안녕하세요 혹시 이 프로젝트구조에서 network 폴더 부분을 eCommerce 강의에서 사용하신 router 폴더와 다르게 이름을 지으신 이유가 있으실까요? 기능은 비슷한거 같아서 질문 드립니다.

안녕하세요 강사님!하이퍼 파라미터 튜닝 시 궁금한게 있어서 질문드립니다! train_test_split() 으로 데이터를 분리해서 모델 성능을 검증할 때, 하이퍼 파라미터 중 max_depth 값을 1을 줬을 때 검증에서는 성능이 제일 좋게 나오는 경우 1 값 그대로 줘도 괜찮나요?? 뭔가 max_depth=1 은 실제 값을 예측 할 때 좀 위험(?)하지 않을까 하는 의문이 들어서 질문드립니다!

선생님 timedelta 자료형에서시간 컬럼끼리 - 연산자는 되는데더하거나, 곱하거나, 나누기는 안되더라구요. 혹시 -만 가능한걸까요?

이유좀 알려주세요!!

안녕하세요.가장 높은 탑 쌓기 문제에서는 정렬을 해주었는데요! 직전 LIS 문제에서는 정렬을 따로 해주지 않았더라구요.물론 직전 문제에서 정렬을 한다면 알고리즘을 적용할 이유는 없지만, 굳이 정렬을 안 한 이유를 꼽자면 위치를 바꿀 수 없는 완성된 수열이 입력으로 들어왔다는 가정이기 때문인지 궁금합니다. 읽어주셔서 감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요예시문제 작업형2에서 원핫인코딩(pd.get_dummies)를 하고 작업형 2 한가지 방법으로 문제 풀기를 하면 오류가 발생합니다train과 test의 object인 주구매상품의 유니크 수가 달라서 그런간가요? 유니크 수가 다른 경우 그 컬럼만 삭제하고 작업형2 한가지 방법으로 풀기와 동일한 흐름으로 문제를 풀어도 될까요?(아래 첨부한 코드처럼요!)train = train.drop(['주구매상품'], axis=1) test = test.drop(['주구매상품'], axis=1) print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape)

시험볼때 순서대로 1유형의 1번부터 풀어야 하는지 아니면 자기가 편한 순서대로 풀수 있는지 궁금합니다

스프링 데이터 jpa의 통합테스트 - 회원가입 부분을 돌리는 부분에서 private final MemberRepository memberRepository;이 부분에서 자동 주입을 할 수 없습니다. 'MemberRepository' 타입의 bean이 두 개 이상 있습니다.라는 오류가 떠 memorymemberrepository에 쓰인 @Repository를 지워 private final MemberRepository memberRepository;이 부분의 빨간 줄은 없앴는데 테스트는 안 돌아가서 질문 남깁니다무슨 오류일까요? 해결방법도 알려주세요,,SpringConfig MemberServiceIntegrationTestSpringDataJpaMemberRepsitory아래는 테스트 실행시 나오는 에러 메시지입니다java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "org.hibernate.engine.jdbc.spi.SqlExceptionHelper.convert(java.sql.SQLException, String)" because the return value of "org.hibernate.resource.transaction.backend.jdbc.internal.JdbcIsolationDelegate.sqlExceptionHelper()" is null at org.hibernate.resource.transaction.backend.jdbc.internal.JdbcIsolationDelegate.delegateWork(JdbcIsolationDelegate.java:116) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.engine.jdbc.env.internal.JdbcEnvironmentInitiator.getJdbcEnvironmentUsingJdbcMetadata(JdbcEnvironmentInitiator.java:290) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.engine.jdbc.env.internal.JdbcEnvironmentInitiator.initiateService(JdbcEnvironmentInitiator.java:123) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.engine.jdbc.env.internal.JdbcEnvironmentInitiator.initiateService(JdbcEnvironmentInitiator.java:77) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.boot.registry.internal.StandardServiceRegistryImpl.initiateService(StandardServiceRegistryImpl.java:130) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.createService(AbstractServiceRegistryImpl.java:263) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.initializeService(AbstractServiceRegistryImpl.java:238) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.service.internal.AbstractServiceRegistryImpl.getService(AbstractServiceRegistryImpl.java:215) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.boot.model.relational.Database.<init>(Database.java:45) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.boot.internal.InFlightMetadataCollectorImpl.getDatabase(InFlightMetadataCollectorImpl.java:221) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.boot.internal.InFlightMetadataCollectorImpl.<init>(InFlightMetadataCollectorImpl.java:189) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.boot.model.process.spi.MetadataBuildingProcess.complete(MetadataBuildingProcess.java:171) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.jpa.boot.internal.EntityManagerFactoryBuilderImpl.metadata(EntityManagerFactoryBuilderImpl.java:1431) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final] at org.hibernate.jpa.boot.internal.EntityManagerFactoryBuilderImpl.build(EntityManagerFactoryBuilderImpl.java:1502) ~[hibernate-core-6.5.2.Final.jar:6.5.2.Final]2024-06-21T18:39:08.309+09:00 ERROR 43820 --- [hello-spring] [ Test worker] j.LocalContainerEntityManagerFactoryBean : Failed to initialize JPA EntityManagerFactory: Unable to create requested service [org.hibernate.engine.jdbc.env.spi.JdbcEnvironment] due to: Unable to determine Dialect without JDBC metadata (please set 'jakarta.persistence.jdbc.url' for common cases or 'hibernate.dialect' when a custom Dialect implementation must be provided)2024-06-21T18:39:08.310+09:00 WARN 43820 --- [hello-spring] [ Test worker] o.s.w.c.s.GenericWebApplicationContext : Exception encountered during context initialization - cancelling refresh attempt: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'entityManagerFactory' defined in class path resource [org/springframework/boot/autoconfigure/orm/jpa/HibernateJpaConfiguration.class]: Unable to create requested service [org.hibernate.engine.jdbc.env.spi.JdbcEnvironment] due to: Unable to determine Dialect without JDBC metadata (please set 'jakarta.persistence.jdbc.url' for common cases or 'hibernate.dialect' when a custom Dialect implementation must be provided)2024-06-21T18:39:08.324+09:00 INFO 43820 --- [hello-spring] [ Test worker] .s.b.a.l.ConditionEvaluationReportLogger : Error starting ApplicationContext. To display the condition evaluation report re-run your application with 'debug' enabled.2024-06-21T18:39:08.339+09:00 ERROR 43820 --- [hello-spring] [ Test worker] o.s.boot.SpringApplication : Application run failed 

작업형3에 크게 두 문제가 있는데 부분점수가 있나요?ex) 1-1 O, 1-2 X, 1-3 X / 2-1 X, 2-2 X, 2-3 X1-1만 정답이고 나머지는 틀렸다면 부분점수가 있나요?!

위 문제에서, 독립변수로 income, 종속변수로 purchase 를 사용해 logit 로지스틱 회귀 모델을 만들어 학습하고나서, 예측을 할 때, test 의 test["income"] 을 predict( ) 함수 안에 넣어야 하는거 아닌가요?캐글 풀이에서는 test 전체를 넣어서 혼란이 옵니다. 그리고 이 문제에서 모델의 유의확률을 구하라고 했는데요.특정 독립변수의 PVALUE 가 아니라 모델의 P VALUE 이므로 위 model.summary() 에서 오른쪽 아래 쯤에 있는 LLR p-value 아닌가요?이 문제에서는 단순선형회귀라서 독립변수 income 의 p value와 LLR-P value 가 같긴 합니다만,만약 독립변수가 여러 개 이고, 모델의 pvalue를 구하라고 하면 LLR- P VALUE 가 맞을까요?

강의 7-1 학습중 SES 메일테스트를 하는데,,계속해서 같은 오류가 나와 질문드립니다.| Error: User `arn:aws:sts::211125297751:assumed-role/dev-raymong-lecture-follo-raymonglectureLambdaGETpr-PAGON2lKFjp6/dev-raymong-lecture-follo-raymonglectureLambdaGETp-XRrD36MYFAp0' is not authorized to perform `ses:SendEmail' on resource `arn:aws:ses:ap-northeast-2:211125297751:identity/tesgoogletEmail@gmail.com'몇번을 강의처럼 따라해봐도 같은 에러가 나오고있는데 혹시 이류를 알수있을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 test데이터 예측할 때, train데이터를 훈련용과 검증용데이터로 분할해서 모델 검증하고 train데이터 전체로 모델 다시 학습해서 test데이터 예측하는 걸로 알고 있는데 다른 예시들 보니까 train데이터 분할해서 만든 모델로 그대로 test데이터 예측하시던데 상관 없나요?

- 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. 안녕하세요 43Page 6.3절 FFT 결과 확인 란에 FFT 계수로 그래프를 그리신 건 어떤 수식으로 그리신 걸까요 그리고 그림 6-7이 보이지 않는데 혹시 아래그림처럼 나오면 제대로 실행 된 것 일까요?

[질문 내용]하이버네이트 6에서 from절의 서브 쿼리 테스트 위해 다음과 같은 쿼리를 작성해서 실행 했는데, 쿼리가 날아가지 않습니다. 잘못된 부분이 있을까요?

이런 식으로 영상의 소리는 나오지만 화면은 안 나오는데요. 이를 해결할 수 있는 방법이 있을까요

타겟값이 범주형일 때, 라벨인코딩 하기 전에 target=train.pop()을 통해서 타겟컬럼만 따로 빼주셨는데train.drop('Heat_Load',axis=1).select_dtypes(include='O').columns을 이용하여 컬럼값을 변수에 저장해놓고 라벨인코딩을 하는 것도 상관없는지 궁금하여 여쭈어봅니다 !!

선생님 강의 설명 듣고 저 혼자서 구현해봤는데 구현한 방법은 비슷한 것 같은데 채점돌려보니까 마지막 문제가 시간초과가 걸리네요... 어디가 문제인걸까요? 문제에 대한 정답은 제대로 나오네요.#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 1e9; int a[704][704], d[704][704], n, m, ret, w, h; int cal(int x, int y) { return d[x][y] - (d[x - h][y] + d[x][y - w] - d[x - h][y - w]); } int main() { ios_base::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); cout.tie(0); cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= m; j++) { cin >> a[i][j]; d[i][j] = d[i - 1][j] + d[i][j - 1] - d[i - 1][j - 1] + a[i][j]; } } cin >> h >> w; for (int i = h; i <=n; i++) { for (int j = w; j <= m; j++) { ret = max(ret, cal(i, j)); } } cout << ret; return 0; }

유니크 값이 다를때는 라벨인코딩을 사용하면 상관없는건가요?

안녕하세요, 강사님.확인차 질문 드립니다. 작업형2에서 문제를 풀고 해당 코드까지 실행하여 result.csv가 잘 생성된 것을 확인했다면, pd.DataFrame({'pred': pred}).to_csv('result.csv', index=False)print (pd.read_csv('result.csv')) 여기에서 바로 '제출' 버튼만 누르면 result.csv의 제출이 완료되는게 맞는건가요?

안녕하세요!드디어 완강했습니다 ㅎㅎㅎ코드모드 선생님 덕분에 자신감도 생기고 생각하는 힘이 커진 거 같습니다. 아직 초보라 뭔가 만들어 내려면 아직 많이 느리고 부족하지만요 ㅎㅎ강의 중간 중간에 초보자에게 공감되는 말, 힘 북돋아 주는 말 해주셔서감동받으면서 공부했습니다. 감사합니다.!!말이 길어졌네요ㅎㅎ 제가 만든 도넛스토어는 지붕 색을 민트로 했습니다.크림이 흐르는 도넛을 표현하려고 만들어 봤는데 쉽지 않았어요.오른쪽이 너무 허전해서 가로등도 하나 만들었어요. 그런데...라이팅이 제일 어려운 거 같아요 밤풍경으로 렌더를 돌리면 emission들이 그냥 쨍하게만 보인다고 해야 하나요..? material preview와 randered의 중간 쯤 정도로 보여요...ㅜㅜ 뷰포트에서는 은은하게 보이는데... 왜 다르게 출력될까요?  light power도 줄이고 radius랑 위치도 이리저리 건드려보고배경을 어둡게 해도 은은한 느낌이 안 살아요.(world surface strength는 강의랑 동일하게 0으로 했어요.) 뭐가 문제인지 궁금해요!긴 글 읽어주셔서 감사합니다.