안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 마라톤 데이터 가공 2 강의를 듣던 중 Step 5단계에서 오류가 발생합니다. 사용하고 있는 파이썬 버전은 3.8.12이고 pandas 버전은 1.3.4입니다. 강의 내용대로 순차적으로 실습 진행 중 Step 5단계에서 오류가 발생하여 Step 5단계의 다른 내용을 모두 주석 후에 marathon_2015_2017['5K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['5K']) 이 코드만 실행해 보았는데요 그럼에도 오류가 발생합니다. 혹시나 해서 csv파일을 열어 보았는데 시간데이터 중 '-' 로 표시된 부분이 종종 있었습니다. 제 생각에는 '-'라는 문자가 있으니 null도 아니고 시간데이터도 아니다 보니 문제가 발생하는 것 같은 예감입니다. 아래에 오류 내용을 그대로 첨부하겠습니다. 도움 주시면 감사하겠습니다. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string () ValueError : symbols w/o a number During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback (most recent call last) /var/folders/zl/7hy5k6z55zz2b286tv4bbk740000gn/T/ipykernel_48790/1493613945.py in <module> 6 7 # Convert using pandas to_timedelta method ----> 8 marathon_2015_2017 [ '5K' ] = pd . to_timedelta ( marathon_2015_2017 [ '5K' ] ) 9 # marathon_2015_2017['10K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['10K']) 10 # marathon_2015_2017['15K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['15K']) /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/tools/timedeltas.py in to_timedelta (arg, unit, errors) 122 return arg 123 elif isinstance ( arg , ABCSeries ) : --> 124 values = _convert_listlike ( arg . _values , unit = unit , errors = errors ) 125 return arg . _constructor ( values , index = arg . index , name = arg . name ) 126 elif isinstance ( arg , ABCIndex ) : /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/tools/timedeltas.py in _convert_listlike (arg, unit, errors, name) 171 172 try : --> 173 td64arr = sequence_to_td64ns ( arg , unit = unit , errors = errors , copy = False ) [ 0 ] 174 except ValueError : 175 if errors == "ignore" : /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/arrays/timedeltas.py in sequence_to_td64ns (data, copy, unit, errors) 989 if is_object_dtype ( data . dtype ) or is_string_dtype ( data . dtype ) : 990 # no need to make a copy, need to convert if string-dtyped --> 991 data = objects_to_td64ns ( data , unit = unit , errors = errors ) 992 copy = False 993 /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/arrays/timedeltas.py in objects_to_td64ns (data, unit, errors) 1098 values = np . array ( data , dtype = np . object_ , copy = False ) 1099 -> 1100 result = array_to_timedelta64 ( values , unit = unit , errors = errors ) 1101 return result . view ( "timedelta64[ns]" ) 1102 /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.convert_to_timedelta64 () /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string () ValueError : symbols w/o a number
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] service와 controller의 역할에 대한 질문이 있습니다. 강의를 듣고 활용해던 도중 의문점이 생겼습니다. 한참 찾아봤는데 아직도 모르겠어서 질문드립니다. 저의 기존 코드에서는 어떤 컨트롤러의 post 요청에서 A,B,C 엔티티가 반드시 순서대로 생성된후 저장되어야 합니다. (참조관계 떄문에 그렇습니다) 기존에 저는 컨트롤러에서 A 엔티티 생성 -> AService.createA() 한 후 B, C도 동일한 과정을 거칩니다. 이러니까 컨트롤러가 서비스의 역할을 해버린다고 생각했습니다. 그래서 컨트롤러는 그냥 dto를 넘겨주고 서비스에서 위의 작업을 하려했습니다. 그랬더니 몇가지 문제가 생겼습니다. 1. service에서 repository만을 사용하면 코드 중복이 심함(create 할때 복잡한 중복검증 로직이 있는대, 그것까지 전부 다시 해야함) 2. service에서 service를 주입받아서 하자니 순환참조, 나말고 코드 이해도 낮은 다른사람이 손대면 실수할 가능성 높음 등등의 문제가 생김 그래서 그냥 원래대로 냅두려니 controller가 너무 크고 service가 하는게 그냥 repository로 요청 보내기인 경우가 대부분임 그래서 질문은 1. 적절한 방법이 뭘까요? 2. 복잡하고 큰 규모의 서버 코드를 보고싶은데 좋은 예시를 어디서 찾을수 있을까요? 3. 제가 해결방법으로 여러 service를 주입받아서 사용만하는 service를 만들어서 컨트롤러에 있던 코드를 거기로 옮겨서 컨트롤러에 비즈니스 로직이 생기는걸 없에고 순환참조, 코드 중복 등을 제거 해봤는데 이게 맞는건가요? 4. MSA와 상관있는 문제일까요?
jpa 커리큘럼 듣고있는 학생입니다. 첫 커리큘럼 강의 merge를 쓰지말라고 하셨는데(*1), 스프링 데이터 jpa의 save를 보면(SimpleJpaRepository구현체) merge를 사용하고 있습니다. 그러면 실무에서 스프링 데이터 jpa를 사용할 때 save기능을 사용하여야 하는것인지 사용하지 말아야 하는것인지 가이드 라인이 있을까요? *1.DB에서 데이터를 가지고 오기때문에 sql이 한번 나가는 문제, DB에서 가지고 온 데이터 수정할 때 일정 필드값이 누락될 경우 누락된 값은 변경감지와는 달리 없어지기 때문 등등의 문제로
안녕하세요 현재 서로 믿을 수 있는 스타트업 멤버 구축 되었고 추가로 능력있고 참하신 개발자 팀원 두분 더 찾습니다. 관심있으신분 연락 부탁드립니다 1. 주제소개: 반려동물 서비스 중 현재 시장에 없는 서비스. 2. 현재 진행 단계: 시장분석 및 주제와 명확한 방향성까지 잡은 상태 3. 모집분야 및 주요업무: 앱 개발자-하이브리드 앱 (웹앱을 네이티브 형태로 감싼 형태) 유사사이트: https://www.pet-friends.co.kr/main/tab/2 4. 모집경력 및 필요스킬: 앱개발 관련하여 경력이 있거나, 최소 스프링을 자유롭게 다룰 수 있는 스킬 필요 vue.js 옵션 등 5. 참고기타사항: 기획/디자인/개발/마케팅 포지션 다 구성되어 있으나, 추가 개발자가 두분 정도 더 필요한 상황 6. 문의/연락: 010-4590-4917 배대근 카카오:antoniobae1 참고url:IT 웹 앱 마케팅 개발 창업모임 파랑새(Since 2021.10.02 : 네이버 카페 - http://naver.me/FIgA4x8x
55초 '플러시 발생' 관련 문의 드립니다. 기존 강의 슬라이드에 그려지고 설명된 바로는, persist()호출 되거나 영속 상태의 entity에 변경이 발생할 때, 영속성컨텍스트 1차 캐시 Entity가 업데이트 되고 동시에 지연 SQL 저장소에 추가된다고 설명해 주셨습니다. 즉, flush() 호출 시에는 단순히 이미 저장 된 batch SQL들을 Query하고 DB transaction을 commit한 뒤 1차 캐시 스냅샷을 업데이트할 거라 예상했습니다. 그런데 이번 강의에서는 em.flush() '호출 시'에 '변경 감지' 및 '수정된 엔티티 쓰기 지연 SQL 저장소에 등록'을 수행한다고 설명해 주셨네요.. 타이밍에 대한 설명이 상이한데, 어느 쪽이 맞는 설명인지 문의 드립니다..
안녕하세요 김영환님! 프록시가 영속성 컨택스트에 의해 관리되고, 동일 트랜잭션에서는 영속성 컨텍스트 내에 동일성을 위해 엔티티는 프록시에 저장된다는 답변을 보고 질문을 남깁니다. 저는 그래서 1차 캐시에 프록시가 저장이 되고 (id는 동일하므로) 실제 엔티티 객체는 1차 캐시에 직접적으로 저장되기 보다는 프록시에 저장(래핑) 되는 형태로 이해했는데요. 그렇다면 스냅샷은 어떻게 관리되고, 더티체킹은 어떻게 되는지 궁금합니다. 프록시와 감싸여진 실제 엔티티 모두가 스냅샷이 저장되나요? 더티체킹은 어떻게 진행되나요??? 추가적으로 프록시의 id는 getReference()를 호출하면서 입력해준 id가 되는데 이때 id가 db 상에 존재하지 않는다면 초기화때 어떤 예외가 발생하는지도 궁금합니다. 좋은 강의 감사합니다!!
안녕하세요. 이번 강의를 들으면서 질문하고자 하는 내용은 바로 앞 강의 CustomUserDetailsService 구현만으로 로그인이 정상적으로 되는지 안 되는지 체크를 해 주었는데, 이번 강의에서는 CustomAuthenticationProvider 를 사용해서 입력 비밀번호와 디비 저장 비번을 matches 로 비교를 직접하셨는데요. 기능적으로 두 강의의 차이를 모르겠어요. 그럼 실제 사이트에서 로그인 로직을 만들때는 CustomUserDetailsService, CustomAuthenticationProvider 모두를 구현해 줘야 하는건가요? 감사합니다. ^.^
안녕하세요. 도메인 주도 모델을 공부하면서 강의를 복습하고 있습니다. 비즈니스 로직이 Entity 객체에 들어가는 이유 등은 조금씩 이해가 가고 있는 중입니다. 그런데 제가 경험이 없다보니 이론서와 예제를 비교하다 보니까 다른 점이 몇 가지 있어서 실제로는 반드시 이론대로 사용하는 것은 아닌가? 라는 생각도 들고 학습을 위해서 간단히 만드신 건가 잘 모르겠어서 질문드려봅니다. 도메인 주도 설계 아키텍쳐를 보면 1 프레젠테이션 계층 2 애플리케이션 계층 3 도메인 계층 4 인프라스트럭처 계층 이렇게 나누어진다고 하는데요. 여기서 1 프레젠테이션 계층이 MVC이고 영상에서 나오는 controller domain service는 3 도메인 계층으로 보입니다. 그런데 2 애플리케이션 계층은 보이지 않고 애플리케이션 계층이 와야 할 자리에 도메인 계층이 있는 것처럼 보입니다. 예를 들면 도메인 객체인 Entity나 Repository가 Controller에서 사용되고 있습니다. 이론서를 보면 컨트롤러에서는 도메인 계층의 구현을 알지 않는 것이 좋으며, 모든 도메인 계층에 대한 호출은 어플리케이션 계층 안에서(ex entityApplicationService Class 안에서) 이루어지는게 좋다고 하더라고요. 실무에서도 예제처럼 어플리케이션 계층을 생략하고 할 때가 많나요? 아니면 강의에서는 학습용으로 생략이 된 것인지 제가 무언가 간과하고 있는 부분이 있는지 궁금해서 이렇게 질문드리게 되었습니다.
안녕하세요 딥러닝을 구글colab을 이용하여 공부중인데 현재 이미지 학습 부분을 공부하고 있습니다. 하지만 결제를 하여도 런타임이 24시간이 한계라 훈련이 자꾸 중단되어 epoch를 전부 학습하지 못하고 있습니다! 그래서 1epoch마다 checkpoint를 저장하는 방법을 사용하여 훈련을 하고 있고, 현재 잘 저장이 되고 있습니다. 하지만 저는 항상 3/10 epoch에서 24시간이 지나 훈련이 중단 되는데 그러면 이때 3 까지 저장된 checkpoint를 불러와서 다시 4epoch부터 재 학습을 시킬수 있는방법이 궁금합니다! 검색을 해 보았지만 전부 학습이 완료된 데이터를 불러오는 예제 밖에 없어서 질문 남깁니다! 제가 사용한 코드는 아래와 같습니다. from fastai.imports import * from tensorflow.keras import datasets, layers, models, losses, Model from tensorflow import keras import tensorflow as tf from keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Add,MaxPooling2D,Conv2D,Flatten,BatchNormalization from keras.models import Sequential from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import layers import seaborn as sns from keras.preprocessing import image import numpy as np import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') data_path = '/content/drive/MyDrive/train_val_data' train_dir = os.path.join(data_path,'train') val_dir = os.path.join(data_path,'test') classes = os.listdir(train_dir) train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, zoom_range = 0.2, vertical_flip=True, rescale = 1. / 255, fill_mode='nearest') val_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale = 1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights = 'imagenet', include_top = False, input_shape = (224,224,3)) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = layers.Flatten()(base_model.output) x = layers.Dense(720, activation='relu')(x) predictions = layers.Dense(360, activation = 'softmax')(x) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) checkpoint_path = "/content/drive/MyDrive/training_resnet50/resnet50_cp.ckpt" checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path) # 체크포인트 콜백 만들기 cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1) head_model = Model(inputs = base_model.input, outputs = predictions) head_model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = head_model.fit(train_generator, validation_data=val_generator, batch_size=32, epochs=100, callbacks = [cp_callback])
1 : N 관계에서 19:35 를보시면 만약에 1 (Team)쪽을 주인으로 정하면 Team의 members의 값을 바꾸면 다른테이블에 update 쿼리가 나간다고 말씀해주셨습니다. 근데 햇갈리는건 N 쪽을 주인으로 정해도 member.getTeam().setName("test"); 이렇게 하면 update 쿼리가 Member 테이블이 아닌 Team 테이블에서 나갑니다 같은 현상 아닌가요 ? // 저장 Team team = new Team() ; team.setName( "TeamA" ) ; em.persist(team) ; Member member = new Member() ; member.setUsername( "member1" ) ; member.setTeam(team) ; member.getTeam().setName( "test" ) ; em.persist(member) ; em.persist(team) ; em.flush() ;
ImportError : /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmcv/_ext.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN2at5sliceERKNS_6TensorElN3c108optionalIlEES5_l 런타임 다시 시작 후 실행해도 위와 같은 오류가 나옵니다.
- 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. 영상 강의 보니까 명령프롬프트로 가서 코드 실행하시던데 굳이 그렇게 하시는 이유가있나요 그냥 vscode에서 디버깅시작 F5눌러서 실행하면 안되는 걸까요 궁금하네요.
5:22초 질문드립니다. def checkpoint_ret(gun, soldiers): 를 정의했고 gun = checkpoint_ret(gun, 2)로 checkpoint_ret 함수를 호출할 떄, 여기서 gun은 왜 전역변수 gun=10 값을 가져오는건가요? checkpoint_ret 함수 내부에서 gun은 지역변수 이므로, 실행시 오류가 발생할 것으로 추측됩니다.
