안녕하세요 우선 완강을 했고 질 좋은 강의에 감사인사 드립니다. 다름이 아니라 가르쳐주신 파이썬 중급 내용을 제가 관심있는 분야의 어떤 부분에 적용해볼지 고민인데요! 2가지만 질문드리겠습니다! 1. 우선 저는 데이터 분석쪽을 지망하고 있는 사람인데, 지금 생각나는 부분은 큰 데이터셋을 여러가지 모델로 모델링 할 때 이 비동기를 활용할 수 있지 않을까? 라는 생각이 들었습니다. 이에 대해 어떻게 생각하시는지와 '데이터 분석, 머신러닝' 분야에서 파이썬 중급 내용을 적용할 만한 또 다른 분야가 강사님께서 생각하시기에 또 어떤 것이 있을까요!?(전처리라던지..가르쳐주신 크롤링 등) 주관적인 의견이라도 좋으니 조언 부탁드리겠습니다! 2. 이 강의 소개에서 강의에 도움이 될 만한 분들 목록 중 '오픈소스 프록젝트 참여'가 있었습니다! 데이터 분석에서 주로 사용되는 Numpy, Pandas와 같은 오픈소스가 어떻게 동작하는지 분석하고 뜯어보려고 하는데 잠깐 살펴보았는데 오픈소스가 너무 거대하기도 하고 파이썬 중급에서도 다루지 않는 더 어려운 내용이 있더라구요 ㅜㅜ 그래서 강사님의 파이선 Level 3강의를 바로 들어야 하는지.. 고민입니다.. 아니면 넘파이나 판다스같은 거대한 것 말고 조그마한 오픈소스부터 뜯어봐야 하는지.. 그렇다면 추천해주실만한 조그마한 오픈소스가 있는지 여쭙고 싶네요!  긴 질문에 답변해주시면 정말 감사하겠습니다 :) 수강평도 남길께요!

안녕하세요! 여쭤보고 싶은게 25강에서 6분20초 쯤 컨트롤 e를 눌러서 레이어 병합하는게 있는데 도장부분 레이어 병합 할떄마다 프로그램 오류로 인해 요청사항 완료할 수 없다고 나와요 ㅜㅜ예를 들어서 일반 사각형과 글자는 병합 문제없이 되는데 저 도장만 병합이 안되네요 ㅜㅜ 왜그럴까요?? 포토샵은 최신버전입니다!

get_tensor_detected_image 실행시 에러가 납니다. 에러 내용은 아래와 같습니다.  --------------------------------------------------------------------------- InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.6/dist-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: 7 frames InvalidArgumentError: Input 1 of node Preprocessor/map/while/Merge_2_1 was passed int32 from Preprocessor/map/while/NextIteration_2:0 incompatible with expected float. During handling of the above exception, another exception occurred: InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.6/dist-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): InvalidArgumentError: Input 1 of node Preprocessor/map/while/Merge_2_1 was passed int32 from Preprocessor/map/while/NextIteration_2:0 incompatible with expected float.

#include <stdio.h> int main(void) {     char str[256];     scanf("%s", str, sizeof(str));     printf("%s\n", str);     return 0; } 맥으로 xcode에서 작성하는 중인데 저렇게 입력하면     scanf("%s", str, sizeof(str)); 옆에 data argument not used by format string라고 글자가 뜨고, 입력하는 부분에 "안녕"이라고 입력하면 "ㅇㅏㄴㄴㅕㅇ"이렇게 모음과 자음이 따로 뜨는데 어떻게 해야 해결할 수 있을까요?

환경 구축해보려는데 어떤 배포판을 써야 가장 실무적인 환경인지 알고 싶습니다~ powerpc가 필요한 IBM linux, itanium이 필요한 HP-UX를 제외하면 PC에서의 선택권은 RHEL(CentOS)/solaris(ova) 밖에 없는것 같은데 어떤 선택지가 가장 좋을까요..? 아니면 그 외 선택지가 있으면 추천해 주시면 감사하겠습니다..!

안녕하세요. 21년 1월 3일자로 강좌 구입하고 듣기 시작했는데, 20년 9월자로 GCP 무료 300$ 종료됐다고 중요영상 남겨놓으신 것을 확인하였습니다. 그런데, 방금 계정을 만들려고 들어가보니 다시 300$ 크레딧 이벤트를 하고 있어, 참고가 되실까 하여 글 남겨놓습니다.

강의 중 requirement를 이용해서 설치할때 에러가 나서 pandas==0.25.1로 설치해도 동일하게 에러가 나서 조치방법 문의 드려요 Collecting pandas==0.25.1 Using cached pandas-0.25.1.tar.gz (12.6 MB) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.6.1 in /Users/jehyeonpark/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from pandas==0.25.1) (2.8.1) Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /Users/jehyeonpark/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from pandas==0.25.1) (2020.1) Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in /Users/jehyeonpark/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from pandas==0.25.1) (1.19.2) Requirement already satisfied: six>=1.5 in /Users/jehyeonpark/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from python-dateutil>=2.6.1->pandas==0.25.1) (1.15.0) Building wheels for collected packages: pandas Building wheel for pandas (setup.py) ... error ERROR: Command errored out with exit status 1: command: /Users/jehyeonpark/anaconda3/bin/python -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/private/var/folders/l2/bn__qhyj6b30y8xktyv973nw0000gn/T/pip-install-v2ojtjhe/pandas/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/private/var/folders/l2/bn__qhyj6b30y8xktyv973nw0000gn/T/pip-install-v2ojtjhe/pandas/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' bdist_wheel -d /private/var/folders/l2/bn__qhyj6b30y8xktyv973nw0000gn/T/pip-wheel-lnvbvo7q cwd: /private/var/folders/l2/bn__qhyj6b30y8xktyv973nw0000gn/T/pip-install-v2ojtjhe/pandas/ Complete output (3937 lines): running bdist_wheel running build running build_py creating build creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8 creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas copying pandas/conftest.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas copying pandas/_typing.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas copying pandas/_version.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas copying pandas/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas copying pandas/testing.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat copying pandas/compat/_optional.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat copying pandas/compat/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat copying pandas/compat/chainmap.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat copying pandas/compat/pickle_compat.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/accessor.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/nanops.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/missing.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/algorithms.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/resample.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/window.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/index.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/config_init.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/generic.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/series.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/sorting.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/indexers.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/api.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/common.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/frame.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/indexing.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/base.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/strings.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core copying pandas/core/apply.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_depr_module.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_test_decorators.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_validators.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_print_versions.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_decorators.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_doctools.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/testing.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_exceptions.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util copying pandas/util/_tester.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/util creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/feather_format.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/parquet.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/gcs.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/pytables.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/html.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/clipboards.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/parsers.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/api.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/common.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/date_converters.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/pickle.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/sql.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/s3.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/packers.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/stata.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/gbq.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io copying pandas/io/spss.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/io creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries copying pandas/tseries/plotting.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries copying pandas/tseries/converter.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries copying pandas/tseries/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries copying pandas/tseries/api.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries copying pandas/tseries/offsets.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries copying pandas/tseries/frequencies.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries copying pandas/tseries/holiday.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tseries creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_optional_dependency.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_expressions.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_register_accessor.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_common.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_downstream.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_errors.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_sorting.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_join.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_lib.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_nanops.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_take.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_algos.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_multilevel.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_compat.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_strings.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests copying pandas/tests/test_base.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/tests creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_libs copying pandas/_libs/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_libs creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/plotting copying pandas/plotting/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/plotting copying pandas/plotting/_core.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/plotting copying pandas/plotting/_misc.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/plotting creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/arrays copying pandas/arrays/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/arrays creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/api copying pandas/api/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/api creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/errors copying pandas/errors/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/errors creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_config copying pandas/_config/config.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_config copying pandas/_config/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_config copying pandas/_config/display.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_config copying pandas/_config/localization.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_config copying pandas/_config/dates.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/_config creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat/numpy copying pandas/compat/numpy/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat/numpy copying pandas/compat/numpy/function.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/compat/numpy creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/tile.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/merge.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/concat.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/util.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/reshape.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/api.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/melt.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape copying pandas/core/reshape/pivot.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/reshape creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/tools copying pandas/core/tools/timedeltas.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/tools copying pandas/core/tools/datetimes.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/tools copying pandas/core/tools/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/tools copying pandas/core/tools/numeric.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/tools creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/util copying pandas/core/util/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/util copying pandas/core/util/hashing.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/util creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/cast.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/missing.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/concat.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/generic.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/dtypes.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/api.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/common.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/inference.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes copying pandas/core/dtypes/base.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/dtypes creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby copying pandas/core/groupby/categorical.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby copying pandas/core/groupby/generic.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby copying pandas/core/groupby/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby copying pandas/core/groupby/ops.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby copying pandas/core/groupby/grouper.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby copying pandas/core/groupby/groupby.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby copying pandas/core/groupby/base.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/groupby creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/internals copying pandas/core/internals/arrays.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/internals copying pandas/core/internals/concat.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/internals copying pandas/core/internals/construction.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/internals copying pandas/core/internals/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/internals copying pandas/core/internals/blocks.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/internals copying pandas/core/internals/managers.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/internals creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/check.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/align.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/pytables.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/engines.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/expressions.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/api.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/ops.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/common.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/eval.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/scope.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation copying pandas/core/computation/expr.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/computation creating build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/categorical.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/interval.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/timedeltas.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/datetimes.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/__init__.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/numpy_.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/_ranges.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays copying pandas/core/arrays/integer.py -> build/lib.macosx-10.9-x86_64-3.8/pandas/core/arrays 강의와 관련있는 질문을 남겨주세요.• 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. 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바람의나라와, 리니지같은 두개의 맵으로 크게 나눌수있다고 말씀하셨는데 왜 전자가 더 구현하기가 더쉬운건가요? 그냥 단순히 바람의나라에서 맵을 좀더 넓히면 리니지같은 방식이 되는거 아닌가요?

강사님 안녕하세요. 부트캠프부터 잘 듣고 있습니다, 좋은 컨텐츠 감사드려요. 다름이 아니라 다음 뉴스 댓글이 조금 바뀐 것 같더라고요. 이제는 추천댓글이라고 10개 남짓만 떠서 여러번 더보기 클릭이 안되고, 댓글 정렬 방식을 먼저 변경해야만 가능합니다. 그래서 "찬반순" 버튼의 태그를 뽑아 ActionChains로 클릭할 생각이었어요. 그런데 해당 버튼의 태그인 div.cmt_box > ul.list_category > li.on > button > span 가 페이지 소스에 존재하지 않더라고요. 꼭 동적 데이터처럼요. 아래가 페이지 소스 화면입니다. 왜 이렇게 나오는 건가요? 이 버튼들의 태그를 뽑아내는 것은 불가능할까요? 조언 부탁드립니다.

안녕하세요 혹시 그 order by를 쓸때 여기서 저희가  order by grade desc, name, s.marks 이렇게 사용을했는데 이럴경우는 그러면 시스템에서 먼저 grade desc을 처리하고 그리고 나온 결과에서 다시 name 으로 order by를 실행한뒤 다시 그 output을 가지고 s.marks order by를 진행하게 되는 개념인가요?

선생님, 저도 코드는 비슷하게 짠 것 같은데 숫자가 소실되어서 자꾸 가장 가까운 값을 못찾는 경우가 생기는 것 같습니다. 해당 부분 주석처리를 해두긴 했습니다. 가령 입력 예제 맨 마지막 평균 49 에서  50이 나와야 하는데 그에 대한 분기를 따로 나누지는 않았습니다만  49와 48과의 차이는 0, 49와 50과의 차이는 1이 나와서최종적으로 50이 나와야할 것이 48이 나오게 되는 결과가 나오게 됩니다...이 코드에서 대체 무엇이 잘못된 것일까요?ㅜㅜㅜㅜ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<algorithm> #include<vector> #include<math.h> using namespace std; int main() { //격자판 생성 int map[9][9]; double sum[9] = { 0, }; int min[9] = { 0, }; //테스트용 격자판 생성 int test_map[9][9] = { {3,23,85,34,17,74,25,52,65} ,{10,7,39,42,88,52,14,72,63} ,{87,42,18,78,53,45,18,84,53} ,{34,28,64,85,12,16,75,36,55} ,{21,77,45,35,28,75,90,76,1} ,{25,87,65,15,28,11,37,28,74} ,{65,27,75,41,7,89,78,64,39} ,{47,47,70,45,23,65,3,41,44} ,{87,13,82,38,50,12,48,29,80} }; /*int test_map[9][9]; for (int i = 0; i < 9; i++) { for (int j = 0; j < 9; j++) { scanf("%d", &test_map[i][j]); } }*/ //모두 정렬을 합니다.  for (int i = 0; i < 9; i++) { for (int j = 0; j <= 9; j++) { sort(test_map[i], test_map[i] + j); } } for (int i = 0; i < 9; i++) { for (int j = 0; j < 9; j++) { printf("%d ", test_map[i][j]); } printf("\n"); } printf("\n"); for (int i = 0; i < 9; i++) { int totalindex = 0; for (int j = 0; j < 9; j++) { sum[i] += *(test_map[i] + j); } sum[i] = (double)sum[i] / 9; int index = 4; int min_check[9] = { 0, }; int min_ans[9] = { 0, }; for (int k = 0; k < 9; k++) { min_check[k] = abs(sum[i] - *(test_map[i] + k)); } //for (int p = 0; p < 7; p++) { printf(" (%d %d) ",*(test_map[i]+p), min_check[p]); } //이 부분에서 숫자가 소실되는 현상이 발생합니다!ㅜㅜㅜㅜ printf("\n"); int min = 1000; for (int q = 0; q < 9; q++) { int index = 0; if (min > min_check[q]) { min = min_check[q]; totalindex = q; } } printf("%.0f %d \n",sum[i],*(test_map[i]+totalindex)); printf("\n"); } printf("\n"); }

href ={`/video/${video.id}`} 제가 못본건진 모르겠지만 a 태그가 사이드 영상에서는 빠진 것 같습니다! 강의 항상감사합니다!!

강의 자료 간단한 오타 알려드립니다! 104 page , 105 page  OrderServiceImpl class의 닫는 중괄호 } 가 빠졌습니다. 109 page RateDiscountPolicy class의 닫는 중괄호 } 가 빠졌습니다. 120 page , 121 page, 124 page, 126 page, 128 page package  hello.core.lifecycye; 를 package hello.core.lifecycle; 로 바꾸어야 할 것 같습니다.

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만약 배포하게 된다면 주소가 로컬호스트가 아니게 될텐데  배포할 경우에는 어떻게 수정해야하는건가요? 배포 할 주소를 넣어주면 되나요?

takeLatest를 이용하여 LOAD_MAIN_POSTS_REQUEST 요청을 보낼때 여러번 반복수행되면 마지막에 요청된 액션만 처리한다고 하였는데, Request가 가는것은 어쩔수 없다고 하는 부분이 이해가 잘 가지 않습니다. 궁금한점은 마지막 액션만 처리한다는 것은 요청이 여러번갔을때  서버로 요청도 한번만 보낸다는것인지? 아니면 REQUEST시마다 서버로 각각 요청을 보내는것은 막을수 없지만 ACTION SUCCESS이후 Store에 state가 저장되는것이 마지막 요청 기준으로 처리된다는 것인지 궁금합니다 ㅎ!!

몽고디비도괜찮긴한데 너무 시스템이 친절해서... 상대적으로 불편하기도하고 관계설정도 하는 RDB도 보고싶어요

안녕하세요 Convolution for multi channel-input 강의를 보고 나서 질문이 있습니다 계속 강의에 나오는 LeNet 구조에서, 처음에 MNIST 데이터가 들어가 6개의 필터를 거쳐서 나오는 6개의 feature map까지 이해를 했습니다. 그런데, 여기서 다시 16개의 feature map으로 바뀌는데, 그러면 이때는 6개의 채널이 입력이 되었다고 가정하고 16개의 필터를 거쳐서 거기서 필터값의 합이랑 바이어스랑 합한 것이 총 16개로 나오는 것인가요? 즉 6개의 입력 채널이 한꺼번에 3-input(RGB)처럼 들어가는 것인지 궁금합니다 감사합니다

이전 강의(2강 알고리즘)에서는 deltatick을 사용할 때 경과한 시간-이전 시간을 해서 텀이 일정시간 만큼 지나지 않았을 때 해당 동작을 해라로 이해를 했었습니다. 이번 강의에서 이용한 deltaTime은 지난 시간을 가져온다 까지는 이해는 했는데 그걸 벡타3값에 곱해서 횟수를 조절한다는 것이 이해가 어려운 부분이 있습니다. 조금 구체적인 부분일지 모르겠지만 보충 설명을 해주시면 감사드립니다.

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