묻고 답해요
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해결됨비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
CSS 적용 안되는 현상
위와 같이 코드를 작성하였습니다만, body 부분의 css가 적용이 안됩니다.여기서 제가 궁금한 것은 .html 파일 위의 <!DOCTYPE html>을 삭제하면 body값이 100%에 맞게 보여지는데, 왜 이렇게 적용 되는지 잘 모르겠습니다..<!DOCTYPE html>의 태그 같은 경우는 문서 형식을 선언하는것으로 알고있는데..해당 코드의 존재 유무에 따라 CSS 적용이 되다 안되다가 하는지 잘 모르겠습니다.. 답변 주시면 감사드리겠습니다!!
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미해결모두의 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 with 파이썬
안녕하세요 선생님
안녕하세요 선생님대학교에서 캡스톤디자인을 수행하고 있는 학생입니다.판결문에서 사건의 원인,판결 결과,가중·감소 처벌 요소,키워드를 추출하고 싶은데 어떤 기술을 사용해야할지 막막하여 질문올리게 되었습니다. 거대언어모델은 지양하라고 교수님께서 말씀하셨습니다..ㅜ조언을 주신다면 감사하겠습니다.
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미해결실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 파이썬 아파치 스파크
PySpark Runtime Architecture 내용 중 질문이 있습니다!
Spark Architecture(스파크 아키텍처) 소개 강의 내용 중 뒷 단에 있는 node에도 JVM이 있는 걸로 보이는데 Application Master(in Worker Node) 안에 있는 JVM과 오른쪽 노드들 안에 있는 JVM간의 차이점과 역할이 궁금합니다!
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해결됨비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
map foreach 매개변수 이름은 product, index아니여도 되네요
그냥 첫번째 매개변수가 대상이고 두번째 매개변수는 index취급하는건가요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫 인코딩에서 0,1이 아니고 False,True가 나옴
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요원핫 인코딩에서 0,1이 아니고 False,True가 나옴
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해결됨비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
postman으로 만든 주소는 만든사람 본인만 들어가지는건가요
다른 사람은 못보는걸까요
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출 3회 작업형 2
안녕하세요 빅분기 기출 3회 작업형2 문제를 풀던중 데이터 분리와 원핫인코딩을 안하고 LabelEncoder와 랜덤 포레스트를 사용해서 문제를 풀어보았는데 마지막 csv 제출에서 데이터길이가 차이 나서 만들어지지 않는다고 뜨네요 어디를 잡아야하는지 몰라 문의드려요🥲올려주신 데이터가 아닌 다른 문제집에 있는데이터를 활용했는데 길이 차이가 나더라구여..
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수업자료 다운로드
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 강사님회사에서 강의를 들으려하는데 보안 때문에 구글 드라이브 자체를 열수가 없어 파일 다운로드가 어렵네요.파일 받을 수 있는 다른 경로는 없을까요??받아서 주피터 노트북으로 학습하려고 합니다.감사합니다.
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해결됨파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
categorical 변수의 수치화
강의 중에 성별의 경우 성별이라는 COLUMN에 여자는 0, 남자는 1 이런식으로 하면 안 되고 여자 칼럼/남자 칼럼을 나눠줘야 한다고 하셨는데 그 이유가 뭔지 질문 드립니다! 대소관계가 없도록 하는 거라고 하셨는데, 잘 이해가 되지 않아서요! 또 그럼 반대로 ordinal category의 경우 사이즈라는 칼럼을 만들어서 L은 3, m은 2, s는 1로 한 번에 넣어도 괜찮은 건가요? 늘 감사합니다, 강사님!
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해결됨파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
Residual Error
앙상블의 boosting에 대해 듣던 중 질문이 있어 글을 남깁니다! residual error를 실제 값과 예측값의 차이라고 이해했는데, 검색해보니 단순 error와는 조금 다른 말이라는 이야기가 많아서요. 혹시 error와 residual error에 차이가 있나요?
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해결됨TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
Mnist 에 keras를 통해 softmax를 활용한 regerssion error 발생
안녕하세요. windows 환경에서 코드를 실행시키고 있는데 error가 발생해서 문의 드립니다. 코드는 제가 전혀 손대지 않아서 강사님이 공유해 주신 그대로의 코드 입니다. [mnist_classification_using_softmax_regression_v2_keras.py 코드]# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf # MNIST 데이터를 다운로드 합니다. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 이미지들을 float32 데이터 타입으로 변경합니다. x_train, x_test = x_train.astype('float32'), x_test.astype('float32') # 28*28 형태의 이미지를 784차원으로 flattening 합니다. x_train, x_test = x_train.reshape([-1, 784]), x_test.reshape([-1, 784]) # [0, 255] 사이의 값을 [0, 1]사이의 값으로 Normalize합니다. x_train, x_test = x_train / 255., x_test / 255. # 레이블 데이터에 one-hot encoding을 적용합니다. y_train, y_test = tf.one_hot(y_train, depth=10), tf.one_hot(y_test, depth=10) # tf.data API를 이용해서 데이터를 섞고 batch 형태로 가져옵니다. train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_data = train_data.repeat().shuffle(60000).batch(100) train_data_iter = iter(train_data) # tf.keras.Model을 이용해서 Softmax Regression 모델을 정의합니다. class SoftmaxRegression(tf.keras.Model): def __init__(self): super(SoftmaxRegression, self).__init__() self.softmax_layer = tf.keras.layers.Dense(10, activation=None, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros') def call(self, x): logits = self.softmax_layer(x) return tf.nn.softmax(logits) # cross-entropy 손실 함수를 정의합니다. @tf.function def cross_entropy_loss(y_pred, y): return tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.math.log(y_pred), axis=[1])) #return tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logtis, labels=y)) # tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits API를 이용한 구현 # 최적화를 위한 그라디언트 디센트 옵티마이저를 정의합니다. optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5) # 최적화를 위한 function을 정의합니다. @tf.function def train_step(model, x, y): with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(x) loss = cross_entropy_loss(y_pred, y) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) # 모델의 정확도를 출력하는 함수를 정의합니다. @tf.function def compute_accuracy(y_pred, y): correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred,1), tf.argmax(y,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) return accuracy # SoftmaxRegression 모델을 선언합니다. SoftmaxRegression_model = SoftmaxRegression() # 1000번 반복을 수행하면서 최적화를 수행합니다. for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = next(train_data_iter) train_step(SoftmaxRegression_model, batch_xs, batch_ys) # 학습이 끝나면 학습된 모델의 정확도를 출력합니다. print("정확도(Accuracy): %f" % compute_accuracy(SoftmaxRegression_model(x_test), y_test)) # 정확도 : 약 91% 그리고 해당 코드가 있는 곳에 python으로 실행을 시키면 아래와 같은 결과가 나옵니다....(중략)...--> TypeError: unhashable type: 'list' 라는 에러가 발생하고 있습니다.--> 여러 사이트 검색과 코드 변경으로 문제 해결을 시도 하였으나 해결이 되지 않아서 어떻게 해결해야 하는지 가르쳐 주시면 감사하겠습니다. [에러 화면 전체 이미지]
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
loc 함수 질문이요~
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요자주활용되는 판다스 예제에서값변경을 진행하고 있는데요! loc함수를 이용해서 원두값을 변경하려고 실행했는데AttributeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-51-3a3e0a1a63d7> in <cell line: 3>() 1 # loc로 값 변경하기 2 # 바닐라라떼 원두 -> 과테말라로 변경----> 3 df.loc[3,'원두']="과테말라"AttributeError: 'str' object has no attribute 'loc' 위와같은 에러가 나는데 어떻게 해결하면 될까요 ?
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
display flex 및 link가 제대로 작동 안합니다...ㅠ
안녕하세요! 두 가지 질문이 있어서 글 남깁니다. display flex가 특정 id에 적용이 안됩니다 ㅠㅠapp.js에서 id=header인 부분에 css를 적용시켰는데 딱 header 부분만 적용이 안됩니다. 코드는 아래와 같습니다. app.js 코드import logo from './logo.svg'; import './App.css'; import MainPageComponent from "./main/index.js" import React, { Component } from 'react'; import {Link, Switch, Route, useHistory} from 'react-router-dom' import UploadPage from './upload/index.js'; import ProductPage from './product/index.js'; import { Button } from 'antd'; import {DownloadOutlined} from '@ant-design/icons' function App() { const history = useHistory(); return ( <div> <div id="header"> <div id="header-area"> <Link to="/"> <img src="/images/icons/logo.png" /> </Link> <Button size="large" onClick={function(){ history.push('/upload'); }} icon={<DownloadOutlined />} > 상품 업로드 </Button> </div> </div> <div id="body"> <Switch> <Route exact={true} path="/"> <MainPageComponent /> </Route> <Route exact={true} path="/products/:id"> <ProductPage /> </Route> <Route exact={true} path="/upload"> <UploadPage /> </Route> </Switch> </div> <div id="footer"></div> </div> ); } export default App; app.css* { margin: 0; padding: 0; line-height: normal; } html, body, #root, #root > div { height: 100%; }; #header { height: 64px; /*가운데 정렬하는 방법*/ display: flex; justify-content: center; border-bottom: 1px solid gray; } #header-area { width: 1024px; height: 100%; display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; } #header-area img { width: 128px; height: 36px; } #body { height: 100vh; width: 1024px; margin: 0 auto; /*가운데 정렬하는 방법 중 하나*/ padding: 24px; } #footer { height: 200px; background-color: rgb(230,230,230); }이렇게 했을 때 아래와 같이 header만 적용이 안됩니다...(header-area는 css가 잘 적용이 되네요) Link 제대로 작동 안됨Link 태그를 통해 상품 상세페이지로 넘어가는 코드를 구현했는데 잘 안되는 부분이 있습니다 ㅠㅠ 원래라면 상품 카드를 눌렀을 때 자동으로 상품 상세페이지로 넘어가면서 해당 페이지 내용이 나타나야하는데 저는 카드를 누르면 url 주소만 바뀌고 제가 수동으로 새로고침을 해야 해당 페이지로 넘어갑니다...(그랩마켓 로고를 눌렀을 때 메인페이지로 돌아가는 것도 마찬가지입니다) 위 코드에서 잘못된 부분이 어떤거길래 이렇게 되는걸까요...? 감사합니다!
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
질문있습니다.
안녕하세요? 간단한 질문인데요.. df. 컬럼명 과 df["컬럼명"] 과는 무슨차이가 있나요?출력해보면 똑같은 같이 나오는데요..
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빅데이터분석기사 기출 3회 작업형1
다른 문제집 질문도 가능 할까요? 문제 풀이 하던 중 답이 다르게 나와 질문드리고 싶어 일단 이렇게 글 올립니🥲강의 다 듣고 빅분기 문제집에 있는 기출 문제를 풀이 하던 중에 기출 3회 작업형1 2번 문제에서 강의에서 해주신 풀이 대로 풀어 보았는데 책에 있는 답이랑 달라서 질문드려요😢 해설에는 76이 나오는데 방법2 처럼 풀이하면 71이 나오네요😭 두개 다른 점이 있나요?? 봤을때 같은 답 구하는게 맞는거 같은데 왜 다른 값이 나오는지 이상해서요다음은 국가별 연도별 인구 10만명당 결핵 유병률 데이터 세트이다. 2000년도의 국가별 결핵 유병률 데이터세트에서 2000년도의 평균값보다 더 큰 유병률값을 가진 국가의 수를 계산하시오.!git clone https://github.com/AnalyticsKnight/yemoonsaBigdata/ # 데이터 불러오기 import pandas as pd df = pd.read_csv("/content/yemoonsaBigdata/datasets/Part3/302_worlddata.csv") df.head() # 방법1(해설) df_2000 = df[df['year']== 2000].drop('year', axis =1) df_2000.index = ['value'] df_2000_T = df_2000.T # print(df_2000_T['value'].mean()) rst_df = df_2000_T[df_2000_T['value'] > df_2000_T['value'].mean()] print(len(rst_df)) # 방법2 df = df.T df.head() m = df[1].mean() print(sum(df[1] > m))
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미해결머신러닝 엔지니어 실무
강의자료 요청드립니다.
강의자료 요청 드립니다.메일은 junhui.woo.math@gmail.com 입니다. 감사합니다.
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해결됨[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
YOLOv3 loss 계산 질문
안녕하세요. YOLOv3 논문을 읽고 정리하다가 궁금한 점이 생겨서 질문 드립니다. 해당 논문에 다음과 같은 문단이 나오는데요."YOLOv3 predicts an objectness score for each bounding box using logistic regression. This should be 1 if the bounding box prior overlaps a ground truth object by more than any other bounding box prior. If the bounding box prior is not the best but does overlap a ground truth object by more than some threshold we ignore the prediction, following [17]. We use the threshold of .5. Unlike [17] our system only assigns one bounding box prior for each ground truth object. If a bounding box prior is not assigned to a ground truth object it incurs no loss for coordinate or class predictions, only objectness." [17]은 Faster R-CNN에 해당합니다. YOLOv3의 경우 logistic regression을 이용하여 anchor box의 objectness를 예측하는데 ground truth와의 IoU가 최고인 anchor box의 경우에만 1을 할당하고 나머지 anchor box의 objectness score는 무시한다고 이해했습니다. 그러면 이미지에 객체가 하나가 있을 경우, 생성된 전체 anchor box 중에 객체의 ground truth와 IoU가 가장 높은 하나의 objectness score만 1이고 나머지 anchor box의 objectness score는 모두 0이 되는 건가요? 그리고 이 값을 이용해서 Object Confidence Loss가 계산되는건가요? YOLOv1의 경우 나눠진 각 grid cell의 책임 BBox의 (Object일 확률 x ground truth와의 IoU값)으로 Object Confidence Loss가 계산된 걸로 아는데 너무 헷갈리네요 ㅜㅜ
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미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
<4장 랜덤 포레스트 실습> 강의에서
안녕하세요. 강의에서GridSearchCV의 best_score가 0.9165인데,최적의 파라미터를 적용한 모델의 accuracy가 0.9260입니다. 둘다 최적의 파라미터를 적용한 수치이고,train, test 데이터는 이미 txt파일 단계에 나눠져 있고,모델의 random_state=0 으로 같은데 어떻게 accuracy가 달라질 수 있는건인지 궁금합니다. 좋은 강의 덕분에 많이 성장하고 있는 느낌이 듭니다.^^감사합니다.
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미해결
딥러닝 질문있습니다
화상통화를 하면서 해당 사람이 고개를 돌리는지 졸고 있다는지 정면을 보지않은 행동을하면 잡아낼려고하면 그냥 딥러닝으로 정면을 보는 이미지 데이터들과 그렇지 않은 데이터들을 모아 정면을 보면 대략 클래스0 반대의 경우 클래스1로 분류하는식으로해도 상관없나요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
corr() 실행 안됨
이번에 복습하면서 처음부터 수업 다시 듣고 있는데요.예전엔 corr()함수 오류없었는데, 이번엔 오류가 발생하더라고요. 혹시 상단에 코드 입력이 잘 못 되었나 일일이 다 확인해봤는데도 문제 없었고, 심지어 선생님 기본자료로 돌려봐도 똑같이 오류가 나오네요. corr() 실행 조건이 문자열 항목 있으면 안되게끔 바뀐거 같습니다. 예전에는 문자열 칼럼있어도 알아서 걸어서 계산했는데.... 앞으로 어떻게 사용하면 좋을지 알려주시면 감사하겠습니다
