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안녕하세요! walkingperson 예제를 하는데 todo list에서 사람을 클래스화해서 여러 사람을 만드는건 성공 했습니다.. 그런데 여러 사람을 만들고 여서 사람의 팔다리를 움직이는 걸 도저히 모르겟습니다....ㅠㅠ 사람을 그릴때 rotate만 따로 빼는건 말이 안되고 그렇다고 rotate를 클래스 안에 넣자니 1프레임 움직이고 안움직입니다 ㅠㅠ 어텋게 접근해야 하는지 감이 안잡힙니다 ㅠㅠ

안녕하세요!! 관계 맵핑 강의에서는 account.getStudies().add(study);  study.setOwner(account); 이런식으로 양방향 관계 설정 후 값을 확인 하면 값이 잘 들어간 것을 볼 수 있었는데 이번 강의에서도 setter에 값을 넣고 save 까지 완료하였으므로 둘 다 Persistent 상태가 되었다고 생각이 드는데 Post post = new Post();post.setTitle("DATA JPA 언제보나");Comment comment = new Comment();comment.setComment("빨리 보자"); 이 부분에서는 실제로 값이 들어가지 않았고 cascade Persistent 옵션을 사용해줘야 값이 전달이 되어서 들어간 것을 볼 수 있었습니다. 전 강의와 지금 강의에서의 차이점이 잘 이해가 되지 않는데 이 부분에 대해서 알려주실 수 있으실까요? 미리 감사드립니다!!

if($result->num_rows > 0){ // 존재한다면 user.id을 알아낸다.   $row = mysqli_fetch_assoc($result);   $user_id = $row['id']; } else{ // 존재하지 않는다면 저자를 user 추가 후 id를 알아낸다   $sql = "INSERT INTO user (id, name) VALUES (NULL, '{$author}');";   $result = mysqli_query($conn, $sql);   $user_id = mysqli_insert_id($conn); } $title = mysqli_real_escape_string($conn, $_POST['title']); $description = mysqli_real_escape_string($conn, $_POST['description']); $sql = "INSERT INTO           `topic`           (`id`, `title`, `description`, `author`, `created`)           VALUES (NULL, '{$title}', '{$description}', '{$user_id}', now());";           mysqli_query($conn, $sql);           header('Location: index.php'); author 값이 계속 0이 들어갑니다 새로운값을 입력할때

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_datasets as tfds train_validation_split = tfds.Split.TRAIN.subsplit([6, 4]) (train_data, validation_data), test_data = tfds.load(     name="imdb_reviews",      split=(train_validation_split, tfds.Split.TEST),     as_supervised=True) print("Version: ", tf.__version__) print("Eager mode: ", tf.executing_eagerly()) print("Hub version: ", hub.__version__) print("GPU is", "available" if tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU") else "NOT AVAILABLE") Version: 2.0.0 Eager mode: True Hub version: 0.7.0 GPU is NOT AVAILABLE 다음과 같은 에러가 납니다. --------------------------------------------------------------------------- AssertionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-55c5f5ff433f> in <module> 6 name="imdb_reviews", 7 split=(train_validation_split, tfds.Split.TEST), ----> 8 as_supervised=True) ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\api_utils.py in disallow_positional_args_dec(fn, instance, args, kwargs) 50 _check_no_positional(fn, args, ismethod, allowed=allowed) 51 _check_required(fn, kwargs) ---> 52 return fn(*args, **kwargs) 53 54 return disallow_positional_args_dec(wrapped) # pylint: disable=no-value-for-parameter ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\registered.py in load(name, split, data_dir, batch_size, in_memory, shuffle_files, download, as_supervised, decoders, read_config, with_info, builder_kwargs, download_and_prepare_kwargs, as_dataset_kwargs, try_gcs) 316 as_dataset_kwargs.setdefault("read_config", read_config) 317 --> 318 ds = dbuilder.as_dataset(**as_dataset_kwargs) 319 if with_info: 320 return ds, dbuilder.info ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\api_utils.py in disallow_positional_args_dec(fn, instance, args, kwargs) 50 _check_no_positional(fn, args, ismethod, allowed=allowed) 51 _check_required(fn, kwargs) ---> 52 return fn(*args, **kwargs) 53 54 return disallow_positional_args_dec(wrapped) # pylint: disable=no-value-for-parameter ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\dataset_builder.py in as_dataset(self, split, batch_size, shuffle_files, decoders, read_config, as_supervised, in_memory) 474 in_memory=in_memory, 475 ) --> 476 datasets = utils.map_nested(build_single_dataset, split, map_tuple=True) 477 return datasets 478 ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\utils\py_utils.py in map_nested(function, data_struct, dict_only, map_tuple) 151 if isinstance(data_struct, tuple(types)): 152 mapped = [map_nested(function, v, dict_only, map_tuple) --> 153 for v in data_struct] 154 if isinstance(data_struct, list): 155 return mapped ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\utils\py_utils.py in <listcomp>(.0) 151 if isinstance(data_struct, tuple(types)): 152 mapped = [map_nested(function, v, dict_only, map_tuple) --> 153 for v in data_struct] 154 if isinstance(data_struct, list): 155 return mapped ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\utils\py_utils.py in map_nested(function, data_struct, dict_only, map_tuple) 151 if isinstance(data_struct, tuple(types)): 152 mapped = [map_nested(function, v, dict_only, map_tuple) --> 153 for v in data_struct] 154 if isinstance(data_struct, list): 155 return mapped ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\utils\py_utils.py in <listcomp>(.0) 151 if isinstance(data_struct, tuple(types)): 152 mapped = [map_nested(function, v, dict_only, map_tuple) --> 153 for v in data_struct] 154 if isinstance(data_struct, list): 155 return mapped ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\utils\py_utils.py in map_nested(function, data_struct, dict_only, map_tuple) 157 return tuple(mapped) 158 # Singleton --> 159 return function(data_struct) 160 161 ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\dataset_builder.py in _build_single_dataset(self, split, shuffle_files, batch_size, decoders, read_config, as_supervised, in_memory) 542 shuffle_files=shuffle_files, 543 decoders=decoders, --> 544 read_config=read_config, 545 ) 546 ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\dataset_builder.py in _as_dataset(self, split, decoders, read_config, shuffle_files) 899 split_infos=self.info.splits.values(), 900 read_config=read_config, --> 901 shuffle_files=shuffle_files, 902 ) 903 else: ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\tfrecords_reader.py in read(self, name, instructions, split_infos, read_config, shuffle_files) 244 name2len=name2len, name2shard_lengths=name2shard_lengths, 245 shuffle_files=shuffle_files) --> 246 datasets = utils.map_nested(read_instruction, instructions, map_tuple=True) 247 return datasets 248 ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\utils\py_utils.py in map_nested(function, data_struct, dict_only, map_tuple) 157 return tuple(mapped) 158 # Singleton --> 159 return function(data_struct) 160 161 ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\tfrecords_reader.py in _read_single_instruction(instruction, parse_fn, read_config, name, path, name2len, name2shard_lengths, shuffle_files) 138 """ 139 if not isinstance(instruction, ReadInstruction): --> 140 instruction = ReadInstruction.from_spec(instruction) 141 absolute_instructions = instruction.to_absolute(name2len) 142 files = list(itertools.chain.from_iterable([ ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\tfrecords_reader.py in from_spec(cls, spec) 436 if not subs: 437 raise AssertionError('No instructions could be built out of %s' % spec) --> 438 instruction = _str_to_relative_instruction(subs[0]) 439 return sum([_str_to_relative_instruction(sub) for sub in subs[1:]], 440 instruction) ~\Anaconda3\envs\jhsong37\lib\site-packages\tensorflow_datasets\core\tfrecords_reader.py in _str_to_relative_instruction(spec) 277 res = _SUB_SPEC_RE.match(spec) 278 if not res: --> 279 raise AssertionError('Unrecognized instruction format: %s' % spec) 280 unit = '%' if res.group('from_pct') or res.group('to_pct') else 'abs' 281 return ReadInstruction( AssertionError: Unrecognized instruction format: NamedSplit('train')(tfds.percent[0:60])

Junit5 메뉴얼에서  // @ExtendWith(IgnoreCondition.class) @EnableJUnit4MigrationSupport위의 2가지 방식으로 사용하면 가능한 것 같은데위 2가지를 import하지를 못합니다.어떻게 하면 좋을까요.

전에 2019를 다운받아서 사용했습니다. 2017다운하는데 2019는 삭제하는게 낫나요?

함수가 작동을 안해서 그냥 패키지이름을 수동으로 적어주고 있습니다... 왜 작동 안하는지 모르겠어요... 그냥 다 지우고 앱을 새로 만들어야 할지....  ㅠ  ㅠ  뭔가 버그가 있는건지 걱정도 되고.. 혹시 이럴때는 어케 해결해야 할까요..   Log.d로 보면 getpackage() 부분이 공란으로 나옵니다. /storage/emulated/0/Android/data//scan1580536657000.jpg    이렇게 뜹니다. 아래는 변수를 입력한 내용 입니다.   변수를 멤버변수로 선언하면서 값을 넣어버렸어요.  다른클레스에서쓸때는 스테틱으로 해서 쓰고 있습니다.   혹시 이렇게 한게 getPackagername()함수가 작동 안하는 이유가 될수도 있을까요?  ------------------------------------------------------ String temp = Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath();String path = temp + "/Android/data/" + getPackageName();//파일이름과 경로 합친 변수String fname = "/scan" + System.currentTimeMillis() + ".jpg";

import React from 'react'; const LoginForm = () => { const onSubmitForm = () => { } const onChangeValue = () => { } return ( <Form onSubmit={onSubmitForm}> <input type="text" onChange={onChangeValue} /> </Form> ) } export default LoginForm; ----------------------------- import React from 'react'; const onSubmitForm = () => { } const onChangeValue = () => { } const LoginForm = () => { return ( <Form onSubmit={onSubmitForm}> <input type="text" onChange={onChangeValue} /> </Form> ) } export default LoginForm; 안녕하세요! 제가 실무에서 주로 loginform 외부에 필요한 함수를 지정해서 사용하는데 강의에선 내부에서 지정하더라구요! 혹시 두 방법의 차이가 있을까요?

안녕하세요 강사님. 동등성 비교를 할 경우 값타입과는 다르게 엔티티의 관계에서는 ManyToOne 과 같은 연결관계가 있는경우 서로가 서로의 equals를 호출하는 경우가 있는데 이를 해결하기 위해 강사님께서 선호하는 방식이 있는지 알고 싶습니다. 저의 생각은 ManyToOne과 같은 비교가 있는경우 그 필드를 제외하는 것이 낫지 않을까 싶었습니다. 이유는 1. 동등성은 @Id로도 충분하지 않을까 하는 생각.2. Team의 동등성을 꼭 체크하지 않아도 Team의 동등성은 Team을 따로 빼서 해도 되지 않을까 (하지만 이것도 생각해보면 Team의 동등성을 따로 검사해야 하나 라는 생각이 듭니다.) 이었습니다. 강사님은 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.

저는 아무래도 gradle에 익숙하지 않고, 문법도 업데이트될 때마다 조금씩 변하게 되어서 좀 더 사용하기 쉬운 maven 을 선호하는 편인데 차이 같은 것을 보면은 gradle이 maven보다 빠르다고 하는데 이것이 실제 100개의 서버에 배포를 하게되면 차이가 느껴질 정도인가요? 왜 요즘 신규 프로젝트를 보면은 gradle을 많이 사용하게 되는지 궁금합니다. 백기선님 강의는 전부가 maven이라서 따라하기 편한 것도 있습니다.

저는 지금 스프링 부트 2.2.4 버전으로 실습하고 있는데요 마지막 예제에서 Application에 등록한 빈이 출력됩니다. 버전업 되면서 빈을  읽는 단계가 바뀌었나요?

MyController에서 dao.writeDao(map); 을 하는경우 map에 key와 value로 되어있어서 key를 가지고 mapper에서 파라미터를 구분하는것같은데 파라미터가 그냥 하나로만 들어오는경우에는 어떻게 구분하나요?? 예를들어 view 같은경우는 model.addAttribute("dto", dao.viewDao(sId)); 처럼 그냥 id만 값만 보내주게되는데 이런경우는 어떻게 파라미터에 이름을 정의해주어야 하는지 궁금합니다!

예를들어 MyController에서 dao.writeDao를 할때 map으로 보내기떄문에 파라미터가 키와 밸류로 보내는 경우에는 key 값으로 보내면된다 이렇게 이해하고있는데요 viewDao()에서는 id값 하나만 보내는데 파라미터에 키가없는 경우에는 어떻게 이름을 특정할수있는지 궁금합니다!

문자같은경우 print('{:10.5}'.format('python study')) 이렇게 하면 문자가 중간에 잘리는데 숫자같은 경우 같은방법으로  print('{:4.3}'.format(4223424)) 이렇게 하니까 안되네요. format괄호 안의 숫자에 따옴표를 붙여줘야 하나요?

인프런의 파이썬 다른 강좌에 파이썬 소스를 오프런으로  자동채점해주는 프로그램이 있던데 혹시, 이 강좌에서도 사용할 수 없을까요? 혼자서 프로그램 연습을 하다보면, 자동채점이 꼭 필요하다고 느낄 때가 많은 데, 자동채점 프로그램 때문에 다른 파이썬 강좌를 들어야 할 지 고민입니다. 가능하다면, 강사님께서 자기 컴퓨터에서 파이썬 자동채점해 주는 프로그램을 하나 만들어 주면 어떨까요? 전문가님에게는 그리 힘들지는 않을 듯해서 부탁드려봅니다. 왕초보라 무리한 요구일지도 모른다는 생각도 듭니다.  감사드립니다. 열심히 해서 제 힘으로 자동채점하는 프로그램을 만들 수 있도록 해 보겠습니다. ....

섹션1에서 설치 환경을 만든 다음에 섹션2에서 3번째 강의가 홈페이지를 CGI로 구현이라는 내용인데 apache2 하위 폴더 conf에 httpd.conf 파일을 수정하는 내용의 강의가 빠져서 htdocs 폴더에서 파이썬 형식의 파일을 열었을 때 Internal Server Error 창이 뜨지 않습니다. 그냥 파이썬 형식의 파일에 적힌 코드 내용만 나오더라고요.. https://www.youtube.com/watch?v=BEghLFbPtDk&list=PLuHgQVnccGMDMxfZEpLbzHPZUEwObEaZq&index=9 강의가 중간에 삽입되어야 하는 것이 아닌가 싶네요...제가 잘못한건지는 모르겠지만요.. 혹시 저랑 같은 어려움에 맞닥뜨릴분이 계실 수도 있을 것 같아 질문에 남깁니다. 추가로 위 링크된 영상을 똑같이 따라하시다보면 error.log  파일에 적힌 메세지가 다르실텐데 AH01222: don't know how to spawn child process: C:/~어쩌구저쩌구/파일명.py 라고 적힐 경우에는 강의처럼 파이썬 파일 위에 #!python만 적으면 안되고 #! 뒤에 파이썬이 설치된 경로 (파이썬을 컴퓨터에 처음 설치할 때의 설치경로. 만약 수정하지 않았다면 초기값의 경우 C:\Users\사용자이름\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32(설치버전에 따라 다를듯)\python.exe라고 적으면 강의와 같은 화면이 뜹니다. 그리고 추가로  섹션1을 끝낸 뒤에 섹션 2에서 강의할 때 아톰 왼쪽에 있는 커맨드 창이 뭔지도 모르겠네요.. 그 부분도 강의 내용에 없어서 어떻게 해야될지 잘 모르겠습니다. (Win10에서 실습 해본 경험이었습니다.)

이렇게 에러가 계속 떠서 프로그램도 다시 설치해보고 다했는데도, 안돼요ㅠㅠ 해결방안 좀 알려주세요.

강의보다가 문뜩 생각이 나는데 jsx파일 사용하지 않고 js파일 사용이유를 알고싶어요 또 기초강의에서는 webpack설정하셨는데 next사용하면 webpack설정 안해도 되는건가요???아님 나중에 따로 webpack설정을 하는건가요??

index.html에서 fontawesom, googlefont CDN을 입력 후 npm run serve 후 브라우저를 실행하니 버튼이 보이지 않고  개발자 도구를 실행하였는데 Elements에 입력한 CDN이 보이지 않습니다. 개발자 도구에서 Edit as HTML을 통하여 CDN을 입력했더니 버튼이 노출되기 시작합니다.  npm run serve 후 버튼이 노출되지 않는 이유가 있을까요? 해결이 되지 않아 문의드립니다. ㅜㅜ