$ npm run dev > react-chat-app@1.0.0 dev > concurrently "npm run backend" "npm run start --prefix client" [0] Error occurred when executing command: npm run backend [0] Error: spawn cmd.exe ENOENT [0]     at Process.ChildProcess._handle.onexit (node:internal/child_process:277:19) [0]     at onErrorNT (node:internal/child_process:477:16) [0]     at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:81:21) [1] Error occurred when executing command: npm run start --prefix client [1] Error: spawn cmd.exe ENOENT [1]     at Process.ChildProcess._handle.onexit (node:internal/child_process:277:19)        [1]     at onErrorNT (node:internal/child_process:477:16) [1]     at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:81:21) [1] npm run start --prefix client exited with code -4058 [0] npm run backend exited with code -4058 npm ERR! code 1 npm ERR! path C:\Users\jeong\react\react-youtube-clone-master npm ERR! command failed npm ERR! command C:\WINDOWS\system32\cmd.exe /d /s /c concurrently "npm run backend" "npm  run start --prefix client" npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR!     C:\Users\jeong\AppData\Local\npm-cache\_logs\2021-01-25T07_55_17_844Z-debug.log

안녕하세요~ 저는 VScode편집기 환경에서 Live Server확장api를 사용해서 저장시 바로 보이는 기능으로 사용하고 있습니다. 5500번 포트로 열리게 되는데 new Character(); 하면 not defined 오류가 생깁니다..ㅠㅠ 파일경로로 오픈해서 인스턴스생성이 제대로 작동되는것은 확인했지만 왜 라이브 서버로 열게되면 안되는것인지 궁급합니다. 혹시 이유를 알고계신다면 알려주실수 있으신지요..😭😭😭😭 ps.강의 너무 재미있게 듣고있습니다 존경합니다..!🤩

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소켓프로그래밍2에서 하시는 가장 기본적인 클라와서버 소통방식을 구현할때는 패킷을 잘 주고 받았는데 Listenr비동기방식을 구현하고 나서는 서버에서는 OnAcceptHandler로 안넘어가고 클라에서는 받는 패킷에서 멈추더라구요(디버그중 일시정지를해보니) 코드도 잘못된게 없고 오류도 안뜨고... 무슨문제일까요??

선생님~ 데스크탑/모바일 반응형 다 완성했는데요 데스크탑일때 흰화면으로 나옵니다  창 크기를 줄여서 모바일일때는 나오구요. 대신에 location 섹션만 안 보이네요. ㅠㅠ  제공해주신 완성파일과 동시에 켜서 코드를 검토해 보아도 답을 찾기가 어렵습니다 혹시 메일로 파일 드리면 어느부분이 문제인지 확인 가능할까요?

var hello = 'world'; var hello = 'korea'; 입력 시 'hello' is already defined라는 오류가 뜨는데 업데이트 되면서부터 오류 처리 된건가요?

똑같이 따라했는데, tuple로 구현이 안되네요... 뭐가 문제죠?

안녕하세요. 선생님 keras-yolo3 raccoon 데이터셋 훈련 때 오류가 발생했습니다. freeze시에는 잘 동작을 하는데, 모든 레이어를 unfreeze 할 때는 처음부터 에러가 바로 발생하네요. 메모리 용량 문제로 보이는데, 개인 GPU라서 해결할 방법은 GPU 메모리가 높은 것을 사용하는 것이겠죠? --------------------------------------------------------------------------- ResourceExhaustedError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-b92f17d39649> in <module> 82 epochs=100, 83 initial_epoch=50, ---> 84 callbacks=[logging, checkpoint, reduce_lr, early_stopping]) 85 model.save_weights(log_dir + 'trained_weights_final.h5') ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs) 89 warnings.warn('Update your `' + object_name + 90 '` call to the Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2) ---> 91 return func(*args, **kwargs) 92 wrapper._original_function = func 93 return wrapper ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\engine\training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 1413 use_multiprocessing=use_multiprocessing, 1414 shuffle=shuffle, -> 1415 initial_epoch=initial_epoch) 1416 1417 @interfaces.legacy_generator_methods_support ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\engine\training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 211 outs = model.train_on_batch(x, y, 212 sample_weight=sample_weight, --> 213 class_weight=class_weight) 214 215 outs = to_list(outs) ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\engine\training.py in train_on_batch(self, x, y, sample_weight, class_weight) 1213 ins = x + y + sample_weights 1214 self._make_train_function() -> 1215 outputs = self.train_function(ins) 1216 return unpack_singleton(outputs) 1217 ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in __call__(self, inputs) 2664 return self._legacy_call(inputs) 2665 -> 2666 return self._call(inputs) 2667 else: 2668 if py_any(is_tensor(x) for x in inputs): ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in _call(self, inputs) 2634 symbol_vals, 2635 session) -> 2636 fetched = self._callable_fn(*array_vals) 2637 return fetched[:len(self.outputs)] 2638 ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in __call__(self, *args, **kwargs) 1437 ret = tf_session.TF_SessionRunCallable( 1438 self._session._session, self._handle, args, status, -> 1439 run_metadata_ptr) 1440 if run_metadata: 1441 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) ~\anaconda3\envs\tf113\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py in __exit__(self, type_arg, value_arg, traceback_arg) 526 None, None, 527 compat.as_text(c_api.TF_Message(self.status.status)), --> 528 c_api.TF_GetCode(self.status.status)) 529 # Delete the underlying status object from memory otherwise it stays alive 530 # as there is a reference to status from this from the traceback due to ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1024,512,3,3] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node training_1/Adam/gradients/conv2d_58/convolution_grad/Conv2DBackpropFilter}}]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.그리고 추가로 궁금한 것이, 처음에 훈련할 때 freeze는 따로 코드로 설정하지 않아도 첫번째 레이어는 고정되어지는 것인가요?감사합니다

안녕하세요 중급강좌 완강후 다시 보고있는중인데 localStorage에 저장된 리스트 값들을 새로고침해서 다시 불러올때 추가한 순서대로 출력이 안되고 엉켜서 나오고있는데 순서대로 출력할 방법이 있을까요??

강좌와 관련없는 질문 죄송합니다. 유튭에서 리액트 네이티브 강의를 고려중이라고 하신 것을 봤는데요! 리액트를 이용하여 앱 개발을 할 수 있게 하는 프레임워크고, redux를 사용하기도 하던데요. 앱 개발은 웹과는 아예 다른 메커니즘이죠? (SSR 등..) 네이티브 앱 개발에 대한 사전 지식이 없다면, 리액트에 대한 지식만으론 개발이 불가능한가요? 

(사진)

구축해야할 VM이 좀 크다보니 설치에서 애를 먹고 있습니다.  혹시 minikube도 사용가능할까요? 아직 강의를 본격적으로 못들어서 이걸로 충당이 될지는 감이 안옵니다 ㅠㅠ 아, 그리고 사정상 ubuntu를 써야 할거 같은데 설치때의 설정들 빼고(이건 ubuntu용으로 따로 알아봐서 극복해야 할거 같고...) 강의 진행하면서 OS에 따라 다른점도 혹시 있을까요? 

def speak(self, sound):         return '{} syas {}!'.format(self.name, sound) 이 부분 코드를 def speak(self, sound):         return '{} syas {}!'.format(self.name, self.sound) 이렇게 self.sound로 하면 안 되는 이유가 무엇인가요?

그리고 추가적으로 xampp  창이 뜨지 않습니다. 그래서 install파일을 직접 클릭을 했더니 MIME 오류가 뜨더군요...ㅎㅎ 어떻게 해결해야될지 모르겠네요.

mport sys input = sys.stdin.readline def sol():   global maxN   n = int(input())   table = []   maxN = -1e9   for i in range(n):     a,b = map(int,input().split())     table.append((i+1,a,b))   def dfs(s, tot):     global maxN     if tot > maxN:       maxN = tot     for i in range(s, n):       if s == 0:         dfs(i+1, tot+table[i][2])       elif table[s-1][0] + table[s-1][1] <= table[i][0]:         dfs(i+1, tot+table[i][2])   dfs(0, 0)   print(maxN) sol() 4번 케이스에서 오류가 나는데 반례를 찾지 못하겠습니다 ㅠㅠ 강의 항상 잘 보고있습니다!

궁금한 점 - print('%10.2f' % (12345.141592653589793))를 예로 들어보면, -   12345.14 - 로 총 10자리에 소수점 2자리로 의도했던 대로 나오지만, - print('%10.2f' % (123456789.141592653589793))를 예로 들어보면, - 123456789.14 - 가 나와서, 전체 자리수 제한이 걸리지 않는데 왜 그러는건가요? - 그냥 정수부 자리수가 총 자리수 제한을 초과하면 소수점 자리만 신경쓰는건가요?

(사진)

선생님  강의에서 df_first.melt.columns=["지역명", "기간", "평당분양가격"] 이렇게 해서 지역->지역명으로 칼럼명을 바꿔주셨잖아요 저렇게 칼럼명을 다 써서 바꾸는 방법밖에 없나요..? 1개만 칼럼명 바꾸는데..데이터에 따라 칼럼명이 많을 경우에는 나머지 칼럼명을 다써야 한다면 힘들 것 같아서요.. 혹시 바꾸고 싶은 칼럼명만 입력해서 변경하는 방법은 없나요?

강의 내용을 훑어봤는데 INSERT에 대한 내용이 없는 것 같아 질문 남깁니다. INSERT의 경우에 RepositoryImpl클래스 내부에 만드는 것이 나은지 아니면 Spring JPA 를 통해서 서비스 클래스 내부에서 entity클래스를 만들어 save를 하는게 나은지 궁금합니다.

반 이상 듣고 질문하는것도 그렇지만.. 14:33분 쯤 리턴타입 자동 생성 단축키가 궁금합니다. (Intellij Ultimate, Window 사용중입니다.) :)