겨봅니다! 분할전송도 Content-Length를 사용하지 않다고 설명하셨는데 혹시 범위 전송도 Content-Length를 사용하지 않나요?

밑에도 질문있던데 제 궁금증은 해결이 안되서 질문남깁니다. https://blog.outsider.ne.kr/312 이글보고  get과 post의 이해는 대강했는데요, get은 db에서 정보를 가져오고, post는 db로 정보를 전달/수정하는 것.. 그리고 axios.get이면 router.get으로 동일하게 맞춰줘야한다 정도 눈치껏 이해했습니다. 그런데 VideoDetailPage에서 왜 post를 썼는지 이해가 안됩니다. (나중에 views나 코멘트를 남기는걸로 정보를 db에 올리긴 하겠지만 이단계에서는 아니니까요) 거의 비슷한 로직인 LandingPage에서 쓴건 get이니까 더 헷갈리네요 . LandingPage에서 한번 더 들어갔기때문에 post를 쓴건가요? 미리 감사합니다!

강의에서 f및 F를 X로 바꾸는 부분에서 선생님은if (ch=='f' || ch=='F')ch='X'라고하셧는데 여기서 or 문자인||이아니라 if (ch=='f', 'F')ch='X' 이렇게 콤마를 붙여도 정상작동하는데 둘의 차이는 무엇이고 콤마로했을때의 단점은 무엇일까여~

빌드를 하는 과정을 컴파일하는 과정으로, 실행창에 결과가 나오는 것을 런(run)을 거치는 과정으로 이해할 수 있는 건가요?