선생님 안녕하세요?  좋은 강의 덕분에 조금씩 더 알아가고 있습니다 다만 아래 그림과같이 저는 package.json에서 저렇게 엑스표시가 뜨고 있습니다 구동을 하면 웹 화면 welcome page는 문제없이 뜨는데 저렇게 뜨는 원인이 무엇일까요?ㅠㅠ

이미지 갤러리 css 를 수정하려면 어떻게 해야하나요?

YOLO 강의 중에 궁금한점 두가지 있습니다. 1.  net = cv2.dnn.readNet("yolo/yolov3.weights", "yolo/yolov3.cfg")       layer_names = net.getLayerNames()       output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]     위의 코드에서 getLayerNames() 함수와 getUnconnectedOutLayers() 함수의 기능이 강의에서 언급이 적어서 잘 이해가 가질않습니다. 이 두개의 함수의 기능이 뭔가요? 2. 강의에서처럼 dlib이랑 face_recognition 다 설치했는데 쥬피터노트북에서 import하니 "no module named dlib" , "no module named face_recognition" 이라고 나옵니다. 분명히 설치했는데 왜 import가 안되나요? 3. YOLO Video 강의에서 저도 코드를 따라 써서 실행해보니 제 컴퓨터는 선생님 강의에서보다 조금 더 영상 재생 속도가 빠르긴 하던데 그래도 많이 느립니다. 이렇게 느리면 강의에서 말씀하신것처럼 아이디어를내서  "주차장cctv를 이용해서 주차돼있는 차량수 를 알아내 빈 주차공간 개수를 확인" 하는 프로그램을 만들어도 주차흐름이 빠른 주차장에서는 영상재생속도가 빨라야 빈공간을 빨리 찾을텐데 이렇게 재생속도가 느리니 YOLO를 잘 활용이 될 수 있을까하는 의문이 드는데요.이런경우 영상 재생속도를 해결하는 방법이 있나요?

Theorem 4에서 c 부분이 잘 이해가 안 됩니다. 특히 A와 b가 c로도 표현된다는 부분이요. Span 이 c1v1 + c2v2 + ... + cpvp 이런 linear combination으로 나타내는 거라고 알고 있는데, Ax = b를 그냥 linear combination 형태로 나타내는 걸 말하는 건가요??  그래서 Theorem 3 에서 여러 표현들로 나타낼 수 있는 것처럼 Ax = b 를 다른 형태로 나타낼 수 있다 이걸 Span으로 표현한 건가요?

include안에  이 id는 멀 부르는건가요?? user아니면? posts나 followings,follwers?? attributes: ['id'],

강좌에 나와있는대로 form class를 만들고, 타임리프를 이용하여 form 태그에 th:object 를 선언했습니다. 인풋박스에 th:field 를 사용했는데 자동완성이 안됐지만 컴파일시 오류가 없어, 문제없다고 생각했는데, 데이터 입력후 post전송을하니 th:field 부분에서 오류가 났습니다. 찾아봐도 잘 모르겠어서 문의드립니다.

db에 저장이 되고 데이터도 잘 들어갔습니다. 그런데, log에 뜨지 않네요 .. 공백 2칸이 중요하다고 질문게시판 답에 많아서 그 부분 계속 돌려보면서 공백 유의하면서 쳤습니다. 무엇이 문제일까요? ㅜ.ㅜ p6spy 를 넣으니깐 그 로그 사이에서는 나왔습니다. 이것이 없을 때에는 왜 안나올까요...

안녕하세요. 제로초님 Followers: [] Followings: [] Posts: [] createdAt: "2020-06-25T09:19:04.000Z" id: 1 nickname: "난다요" password: "$2b$12$Mefb6vljV3SW2aQKEEwixe0pk90/LbB.Q9su0mUGz/iUGWNuWp.Hi" updatedAt: "2020-06-25T09:19:04.000Z" userId: "red6318" 이렇게 include로해서 followers랑 followings나 posts를해서 보내면 저기서 Follwers, Followings, Posts이렇게 Preview로 보내진다는거죠?

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