아래와 같이 두 군데 모두 설정을 해 봤는데요 format_sql 설정은 안먹네요 ㅜㅜ ;;; [ 로그 예시 ] DEBUG org.hibernate.SQL - select lnequest0_.id as id1_0_, lnequest0_.created_at as created_2_0_, lnequest0_.updated_at as updated_3_0_, lnequest0_.deleted_at as deleted_4_0_, lnequest0_.description as descript5_0_, lnequest0_.end_at as end_at6_0_, lnequest0_.reward_amount as reward_a7_0_, lnequest0_.reward_currency as reward_c8_0_, lnequest0_.reward_remain as reward_r9_0_, lnequest0_.reward_total as reward_10_0_, lnequest0_.start_at as start_a11_0_, lnequest0_.thumbnail_url as thumbna12_0_, lnequest0_.title as title13_0_, lnequest0_.type as type14_0_, lnequest0_.user_constraints as user_co15_0_ from korbit.lne_quests lnequest0_ inner join korbit.lne_quizzes quizzlist1_ on lnequest0_.id=quizzlist1_.quest_id limit ? [yml 설정] spring:   profiles: jpa   jpa:     database-platform: org.hibernate.dialect.MySQL57Dialect     database: mysql     hibernate:       ddl-auto: validate       naming:         implicit-strategy: org.springframework.boot.orm.jpa.hibernate.SpringImplicitNamingStrategy         physical-strategy: org.springframework.boot.orm.jpa.hibernate.SpringPhysicalNamingStrategy     properties:       hibernate: #        show_sql: true         format_sql: true         use_sql_comments: true         dialect: org.hibernate.dialect.MySQL57Dialect #        ddl-auto: validate         use-new-id-generator-mappings: false            [ 멀티 database 인스탄스를 위한 DataSource 및 TransactionManager 설정 ]     @Configuration @EnableTransactionManagement @EnableJpaRepositories(entityManagerFactoryRef = "jpaKorbitApiEntityManagerFactory",         transactionManagerRef = "jpaKorbitApiTransactionManager",         basePackages = ["xxx.jpa.korbitapi.repository"])   class JpaKorbitApiConfig {     @Autowired(required = false)     private val persistenceUnitManager: PersistenceUnitManager? = null     @Bean(name = ["jpaKorbitApiDataSource"])     @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.korbitapi")     fun jpaKorbitApiDataSource(): DataSource {         val dataSource = DataSourceBuilder.create().type(HikariDataSource::class.java).build()         //dataSource.connectionInitSql = "SET NAMES utf8mb4; set @@session.time_zone = '+00:00'"         return dataSource     }     @Bean(name = ["jpaKorbitApiEntityManagerFactoryBuilder"])     fun jpaKorbitApiEntityManagerFactoryBuilder(): EntityManagerFactoryBuilder {         val adapter = HibernateJpaVendorAdapter()         adapter.setShowSql(true)         adapter.setPrepareConnection(true)         adapter.setDatabase(Database.MYSQL)         adapter.setDatabasePlatform("org.hibernate.dialect.MySQL57Dialect")         adapter.setGenerateDdl(false)         val properties = HashMap<String, String?>()         properties["hibernate.ddl-auto"] = "validate"         properties["show_sql"] = "false"         properties["format_sql"] = "true"         properties["use_sql_comments"] = "true"         properties["hibernate.naming.implicit-strategy}"] = org.springframework.boot.orm.jpa.hibernate.SpringImplicitNamingStrategy         properties["hibernate.naming.physical-strategy}"] = org.springframework.boot.orm.jpa.hibernate.SpringPhysicalNamingStrategy         properties["hibernate.use-new-id-generator-mappings"] = "false"         return EntityManagerFactoryBuilder(                 adapter, properties, persistenceUnitManager)     }          ::: }

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26강surface강의 16분을 끝으로 중간에 끊기는데요... 하시가다 끊기는데 그 다음 강의에 안이어 지네요ㅜ

로컬에서 pip install tensorflow == 1.13.1 버전을 설치 후 python에서 import tensorflow 명령어를 치면 importerror : dll을 찾을 수 없다라는 error가 발생하는데 혹시 tf113에 대한 환경변수와 시스템 변수를 설정을 따로 해야돼나요 .. ? 

영한님 강의 잘 듣고 있습니다. 너무 유익합니다!! 오늘 강의를 듣고 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 제가 spring mvc 배울 때에 web.xml 과 java 형식 2가지로 나누어서 설정하는 법을 배웠었습니다. return "hello"; 같은 경우에 ViewResolver를 통해 연결해준다고 그렇게 배웠었는데, 이제 boot를 사용하면 얘가 알아서 다 해주니깐 그런 설정들을 따로 안해주어도 되게 되었는데... 그럼 앞서 배운 지식들은 무용지물이 되어버리는 건가요 .. ?ㅜㅜㅜ 그리구 intellij를 껐다 키니깐 주황색으로 들어오는 폴더가 gradle, build 외에 out 이라는 폴더가 추가로 생겼는데 그냥 무시하고 작업해도 될까요  ?

안녕하세요, 좋은 강의 잘 수강하고 있습니다. 초급 1강에서 안내 주신 드라이브 링크를 통해 강의자재 폴더에 들어가면, 동영상과 이미지 파일이 있다고 안내 주셨는데요. 지금 확인했을 때는 이미지 파일 2개만 보입니다ㅠㅠ 복원 가능하실지 문의 드립니다. 감사합니다!

현재 설치되어 있는 Next 버전이 9.4.2인데 해당 버전으로 6-3 강의 코드를 그대로 사용은 불가능 한가요?

저는 visual studio code를 이용하고 있습니다! 이렇게 같은 디렉토리 파일을 두고 sys.stdin을 사용하는데 같은 디렉토리에 없다는 오류가 계속 나오네요... 어떤문제 일까요? 채점파일은 작동이 잘됩니다!

안녕하세요 현재 folium쪽 강의를 듣고 있는데 지도에 표시되는 popup이나 tooltip이 한글이면 깨지는 현상 때문에 문의드립니다. mac os인데 folium 실행코드 내에 인코딩을 바꾸는 파라미터가 있는지 궁금합니다. html 저장말고 jupyter notebook 내에서 시각화한 셀에서는 해결 방법이 있을까요? 검색해도 잘 모르겠슴다

궁금한게 lazy를 사용하면 @PreDestroy어노테이션을 썻을대 메소드가 잘작동하는데 @Scope("prototype")어노테이션을 쓰면 init메소드는 반환이 잘되지만 @PreDestroy어노테이션은 반환이 되지 않습니다. 왜그런건지 설명 부탁드립니다.

안녕하세요 강사님! 강의 잘 듣고있습니다. 제가 list에 먼저 append해준뒤에 set함수를 적용시켰는데 이것은 오답이 나오더라구요,,!!! 이렇게되면 어떤 문제점이 발생되는지 이해가 되지 않아서 질문드립니다!! 항상 좋은 강의 감사합니다. for i in range(n): for j in range(i+1, n): for k in range(j+1, n): sum.append(a[i]+a[j]+a[k]) remove_dup = list(set(sum)) remove_dup.sort(reverse=True)

안녕하세요. 타이타닉 부분 공부하고 있는데요. 교차검증 관련해서 이런 에러가 나네요. 코드는 그대로 작성한거 같은데요. from sklearn.model_selection import KFold def exec_kfold(clf, folds=5):     kfold = KFold(n_splits=folds)     scores = []          for iter_count, (train_index, test_index) in enumerate(kfold.split(X_titanic_df)):         X_train, X_test = X_titanic_df.values[train_index], X_titanic_df.values[test_index]         Y_train, y_test = y_titanic_df.values[train_index], y_titanic_df.values[test_index]                  clf.fit(X_train, y_train)         predictions = clf.predict(X_test)         accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)         scores.append(accuracy)         print("교차 검증 {0} 정확도: {1:.4f}".format(iter_count, accuracy))              mean_score = np.mean(scores)     print("평균 정확도: {0:.4f}".format(mean_score)) exec_kfold(dt_clf, folds=5) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-26-299d8b191409> in <module> 17 mean_score = np.mean(scores) 18 print("평균 정확도: {0:.4f}".format(mean_score)) ---> 19 exec_kfold(dt_clf, folds=5) <ipython-input-26-299d8b191409> in exec_kfold(clf, folds) 9 Y_train, y_test = y_titanic_df.values[train_index], y_titanic_df.values[test_index] 10 ---> 11 clf.fit(X_train, y_train) 12 predictions = clf.predict(X_test) 13 accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 875 sample_weight=sample_weight, 876 check_input=check_input, --> 877 X_idx_sorted=X_idx_sorted) 878 return self 879 ~/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/tree/_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 263 if len(y) != n_samples: 264 raise ValueError("Number of labels=%d does not match " --> 265 "number of samples=%d" % (len(y), n_samples)) 266 if not 0 <= self.min_weight_fraction_leaf <= 0.5: 267 raise ValueError("min_weight_fraction_leaf must in [0, 0.5]") ValueError: Number of labels=712 does not match number of samples=713

게속 프론트에서 nickname 이 없다고해서 result를 console로 찍어보니 Promise {<pending>} __proto__: Promise [[PromiseStatus]]: "resolved" [PromiseValue]]: Object config: {url: "/user/login", method: "post", data: "{"userId":"op","password":"op"}", headers: {…}, baseURL: "http://localhost:8080/api", …} data: {id: 6, nickname: "op", userId: "op", createdAt: "2020-06-25T02:11:14.000Z", updatedAt: "2020-06-25T02:11:14.000Z"} headers: {content-length: "116", content-type: "application/json; charset=utf-8"} request: XMLHttpRequest {readyState: 4, timeout: 0, withCredentials: false, upload: XMLHttpRequestUpload, onreadystatechange: ƒ, …} status: 200 statusText: "OK" __proto__: Object 이렇게 되있는데 여기서 어떻게 data로 접근하죠? result.data로 하면 error뜹니다ㅠㅠ

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안녕하세요, 강사님! 좋은 강의 잘 보고 있습니다~ 아직 스프링, 스프링 부트 관련 지식이 많이 없어서 기본적인 질문 올리네요 ㅠㅠ 함수 전에 @을 사용해서 어노테이션인것을 알려주는것으로 알고 있는데 스프링에서 @을 사용하는 이유는 무엇인가요? 그리고 @GetMapping("/owners/new")는 owners/new라는 파일을 요청할 때 밑에 정의된 함수가 호출이 되는것 인가요?

k <- 1content <- c() for(k in 52:length(fin_url)){ if(class(try(b <- readLines(fin_url[k], encoding = "UTF-8"))) == "try-error"){ cont <- ""content <- c(content,cont) } else{ aindex <- which(str_detect(b,"</figure>")) bindex <- which(str_detect(b, "<div class=\"foot_view\" data-cloud-area=\"addition\">")) b2 <- paste(b[aindex:bindex], collapse = " ") cont <- str_trim(gsub("<.*?>","",b2)) content <- c(content,cont) cat("\n",k) } 연속으로 진행되지 않고 잘리는 상황이 지속됩니다. 오류 무시가 작동을 하지 않는 이유를 모르겠습니다. 오타인지요?

저처럼 맥북 쓰시는 분들은 '\u25CF' 이걸로 출력하시면 강의내용과 같은 모양이 출력됩니다. 

아주 초보적인 내용입니다만, if not kwargs.get 문을 만족하지 않았을 경우에 왜 else return func(*args. **kwargs) 가 아니라 return func(*args. **kwargs) 로 작성되는 것인가요?

[preflight] Running pre-flight checks. [preflight] Some fatal errors occurred:         [ERROR CRI]: unable to check if the container runtime at "/var/run/dockershim.sock" is running: fork/exec /usr/bin/crictl -r /var/run/dockershim.sock info: no such file or directory [preflight] If you know what you are doing, you can make a check non-fatal with `--ignore-preflight-errors=...` centos7 환경에서 했구요 vm으로 구축중입니다 kubeadm join  을 워커노드 만들려고 하는 곳에 했는데 이런 에러가 발생 합니다  로그는 워커노드에서 복사한것입니다   --ignore 옵션을 줘서 했는데 마스터노드에서 kubectl get nodes 를 했을때 worker노드가 안나와서  이 문제를 해결해야될거 같아서 질문합니다 일단 kubelet 했을때 에러가 I0625 11:25:10.209563    4571 feature_gate.go:226] feature gates: &{{} map[]} W0625 11:25:10.214818    4571 cni.go:171] Unable to update cni config: No networks found in /etc/cni/net.d I0625 11:25:10.235874    4571 server.go:376] Version: v1.10.0 I0625 11:25:10.235929    4571 feature_gate.go:226] feature gates: &{{} map[]} I0625 11:25:10.236103    4571 plugins.go:89] No cloud provider specified. W0625 11:25:10.236145    4571 server.go:517] standalone mode, no API client W0625 11:25:10.266236    4571 server.go:433] No api server defined - no events will be sent to API server. I0625 11:25:10.266260    4571 server.go:613] --cgroups-per-qos enabled, but --cgroup-root was not specified.  defaulting to / I0625 11:25:10.266507    4571 container_manager_linux.go:242] container manager verified user specified cgroup-root exists: / I0625 11:25:10.266519    4571 container_manager_linux.go:247] Creating Container Manager object based on Node Config: {RuntimeCgroupsName: SystemCgroupsName: KubeletCgroupsName: ContainerRuntime:docker CgroupsPerQOS:true CgroupRoot:/ CgroupDriver:cgroupfs KubeletRootDir:/var/lib/kubelet ProtectKernelDefaults:false NodeAllocatableConfig:{KubeReservedCgroupName: SystemReservedCgroupName: EnforceNodeAllocatable:map[pods:{}] KubeReserved:map[] SystemReserved:map[] HardEvictionThresholds:[{Signal:memory.available Operator:LessThan Value:{Quantity:100Mi Percentage:0} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>} {Signal:nodefs.available Operator:LessThan Value:{Quantity:<nil> Percentage:0.1} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>} {Signal:nodefs.inodesFree Operator:LessThan Value:{Quantity:<nil> Percentage:0.05} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>} {Signal:imagefs.available Operator:LessThan Value:{Quantity:<nil> Percentage:0.15} GracePeriod:0s MinReclaim:<nil>}]} ExperimentalQOSReserved:map[] ExperimentalCPUManagerPolicy:none ExperimentalCPUManagerReconcilePeriod:10s ExperimentalPodPidsLimit:-1 EnforceCPULimits:true} I0625 11:25:10.266628    4571 container_manager_linux.go:266] Creating device plugin manager: true I0625 11:25:10.266672    4571 state_mem.go:36] [cpumanager] initializing new in-memory state store I0625 11:25:10.266735    4571 state_mem.go:87] [cpumanager] updated default cpuset: "" I0625 11:25:10.266749    4571 state_mem.go:95] [cpumanager] updated cpuset assignments: "map[]" W0625 11:25:10.269731    4571 kubelet_network.go:139] Hairpin mode set to "promiscuous-bridge" but kubenet is not enabled, falling back to "hairpin-veth" I0625 11:25:10.269757    4571 kubelet.go:556] Hairpin mode set to "hairpin-veth" I0625 11:25:10.271450    4571 client.go:75] Connecting to docker on unix:///var/run/docker.sock I0625 11:25:10.271468    4571 client.go:104] Start docker client with request timeout=2m0s W0625 11:25:10.272624    4571 cni.go:171] Unable to update cni config: No networks found in /etc/cni/net.d I0625 11:25:10.276863    4571 docker_service.go:244] Docker cri networking managed by kubernetes.io/no-op I0625 11:25:10.287597    4571 docker_service.go:249] Docker Info: &{ID:2WIO:IMHB:ODVY:WZQO:O2HO:LBN5:WS6G:HGBI:Q2VE:LKYE:PD4P:UIOZ Containers:0 ContainersRunning:0 ContainersPaused:0 ContainersStopped:0 Images:9 Driver:overlay2 DriverStatus:[[Backing Filesystem xfs] [Supports d_type true] [Native Overlay Diff true]] SystemStatus:[] Plugins:{Volume:[local] Network:[bridge host macvlan null overlay] Authorization:[] Log:[]} MemoryLimit:true SwapLimit:true KernelMemory:true CPUCfsPeriod:true CPUCfsQuota:true CPUShares:true CPUSet:true IPv4Forwarding:true BridgeNfIptables:true BridgeNfIP6tables:true Debug:false NFd:16 OomKillDisable:true NGoroutines:46 SystemTime:2020-06-25T11:25:10.279440086+09:00 LoggingDriver:journald CgroupDriver:systemd NEventsListener:0 KernelVersion:3.10.0-1062.18.1.el7.x86_64 OperatingSystem:CentOS Linux 7 (Core) OSType:linux Architecture:x86_64 IndexServerAddress:https://index.docker.io/v1/ RegistryConfig:0xc4206e09a0 NCPU:2 MemTotal:2405302272 GenericResources:[] DockerRootDir:/var/lib/docker HTTPProxy: HTTPSProxy: NoProxy: Name:k8s-node1 Labels:[] ExperimentalBuild:false ServerVersion:1.13.1 ClusterStore: ClusterAdvertise: Runtimes:map[docker-runc:{Path:/usr/libexec/docker/docker-runc-current Args:[]} runc:{Path:docker-runc Args:[]}] DefaultRuntime:docker-runc Swarm:{NodeID:m2c9t50qh7aa0yopj7inyr4zu NodeAddr:192.168.0.54 LocalNodeState:pending ControlAvailable:false Error: RemoteManagers:[{NodeID:kjtuefhbkp88pi4ln1h6aog8s Addr:192.168.0.53:2377}] Nodes:0 Managers:0 Cluster:0xc4206d08c0} LiveRestoreEnabled:false Isolation: InitBinary:/usr/libexec/docker/docker-init-current ContainerdCommit:{ID: Expected:aa8187dbd3b7ad67d8e5e3a15115d3eef43a7ed1} RuncCommit:{ID:66aedde759f33c190954815fb765eedc1d782dd9 Expected:9df8b306d01f59d3a8029be411de015b7304dd8f} InitCommit:{ID:fec3683b971d9c3ef73f284f176672c44b448662 Expected:949e6facb77383876aeff8a6944dde66b3089574} SecurityOptions:[name=seccomp,profile=/etc/docker/seccomp.json]} F0625 11:25:10.287744    4571 server.go:233] failed to run Kubelet: failed to create kubelet: misconfiguration: kubelet cgroup driver: "cgroupfs" is different from docker cgroup driver: "systemd" 가 나와서  1. /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf 에 Environment="KUBELET_CGROUP_ARGS=--cgroup-driver=systemd“    추가 하고  systemctl show --property=Environment kubelet | cat  확인 후에 했는데도 에러가 나와서  다른 곳은 systemd로 수정했는데도 다르다고 나오기도하고  cri에러와  kubelet에 에러가 나와서 질문 합니다 .

만약 사용자 데이터를 가지고 사용자 군집화를 한다고하면 어떻게 하면 좋을까요? 사용자별 구매 내역이나 로그인 회수 등등이 기간별로 집계가 되는데 피처를 어떻게 구성할지 의견주시면 감사하겠습니다. 서비스에 시계열 데이터가 대부분인데 시계열데이터 분석을 하려니 개념이 많이 힘드네요 ㅠㅠ