크롤링 웹기본 - 크롤링을 위한 지식: 웹구조와 HTML 이해하기3 3분 40초   코드는 이렇게 썻는데 이미지는 엑박만 뜹니다 ㅠ   그리고 다른 강의 수업자료(아래) 주피터노트북으로  열때도 이미지가 엑박으로 보이던 부분이있었습니다. 연관이 있을거 같은데 이미지를 이미지로 못받는거같은데 해결방법이 있을까요?

계속 에러라 뜨는데 뭐가 잘못된 건가요?

안녕하세요. 귀중한 조언 감사드립니다.   파이썬 이제 막 기초를 끝낸 파이썬 초보입니다.   책과 강의로 파이썬 기초서적을 3회독 점도 하였고,   별도로, pandas, numpy, matplotlib, 셀레니움 라이브러리를 공부했습니다.     (질문) 저는 전문 프로그래머나 개발자는 아니고, 별도의 사업과 투자를 하는 사람입니다.   제 사업이나 주식, 부동산 자료분석에 활용하고자 파이썬이라는 도구를 활용하려는 것입니다.     ● 주로, 방대한 인터넷 세계에서 제가 원하는 자료만을 크롤링해 올수 있는 방법으로 활용   ● 그 크롤링한 자료들을   a. 제가 지정한 폴더에 한번에 다운로드 받거나 (예컨대, 이미지 파일들을 폴더에 대량으로 다운받거나)   b. 제가 원하는 크롤링한 내용들(글자 내용 등)을 엑셀에다가 일목요연하게 정리되게 출력해주는 식으로 활용도 해 나가고.. (예컨대, 네이버 연관검색어를 쫙 모아서 엑셀에다가 정리해준다던지)   ● 그렇게 크롤링되어 엑셀로 재정리된 그 자료를 데이터 분석도 하고, 그래프도 만들고, 통계도 만들고   아울러 ● 업무 자동화도 만들어나가는 식으로     파이썬을 활용해나갈 것을 염두에 두고 있습니다. =================================== 결국, 크롤링, 엑셀연동, 데이터분석, 업무자동화용으로 파이썬을 활용하고자 합니다.   ■ 파이썬 기초에 + 판다스, 셀레니움, 넘파이, matplotlib를 공부한 상태인데 크롤링, 엑셀연동, 데이터분석, 업무자동화용으로 파이썬을 활용하려면   여기에, 어떤어떤 라이브러리(모듈)을 추가로 공부해나가야 하는지, 여기에 자주 사용하는 라이브러리(모듈)은 무엇무엇이 있는지 질문드립니다.     귀중한 답변 정말 감사드립니다.   오늘도 좋은 하루 되세요 ^^

import sys sys.stdin = open('2_9.txt', 'rt') def findDupValue(value): n_counter = {} for n in value: if n not in n_counter : n_counter[n] = 1 else : n_counter[n] += 1 if n_counter[n] == 2: return n N = int(input()) dice = [] cnt_dice = [] prize = [] for i in range(N): dice.append(list(map(int, input().split()))) cnt_dice.append(len(set(dice[i]))) for value, cnt in zip(dice, cnt_dice): if cnt == 1 : prize.append(10000 + (value[0]) * 1000) elif cnt == 2 : prize.append(1000 + (findDupValue(value)) * 100) else : prize.append(max(value) * 100) print(max(prize))   for문을 2개 쓴게 걸리는데 이런 코드는 어떤가요? 입력받을 때 주사위 값을 묶어서 배열로 저장하는 dice 리스트와 set으로 받아서 길이를 저장하는 cnt_dice 리스트를 사용했고 cnt 리스트가 2이면 findDupValue 함수에서 dictionary를 사용해서 다시 카운팅해 중복되는 숫자를 찾아 계산하는 코드입니다.

dis[6][6]에 도달할 수 있는 경우가 한가지가 아니라 여러갈래에서 도착 지점으로 갈 수 있는데 마지막으로 dis[6][6]에 들어간 값이 어떻게 최단 경로인건지 궁금합니다.

강사님 안녕하세요~ 서버가 잘 죽는데~ 실제로 장고를 배포하고 서비스를 24시간 7일 운영하려면 서버가 안전성이 있어야 하는데~   혹시 코드를 안전하게 구현을 못해서 강습보며 따라할때 잘 죽는건가요? 아니면 장고 프래임워크로 짠 서버가 원래 잘 죽는건가요?   스프링보다 장고가 훨씬 시장이 작은데 강습보며 연습하다 서버가 잘 주는걸 보고 장고 웹 프레임워크가 성능이 안좋아서 장고 쓰는 회사가 스프링에 비해 적은건가? 라는 스스로 걱정이 있어서 질문드립니다~

안녕하세요 ~ 덕분에 장고강의 재밌게 듣고있습니다.   밑에서 질문에 대한 답글중에 강의를 준비중에 있으시다고 하셨던것같은데   django의 다른강의를 준비중이신가요? 그렇다면 언제쯤 나오나요?

안녕하세요. 강의 잘보고 있습니다. request 모듈을 사용할때 session 을 열어 두고 사용하셨는데 세션을 연결하지 않고 사용할때와 세션을 연결하고 사용할때 차이점을 알수 있을까요 ?

교수님 안녕하세요 . 개정되고 나서 다시 정주행 하고 있고 있습니다. 좋은 강의 감사드리고 교수님 강의들 머신러닝과 오라클 강의 또한 아주 잘 듣고 있습니다.   교수님 Yolo v3 Custom Dataset으로 학습 후 아래와 같이 텐소보드를 통한 결과 같은데 이 부분을 어떻게 해석을 하고 보완을 해야할 지 강좌 내용에는 아래와 같은 Train 에 대한 학습 Result 를 하는 내용을 아직 제가 찾지 못해서 데이터를 분석하고 이해하는 법을 알고자 이렇게 두루뭉실하게라도 여쭙니다.   감사합니다.      

안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다.  마라톤 데이터 가공 2 강의를 듣던 중 Step 5단계에서 오류가 발생합니다. 사용하고 있는 파이썬 버전은 3.8.12이고 pandas 버전은 1.3.4입니다.    강의 내용대로 순차적으로 실습 진행 중 Step 5단계에서 오류가 발생하여 Step 5단계의 다른 내용을 모두 주석 후에    marathon_2015_2017['5K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['5K'])   이 코드만 실행해 보았는데요 그럼에도 오류가 발생합니다. 혹시나 해서 csv파일을 열어 보았는데 시간데이터 중 '-' 로 표시된 부분이 종종 있었습니다. 제 생각에는 '-'라는 문자가 있으니 null도 아니고 시간데이터도 아니다 보니 문제가 발생하는 것 같은 예감입니다.    아래에 오류 내용을 그대로 첨부하겠습니다.  도움 주시면 감사하겠습니다. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64() /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string() ValueError: symbols w/o a number During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback (most recent call last) /var/folders/zl/7hy5k6z55zz2b286tv4bbk740000gn/T/ipykernel_48790/1493613945.py in <module> 6 7 # Convert using pandas to_timedelta method ----> 8 marathon_2015_2017['5K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['5K']) 9 # marathon_2015_2017['10K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['10K']) 10 # marathon_2015_2017['15K'] = pd.to_timedelta(marathon_2015_2017['15K']) /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/tools/timedeltas.py in to_timedelta(arg, unit, errors) 122 return arg 123 elif isinstance(arg, ABCSeries): --> 124 values = _convert_listlike(arg._values, unit=unit, errors=errors) 125 return arg._constructor(values, index=arg.index, name=arg.name) 126 elif isinstance(arg, ABCIndex): /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/tools/timedeltas.py in _convert_listlike(arg, unit, errors, name) 171 172 try: --> 173 td64arr = sequence_to_td64ns(arg, unit=unit, errors=errors, copy=False)[0] 174 except ValueError: 175 if errors == "ignore": /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/arrays/timedeltas.py in sequence_to_td64ns(data, copy, unit, errors) 989 if is_object_dtype(data.dtype) or is_string_dtype(data.dtype): 990 # no need to make a copy, need to convert if string-dtyped --> 991 data = objects_to_td64ns(data, unit=unit, errors=errors) 992 copy = False 993 /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/arrays/timedeltas.py in objects_to_td64ns(data, unit, errors) 1098 values = np.array(data, dtype=np.object_, copy=False) 1099 -> 1100 result = array_to_timedelta64(values, unit=unit, errors=errors) 1101 return result.view("timedelta64[ns]") 1102 /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64() /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.array_to_timedelta64() /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.convert_to_timedelta64() /opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/DV/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timedeltas.pyx in pandas._libs.tslibs.timedeltas.parse_timedelta_string() ValueError: symbols w/o a number

선생님 수업 잘 듣고 있습니다. 감사합니다. 59번째줄 그 행 번호까지 탐색한다고 하셨으니, for y in range(23, height-1, -1): 아닌가 여쭤봅니다.  

여기서 _가 외계속 나오는지 정말 모르겠습ㄴ니다. break도 해주었는데 for char in word 에서 secret가 한번씩들어가서 _가 6개가 나와야하는데 궁금합니다. 답답하고여!

안녕하세요 딥러닝을 구글colab을 이용하여 공부중인데 현재 이미지 학습 부분을 공부하고 있습니다. 하지만 결제를 하여도 런타임이 24시간이 한계라 훈련이 자꾸 중단되어 epoch를 전부 학습하지 못하고 있습니다! 그래서 1epoch마다 checkpoint를 저장하는 방법을 사용하여 훈련을 하고 있고, 현재 잘 저장이 되고 있습니다. 하지만 저는 항상 3/10 epoch에서 24시간이 지나 훈련이 중단 되는데 그러면 이때 3 까지 저장된 checkpoint를 불러와서 다시 4epoch부터 재 학습을 시킬수 있는방법이  궁금합니다! 검색을 해 보았지만 전부 학습이 완료된 데이터를 불러오는 예제 밖에 없어서 질문 남깁니다! 제가 사용한 코드는 아래와 같습니다.  from fastai.imports import * from tensorflow.keras import datasets, layers, models, losses, Model from tensorflow import keras import tensorflow as tf from keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Add,MaxPooling2D,Conv2D,Flatten,BatchNormalization from keras.models import Sequential from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import layers import seaborn as sns from keras.preprocessing import image import numpy as np import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') data_path = '/content/drive/MyDrive/train_val_data' train_dir = os.path.join(data_path,'train') val_dir = os.path.join(data_path,'test') classes = os.listdir(train_dir) train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, zoom_range = 0.2, vertical_flip=True, rescale = 1. / 255, fill_mode='nearest') val_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale = 1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights = 'imagenet', include_top = False, input_shape = (224,224,3)) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = layers.Flatten()(base_model.output) x = layers.Dense(720, activation='relu')(x) predictions = layers.Dense(360, activation = 'softmax')(x) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) checkpoint_path = "/content/drive/MyDrive/training_resnet50/resnet50_cp.ckpt" checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path) # 체크포인트 콜백 만들기 cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1) head_model = Model(inputs = base_model.input, outputs = predictions) head_model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = head_model.fit(train_generator, validation_data=val_generator, batch_size=32, epochs=100, callbacks = [cp_callback])    

ImportError: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/mmcv/_ext.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN2at5sliceERKNS_6TensorElN3c108optionalIlEES5_l 런타임 다시 시작 후 실행해도 위와 같은 오류가 나옵니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   영상 강의 보니까 명령프롬프트로 가서 코드 실행하시던데 굳이 그렇게 하시는 이유가있나요 그냥 vscode에서 디버깅시작 F5눌러서 실행하면 안되는 걸까요 궁금하네요.

안녕하십니까!   먼저 좋은 강의를 해 주셔서 감사드립니다. 질문 드리겠습니다.   1. Mask RCNN 학습을 위해 config파일을 불러오고 파라미터를 설정을 합니다. 그리고 inference를 하기 이해 위에서 설정 된 config를 사용을 합니다.   만약. 학습과 inference를 각각 한다면(inference를 이한 주피터 노트북을 따로 생성) inference를 하기 위해 학습때와 동일하게 config를 파일을 불러오고 파라미터를 설정하고 사용을 해야 되나요? 예를 들어 학습시에 config를 파일을 불러오고 파라미터를 설정한 config를 파일로 저장하고 inference시에 그 파일을 불러와서 사용을 할 수도 있나요?   2. Mask RCNN 학습 시에 train과 validation dataset을 구성합니다. validation으로 검증을 하면서 학습을 하고 모델을 생성합니다. 생성된 모델을 평가하기 위해서는 Test 데이터셋으로 평가하는 방법이 궁급합니다.   부탁드립니다.

안녕하세요 강사님. 15:50부터 시작하는 '올바른 USER 모델 지정방법'설명이 제대로 이해가 가지 않습니다.제가 아래와 같이 이해한게 맞는 내용인가요?   장고에서는 기본적으로 auth에서 User모델을 제공해준다. 그러나 개별 앱에서 User모델을 만들었을 때 Model.py에서 제대로 인식하지 못하므로 settings.py에서 'AUTH_USER_MODEL = 'instagram.User' 를 작성해주고, Models.py에서도 author = models.ForeginKey(settings.AUTH_USER_MODEL, on_delete=models.CASCADE)로 작성해줘야 한다.   이렇게 이해했는데 제가 이해한 부분이 맞을까요? 맞다면 개별 앱에서 user모델을 작성하게 되는 이유는 무엇인가요? 간단한 예제로 설명해주시면 이해가 갈 것 같습니다!

안녕하세요!   이전에 nest.js 강의를 듣고, 너무나 큰 만족감과 함께 많은 도움을 얻었던 기억이 있어서 fast api 강의도 출시하자마자 구입하여 공부중인 회원입니다!   이번 질문을 통해 문의드리고자 하는 내용은 uvicorn의 reload 설정 문제입니다. 현재 클라이언트로부터 파일(.zip)을 업로드 받아서, 압축 해제 후 subproccess로 실행시키는 API를 만들어서 연습해보고 있습니다. 참고로 압축 결과물은 파이썬 파일(.py) 입니다.   그런데, 압축해제 할 때마다 uvicorn이 변화를 감지하여 서버를 재실행시킵니다.   물론 reload 기능을 OFF하면, 문제가 없습니다.   하지만 uvicorn.run 옵션 중에 reload_excludes가 있어서 사용해보려고 했으나 원하는대로 동작하지 않네요 ㅠㅠ (참고: Settings - Uvicorn)   프로젝트 루트 경로에 있는 server.py 파일은 아래와 같이 작성하였고, 파일 업로드를 받아 압축해제하는 경로는 다음과 같습니다. {{project root}}/app/files import uvicorn if __name__ == "__main__": uvicorn.run( "app.main:app", host="localhost", port=8000, reload=True, reload_excludes=["app/files/"], )     위와 같이 설정하여도 uvicorn은 app/files 경로내의 변화를 감지합니다..ㅠ_ㅜ   uvicorn의 reload 제외 설정을 어떻게 해야할까요! 답변 부탁드리겠습니다..!

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   파이썬과 아톰 모두 깔아서 처음 코드 작성했는데, autocomplete-python과 스크립트 플러그인도 모두 작성했거든요, 뭐가 문제일까요?ㅠㅠㅠ

안녕하세요 강의를 잘 보고 있는 수강생입니다.   import pickle for i in range(1,51):     with open("{0}주차.txt", "w", encoding="utf8".format(i)) as report:     report.write("- {0} 주차 주간보고 -\n부서 : \n이름 : \n업무 요약: ".format(i))     퀴즈에서 with 문에 format를 사용해서 했는데 안되던데 그 이유가 with문은 str 형태라서 사용을 못하는건가요?   만약에 with 문에 전체가 str 형태라면 format 사용 가능한가요?   답변 부탁드리겠습니다. 강의 너무 잘 듣고 있습니다!