16강 수강중에 있고 ping이 보내지지 않습니다.

구글로 계속하기 안뜨고아래 화면이 나옵니다.

가볍게 클로드에 대해, 클로드 사용법과 응용 방법을 접하기 좋은 책이라고 생각합니다.다만, 오늘 메일을 받아보니 기존 책의 내용에서 수정사항이 많은 것 같습니다.수정이 완료된다면, pdf 파일이나 eBook을 받아볼 수 있을까요?

16강 ansible 설치를 위해 터미널에서 NAT 인스턴스로 직접 로그인하려고 하는데 오류가납니다.  PS C:\Users\nayun\downloads> ssh -i public-nat-key.pem ec2-user@3.39.207.192ssh: connect to host 3.39.207.192 port 22: Connection timed out 15강까지 원활히 강의따라 실습 진행한 상태입니다.

피그마 소스파일을 복사해서 붙여 넣어도 그림은 안나오는데 어떻게 하는지 알려주세요

안녕하세요.심볼-음역기복도와 툴박스-hillshade가 기능적으로 차이가 있는 건가요?

그림 보시면 사용자 삭제 버튼이 활성화 안되는 이유는 뭘까요??하위 정책도 없습니다.

이 화면에서 검색어를 입력하세요에서 아무거나 입력하면빈창이 떠요List.jsx:73 Each child in a list should have a unique "key" prop https://github.com/Unsok1234/frontend3 

라이브 사전 설문은 진행했는데,챌린지 설문을 어디서 하는지 모르겠습니다.

월요일 내용분 다 학습했습니다그러면 끝인가요?! 독서 인증은 어떻게 하나요? 

안녕하세요 딩코님  제가 완강을 하여 이력서를 작성해봤는데보완·추가 할만한 부분을 알려주실수 있을까요https://earthy-chalk-721.notion.site/Lee-Jeongwon-1aa176858bf380cca9cce9625a5ad1e4?pvs=73강의중 살짝 봤는데 포공 졸업하셨나요,,, 역시 너무 잘배웠습니다

여기 계신 분들, 회의 잘 진행되고 있나요?회의하면서 겪었던 불편한 점에 대해 이야기를 들려주세요🙂👉🏻지금 설문하러 가기 : https://buly.kr/2JorHyk 저는 회의 생산성 서비스 프로젝트를 앞두고 있으며, 현재 사람들이 회의하며 어떤 고충을 겪고 있는지 조사하고자 설문조사를 받고 있습니다. 익명으로 받고 있으니, 회의했던 상황을 떠올리며 솔직하게, 진지하게 임해주시면 감사하겠습니다 :) 설문은 회의를 참여/진행하는 분들 누구나 참여 가능하며, 랜덤 추첨을 통해 아주 실용적인 기프티콘도 드리니 많은 참여 부탁드립니다! ** 당첨자분들께는 9/29 (월)에 문자로 일괄 개별 연락드리겠습니다. ✅예상 소요시간 : 5분 이내✅문의 : hlson1004@gmail.com👉🏻지금 설문하러 가기 : https://buly.kr/2JorHyk  

필수 실습 문제에서 배열까지 어찌저찌 왔는데배열부터 본격적으로 구현 성공 후 풀이를 본적이 없네요ㅠ기초적인 문제부터 막혀서 답답한데, gpt에게 유사문제를 요청해서 무조건 내 걸로 만들고 다음 진도로 나가야 될지아니면 시행착오 겪으면서 어찌저찌 진도만 빼면 될지 몰라 더 학습방향이 틀어지기 전에 문의드립니다!

"가상 머신 플랫폼" 선택적 구성 요소를 사용하도록 설정하고 BIOS에서 가상화가 사용하도록 설정되어 있는지 확인하세요.실행하여 "가상 머신 플랫폼"을 사용하도록 설정: wsl.exe --install --no-distribution위에처럼 작성하고 나면 작업을 완료했습니다.라고 나오지만 그대로 에러가 발생합니다. 

강사님께서 알려주신 from googlesearch import search query = "파이썬 강좌" for r in search(query, num_results=10, advanced=True): title = r.title contents = r.description url = r.url print(f"Title: {title}") print(f"Contents: {contents}") print(f"URL: {url}") print("-" * 40)요 코드대로 해보았으나출력이 안됩니다. 뭐가문제일까요?? ''' 게시판 리스트 테스트를 위한 Google 검색어 크롤링 프로그램 설치 해야하는 라이브러리 pip install --upgrade BeautifulSoup4 requests lxml pymongo googlesearch-python ''' import requests from bs4 import BeautifulSoup from pymongo import MongoClient from datetime import datetime import random from googlesearch import search # 몽고DB client = MongoClient(host="localhost", port=27017) # myweb 데이터베이스 db = client.myweb # board 컬렉션 col = db.board # 구글 검색시 헤더값을 설저하지 않으면 브라우저에서 보이는것과 다른 결과가 나옴 header = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.120 Safari/537.36"} # 검색 결과 30개 수집 query = "파이썬 강좌" for r in search(query, num_results=30, advanced=True): # 구글 검색 URL, 검색어는 파이썬 # 게시물 작성시간 기록을 위해 현재시간 저장 (utc 타임) current_utc_time = round(datetime.utcnow().timestamp() * 1000) try: title = r.title contents = r.description # 몽고DB에 저장 # 작성자와 writer_id 설정 필요 col.insert_one({ "name": "테스터", "writer_id": "", "title": title, "contents": contents, "view": random.randrange(30, 777), "pubdate": current_utc_time }) except: pass 이것도 수업자료에 있었던 코드입니다. 이대로 해도 진행이 안되네요..

안녕하세요 🙂[1. 질문 챕터] : testbench 작성 - answer.txt 155ns~156ns 부분[2. 질문 내용] :155ns 부분에 원래 13이 찍혀야 하는 거 아닌가요?! 근데 시간은 1ns delay되어서 156ns로 찍혀있고 출력은 14(1110)으로 나와있는게 왜 그런지 궁금합니다. [3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : 155시점에서 expected_count가 13일 때, if 조건문이 먼저 걸려서 #1 force에 걸려있는 지연 때문에 뒤에 있는 task 호출이 밀렸나? 생각이 들어서 task 호출을 if 조건보다 앞에 작성하고 다시 build를 돌려도 실행 결과는 #1 지연된 14가 출력되었습니다,,

http://boj.kr/43e74e71a1b7491fadc5630ea339fa8b 안녕하세요 교수님, 교수님은 visited 배열의 값을 증가하는 방식으로 도착지점의 visited 값을 출력했는데,위 제 코드와는 좀 다른 것 같아서 순수한 궁금증으로 어떠한 코드가 더 효율적인지, 더 나은 코드인지 궁금합니다!

제로초님 안녕하세요 알려주신 방법으로 스플래시 스크린을 구현중입니다.제가 보여주는 스플래시 스크린은 아래와 같이 background color가 #000000입니다.eas로 ios preview 빌드하고 아이폰으로 테스트해보니까 이와 같이 하얀색 background color와 borderRadius가 적용되지 않은 스플래시 스크린이 0.1초가량 보였다가 제가 설정한 배경 검은색 + borderRadius가 적용된 스플래시 스크린으로 변하는 상황인데, preview 빌드는 아래 app.json의 이 설정이랑 관련 없는게 아닌걸까요ㅠ?[ "expo-splash-screen", { "image": "./src/assets/images/aline-black.png", "imageWidth": 200, "resizeMode": "contain", "backgroundColor": "#ffffff", } ], 확인해보니 npx expo run:ios 로 빌드했을때는 제가 의도한대로 동작하고 preview 빌드에서만 이러는 상황입니다..!!

안녕하세요 강사님. Fast R-CNN 강의를 들으며 이해가 잘 되지 않는 부분이 있어 질문드립니다. 원본 이미지를 800×800으로 입력하고, (1) Selective Search로 생성한 region proposal과 (2) CNN을 통해 얻은 feature map을 합치는 과정을 저는 RoI Projection이라고 이해했습니다. Q1. 그런데 region proposal 결과가 왜 원본 이미지와 달리 500×700 크기로 나오는지 궁금합니다.Q2. 또한 feature map은 원본 이미지 전체(800×800)를 커버하는 반면, region proposal은 앞선 질문처럼 이미지 일부(500×700)만을 다룹니다. 그런데도 RoI Projection을 적용했을 때, region proposal이 feature map 전체에 반영된 것처럼 보이는 그림이 이해되지 않습니다. 강의 자료에는 5x7 혹시 이는 그림의 단순화/오류인지 궁금합니다. Q3. 추가적으로, Fast R-CNN과 Faster R-CNN은 네트워크 학습을 기반으로 하기 때문에 단순히 입력 이미지에 바운딩 박스를 그리는 것 외에도 라벨링 과정이 필요할 것 같습니다. 이러한 라벨들이 어떻게 생성되는지에 대한 추가 강의도 있으면 좋겠습니다. (예: Fast R-CNN은 최종 예측을 위한 라벨, Faster R-CNN은 RPN 단계와 최종 예측을 위한 라벨) 읽어주셔서 감사합니다.