생성자에거 왜 name 앞에 this. 이 안붙나요?어떤건 붙고 안붙고 기준이 있나요?

재귀함수에서 결과값이 15로 나온 것은 이해를 하였습니다. 단순 노가다식으로 접근하면 크게 어렵지 않을 것 같아요. 근데 입력값이 5가 되는 것이 이해가 되지 않습니다.초기식에 5를 입력하고 계속 재귀함수로 n값이 낮아지면서 결국엔 n이 0값이 되는데 입력값은 그렇다면 0으로 바뀌는 것이 아닌가요? 

토근 발급하는 과정에서 해당 오류로 다음 진도를 못나가고 있습니다..ㅜㅜ이전 서울시 공공데이터 실습하는 과정에서 requests 정상 import 및 문제없이 작동하였는데, 이번 실습에선 module 'requests' has no attribute 'post' 오류가 발생하네요.- 오류를 해결하기 위해 requests.py 파일이 있는지 확인- requests 정상 import 확인- requests reinstall진행하였으나 문제 해결이 되지 않았습니다..혹시 놓친 부분이 있는지 도와주세요. 감사합니다!import requests client_id = '' redirect_url = 'https://example.com/oauth' authorize_code = '' token_url = 'https://kauth.kakao.com/oauth/token' data = { 'grant_type': 'authorization_code', 'client_id': client_id, 'redirect_url': redirect_url, 'code': authorize_code } response = requests.post(token_url, data=data) tokens = response.json() print(tokens) 추가로 아래 AI 답변 관련하여 확인 해보았습니다. 그럼에도 놓친 사항이 있을 수 있으니 함께 확인하여 답변해주시면 감사하겠습니다!

open ai api키 사용하는거 무료인가요?주시기 바랍니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요라이브러리 및 데이터불러오기 20분지점 주어진 데이터 분리하기 train=pd.read_csv("train.csv")test=pd.read_csv("test.csv") 가 주어졌습니다. 이게 어느 단계에서의 작업이며, 데이터를 왜 분리하는지, 어떤 데이터를 분리하는지에 대해 전반적인 설명이 없어서 지금의 학습과정을 이해할 수 없습니다.train과 test가 주어졌다면 타겟레이블을 생성하는 과정이 아닐까 추측해 봤지만,여기서는 income을 삭제했는데 왜 삭제했는지이해가 안 갑니다. 설명을 바랍니다.  

from copy import deepcopy def init_sort_checker(checkers): tmp_list = [] sorted_sum_list = [] for idx, chk in enumerate(checkers): for i, tgt in enumerate(checkers): if idx == i: #본인으로 가는 값은 제외 continue x_val = abs(chk[0] - tgt[0]) y_val = abs(chk[1] - tgt[1]) # price, [src, tgt] 순 정렬 tmp_list.append([x_val + y_val, [idx, i]]) tmp_list.sort(key=lambda x: x[0]) # price 값 적은 순서대로 정렬 sorted_sum_list.append(deepcopy(tmp_list)) tmp_list = [] return sorted_sum_list def sort_sum_target(sorted_sum_list, k): lowest_price = 1000000*k target_idx = -1 for idx, line in enumerate(sorted_sum_list): cnt = 0 line_price = 0 for price in line: if cnt >= k-1: break line_price = line_price + price[0] cnt += 1 if line_price < lowest_price: lowest_price = line_price target_idx = idx return target_idx def k_tgt_process(k, sorted_tgt, sorted_sum_list): tgt_line = sorted_sum_list[sorted_tgt] tgt_loc = [] for i in range(k-1): tgt_loc.append(tgt_line[i][1]) return tgt_loc def k_sorting_process(tgt_loc, checkers): tgt_list = [] for tgt in tgt_loc: tgt_list.append(tgt[0]) tgt_list.append(tgt[1]) tgt_list = list(set(tgt_list)) x_list = [] y_list = [] tgt_checkers = [] for tgt in tgt_list: x_list.append(checkers[tgt][0]) y_list.append(checkers[tgt][1]) tgt_checkers.append(checkers[tgt]) x_list.sort() y_list.sort() if len(x_list)%2 == 0: #짝수 x_chk_point = [int(len(x_list)/2-1),int(len(x_list)/2)] else: # 홀수 x_chk_point = [int(len(x_list)/2)] if len(y_list)%2 == 0: #짝수 y_chk_point = [int(len(y_list)/2-1),int(len(y_list)/2)] else: # 홀수 y_chk_point = [int(len(y_list)/2)] #모아볼 위치의 case 집합 chk_point_list = [] for x_chk in x_chk_point: for y_chk in y_chk_point: chk_point_list.append([x_chk,y_chk]) # 각 checker 위치에서 좌표로 이동하는데 드는 값 계산 ttl_price_list = [] for chk in chk_point_list: x_tgt = chk[0] y_tgt = chk[1] price_list = [] for checker in tgt_checkers: x = checker[0] y = checker[1] if x_list[x_tgt] > x: x_price = x_list[x_tgt] - x else: x_price = x - x_list[x_tgt] if y_list[y_tgt] > y: y_price = y_list[y_tgt] - y else: y_price = y - y_list[y_tgt] price = x_price + y_price price_list.append(price) price_list.sort() ttl_price_list.append(price_list) return ttl_price_list def TestCases(N): checkers = [list(map(int,input().split())) for _ in range(N)] sorted_sum_list = init_sort_checker(checkers) output_str = '0' for k in range(2, N+1): min_price = 2000000 sorted_tgt = sort_sum_target(sorted_sum_list, k) tgt_loc = k_tgt_process(k, sorted_tgt, sorted_sum_list) ttl_price_list = k_sorting_process(tgt_loc, checkers) for n_list in ttl_price_list: tmp = 0 for idx in range(k): tmp = tmp + n_list[idx] if tmp < min_price: min_price = tmp output_str = output_str + ' ' + str(min_price) tmp_str = list(map(int,output_str.split())) # print(output_str) print(*tmp_str) N = int(input()) TestCases(N) 다음과 같이 코드 작성해봤는데, sample input에 대한 답은 다 도출되지만문제 제출하면 답이 틀리다 나오네요..반례나 코드상의 오류를 도와주실 수 있을까요? [사용해본 input/output]4 1 1 2 1 4 1 13 1 0 1 3 14 4 13 13 16 14 15 18 15 30 0 4 8 24 5 3 2 6 9 3 16 14 6 17 14 0 10 17 31 47 5 3 2 6 9 6 13 13 6 17 14 0 4 14 24 40 4 15 14 15 16 14 15 16 15 0 2 3 4 2 4 7 4 7 0 0 4 1 101 2 101 200 101 201 101 0 1 199 398

안녕하세요.강의와 관련 없는 질문 죄송합니다.하지만 너무 불편한데다가 도저히 해결 방법을 찾을 수 없어서 여쭤봅니다. 주피터 노트북에서 화면을 밑으로 내리는데 위 영상과 같이 자꾸 위로 튀는(?) 현상이 나타납니다.스크롤바로 화면을 내려도 같은 현상입니다. 캐시삭제, 재부팅 등 챗gpt가 알려준 조치를 했지만 개선되지 않아 여쭙니다..

문자길이값에 Hello, world! 13이라하셨는데 0부터 세는게 아니고 1부터 세는 건가요? 값구할때 0부터 시작이라고 한것같은데 문자길이에선 다른가요? 

1. 현재 학습 진도몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 5-4. 카카오 신입 개발자 블라인드 채용 1차 코딩테스트 - 2어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요?여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분어느 부분에서 막히셨나요? W = "))()(" 케이스에 대해서, u와 v로 나누어야 하는데 u는 더이상 나눌 수 없는 균형잡힌 괄호 문자열이어야 된다고 했습니다, 하지만 해설로 제공해주신 풀이로 풀 때에는 W = "))()(" 가 애초에 균형잡힌 괄호 문자열이 아니기 때문에 u도 균형잡힌 괄호 문자열이 되지 않는다고 이해했습니다. (W의 문자열 길이가 홀수인 경우에는 )와 (가 모두 짝수 개수만큼 있을 수 없다고 생각했습니다.) 해당 문제의 원 링크에서 제공해주신 코드를 제출했을 땐 정답이 나오는데, 문제 설명 중에서 어떤 조건을 보고 W가 균형잡힌 문자열이 아닐 수도 있다는 것을 알수 있으며, u가 무조건 균형잡힌 문자열이 아니어도 된다는 것을 알 수 있는건가요?코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요?어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 제가 짠 코드와 제공해주신 해설 코드 중 차이점이 W를 u와 v로 나누는 부분에 있음을 알게되었고, 제 코드는 W가 무조건 균형잡힌 괄호 문자열인 경우에 대해서만 풀리게 되어있습니다. 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요?from collections import deque def is_this_correct_parentheses(string): N = len(string) left_parentheses_num = 0 for s in string: if s == "(": left_parentheses_num += 1 if left_parentheses_num == N-left_parentheses_num: return 1 else: return 0 def is_this_balanced_parentheses(string): stack = [] stack.append(string[0]) string = string[1:] for s in string: tmp = s if len(stack) != 0 and stack[-1] == "(" and tmp == ")": stack.pop() else: stack.append(tmp) if len(stack) == 0: return 1 else: return 0 def u_string_processing(u): u = u[1:-1] tmp_u = "" for i in range(len(u)): if u[i] == "(": tmp_u += ")" else: tmp_u += "(" return tmp_u def get_correct_parentheses(balanced_parentheses_string): W = balanced_parentheses_string if W == "": return "" idx = 0 for i in range(1, len(W)): tmp_u = W[:i] if is_this_correct_parentheses(tmp_u) == 1: idx = i break if len(W) == 2: idx = 2 u = W[:idx] v = W[idx:] if is_this_balanced_parentheses(u) == 1: processed_v = get_correct_parentheses(v) return u+processed_v elif is_this_balanced_parentheses(u) == 0: tmp_string = "(" processed_v = get_correct_parentheses(v) tmp_string += (processed_v + ")") tmp_string += u_string_processing(u) return tmp_string return W 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형1 모의고사 풀어보기 6분 38초 지점 문의입니다.  위에서 2번의 a는 “data1-2.csv”를 저장하기 위해 생성한 아무 의미 없는 임시변수인지. 종전에 df로 저정하던 것을 a로 바꾼 이유가 있는지. 어떤 의미를 지니는지. 여기서는 (1)data1-2.csv의 데이터프레임을 의미한다고 보고 5번에 a는 “data1-2.csv”에서 임의로 선택한 ['s1','s2','s3','s4','s5','s6'] 컬럼명만 저장한 즉 (2)data1-2.csv에서 -> ['s1','s2','s3','s4','s5','s6'] 컬럼명만 남긴 결과값을 담은 임시변수명인지. 그럼 (1)과 (2)의 의미가 다른데 임시변수명 a로 동일하여 혼란스러워 가독성 문제도 야기되어 보입니다. 이어서 6번 (3)a=a[cols]에서 변수 a는 5번값 a['s1','s2','s3','s4','s5','s6'] 컬럼명을 담은 a와 무엇이 다른지? 같은 의미가 아닌지.  질문은 원데이터에서 1차 가공 후 2차 데이터를 뽑고 2차 데이터에서 3차 가공 후 3차 데이터를 뽑는다면 처음과 마지막에 저장하는 변수를 동일하게 할 것인가 달리 할 것인가. 무엇이 가독성이 좋은가에 관한 질문 같습니다. 일단 이러든 저러든 상관 없는 것이라면무엇이 가독성이 좋은 변수 저장 방식인지 여쭤봅니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형1 모의고사 풀어보기 6분 지점에서 cols 변수에 대해서도 단순한 임시 변수가 아닌 일부 조건을 담은 변수인 경우에는 구분해서 설명이 되면 좋겠어요. 적어도 자신이 임의로 만든 변수와 외부에서 일정 조건을 포함한 변수를 가져다 쓰는 경우에는 이를 구분해줄 필요가 있습니다. 아니 구분해줘야 한다고 생각을 합니다. 이게 결과값을 저장하기 위해 임시로 폴더명을 정한 건지, 이미 고정된 의미를 가진 파일 명을 포함하고 있는건지 구분을 못하면 개념을 이해 못하고 있는 것이 됩니다. 전자에 해당한다고 판단하여 cols 라는 이름을 따라서 쓰지 않고 임의로 바꿀 경우에는 학습자가 혼란스러워지겠죠.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형1 모의고사 풀어보기 3분지점에서 cond를 설명하셨는데요 변수?라고 하면서 동시에 조건문?이라고도 하셨어요. 2가지 의미에 대한 정리된 개념을 듣지 못했습니다.cond라는 것이 변수고 함수( )는 아니지만 조건식을 만드는 함수의 성격도 동시에 지닌 것인지 여부가 궁금합니다. cond=a['target']==0 지점을 놓고 보면cond는 위치상 결과값을 담기 위한 임시변수에 해당하지만 "설명"에서는 조건을 준다고~ 설명을 하여 이 코드를 작성하는 목적이  1) 저장하는 행위인지 2) 조건식을 부여하기 위한 것인지 3) 둘 다의 의미를 동시에 포함하고 있는지... 개념의 중첩현상으로 해석이 모호합니다. 뒤의 a[cond]와 a=a[cond]를 보면 cond가 임시변수임에는 맞는 것 같습니다.정리를 부탁드립니다. 

안녕하세요! 해당 수업에서 django shell에서 update 부분 실습하다가 결과 값에 의문이 생겨 질문드립니다.이 부분에서 auto_now=True 필드도 같이 bulk_update 함수의 인자인 fields에 지정해야만 해당 필드도 같이 업데이트 된다고 하셨는데 제 코드에서는 updated_at 필드의 값이 업데이트 되지 않았습니다.제가 나름대로 이해한 바로는 bulk_update는 따로 save를 호출하지 않기 때문에 updated_at을 fields 인자에 추가해주더라도 변한 값이 없어서 업데이트가 되지 않는 걸까요? 그렇다면 제대로 updated_at도 업데이트 되게끔 하기 위해서는 따로 post.updated_at = timezone.now()를 title 수정할 때 해주어야 하는 걸까요?

시험칠때에는 모든 부분에 print를 써야 하는건가요?

영상에서 나오는 100일째의 경우days=99를 사용하셨는데100일 이후 이면days=100으로 쓰면 되는 거죠?

안녕하세요.python 인터프리터 설치하는 화면에서3.7.16 버전은 인스톨러가 없어서 3.7.9를 받으셨는데, 그 이후로 3.7.16으로 맞추려면 어떻게 해야 하는지 궁금합니다

가상환경을 종료하려고 Deactivate 명령어를 입력하면 다음과 같은 문구가 뜨면서 종료가 되지 않습니다.deativate : 'deativate' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로그램 이름으로 인식되지 않습니다. 이름이 정확한지 확인하고 경로가 포함된 경우 경로가 올바른지 검증한 다음 다시 시도하십시오.위치 줄:1 문자:1+ deativate+ ~~~~~~~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (deativate:String) [], CommandNotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException

지금까지 진행한 inference에서 질문이 생겨 글 남깁니다!현재까지 실습에서는 inference와 결과물 시각화 과정에서 mmdetection 자체 함수를 사용하는 것과 opencv를 사용해 직접 inference 함수를 작성해 사용하는 방법 두 가지 다 사용중인데, 둘의 장단점이 무엇인지 궁금합니다!지금까지는 opencv 이용 직접 제작 함수가 좀더 유연하고 결과물을 저장하는데 용이하다는 느낌을 받기는 했으나 명확한 차이를 모르겠어 질문 남깁니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형1 모의문제3의 문제 7번 3:30초지점(문제) index "2001" 데이터(행)의 평균보다 큰 값의 수와 index 2003 데이터(행)의 평균보다 작은 값의 수를 더하시오.문제를 보면 하단에 2001이 아닌 2003이 들어가야 하지 않나요? 검토 및 설명을 바랍니다. 

안녕하세요. FastAPI 프로젝트의 폴더 구조에 대해서 궁금한 점이 생겨서 질문 드립니다.처음에는 라우터에 모든 로직을 넣어서 라우터와 Repository만 분리해서 개발을 하다가, 3 레이어드 아키텍처로 분리를 좀 해볼까 생각이 들었습니다.controller, service, repository 이렇게 나누어 보려고 하는데요. 예를들어 user, board와 같은 도메인이 있다고 하면, 각 폴더를 도메인별로 나누어서 구조를 잡는게 좋을까요? 아니면, controller 폴더 안에 user_controller.py, board_controller.py 등의 파일들이 모여있는게 좋을까요? 선생님께서는 실무에서 어떻게 폴더 구조를 가져가시는지도 궁금합니다.감사합니다.