강의에서 SkillSystem의 Unregister함수를 보면 Destroy(skill);을 통해 Skill 객체를 지우는데 이때 메모리 누수가 발생하지 않는지 궁금합니다. 예를 들어 Skill은 SetUpStateMachine() 메소드에서 StateMachine.onStateChanged 이벤트에 익명메소드로 구독을 하는데 StateMachine.onStateChanged += (_, newState, prevState, layer) => onStateChanged?.Invoke(this, newState, prevState, layer); 구독을 해제하는 부분은 따로 찾지 못해서 이런 경우 메모리 누수가 없이 이벤트도 Skill 객체와 함께 정상적으로 삭제가 되는지 궁금합니다. 아직 메모리 관리에 대한 지식이 부족해 이러한 경우 메모리 누수가 발생하는지 아닌지를 어떻게 찾아봐야 할지 모르겠어서 강사님에게 질문드립니다.
정처기 실기 준비한다고 빅분기 실기 준비가 늦었는데요.... 인강 결제하고 공부한지 3일차인데, 작업형1 모의문제를 푸는데 멘탈이 탈탈 털려버렸어요 ㅜㅜ... 나름 열심히한다고 온갖 함수부터 달달 외우고는 있는데 응용이 전혀 되질 않아서 모의문제를 혼자 힘으로 1도 못풀었어요.. 계속 gpt로 코드 해석보면서 보고있는데, 이대로 계속 진도를 나가는게 맞는지 모르겠네요... 계속 지웠다 썼다 반복하고는 있는데, 단순히 답을 외우게 되는 것 같아서 나중에 응용이 될까 모르겠네요.. 이해가 안 가더라도 계속 진도를 나가고 회독을 하는게 맞는 건가요 ?
강의에서 구현되는 스킬의 방식을 만약 멀티플레이로 구현해야 한다면 어떤 부분들을 수정해야 해야 좋을지 생각하시는지 궁금합니다. 제가 생각해본 방식은 skill의 Statemachine흐름에서 targetSearcher의 Target SelectAction을 분리하여 이 부분만 클라이언트에서 실행한 뒤 서버는 클라이언트로 부터 Target SelectAction의 결과만 받아 그 이후의 Target Search Action부터의 흐름만 구현하는 방식인데 자꾸 막히는 부분이 있어 강사님의 생각이 궁금합니다.
https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 잘 배우고 있습니다. 문제 2. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 그리고 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제2를 대하고 순간 다음과 같은 고민을 했었습니다. 1번을 수행하여 'f1'컬럼의 결측치 행을 삭제한 후 2번을 하려니 'f3'컬럼의 결측치 갯수가 18개만 남더군요. 그럼 18개는 최초 데이터 100개의 20% 미만일까? 그렇지 않다. 'f1'컬럼 결측치를 제거한 후 데이터 갯수 69개의 20%~30%(14~20)에 해당한다. 그렇다면 'f3'컬럼의 최빈 값은 'f1'컬럼의 결측치를 제거하기 전의 값을 사용해야할까 아니면 결측치 제거 후의 값을 사용해야 할까? 결과적으로는 어떤 방식으로 하던 답은 56으로 일치했지만 주어진 데이터에 따라 다른 값이 나올 수도 있을 것 같습니다. 혼돈을 없애기 위해 문제 2의 문항 순서를 바꾸면 어떨까요? 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!
현재 게임개발자 준비한지 7개월정도된 학생입니다. 국비학원 수료 후 유니티수업결제 후 듣고있는데 고민이 생겨 질문드립니다. 수업은 잘따라가고 실습도 문제없이 진행하고있습니다. 국비 과정에서 들었던 언리얼엔진과 c++와 다른 C#문법에서 오는 어려움과 현재 UI쪽 수업듣고있는데 인터페이스 구축하시고 오브젝트들 주고받는 과정이 코드로 구현되는 부분이 따라치곤 있지만 추후에 제가 혼자서 가능할지 모르겠습니다. 간단한 키입력을 통해 포지션을 옮기고, 컴포넌트를 등록시켜서 출력되는건 이해가가지만 매니저 구축부분에서 어려움이 많은데 괜찮을까요? 아니면 이부분에 대해서 공부하는 방법이 따로있을까요..
이전에 뒤끝서버나 포톤으로 온라인 게임을 간단하게 구현해봤는데요. 서버 공부를 하려고 강의를 들으니 고민이 됩니다. 뒤끝서버나 포톤을 활용해서 개발하는 것을 선택할지 공부를 해서 나만의 서버를 만드는 것을 계속 해 나가야 할 지 각자의 장단점과 현실적인 조언 부탁드립니다.
현재 강의에서 float 자료형으로 스탯을 만들고 있는것을 보았습니다. 고민을 하다보니 Value가 float, int, int64로 쓰고 싶은 경우가 생겨서 IStat이라는 인터페이스를 만들어서 통합관리를 하는 구조로 바꿨습니다. 그로인해 코드가 조금 지저분해진거 같아서 고민이 됩니다. IO 관련해서도 유동적으로 쓸 수 있을지도 조금 고민이 됩니다. 강사님은 이런 고민에 대해 어떻게 대처해야할지 알려주시면 감사하겠습니다. 이상입니다
수업 내용 자체가 아니라 고민있어요 카테고리에 질문드립니다. 만약 여러 나라에 게임 출시를 고려할 경우, identifiedbject로 생성한 스크립터블 오브젝트 객체의 DisplayName이나 Description와 같은 필드의 경우 여러 언어 별로 데이터가 필요할텐데, 강사님께서는 어떤 식으로 처리하실지 궁금합니다.
안녕하세요 강사님 올해 말 실기 시험 목표로 강의를 수강 중인 학생입니다. 강의 수강 중 문득 걱정이 되는게 있어서 문의 드립니다. 맥북 단축키 같은것도 알려주시고 당장 수강하는데는 별 문제없다고 생각하는데, 시험장에 맥북을 들고 갈 순 없는 노릇이니.. 혹시 맥북으로 공부해 갔을때 발생할 수 있는 문제와 그에 대처방법이 혹시 있을까요?
안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
