1.qqwweee 로 커스텀 데이터로 학습을 진행하면 epoch 이 처음 시작될떄 Subshape must have computed start >= end since stride is negative, but is 0 and 2 (computed from start 0 and end 9223372036854775807 over shape with rank 2 and stride-1) 와 같은 경고가 나오고 처음에는 학습이 진행되다가 시간이 자나면 더이상 학습이 진행되지 않는데 원인이 궁급힙니다. 학습 이미지는 1280 * 960 입니다. 2.배치 사이즈를 4로 하면 OOM이 나와서 2로 변경하면 1번의 이슈가 있지만 학습이 진행되고 GPU 메모리 사용량이 10GB 정도 올라하는걸로 봐서는 GPU는 활성화 된거 같은데 E tensorflow/core/profiler/internal/gpu/cupti_tracer.cc:1430] function cupti_interface_->EnableCallback( 0 , subscriber_, CUPTI_CB_DOMAIN_DRIVER_API, cbid)failed with error CUPTI_ERROR_NOT_INITIALIZED 와 같은 로그가 찍히는데 드라이버를 재설치 해야 할까요? 화사의 GPU 서버를 사용하고 있는데 혹시 몰라 구글 클라우드에서 T4 로 할당 받아 설명해주신 환경과 동일하게 진행해도 같은 오류 입니다.
Encoding(keycard)를 하면 UTF-8 이 나오고 iconv(keyward, from = "CP949", to = "UTF-8") > NA #가 나옵니다. from과 to를 변경하여 보면 전혀 다른 문자가 나옵니다. 해결 방법이 없을 지요? 계속 예기에서 막혀서 진행이 않됩니다.
처음 react-native-cli를 npm으로 설치하고 프로젝트를 시작했을 때, React-Native: Error: Failed to install CocoaPods dependencies for iOS project, which is required by this template 라는 에러가 발생했는데, 커맨드 라인에서 sudo gem install cocoapods를 실행하고 sudo xcode-select --switch /Applications/Xcode.app 를 실행했더니 정상적으로 설치가 되었습니다. 어떤게 문제였는지 궁금합니다. 그리고 프로젝트 폴더로 들어가서 react-native run-ios는 실행이 안되었고 npx react-native run-ios는 실행이 되는 부분도 궁금합니다.
안녕하세요. 정말 강의 너무 도움이 많이 되고있습니다 ^^ 초급부터 고급반까지 수강중이에요 저 문의사항이 있어서 이렇게 글을 작성하게 되었습니다. 1. 제가 원하는 추출값은 아래와 같습니다. -> 예를들어 데이터는 아래와 같이 쌓여있습니다. 번호 이름 주소 최종값 1 AAA null N 2 AAA 경기도 용인시 N 3 AAA null Y 이럴경우에 AAA의 2번에 나와있는 주소로 데이터를 추출하고싶은데, 어떻게 해야할까요?
데이터바인딩이라는 문법에서는 Object.defineProperty 라는 api를 사용하는데 이 api가 props에 도 적용되어있다고 강의에서 말씀하셨습니다. 이 부분이 이해는 가는데 Vue라는 생성자 함수에서 Object.defineProperty가 Vue라는 생성자함수에서 어떤식으로 사용되고 있는지와 Vue 생성자함수가 어떻게 구현되어있는지에 대해서 알 필요가 있을까요? 너무 깊게 들어가는것이 아닌 그냥 쓰는 방법에 익숙해지는게 맞는지 궁금합니다.
안녕하세요,, 판다스 강의 잘 듣고 있습니다. 혹시 실전 데이터를 가지고 현장에서 사용했던 자료 부탁드립니다. 현장에서 어떻게 적용하고 배운것을 사용하는지 공공데이터를 가지고 분석한 자료를 보고 더 공부하려고 합니다. 자료 부탁드립니다.. (로우데이터와 분석 결과 등등) 감사합니다..
안녕하세요. 강의도 질문 답변도 너무 도움이 많이 되고 있음에 감사드립니다. mmorpg에선 gc등의 이유로 c++이 많이 쓰인다고 하셨는데 결국은 c#으로 넘어가지 않을까 싶기도 하고 지금도 c#으로 만드는 서버가 꽤 있는지 궁금합니다. 그리고 gc등의 버벅임이 어느정도의 체감적인 시간과 빈도수일지 감이 안잡히는데 실무진들의 대략적인 조언을 듣고 싶습니다. 그리고 그거에 대한 모니터링을 할수 있는 방법이 있을련지요..
SELECT months*salary AS earnings , count(earnings) -- 여기에 earnings를 카운트하고 싶어서 이렇게 넣었는데 자꾸 오류가 나더라구요, 왜 그런가요? FROM employee GROUP BY earnings ORDER BY earnings DESC LIMIT 1
안녕하세요! implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-devtools' 를 추가해주고, 다시 서버를 시작해도 restartedMain도 안 뜨면서 리컴파일 해도 반영이 되지 않습니다. 왜 안 되는지 잘 모르겠습니다. 참고로 윈도우 사용 중입니다! 제 파일은 공유하였습니다. https://drive.google.com/file/d/15kY1oTCPTtmyUKSx0AbeWoqm8vkg3Vqk/view?usp=sharing
인스턴스가 new 키워드 + 생성자 '함수'의 조합으로 생성된다는 것은 알고 있었지만, '함수'역시 또다른 생성자 '함수'의 인스턴스라는 것은 전혀 몰랐습니다. 그래서 그런지 개념이 잘 정립이 안 되는 것 같아서 여쭤봅니다. 1.function키워드 === 생성자 함수 ??? function 오브젝트가 인스턴스라면 function키워드는 일종의 생성자 함수라는 것이 되는데요. 일반 생성자 함수와는 달리 new 키워드를 사용하지 않는 것도 그렇고, function키워드와 일반적인 생성자 함수의 정확한 차이가 무엇인지 궁금합니다. 2.인스턴스의 구조 첨부해드린 그림과 같이, 일반적인 생성자 함수는 prototype프로퍼티와 __proto__프로퍼티를 함께 가집니다. 여기서 __proto__프로퍼티를 가지는 것은, 생성자 함수 역시 function키워드로 생성된 '인스턴스'이기에 가지는 프로퍼티인 것이죠?(순환하는 것 같아서 여기서부터 머리가 아프네요 ㅠㅠ) 그리고 이렇게 일반적인 생성자 함수로 생성된 인스턴스는 스스로는 생성자 함수가 아니기 때문에 prototype프로퍼티는 가지고 있지 않고, __proto__프로퍼티만을 가지고 있습니다. 이 __proto__프로퍼티는 인스턴스를 생성한 생성자 함수의 prototype프로퍼티를 참조하고 있고요. 그런데, function키워드로 생성된 function object의 경우, 스스로가 생성자 함수가 아님에도 불구하고 prototype프로퍼티를 가지고 있습니다. =========================================== 잘 이해하지 못한 내용에 대해 여쭤보느라 정리가 잘 안되는데요. 요는 제가 알고 있는 일반적인 생성자 함수와 인스턴스의 관계와 비교하여, function키워드와 function오브젝트의 관계가 왜 차이를 보이는지에 대한 질문이었습니다
코드를 따라서 작성했는데 NameError : name 'faceROI' is not defined 와같은 에러가 자꾸뜹니다.faceROI를 정의해줬는데 왜 정의가 되지않았다고 자꾸뜨는건가요? 제가쓴 코드는 아래와 같습니다. import cv2 import numpy as np def detectAndDisplay(frame): frame_gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) frame_gray=cv2.equalizeHist(frame_gray) #-- Detect faces faces=face_cascade.detectMultiScale(frame_gray) for (x,y,w,h) in faces: center=(x+w//2,y+h//2) frame=cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),4) feceROI=frame_gray[y:y+h,x:x+w] #-- In each face, detect eyes eyes=eyes_cascade.detectMultiScale(faceROI) for (x2,y2,w2,h2) in eyes: eye_center=(x+x2+w2//2,y+y2+h2//2) radius=int(round((w2+h2)*0.25)) frame=cv2.circle(frame,eye_center,radius,(255,0,0),4) cv2.imshow("Capture-Face detection",frame) print("opencv version:") print(cv2.__version__) img=cv2.imread("marathon_01.jpg") print("width: {} pixels".format(img.shape[1])) print("height: {} pixels:".format(img.shape[0])) print("channels: {}".format(img.shape[2])) (height,width)=img.shape[:2] cv2.imshow("original image",img) face_cascade_name="haarcascade_frontalface_alt.xml" eyes_cascade_name="haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml" face_cascade=cv2.CascadeClassifier() eyes_cascade=cv2.CascadeClassifier() if not face_cascade.load(cv2.samples.findFile(face_cascade_name)): print("--(!)Error loading face cascade") exit(0) if not eyes_cascade.load(cv2.samples.findFile(eyes_cascade_name)): print('--(!)Error loading eyes cascade') exit(0) detectAndDisplay(img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
