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안녕하세요. 교육중 사용하시는 ppt자료를 다운받을 수 있나요?

강의중에 scanf()와 scanf_s()는 무슨 차이인가요?

계속해서 로딩만 되고 있고 강의 진행을 못하고 있네요. 확인해주세요.

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강의에서 numpy.T를 하는이유에 대해서 설명이 자세히 안나와 있어 이것저것 해보다 궁금한게 생겨서 질문 드립니다. 먼저 왜 dot연산을 할 때 전치행렬을 곱해주는지 이해가 잘 안됩니다. 수학적인 이야기이겠지만 제가 수학을 좋아하지만 잘기억이 안나는것 같습니다. def get_weight_updates(w1, w0, X, y, learning_rate=0.01):     N = len(y)     w1_update = np.zeros_like(w1)     w0_update = np.zeros_like(w0)          y_pred = np.dot(X, w1.T) +w0     diff = y-y_pred          w0_factors = np.ones((N, 1))     w1_update = -(2/N) * learning_rate * np.dot(X.T, diff)     w0_update = -(2/N) *learning_rate * np.dot(w0_factors.T, diff)          return w1_update, w0_update   우선 get_weight_updates함수에서 y_pred 구할때와 w1_update, w0_update할 때 왜 .T를 해주는지 설명해 주시면 감사하겠습니다. 더불어 제가 테스트한것 중에 궁금한게 있는게 이것도 봐주시면 감사하겠습니다. a = np.array([1,2,3]).reshape(1, -1) b = np.array([4,5,6]).reshape(1, -1) 1번 print(a.shape, b.T.shape) np.dot(a,b.T) 2번 print(a.T.shape, b.shape) np.dot(a.T,b) 1번과 2번이 값이 틀린데 왜 그럴까요 1번은 단일값이 나오고 2번은 3*3이 나오네요 get_weight_updates에서도 전치를 한 이유가 단일값으로 만들어 주기 위해서 인거 같은데 어떤건 앞에서 전치를 해주고 어떤건 뒤에 인자에 전치를 해주네요 정확한 원리를 몰라 이해하기가 힘드네요 꼭 도와주세요! 그리고 이번에 새로운 강의 내셨는데 축하드립니다. 이 강의가 너무 마음에 들어서 새로운 강의도 유심히 봤는데 Object Detection과 Segmentation 이 정확히 이미지를 분류하는 과정을 설명해 주시는 건가요?

print(str(True), type(str(True))) 이건 강의에 따라 잘 나왔는데 print(str(true), type(str(true))) 이건 왜 값 출력이 안돼죠? 문자는 꼭 대문자로 시작해야 하나요?

안녕하세요! 6.15 리트윗 API 만들기에서 백엔드 라우터 post.js에서 중복되어 나오는 const post = await db.Post.findOne({where:{id:req.params.id}}); if(!post){ return res.status(404).send('존재하지 않는 포스트입니다.'); } 해당 코드를 미들웨어로 만들어 연결해보라는 숙제를 내주셔서 해보았습니다! 제대로 동작은 되는데 제가 한 방식이 옳은 방식인지 모르겠어서 체크해주셨으면 하는 마음에 글을 올립니다. back/routes/middleware.js 에서 새로 작성한 postExists 부분 const db = require('../models'); exports.postExists = async(req, res, next)=>{ try{ const post = await db.Post.findOne({where:{id:req.params.id}}); if(!post){ return res.status(404).send('존재하지 않는 포스트입니다.'); } req.post = post; next(); }catch(e){ console.error(e); return next(e); } }  back/routes/post.js에서 postExists를 불러와 사용하는 부분 (다른 부분도 같은 방식으로 했기 때문에 like 부분만 적겠습니다!) const {isLoggedIn, postExists} = require('./middleware'); router.post('/:id/like', isLoggedIn, postExists, async(req, res, next)=>{ try{ const post = req.post; await post.addLiker(req.user.id); res.json({userId: req.user.id}); }catch(e){ console.error(e); next(e); } }); post 가 넘어가지 않아 req.post로 해당 데이터를 넘겨서 post.js에서 다시 선언한 후 이를 사용하였는데요. 구글 검색결과를 참고하여 저런 방식으로 하였는데, res를 통해 넘기는 것이 아닌 req에 넣어주는 것이 맞는건가요? 조언해주시면 감사하겠습니다!

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getinialProps에서 키값을 컴포넌트에 준 후, 컴포넌트에서 api 호출하는 방식으로 개발하시는 것 같은데,, 그렇게 렌더링 된 컴포넌트는 서버에서 렌더링 되는 것이 아니라, 클라이언트에서 렌더링 되는 것이 맞는 건가요? next를 사용하는 큰 이유가 ssr인데, 정답은 없겠지만, 아래와 같이 개발하는 것이 더 나은 것이 아닌지 궁금합니다. https://nextjs.org/docs/api-reference/data-fetching/getInitialProps Page.getInitialProps = async ctx => { const res = await fetch('https://api.github.com/repos/zeit/next.js') const json = await res.json() return { stars: json.stargazers_count } }

chrome.js 파일은 어디에 있나요?

github chapter4부터 가져와서 5-8 회원가입 back server하고 연결하는 걸 다시 하고 있는데 회원가입이 안된다고 뜨는데 어느 부분이 문제일까요..? 

그렇다면 툴바의 추가적인 어떤 기능 때문에 그러는지도 알고 싶습니다.

ThreadPoolExecutor로 할때 약 0.95초, ProcessPoolExecutor로 할때 약 1.99초로 쓰레드가 훨씬 빠른데 이건 뭘 뜻하는건가요?

lite server를 설치하는데 global로는 안되길래 lecture-vue 폴더 안에 local로 설치하고 실행했습니다. package.json 파일 안에  "scripts":{"dev":"lite-server"} 도 추가했고요.. 그런데 Refused to execute inline script because it violates the following Content Security Policy directive: "default-src 'self'". Either the 'unsafe-inline' keyword, a hash ('sha256-ThhI8UaSFEbbl6cISiZpnJ4Z44uNSq2tPKgyRTD3LyU='), or a nonce ('nonce-...') is required to enable inline execution. Note also that 'script-src' was not explicitly set, so 'default-src' is used as a fallback. 라는 에러가 떴습니다. 왜그런걸까요ㅜㅜ?

package.json engines 지우고 해야 될 것 같습니다

1. RandomForest와 성능 Score RandomForest와 그 아래 성능 Score에 대한 개념 설명 좀 부탁 드립니다. 랜덤포레스트는 여러 개의 디시젼트리를 돌려서 데이터를 학습시키고 각각의 디시젼 트리는 총 데이터 중에 각각 다른 부분을 가지고 학습을 하여 성능 점수가 산출되며 cross_val_score 함수로 그 평균을 구하여 최종 score를 산출하는 것으로 이해하고 있습니다. 이게 맞나요? 그리고 최종 score가 모델의 최종 성능을 의미한는 건가요?

안녕하세요. 강의와 교재를 잘 보고 있는 학생입니다. 교재 207p에서 보팅방식에 대한 이미지 설명이 있는데  그림 상으로는 원본 데이터셋 "전체"를 여러 분류기가 예측해보는 걸로 이해되는 그림인 것 같습니다.  그런데 209p 에서의 하드보팅 설명 그림에는 트레이닝 데이터셋에 샘플 데이터 1,2,3,4라고 표기되어 원본 데이터 "전체"를 여러분류기가 학습하는 게 아니라 각 분류기마다 원본데이터를 나눠 할당한 것처럼 표기되어 약간 헷갈리는 상황입니다. 이를 이해하기 위한 조언을 부탁드립니다. 감사합니다.

SHOW TABLE했을 때 나오는 숫자말하는 걸까요?  여기서 어디에 노출된다는 의미인지 알고싶습니다.

전구가 켜지지가 않는데 도와주세요.. 코드부분에 GPIO.setwarnings (False)를 넣은이유는 오류 Use GPIO.setwarnings(False) to disable warnings가 발생하여 추가하였습니다. 저항은 330짜리 썼는데 안되나요?