상태관리를 사용하려고 하는데 bloc을 사용하는것까지는 알겠는데 flame이란 sdk를 사용하는데 여기서도 사용이 가능할까요? 지금 봤을때 repository빼고는 사용이 불가할거 같아서요. 데이터 공유하는게 필요한데 bloc은 위젯 상태에만 작동하는건가요? 질문이 애매모호하긴 한데 아직 저도 bloc를 제대로 사용안하고 겉핥기정도로만 봐서요. 궁금해서 적어봤습니다. 이걸써야할지 말아야할지 고민중이라
라이라에서는 GameFeatureAction을 이용하여 AddComponent나 AddInputConfig같은 설정을 완료하는데 이런 것들이 추가되는 시점이 ExpereinceReady가 완료된 시점인가요? 지금 이 강의 에서 만드는 클래스는 BP에서 Ready시점을 파악하기 위해 제작하는 클래스로 이해하면 될까요?
14-15강 관련 질문입니다! 제공해주신 subway_5186 .shp 파일을 열었을 때, 지정된 좌표계가 ESRI: 102082 - KGD 2002_Central_Belt_2010 으로 설정되어 있습니다. 그러면, EPSG 5186 좌표계 말고, ESRI: 102082로 설정을 해야하나요? 아니면 말씀해주신 EPSG 5186 좌표계로 지정하면 될까요?
유튜브 스크립트를 가지고 오지 못합니다. 그리 어려운 과정이 아니기 때문에 잘못 따라 했을 가능성은 없어 보입니다. 그래서 12,13,14 과정의 영상을 보는 것이 무의미 할 것 같습니다. 그런데 15 과정은 또 13 과정의 ngrok 이라는 것을 설치 해야 하나 봅니다.. 참 짜증 나네요.. 혹시..다른 것이 있을까 해서 물어 보니..아래와 같이 답변을 합니다.. 아마도 유튜브 관련된 영상은 들을 수가 없을 것 같은데요..
좌표계가 영상에서는 Korea 2000 / Central Belt 2010 - EPSG 5186인데, 제 QGIS프로그램 상에서는 KGD2022 / Central Belt 2010 - EPSG 5186으로 나타납니다. 뒤에 5186이라는 숫자와 영문 EPSG 글자만 동일하면 되는 게 맞나요? 말씀드린 좌표계는 투영좌표계의 횡축 메르카토르... 분류에 속해있습니다.
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코드팩토리 디스코드에 질문하면 더욱 빠르게 질문을 받아 볼 수 있습니다! [코드팩토리 디스코드] https://bit.ly/3HzRzUM - 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. 다른영상 추가하기 버튼을 누르면 , PlatformException(VideoError, Video player had error androidx.media3.exoplayer.ExoPlaybackException... format_supported=NO_EXCEEDS_CAPABILITIES 이런 오류메시지가 출력됩니다. 다른분이 질문란에 final XFile video; 멤버변수에서 final을 제어하면 된다고 해서 따라해봤는데, 안되더라구요. 아래와같이 initializeController 호출전에 이미 초기화 되어있는지 확인하고 초기화되어있다면 videoPlayerController.dispose(); 를 호출하니 작동을 합니다. 강사님 소스 및 강의를 보면 이런 처리를 하지 않아도 정상 작동하는것같은데, 어떤부분이 문제인지 확인 부탁드립니다. 아래는 제가 수정한 initializeController() 함수 코드입니다. initializeController() async { if (mounted && videoPlayerController.value.isInitialized) { await videoPlayerController.dispose(); } videoPlayerController = VideoPlayerController.file(File(widget.video.path)); try { await videoPlayerController.initialize(); videoPlayerController.addListener(() { setState(() {}); }); setState(() {}); mounted = true; } catch (e) { debugPrint('비디오 초기화 실패 : $e'); } }
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 단축키를 누르다 실수로 어떤키를 잘못누르게 되어서 상단에있는 최근에 열어본 창이 보이지 않게 되었습니다. 예를 들면 StartTestMain.java HelloThread.java 등등 켜져있는창이 보이지 않습니다 기존 설정으로 다시 돌아가고 싶은데 어떻게 해야할까요?
안녕하세요. 이번에 올라온 2유형 문제를 풀어보았는데요. <작성한 코드> import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 pd.set_option('display.max_columns', None) # 전처리 target = train.pop('총구매액') train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함) df = pd.concat([train, test]) df = pd.get_dummies(df) # 다시 분리 train = df.iloc[:len(train)] test = df.iloc[len(train):] print(train.shape, test.shape) # 검증용 데이터 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) # 모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print("RMSE:",root_mean_squared_error(y_val, pred)) # 제출 pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv')) 결측치를 0으로 채우고 train,test 합쳐서 원핫인코딩 후 랜덤포레스트회귀 모델사용 RMSE 평가지표 값이 나왔는데 강사님 수치랑 너무 크게 차이가 나서요. 이렇게 많이 차이 나도 괜찮은건가요? 작을수록 좋은거이긴 하지만 강사님이랑 너무나 다른 값이 나와서 제가 작성한 코드와 화면 출력하여서 틀린부분이 있는지 문의 드립니다.
안녕하세요 Next app router 관련해서 질문드립니다. 현재 사이드프로젝트에서 route handler를 적극활용하고 있는데요. 제가 인프라나 백엔드 관련 지식이 없다보니 좀 헷갈리는게 있습니다. 현재 저희 서비스에서 특정 API는 클라이언트 컴포넌트에서 route handler로 API 호출 -> route handler에서 외부 백엔드 API 호출 이런 형태로 사용되고 있는데요, 이때 실제로 route handler 서버가 아래의 사진 중 어느 형태로 운용되는 것인가요? 즉, Next 프로젝트를 배포했을 때 각 유저마다 route handler 서버가 할당되는 것인가요? 아니면 모든 유저의 요청을 오직 하나의 route handler서버에서 대응하는 것인가요? 아니면 이게 배포 환경에 따라 달라지는것인가요?
실기에서 GridSearchCV써도 되나요? 'n_estimators': [100, 200], 'max_depth' : [5, 10], 'min_samples_split': [2, 5] 만 설정했는데도 돌아가는데 꽤 오래걸리는 것 같아서요 귀찮아서 바로 refit해서 쓰고 있는데 돌려보고 나서 GridSearchCV는 주석처리하고 나온 파라미터만 써서 돌려야 할까요?
# 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") pd.set_option("display.max_columns", None) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) train = train.drop("회원ID", axis = 1) test = test.drop("회원ID", axis = 1) target = train.pop("총구매액") #print(train.describe(include = 'O')) #print(test.describe(include = 'O')) total = pd.concat([train,test]) nums = total.select _dtypes(exclude = 'object').columns cols = total.select _dtypes(include = 'object').columns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mx = MinMaxScaler() total[nums] = mx.fit _transform(total[nums]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() total[col] = le.fit _transform(total[col]) train = total.iloc[:3500] test = total.iloc[3500:] 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 = 2022) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state = 2022, max_depth = 10,n_estimators = 800) model.fit (x_tr,y_tr) pred = model.predict(x_val) #81957423.82110961 pred = model.predict(test) re = pd.DataFrame({"pred":pred}) re.to _csv("result.csv",index=False) v = pd.read _csv("result.csv") print(v.shape) 강사님 안녕하세요 짧은 지식으로 2유형을 혼자 풀어보고 나서 강의를 들었는데 라벨 인코딩은 set 을 활용해서 train 안에 test 데이터가 다 있다면 따로 합치지 않아도 된다는걸 이제야 알았습니다! 혹시 저처럼 합쳐서 라벨인코딩을 진행하게되면 모델 성능에 큰 영향을 미칠까요? 그리고 합치게 된다면 그냥 원핫 인코딩으로 일관되게 쓰면 되는지도 궁금합니다
안녕하세요! concat에 대한 질문글을 달았다가, 대댓글은 알림이 가지 않는거 같아서 추가질문 드립니다 :) 질문: 어차피 train,test 두개 줘도 train에서 타겟값 분리하고 train, test 컬럼수 일치시키고 진행하니까 굳이 합칠 필요는 없을거 같은데 이해한게 맞을까용? 주로 concat을 이용할때는 train-test 컬럼을 다르게 가지고 있을때 전처리를 위해 이용하겠네요..! 답변: 넵 분리되어 있다는 것을 인지하고 있다면 하지 않아도 됩니다.다만 y_train에는 타겟값 뿐만 아니라 ID를 포함하고 있어 이 부분은 주의하셔야 해요! SalePrice 컬럼을 선택해야 해서 기존과 코드가 약간씩 달라질 수 있어요! >> y_train에 id/price(타겟) 컬럼이 있다고 치면, 원래 타겟값만 별도로 저장하고 x_train/test만 사용했는데용...x_train id값과 y_train id값을 일치시켜서 합쳐야된다는 말씀이실까요? 아니면 분리할때 id값도 같이 저장안되게끔 주의하라는 말씀이실까요?!