딥러닝 강의를 들으면서 세팅 따라하고 있는데, 궁금한 점이 있습니다. 기존에 아나콘다가 있는데 강의 따라하면서 아나콘다도 새로 깔고 주피터 노트북 환경도 바꿨습니다. 문제는 이렇게 뭔가 하나씩 변경하고 설치하면서 일반 사이킷런을 쓰는데 지장이 있을까봐 걱정입니다. 질문이 좀 헷갈릴 거 같은데, 제 질문은   이번 딥러닝 강좌의 바뀐 코딩환경에서 기존 강사님의 머신러닝 강좌를 동시에 듣는데 문제가 있는지입니다. 추가로, 회사 컴퓨터와 자택 컴퓨터를 번갈아 사용하며 강의를 따라가도 문제가 없을까요?  아직 개발환경 세팅하는거도 다 못듣긴 했지만, 회사에서 강의를 듣다가 집에 가서 강의를 계속 연속적으로 따라가는 데 문제가 없는지 궁금합니다.

삭제된 글입니다

안녕하세요 아래 같은 질문이 있어서 댓글을 달았었는데 조금 오래된 글이라 못보신 것 같아 다시 질문 올립니다. 일부기능 (tag, categories)은 어드민에서만 작동하게 되어있는데 이부분을 웹사이트 자체에서도 추가하고 삭제할 수 있도록 구현하고 싶습니다. 조언 부탁 드립니다. 아래에 올렸던 질문 스크린샷 첨부합니다. 감사합니다.

from collections import deque n = int(input("n: ")) a = [[6,8,2,6,2],      [3,2,3,4,6],      [6,7,3,3,2],      [7,2,5,3,6],      [8,9,5,2,7]] dx = [-1,0,1,0] dy = [0,1,0,-1] dq = deque() for h in range(100):     ch = [[0]*n for _ in range(n)]     cnt = 0     res = 0     for i in range(n):         for j in range(n):             if ch[i][j] == 0 and a[i][j] > h:                 ch[i][j] = 1                 dq.append((i,j))                 while dq:                     tmp = dq.popleft()                     for k in range(4):                         x = tmp[0] + dx[k]                         y = tmp[1] + dy[k]                         if 0 <= x < n and 0 <= y < n and a[x][y] > h:                             ch[x][y] = 1                             dq.append((x,y))                 cnt += 1          res = max(cnt, res)     if cnt == 0:         break print(res)                 BFS로 풀어봤는데 무한루프가 걸리네요. 어디 부분이 잘못됐는지 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ

cpu사용량이 올라가다가 BlockingIOError: [Errno 11] Resource temporarily unavailable 가 발생합니다.GPU는 사용량은 없습니다. data augumentaion과정에서 발생하는 것 같습니다. 배치숫자를 1로 바꾸어서 해도 동일한 오류가 발생합니다. 어떤 이유일까요? 강의 도중에 augmenters가 무겁다고 하셨는데, 혹시 저기에 적용할만한 다른 img_aug를 추천해주실 수 있을까요? 감사합니다. BlockingIOError Traceback (most recent call last) <ipython-input-38-ce418a61f9ea> in <module> 6 learning_rate=train_config.LEARNING_RATE, 7 epochs=40, augmentation=img_aug, ----> 8 layers='all') ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/mask_rcnn-2.1-py3.6.egg/mrcnn/model.py in train(self, train_dataset, val_dataset, learning_rate, epochs, layers, augmentation, custom_callbacks, no_augmentation_sources) 2372 max_queue_size=100, 2373 workers=workers, -> 2374 use_multiprocessing=True, 2375 ) 2376 self.epoch = max(self.epoch, epochs) ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/keras/legacy/interfaces.py in wrapper(*args, **kwargs) 89 warnings.warn('Update your `' + object_name + 90 '` call to the Keras 2 API: ' + signature, stacklevel=2) ---> 91 return func(*args, **kwargs) 92 wrapper._original_function = func 93 return wrapper ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 1413 use_multiprocessing=use_multiprocessing, 1414 shuffle=shuffle, -> 1415 initial_epoch=initial_epoch) 1416 1417 @interfaces.legacy_generator_methods_support ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, class_weight, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, shuffle, initial_epoch) 157 use_multiprocessing=use_multiprocessing, 158 wait_time=wait_time) --> 159 enqueuer.start(workers=workers, max_queue_size=max_queue_size) 160 output_generator = enqueuer.get() 161 else: ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/keras/utils/data_utils.py in start(self, workers, max_queue_size) 724 thread = threading.Thread(target=self._data_generator_task) 725 self._threads.append(thread) --> 726 thread.start() 727 except: 728 self.stop() ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/multiprocessing/process.py in start(self) 103 'daemonic processes are not allowed to have children' 104 _cleanup() --> 105 self._popen = self._Popen(self) 106 self._sentinel = self._popen.sentinel 107 # Avoid a refcycle if the target function holds an indirect ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/multiprocessing/context.py in _Popen(process_obj) 221 @staticmethod 222 def _Popen(process_obj): --> 223 return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj) 224 225 class DefaultContext(BaseContext): ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/multiprocessing/context.py in _Popen(process_obj) 275 def _Popen(process_obj): 276 from .popen_fork import Popen --> 277 return Popen(process_obj) 278 279 class SpawnProcess(process.BaseProcess): ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/multiprocessing/popen_fork.py in __init__(self, process_obj) 17 util._flush_std_streams() 18 self.returncode = None ---> 19 self._launch(process_obj) 20 21 def duplicate_for_child(self, fd): ~/.conda/envs/tf113/lib/python3.6/multiprocessing/popen_fork.py in _launch(self, process_obj) 64 code = 1 65 parent_r, child_w = os.pipe() ---> 66 self.pid = os.fork() 67 if self.pid == 0: 68 try: BlockingIOError: [Errno 11] Resource temporarily unavailable

어떻게 해결할수 있는지 알려주세요. 참고로 이 프로젝트가 저장되어있는 파일에는 아무것도 들어있지 않은 파일입니다.

print(list(i.items())[0]) 은 리스트의 0번째 튜플만 출력하라는 명령 아닌가요? 그럼 ('홍길동', 100) 만 출력되어야하는 것 아닌지요?  

안녕하세요 강사님. 현재 next없이 순수 react(cra)로 nodebird를 다시 만들어 보고있습니다. 현재 ssr부분에서 이해가 잘안되서 질문 남깁니다. 폴더 구조는 동일하게 back(express 사용), front로 분리 되어있습니다. Q.  next (x), react로 서버사이드 렌더링을 적용할경우 back/index.js 에서 ssr을 설정해주는것 같은데 그러면, ssr적용은 백엔드 개발자가  작업하는 것 인가요?

안녕하세요. XGboost를 이용한 classification 학습모델을 만들고 있는데요,, 시계열 특성이 있는것은 보통 어떻게 처리를 하나요? 예를 들어 최근 5년간의 판매실적(금액) 데이터가 있으면 이것의 추이를 feature로 구성하는 방법에 대해서 도통 감이 오지 않습니다.회귀분석이라면 5년간 판매실적의 추이를 분석해 내년 판매실적을 예측하는 것인데, 제가 원하는 것은 5년간의 추이를 feature 요소 중의 하나로 적용하는 것입니다. XGBoost 강의에서 활용했던 데이터셋 처럼요.  감사합니다~

안녕하세요 캡틴판교님 초급강좌에 이어 중급강좌도 잘 보고 있습니다. 파비콘, 아이콘, 폰트, 반응형 태그 설정하기  강의에서 index.html을 수정하여 파비콘을 넣어주는 내용이 나오는데 저는 cli 4점대 버전을 사용중이라 질문 드립니다. 질문&답변에서 검색결과 다른 수강생 분도 같은 내용으로 질문 주신걸 확인했는데 ( https://www.inflearn.com/questions/27722) CLI 버전 4.x 프로젝트에서 웹팩 설정 파일의 내용을 변경하지 않고 파비콘을 변경하고 싶다면 public파일의 index.html을 수정하는게 맞는지 궁금합니다. 감사합니다.

1.  강의중 next/head 대신에 helmet 을 쓰시던데 구글에 검색해 보니 next/head랑 helmet이랑 차이가 없다고 하더라구요 혹시 helmet 을 쓰신 특별한 이유가 있나요? 2. 강의 끝까지 보고 똑같이 따라하고 몇가지 기능만 추가해서 배포까지 했는데 첫 페이지 로딩속도가 3초로 너무  느린데 어떤 방식으로 개선하나요? 3. 새로운 포트폴리오 제작중  antdesign 이랑 material ui 두개 다 쓰고싶은데 두개 섞어 써도 문제없나요? 4. https 강의는 없나요?

강사님 안녕하세요 ㅎㅎ 강의 잘 듣고 있습니다. 현재 챕터 5 자료구조 파트를 공부하고 문제를 풀면서 관련 개념들을 정리하고 있는데요. HashMap에 대한 질문이 있습니다. HashMap의 경우 시간 복잡도가 O(1)이라고 하는데  hashmap 내부 로직 구현 예제를 보니 다음과 같더라고요... public String get(String key) {  String value=values[getIndex(key)];  return value; } private int getIndex(String key) { for(int i=0;i<=this.index;i++) { if(this.keys[i].equals(key)) { return i; } } return -1; } (https://jk4564.tistory.com/8) 이 경우 시간복잡도가 O(n)이어야 하는거 아닌가요? 제가 시간복잡도 개념을 잘 못 이해하고 있는건지 아니면 저 예시가 잘 못 된건지  잘 이해가 안 되네요 ㅜㅜ

선생님 강의 듣고 오늘자로 cka 합격했습니다!! 정말 감사드리고 좋은 강의 해주셔서 감사합니다!!!

안녕하세요 선생님 다름이 아니라 post.getComments().forEach( c-> { sout (c.getComment()) 이런 부분에 대해서 공부하고 싶어서  구글에 람다식 이라고 검색 해봤으나 따로 인터페이스에서 추상메소드를 구현하는 것 만 나오고 선생님 강의에 나오는 저러한 문법은 안나오는데 검색 키워드좀 알려주실수 있나요?

안녕하세요 애셋스토어에서 받은 데모 씬으로 유니티짱, @Scene, Main Camera를 옮기고 나서  터레인과 빌딩의 레이어를 Wall로 바꿨는데도 캐릭터가 이동하지 않기에 확인해봤더니 InputManager의 이 코드에 막혀 클릭하는 이벤트가 실행되지 않는 것 같습니다. if (EventSystem.current.IsPointerOverGameObject())     return; 이 코드는 UI를 클릭한경우 다른 클릭 이벤트를 막기위해 쓴 코드로 알고있는데 왜 터레인을 클릭했는데도 이 코드에 막혀버리는걸까요? 지금까지 한것중에 뭔가 잘못따라한게 있나해서 Data Manager#2 강의 첨부파일을 받아 다시해봤는데도 마찬가지입니다.

안녕하세요 강의를 잘 듣고 있는 학생입니다! 아직 현업에 대한 경험이 없어, 강의를 듣다보니 궁금한 점이 생겼습니다. Service 단 Method 구현시 인자를 Entity class로 넣으시는데 이 경우 Client와 통신 시에는 RequestBody에 Json을 사용하여 인자를 주고 받는 것으로 알고 있습니다. 이 방법과 Map<String, Object>를 활용하여 통신을 하는 것 중, 어느 방법이 더 나은 방법인지 헷갈려서 여쭤보고자 합니다! JSONObject 같은 경우에는 아무래도 단순 Map보다 퍼포먼스가 조금 떨어질 것이라고 생각이 드는데, 인자에 주입하실 때에 Map<String, Object> 타입이 아닌, Entity 자체로 구성하는 것이 더 좋은 방법인가요?

게임서버 부분을 모두 수강한 학생입니다. 그런데 부득이하게 제가 진행한 학업과 관련해서 서류를 제출해야하는 일이 있어서 인프런에서 제공하는 '수료증'을 제출하려고 했는데, 이 강의는 현재 강사님께서 승인하지 않은 부분이라서 제공할 수 없다는 답변을 받았습니다. 이전 Part 2의 경우, 알고리즘 자료구조 강의는 수료증이 발급되는것을 알고 있는데, Part4. 서버 강의 부분도 수료증 발급을 승인해주실 수 있나요? 제가 언제 강의를 완강했는지 관련된 서류가 필요해서 그렇습니다 :)  

다름이 아니라 강의 잘 듣고 있는데요! 이 질문을 어디에 해야할지 몰라서 여기 남깁니다 ㅠ 혹시 리액트에 관한 강의는 하실 예정이 있는지 궁금해서요 ! 현 강의와 연관없는 질문인점 죄송합니다.

안녕하세요 junit5를 최근에 학습하면서 강사님 강의를 보고 있습니다. 저는 springboot gradle로 프로젝트를 만들어서 하나씩 테스트 해보고 있는데요 아래와 같은 테스트 코드가 있다고 하면 Maven에서는 정상적으로 변경이 되서 출력이 되는데 Gradle로 프로젝트를 구성하면 test 메소드의 이름이 변경이 안되더라구요;; junit5의 실제 테스트에 영향을 주는건 아니지만 혹시 강사님이나 다른분들도 이런 증상이 있는가 해서 문의 드립니다. 감사합니다. spring Initializr로 생성 -> springboot 2.3 , java 1.8 바뿌신데 읽어 주셔서 감사합니다. @Test@DisplayName("test2222")void test(){}

안녕하세요~~좋은 강의 잘 듣고 있습니다. mask r-cnn강의를 듣고 custom data로 학습을 수행 시  1. /home/******/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/gradients_impl.py:110: UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory. "Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. " 2. /home/****/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_generator.py:46: UserWarning: Using a generator with `use_multiprocessing=True` and multiple workers may duplicate your data. Please consider using the`keras.utils.Sequence class. UserWarning('Using a generator with `use_multiprocessing=True`' 위 2개의 경고가 발생하고 Epoch 1/50 에서 계속 멈추었는지..느리게 진행되고 있는 건지...변화가 없어서 이렇게 문의 드립니다. 현재 gpu는 T4사용하고 있습니다. 감사합니다.