4분05초쯤에,(ㄱ)에는 -> 이게 이해가 가는데(ㄴ)에도 -> 이거인가요?d2가 포인터라서 -> 이렇게 접근하는건 알겠습니다근데 *d2는 포인터에들어있는 값에서 접근하는거라서 저는 . 이라고 생각했는데 -> 이게 들어가는게 잘 이해가지 않습니다.

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상기 문제 중 println 두번째 st.b는 정적변수이자 인스턴스 변수로 0이 아닌지요 st.a 가 인스턴스 변수로 20인 것을 보면 st.b 또한 인스턴스 변수로 0이 되는 것이 아닌지 궁금합니다.

8번강의는 문제풀이가 아니라 문제를 풀어라고 숙제내는것 같습니다.풀이의 느낌이 하나도 안나고 강의만 봐서는 왜 정답인지 너무 알기 힘드네요 

교재는 어디서받을수있나요? 이론말고 전체교재 

감사합니다.!!!열심히 따라가며 공부하고 있는데,,아직은 파이썬 자체의 문법도 잘 모르고 있어서열심히 검색하며 공부하고 있습니다. ㅠㅠ필수보직기간 내 전보 사전승인통보서 자동화 프로젝트필수보직기간 내 전보 사전승인통보서 자동화 프로젝트그 중에서<필수보직기간 내 전보 사전승인통보서 자동화 프로젝트>for 행인덱스, 행데이터 in enumerate(엑셀데이터): 사전전보승인일, 직급, 전보대상자, 전보일, 기존부서, 전보부서, 근무시작일, 근무종료일, 근무기간, 전보유형 = 행데이터요 부분이 이해가 안갑니다...사전전보승인일, 직급, 전보대상자, 전보일, 기존부서, 전보부서, 근무시작일, 근무종료일, 근무기간, 전보유형 = 행데이터이 과정이 어떤 과정을 처리하는건가요?a,b,c,d = e 구조인데 이것이 무엇을 의미하는지 모르겠습니다. 인덱스(??)를 붙이는건가여?

SS proposal 영역과 GT가 많이 겹칠 수록 그 이미지가 잘 탐지되었다는 것은 알겠습니다. 다만 하나의 예시로 SS proposal은 'TV'를 예측하고 GT의 경우에는 '사람'을 예측했다면 그것은 잘못된거라 생각하는데 GT에는 label 명이 명시가 되어있지만 SS proposal의 경우에는 그런 부분이 어떻게 설정되는가요? - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

수업내용을 그대로 따라하면서 진행하였습니다근데 del 호출후 결과가 2가 아닌 3으로 출력이 되는데요마지막에print(car2.car_count) 를 호출하면Traceback (most recent call last): File "/Users/janghyungju/Study/python/test.py", line 167, in <module> print(car2.car_count) ^^^^NameError: name 'car2' is not defined. Did you mean: 'car1'?라는 에러가 발생하는거 봐서는 해당 인스턴스가 삭제된것으로 보입니다근데 3이 출력되는 이유가 궁금합니다.

제한 사항에 nums[i] >=1 인데 제시해주신 예시에서는 nums의 원소로 -를 가진 숫자가 있는데, 예시의 오류인가요?

안녕하세요. 덕분에 fastapi를 쉽게 배우는 중입니다. ㅎㅎ다름아니라 깃허브 레포 생성해서 올리고 싶은데요. fastapi 개발환경이 익숙치 않아서 문제를 겪고 있습니다. (예를들면 git status하니깐 pip로 설치한 라이브러리가 모두 뜬다던지.. 등등입니다. )혹시 간단하게나마로 여기에 깃허브에 올리는 순서를 적어주실수 있으신가요??예를들어)1.어디 폴더위치에 들어간다.2.여기서 무엇을 한다. 리모트 등등3.git push origin feature한다.

안녕하세요. 강사님. yolov5(yolov8) val.py 결과 저장 질문드립니다.아래와 같이 val.py 를 수행한 결과를 엑셀에 저장하려면 어떻게 해야 하나요? results = model.val()로 val을 수행하고, print(results.class_result(class_index))로 클래스의 precision, recall, map50, map50-95값을 확인할 수 있었습니다.하지만 Images, Instances 값은 어디서 가져와야 하는지를 모르겠습니다...그리고, conf_matrix = results.confusion_matrix.matrix로 cm을 가져왔는데, yolo val 에서 제공하는 box precision, box recall 값과cm 을 통해 계산한 precision, recall 값에 차이가 있는데, 왜 그런지 모르겠습니다.yolo 문서 상으로는 box precision, recall은 IoU 만 중요시하고, class의 정답 유무는 중요시하지 않다고 하는데,보고서나 발표자료에는 yolo의 box precision, reall을 평가지표로 삼아야 하는지, 계산한 precision recall 값을 지표로 삼아야하는지 모르겠습니다.답변 부탁드립니다. 감사합니다.