공이 y<0을때 아래로 떨여져야 하는데 계속 올라가요

12:56초 경에 이전에 dockerfile build하실때 ./로 따로 이미지명을 안주신거 같은데 왜 run을 할때는 docker run -p 8080:80 [이미지명]으로 실행하는건가요??

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# train용 generator 생성, valid용 generator는 데이터 부족으로 위 args 설정에서 None으로 함.  train_gen,valid_gen = create_generators(args,b.preprocess_image) # retinanet 기반 네트웍 모델 설정. weight값을 아직 설정하지 않았으며, args config 설정.  # model, training_model, prediction_model이 반환되나 이중 training_model만 사용 model, training_model, prediction_model = create_models(             backbone_retinanet=b.retinanet,             num_classes=train_gen.num_classes(),             weights=None,             multi_gpu=False,             freeze_backbone=True,             lr=1e-3,             config=args.config) # callback 생성. epoch시 마다 발생하는 ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateur callback 설정.  callbacks = create_callbacks(model, training_model, prediction_model, valid_gen,args) 해당코드를 돌리면 아래와같은 오류가 뜨는데요,, 이건 어떤 문제가 생긴건가요? args 이 reduce_lr_factor에 없다는거같은데요ㅡㅜ 어제 라쿤데이터셑에서 train.py부분 막힌거때문에 연달아 안되는것인지 해서요.. --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-642a2abb2662> in <module> 14 15 # callback 생성. epoch시 마다 발생하는 ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateur callback 설정. ---> 16 callbacks = create_callbacks(model, training_model, prediction_model, valid_gen,args) ~/anaconda3/envs/tf115/lib/python3.6/site-packages/keras_retinanet-0.5.1-py3.6-linux-x86_64.egg/keras_retinanet/bin/train.py in create_callbacks(model, training_model, prediction_model, validation_generator, args) 194 callbacks.append(keras.callbacks.ReduceLROnPlateau( 195 monitor = 'loss', --> 196 factor = args.reduce_lr_factor, 197 patience = args.reduce_lr_patience, 198 verbose = 1, AttributeError: type object 'args' has no attribute 'reduce_lr_factor'

만약 포인터변수를 출력하고 싶은데 %d를 이용해 출력을하면 무슨일이 일어나는건가요? 16진수의 포인터변수가 10진수로 출력되는건가요?

평소에 궁금했던 부분이 있는데 누구에게 물어볼 사람이 있어서 항상 질문으로만 남았다가, Q&A 세션과 그때그때 제가 몰랐던 부분에 대해서 답변해 주셔서 명쾌했습니다~ ㅎㅎ 열심히 활동해서 저도 5.2만 구독자까진 아니더라도 초보자 블로거를 탈출할 수 있도록 노력하겠습니다 ㅎㅎ 추가자료 전달 부탁드립니다! sarahjang99@naver.com 입니다~ 그럼 좋은 하루 되세요! :)

이미지 파일 업로드시 1mb이하 일때는 아무런 문제 없이 제대로 업로드가 진행되는데 1mb보다 큰 파일의 경우 cors에러가 발생하는데 왜 이런걸까요?? 현재 s3까지 연결하였고 백서버에서 multer를 통해 용량 20mb로 제한 걸려있는 상황입니다. 용량제한 걸려있는 코드입니다. 에러 관련 로그입니다

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안녕하세요? 다른 질문들도 읽어봤지만 모르는 용어때문에 이해가 잘 안가서 질문드립니다. 헤더파일엔 프로토타입만 남기고 body를 따로 c파일로 뺐을 때, main.c를 실행시키면 컴파일러가 알아서 linking 시켜준다고 하는 것 같은데요,, c파일과 h파일의 이름이 같아야하나요?아니면 담겨있는 path가 같아야한다던지 그런 조건이 있는건지요? 감사합니다.

안녕하세요 강사님 keras-rentinanet 강의 부분 현재 따라하고 있는데요,  로드 모델 부분에서 계속 같은 오류가 나서 문의드립니다. 오류 메세지는 아래와 같습니다. 항상 질문에 대해서 답변 주셔서 감사드립니다. --------------------------------------------------------------------------- FailedPreconditionError Traceback (most recent call last) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-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: c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run_fn(feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1349 return self._call_tf_sessionrun(options, feed_dict, fetch_list, -> 1350 target_list, run_metadata) 1351 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _call_tf_sessionrun(self, options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) 1442 fetch_list, target_list, -> 1443 run_metadata) 1444 FailedPreconditionError: Error while reading resource variable pyramid_classification/Variable from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/pyramid_classification/Variable/class tensorflow::Var does not exist. [[{{node pyramid_classification/ReadVariableOp}}]] During handling of the above exception, another exception occurred: FailedPreconditionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-30-de736d47f1ed> in <module> 1 # 코랩 버전은 절대 경로로 수정. 2 default_retina_dir= HOME_DIR ----> 3 training_model.load_weights(os.path.join(default_retina_dir, 'keras-retinanet/snapshots/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5'),skip_mismatch=True,by_name=True) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in load_wrapper(*args, **kwargs) 490 os.remove(tmp_filepath) 491 return res --> 492 return load_function(*args, **kwargs) 493 494 return load_wrapper c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\network.py in load_weights(self, filepath, by_name, skip_mismatch, reshape) 1225 saving.load_weights_from_hdf5_group_by_name( 1226 f, self.layers, skip_mismatch=skip_mismatch, -> 1227 reshape=reshape) 1228 else: 1229 saving.load_weights_from_hdf5_group( c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in load_weights_from_hdf5_group_by_name(f, layers, skip_mismatch, reshape) 1328 weight_values[i])) 1329 -> 1330 K.batch_set_value(weight_value_tuples) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in batch_set_value(tuples) 2958 `value` should be a Numpy array. 2959 """ -> 2960 tf_keras_backend.batch_set_value(tuples) 2961 2962 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in batch_set_value(tuples) 3257 assign_ops.append(assign_op) 3258 feed_dict[assign_placeholder] = value -> 3259 get_session().run(assign_ops, feed_dict=feed_dict) 3260 3261 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in get_session(op_input_list) 484 if not _MANUAL_VAR_INIT: 485 with session.graph.as_default(): --> 486 _initialize_variables(session) 487 return session 488 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in _initialize_variables(session) 908 v._keras_initialized = True 909 if uninitialized_vars: --> 910 session.run(variables_module.variables_initializer(uninitialized_vars)) 911 912 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in run(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 954 try: 955 result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr, --> 956 run_metadata_ptr) 957 if run_metadata: 958 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1178 if final_fetches or final_targets or (handle and feed_dict_tensor): 1179 results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches, -> 1180 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 1181 else: 1182 results = [] c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_run(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata) 1357 if handle is None: 1358 return self._do_call(_run_fn, feeds, fetches, targets, options, -> 1359 run_metadata) 1360 else: 1361 return self._do_call(_prun_fn, handle, feeds, fetches) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-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): FailedPreconditionError: Error while reading resource variable pyramid_classification/Variable from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/pyramid_classification/Variable/class tensorflow::Var does not exist. [[node pyramid_classification/ReadVariableOp (defined at c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]] Original stack trace for 'pyramid_classification/ReadVariableOp': File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py", line 16, in <module> app.launch_new_instance() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\traitlets\config\application.py", line 664, in launch_instance app.start() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelapp.py", line 612, in start self.io_loop.start() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\platform\asyncio.py", line 149, in start self.asyncio_loop.run_forever() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\base_events.py", line 442, in run_forever self._run_once() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\base_events.py", line 1462, in _run_once handle._run() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\events.py", line 145, in _run self._callback(*self._args) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 690, in <lambda> lambda f: self._run_callback(functools.partial(callback, future)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 743, in _run_callback ret = callback() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 787, in inner self.run() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 748, in run yielded = self.gen.send(value) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 365, in process_one yield gen.maybe_future(dispatch(*args)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 268, in dispatch_shell yield gen.maybe_future(handler(stream, idents, msg)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 545, in execute_request user_expressions, allow_stdin, File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\ipkernel.py", line 306, in do_execute res = shell.run_cell(code, store_history=store_history, silent=silent) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\zmqshell.py", line 536, in run_cell return super(ZMQInteractiveShell, self).run_cell(*args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2867, in run_cell raw_cell, store_history, silent, shell_futures) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2895, in _run_cell return runner(coro) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\async_helpers.py", line 68, in _pseudo_sync_runner coro.send(None) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3072, in run_cell_async interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3263, in run_ast_nodes if (await self.run_code(code, result, async_=asy)): File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3343, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-28-2fca9b1f44b8>", line 8, in <module> config=args.config File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\bin\train.py", line 117, in create_models model = model_with_weights(backbone_retinanet(num_classes, num_anchors=num_anchors, modifier=modifier, pyramid_levels=pyramid_levels), weights=weights, skip_mismatch=True) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\resnet.py", line 38, in retinanet return resnet_retinanet(*args, backbone=self.backbone, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\resnet.py", line 120, in resnet_retinanet return retinanet.retinanet(inputs=inputs, num_classes=num_classes, backbone_layers=backbone_layers, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 295, in retinanet submodels = default_submodels(num_classes, num_anchors) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 198, in default_submodels ('classification', default_classification_model(num_classes, num_anchors)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 71, in default_classification_model )(outputs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 463, in __call__ self.build(unpack_singleton(input_shapes)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\layers\convolutional.py", line 147, in build constraint=self.bias_constraint) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 279, in add_weight weight = K.variable(initializer(shape, dtype=dtype), File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\initializers.py", line 37, in __call__ result = K.ones(shape, dtype=dtype) * -math.log((1 - self.probability) / self.probability) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\variables.py", line 1079, in _run_op return tensor_oper(a.value(), *args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 524, in value return self._read_variable_op() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 608, in _read_variable_op self._dtype) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\gen_resource_variable_ops.py", line 587, in read_variable_op "ReadVariableOp", resource=resource, dtype=dtype, name=name) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\op_def_library.py", line 794, in _apply_op_helper op_def=op_def) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\deprecation.py", line 507, in new_func return func(*args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 3357, in create_op attrs, op_def, compute_device) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 3426, in _create_op_internal op_def=op_def) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 1748, in __init__ self._traceback = tf_stack.extract_stack()

안녕하세요, 파일 관련해서 질문있습니다. 수업 때 알려주신 코드 그대로 따라서 쳤고 command arguments에 새로 생성한 텍스트 파일이름도 타이핑해서 넣었는데 사진과 같은 오류문구가 뜨네요. 13.2 강의가 아니고 다른 파일관련 강의에서도 항상 코드 따라치고 파일명도 똑같이해서 넣어도 파일이 열리지 않고 항상 오류가 납니다. 어떻게 해야 문제를 해결할 수 있을까요? 강의 상에서는 저런 문구가 뜨면 하드워어의 문제일 수도 있다고 하셨는데 정확히 뭐가 문제인지 어떻게 해야 해결할 수 있는지 궁금합니다.

안녕하세요!! 강의를 듣다가 궁금한 점이 생겨서 문의를 남깁니다 혹시 data.js 로 저장하는 것 말고 mongodb와 같이 외부 db와 연결시켜서 사용할 수 있을까요??

안녕하세요 강의 잘듣고 있습니다. 강의를 따라서 실무에 적용하려고 하는데 어려움이 생겨 질문드립니다.  공통 코드성 테이블(CM_CDE)를 이용하려고 하는데  어떻게 이용하는지 몰라 여쭙니다.  Q >>  leftJoin을 같은 entity, 테이블로 두번 조인을 할려고 합니다. CM_CDE로 조건값을 다르게하고 두번 조인하려고 하는데 상위의 조건값(civPetTyp) 하나만 조인이 됩니다.  두번 하는 방법이 있을까요?  [[현재  작성문]] [[결과 쿼리]] [[원하는 쿼리형태]] select cmpt0_.CMPT_SN as col_0_0_, cmpt0_.CIV_PET_TYP as col_1_0_, cmpt0_.RCP_TYP as col_2_0_, cnstldg1_.CNT_NAM as col_3_0_, cnstdre3_.DRE_WRK_AMT as col_4_0_, code4_.CDE_NAM as col_5_0_, code5_.RSRV02 as col_6_0_ from MG_CMPT_MNG cmpt0_ left outer join MG_CNST_LDG cnstldg1_ on cmpt0_.CNT_SN=cnstldg1_.CNT_SN left outer join MG_CMPT_FTR cmptftr2_ on ( cmpt0_.CMPT_SN=cmptftr2_.CMPT_SN ) left outer join MG_CNST_DRE cnstdre3_ on ( cnstldg1_.CNT_SN=cnstdre3_.CNT_SN ) left outer join CM_CDE code4_ on ( code4_.CDE=cmpt0_.CIV_PET_TYP and code4_.GRP_CDE='CMP_ACTY_CDE' ) left outer join CM_CDE code5_ on ( code5_.CDE=cmpt0_.TRT_ARA and code5_.GRP_CDE='HJD_CDE' )

강의와 관련있는 질문을 남겨주세요.• 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. (사적 상담, 컨설팅, 과제 풀이 등)• 질문을 남기기 전, 비슷한 내용을 질문한 수강생이 있는지 먼저 검색을 해주세요. (중복 질문을 자제해주세요.)• 서비스 운영 관련 질문은 인프런 우측 하단 ‘문의하기’를 이용해주세요. (영상 재생 문제, 사이트 버그, 강의 환불 등) 질문 전달에도 요령이 필요합니다.• 지식공유자가 질문을 좀 더 쉽게 확인할 수 있게 도와주세요.• 강의실 페이지(/lecture) 에서 '질문하기'를 이용해주시면 질문과 연관된 수업 영상 제목이 함께 등록됩니다.• 강의 대시보드에서 질문을 남길 경우, 관련 섹션 및 수업 제목을 기재해주세요. • 수업 특정 구간에 대한 질문은 꼭 영상 타임코드를 남겨주세요! 구체적인 질문일수록 명확한 답을 받을 수 있어요.• 질문 제목은 핵심 키워드를 포함해 간결하게 적어주세요.• 질문 내용은 자세하게 적어주시되, 지식공유자가 답변할 수 있도록 구체적으로 남겨주세요.• 정확한 질문 내용과 함께 코드를 적어주시거나, 캡쳐 이미지를 첨부하면 더욱 좋습니다. 기본적인 예의를 지켜주세요.• 정중한 의견 및 문의 제시, 감사 인사 등의 커뮤니케이션은 더 나은 강의를 위한 기틀이 됩니다.  (올려주신 깃헙 fullstack 예시에서) 개발환경구동시에 옵션값들을 그대로 사용하기위해(볼륨,포트 등) compose로 실행하려면 어떤 명령어로 구동해야하나요? 이전강의에서 재생바로 이동하며 확인하려니 초단위로 움직여서 해당내용을 다시확인하기 조금 어렵네요ㅠㅜ

안녕하세요..!  강의 잘듣고 있습니다. 다름이 아니라 강의자료를 문서로 받을수있나 궁금해서 연락드립니다.  강의들을때 프린트해서 공부하고 싶어서요ㅠㅠ 더블모니터가 아니다 보니 강의들을때 노트하고싶은데 힘드네요ㅠ 감사합니다.

다른 분들의 질문을 통해 Antd를 사용하면 Button 태그에 이벤트핸들러를 넣어줘야 하는 것을 알았습니다.!  궁금한건 Button에 onClick 으로 이벤트핸들러를 해주면 잘 되는데, onSubmit으로 하면 아무 반응이 안일어납니다 ㅠㅠ <Form> <FileUpload refreshFunction={updateImages} /> <br /> <br /> <label>이름</label> <Input onChange={titleChangeHandler} value={Title} /> <br /> <br /> <label>설명</label> <TextArea onChange={descriptionChangeHandler} value={Description} /> <br /> <br /> <label>가격</label> <Input onChange={priceChangeHandler} value={Price} /> <br /> <br /> <select onChange={continentChangeHandler} value={Continent}> {Continents.map((continent) => ( <option key={continent.key}>{continent.value}</option> ))} </select> <br /> <br /> <Button tpye="submit" onClick={submitHandler}> 확인 </Button> </Form>

강의 노트를 다운 받아서 크롬에 markdown viewer extension 설치를 했는데도 그냥 텍스트로 보이는데 제대로 볼려면 어떤 프로그램을 이용해야 하나요?

해당부분에서 자꾸 크러쉬나는데 PosX 가 1인상태로 _Dir 값이 2가 될 경우에 if나 else 문으로 빠지지않고 무한적으로 else if문으로 진입하여 결과적으로 PosX = 1 , PosY = 24일때  _board[25 (PosY(24) + frontY[2(1)] ,  1] 으로 배열 사이즈가 넘어가면서 크러쉬가납니다. 왜 이럴까요 ㅠㅠ 맵은 Binary Tree 알고리즘을 사용하여 만들었습니다.

1. Test 데이터로 하면 왜 overfitting인지 궁금합니다. 2. 학습을 시키거나 예측을 할 때 X_trian이나 y_train,y_test, pred등의 형태가 정해져있나요? 예를들어 데이터세트가 4*4행렬이라면 feature는 4*3, target은 4*1인데 학습하고 예측할 때 어떤 행렬의 모습을 가지고 들어가야하는지 궁금합니다.

강의 너무 잘 듣고 있습니다! jwt.sign({id : user.id},JWT_SECRET,{expiresIn:'1h'}) mongodb에서 모델 생성시 아이디가 _id, 이런식으로 되는줄 알았는데요 user.id로 사용해도 상관이 없는지 다른 method들에서도 _id가 아닌,id로 사용이 가능한지 궁금합니다!