강의에서 말씀하신대로 설치했는데  atom실행은 안되고 이렇게 뜹니다. 뭐가 문제인건지 모르겠어서 여줘봅니다.  참고로 windows입니다

new키워드는 class나 배열같이 참조형인 자료형인경우 new를 통해 할당을하면 heap영역에 할당을 할 수 있는 자료형이기에 사용하고 기본자료형인 int,double나 enum,struct등은 new를 사용해 할당을 할 순 있지만 값형이기에 할당을해도 힙영역에 저장이 안되니 new는 보통 class나 배열이아닌경우에는 사용안하면 된다고 이해하면될까요?

강의 를 다시 보고 다시볼때 생각 드는 거지만  최초 실행시  수지라는 함수에 gen.next(msg).value  메세지 인자에 빈 문자열이 들어가게 됩니다.  yield 는 빈문자열이면 실행을 멈추게 되고 , 그다음  민수가 안녕 나는 민수야 라고 console 에 찍히게 되는데 이부분이 뭔가 그림으로 표현해주시면 더 수월할 것 같습니다.  다른 제네레이터 예제는 이해가 가는데 협력이 가능한 제네레이터에선 무언가 건너 뛰는 가려운 느낌을 받더라구요 .  그 가려운 부분이 뭘까 고민해보니 저는 약간 함수라 하면  함수 a 안에 b 를 호출한다 라는 가정에 .  a() 를 호출한다 => a 안에 b 가 호출된다 .  실행순서는 a 다음 b 가 호출된다. 라는 고정 관념때문에 이번 예제가 어려운것 같습니다 .  첫번째로  gen.next(msg).value 메세지 인자를 넣었는데  minsu 함수에선 인자를 받는 부분이 없습니다.  그 인자가 민수 함수의 수지 : , yield  msg <= 이부분에 꽂히는것 같기는 한데, 받은 매개변수가 없이 어떻게 저기로 꽂히는걸까 하는 의문이 들어요 ㅠㅠ 설명 부탁 드릴수 있을까요 

최종 결과물을 볼 수 있는 링크도 있으면 좋겠습니다. (예. github.io에서 볼 수 있게요.)

상단에 추가 아래 코드 추가 Author쪽 아래와 같이 변경 하면 문제없이 적용되는 건 확인했습니다. 현재 webpack 버전은 4.44.1입니다.

강의 초반 Linearly Dependent 관련 질문인데요. Vj = a1V1 + ...... + apvp 해당 수식이 항상 성립하지 않는다고 설명해주셨습니다. 그리고 그 예시로 만약 Vj의 계수가 0 이라면 0으로 나누어지지 않는다는 설명을 해주셨는데요. 여기서 납득이 안가는 부분이 있습니다. 0으로 나누어진다는게 왜 중요한건지 잘 모르겠습니다.  왜 이런 예시를 들어주셨는지 조금 더 상세하게 설명해주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요 제로초님 프로필 페이지 만들기를 따라하는데 강의와는 다르게 리스트 쪽에 다음 사진과 같이 오른쪽에 빈공간이 많이 생깁니다.. grid 보면 gutter 4로 제대로 설정되어있는데 원인 파악이 잘 되지 않아 질문을 올려봅니다.

폴더에 넣었는데 언리얼 엔진에 뜨지 않아요

제목대로 명령어 치면 아래와 같이 나옵니다. [root@k8s-master ~]# kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 --ignore-preflight-errors Swap W0802 11:31:02.842486    2209 configset.go:202] WARNING: kubeadm cannot validate component configs for API                                                groups [kubelet.config.k8s.io kubeproxy.config.k8s.io] [init] Using Kubernetes version: v1.18.6 [preflight] Running pre-flight checks         [WARNING Swap]: running with swap on is not supported. Please disable swap [preflight] Pulling images required for setting up a Kubernetes cluster [preflight] This might take a minute or two, depending on the speed of your internet connection [preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull'   [kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env" [kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml" [kubelet-start] Starting the kubelet 그리고 kubelet status도 좀 이상한것 같구요 ㅠㅠ [root@k8s-master ~]# systemctl status kubelet ● kubelet.service - kubelet: The Kubernetes Node Agent Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/kubelet.service; enabled; vendor preset: disabled) Drop-In: /usr/lib/systemd/system/kubelet.service.d └─10-kubeadm.conf Active: activating (auto-restart) (Result: exit-code) since 일 2020-08-02 11:41:57 KST; 700ms ago Docs: https://kubernetes.io/docs/ Process: 3826 ExecStart=/usr/bin/kubelet $KUBELET_KUBECONFIG_ARGS $KUBELET_CONFIG_ARGS $KUBELET_KUBEADM_ARGS $KUBELET_EXTRA_ARGS (code=exited, status=255) Main PID: 3826 (code=exited, status=255) 8월 02 11:41:57 k8s-master systemd[1]: Unit kubelet.service entered failed state. 8월 02 11:41:57 k8s-master systemd[1]: kubelet.service failed.

x를 *x로 바꾸면 x**2일때는 *x**2로 되는데 그러면 x앞에 곱하기는 어떻게되는건가요??

안녕하세요. 대댓글로 질문을 이어갔는데 누락되었는지 답변이 안달려서 다시 질문드립니다ㅠ @ModelAttribute는 GET방식(url 쿼리 파라미터)이든, POST방식(body 쿼리 파라미터)이든 쿼리 파라미터 방식 (key1=value1&key2=value2&...)은 모두 매핑이 되지만, JSON형태는 매핑이 안돼서, @RequestBody @ModelAttribute를 같이 쓰면 매핑이 안되는 것 맞나요?

삭제된 글입니다

저는 인터넷 유선이 아닌 인터넷 와이파이 잡아서 쓰는 노트북에서 버추얼 설치중인데요...한대 설정시작하는중에 네트워크 & 호스트 이름이 있는데 그곳에 이더넷(enp0s3) 끔으로 되어있는걸 켬으로 바꾸던데 이게 켬으로 하는게 와이파이 잡은 노트북에서도 동일하게 하는건가요?

호스트 키를 눌러서 키보드가 잡힌 상태를 해제할수있다고 하는데 확인누르면 키보드도 마우스도 안보입니다. 대체 호스트 키라는게 무슨 키입니까? 알아야 눌러서 해제도 하거나 할텐데 말이죠.

궁금한게 있는데요 강의 보면 처음에 virtual host 다운받고 설정도 전에 먼저 모바텀 툴부터 세션 설정하고 ok누르면 바로 탭창이 열리면서 login as : 이렇게 뜨던데~~ 아직 centos 등록및 설치도 안했는데 해당 192.168.0.30 아이피 접속가능하게 login as: 가 뜬다는게 좀 신기해요...저는 login as 라는 말은 커녕 계속 Network error: Connection refused 이것만 뜹니다.. ping은 되는데 말이죠~~네트워크 타입을 모두 다 해봐도 안되고...네트워크 타입 이전에 login as 라는 말뜨는것 부터 저는 안되네요?

안녕하세요 강사님! 질문이 있습니다. 동영상 끝부분에 게시물 수정을 눌러서 Edit Post에 들어갔을 때에 위에 상태바가 로그인이 안되어있다고 표시가 됩니다. 해결 방법이 있을까요?

이렇게 에러가 뜨는데 routes/like.js 에서 Like.js , Dislike.js 모델을 로드하면서 에러가 나는것 같은데 잘모르겠어서 질문남깁니다! ㅠㅠ

.items div{     width: 800px;     height: 400px;     float: left;     padding: 40px;     box-sizing: border-box; } float: left를 주지 말고 display: inline block을 줘도 되지 않나요?너비값 주고 가로정렬 하는 역할이니까 써도 될 것 같은데 근데 써보니까 출력이 반쯤 잘려서 나오네요

사실 바닐라 JS 강좌 부분은 상관없이 잘되었는데, Vue로 오면서 git checkout 을 통한 파일 변경이 잘 되지 않습니다.예를 들어  git checkout -f   2-vue/Form2 라고 하면... 다음 그림들과 같이 만들어져야 할 폴더 대신 확장명이 없는 파일이 만들어지고,,파일을 메모장으로 열면 이상한 경로만 적혀있습니다. 어떻게 해야 해결할 수 있을까요?

강사님 ssd_mobile_net 코드를 따라서 작성하던 중 아래와 같은 오류가 나와서 강사님의 코드를 복사 붙여 넣기 해도 같은 오류가 나와서 어떻게 해야할지 모르겠습니다. def get_tensor_detected_image(sess, img_array, use_copied_array):     rows = img_array.shape[0]     cols = img_array.shape[1]          if use_copied_array:         draw_img = img_array.copy()     else:         draw_img = img_array          inp = cv2.resize(img_array, (300,300))     inp = inp[:,:,[2,1,0]]          start = time.time()          out = sess.run([sess.graph.get_tensor_by_name('num_detections:0'),                    sess.graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0'),                    sess.graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0'),                    sess.graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')],                   feed_dict={'image_tensor:0':inp.reshape(1, inp.shape[0], inp.shape[1], 3)})     green_color = (0,255,0)     red_color = (0,0,255)          num_detections = int(out[0][0])          for i in range(num_detections):         classId = int(out[3][0][i])         score = float(out[1][0][i])         bbox = [float(v) for v in out[2][0][i]]         if score > 0.3:             left = bbox[1] * cols             top = bbox[0] * rows             right = bbox[3] * cols             bottom = bbox[2] * rows             cv2.rectangle(draw_img, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), green_color, thickness = 2)             caption = "{}:{:.4f}".format(labels_to_names[classId], score)             cv2.putText(draw_img, caption, (int(left), int(top - 5)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, red_color, 1)     print('Detection 수행시간:', round(time.time() - start,3),"초")     return draw_img import numpy as np import tensorflow as tf import cv2 import time import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline video_input_path = '../../data/video/Night_Day_Chase.mp4' video_output_path = '../../data/output/Night_Day_Chase_tensor_ssd_mobile_01.mp4' cap =  cv2.VideoCapture(video_input_path) codec = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') vid_size = (round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) vid_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) vid_writer = cv2.VideoWriter(video_output_path, codec, vid_fps, vid_size) frame_cnt = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) print('총 Frame의 갯수:', frame_cnt, 'FPS:',vid_fps) with tf.gfile.FastGFile('/home/bgw2001/DLCV/Detection/ssd/pretrained/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/frozen_inference_graph.pb','rb') as f:     graph_def = tf.GraphDef()     graph_def.ParseFromString(f.read()) with tf.Session() as sess:     sess.graph.as_default()     tf.import_graph_def(graph_def, name = '')     index = 0     while True:         hasFrame, img_frame = cap.read()         if not hasFrame:             print('더 이상 처리할 frame이 없습니다.')             break         draw_img_frame = get_tensor_detected_image(sess=sess, img_array=img_frame, use_copied_array=False)         vid_writer.write(draw_img_frame) vid_writer.release() cap.release() --------------------------------------------------------------------------- InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _do_call(self, fn, *args) 1333 try: -> 1334 return fn(*args) 1335 except errors.OpError as e: ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run_fn(feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1316 # Ensure any changes to the graph are reflected in the runtime. -> 1317 self._extend_graph() 1318 return self._call_tf_sessionrun( ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _extend_graph(self) 1351 with self._graph._session_run_lock(): # pylint: disable=protected-access -> 1352 tf_session.ExtendSession(self._session) 1353 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) <ipython-input-48-071e2e179d8f> in <module> 12 print('더 이상 처리할 frame이 없습니다.') 13 break ---> 14 draw_img_frame = get_tensor_detected_image(sess=sess, img_array=img_frame, use_copied_array=False) 15 vid_writer.write(draw_img_frame) 16 vid_writer.release() <ipython-input-46-52db48ba4bca> in get_tensor_detected_image(sess, img_array, use_copied_array) 17 sess.graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0'), 18 sess.graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')], ---> 19 feed_dict={'image_tensor:0':inp.reshape(1, inp.shape[0], inp.shape[1], 3)}) 20 green_color = (0,255,0) 21 red_color = (0,0,255) ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in run(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 927 try: 928 result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr, --> 929 run_metadata_ptr) 930 if run_metadata: 931 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1150 if final_fetches or final_targets or (handle and feed_dict_tensor): 1151 results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches, -> 1152 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 1153 else: 1154 results = [] ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _do_run(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata) 1326 if handle is None: 1327 return self._do_call(_run_fn, feeds, fetches, targets, options, -> 1328 run_metadata) 1329 else: 1330 return self._do_call(_prun_fn, handle, feeds, fetches) ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _do_call(self, fn, *args) 1346 pass 1347 message = error_interpolation.interpolate(message, self._graph) -> 1348 raise type(e)(node_def, op, message) 1349 1350 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.