[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]static class Result<T> {private T data;}위와 같은 Result를 static으로 선언해서 inner class로 여기서는 사용을 하였는데요, 이를 패키지 바깥에 전역적으로 사용할 수 있도록 하나의 클래스로 선언하는 것과 inner class로 사용할 때 어떤 차이가 있을지 궁금합니다.가령, 어떤 Response에서는 count라는 필드가 필요하고, 어떤 Response에서는 message라는 필드가 필요하다고 하면, 전역적으로 Result라는 DTO를 하나의 public 클래스로 만들어둔다면 위 상황을 처리하기 힘들 것 같은데 어떠한 방식이 객체지향적인 방식일까요?

(int*)malloc( sizeof(int) * 4 )(char*)malloc( sizeof(char) * 4 )와 같이 malloc 함수 선두에 등장하는 (자료형*)은 무엇을 의미하고 어떻게 작동하는 것인지 알고 싶습니다! 항상 좋은 강의 감사드립니다!

안녕하세요 1.14 generator expression 강의 내용 중에서 athena로 s3의 저장된 로그를 쿼리하여 로그를 긁어온다는 예시에서 2가지 궁금증이 있습니다. 아테나로 긁어온 로그의 용량이 큰 경우, 리스트 컴프랜션으로 올리면 메모리를 많이 차지한다고 말씀해주셨습니다.아테나 쿼리 결과는 보통 s3에 저장되는데, 람다를 예시로 들으신 이유는 어떤 워크플로우를 생각하시고 예시로 들으신건지 궁금합니다.(람다로 아테나 쿼리 결과를 읽고 특정 형태로 파싱하는 경우, 파일을 리스트 컴프랜션으로 읽으면 람다의 메모리를 오바하여 람다가 죽는 경우를 말씀해주신걸까요?)임시스토리지에 저장해서 generate expression을 통해 읽어온다는 부분에서 궁금한 점입니다.레디스로 예를 들면 아테나 쿼리 결과를 [{"key" : "value"}]와 같이 레디스에 저장해둔 후 필요 시 데이터를 generate expression을 사용해서 읽어 온다는 걸까요? 저같은 경우 아테나는 단순 로그 파일을 조회하는 용도로만 사용해 보았고, 람다와 연동해서 사용해 본 경험이 없어 예시로 들어주신 사례가 어떤 상황인지 명확하게 떠오르지가 않습니다.이런 부분은 검색을 통해 개인적으로 찾아봐야 되는게 맞는데, 어떤 키워드로 검색해야 하는지 감이 잘 안와서 질문드리게 됐습니다.

안녕하세요 선생님!xgboost를 사용해 예측을 진행하려고 하니, ValueError: Invalid classes inferred from unique values of `y`. Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4]위와 같은 에러코드가 나와, chat gpt에 물어보니, XGBoost가 클래스 레이블을 0부터 시작하는 정수 값으로 기대하기 때문입니다. 즉, XGBoost는 클래스 레이블이 [0, 1, 2, 3]과 같은 형식을 갖추기를 기대하는데, 현재 데이터는 [1, 2, 3, 4]로 되어 있습니다.이 문제를 해결하려면 클래스 레이블을 0부터 시작하도록 변경해야 합니다. 라고 답변을 주었는데, 코드를 수정해준 것을 보니, y 변수에 train['Segmentation']을 할당하여 LabelEncoding 을 진행하여 0부터 시작하는 데이터로 변환시켜주는 코드를 줬는데, 이 코드를 사용하여 예측하고 제출 csv 파일까지 만들어 확인해보니, Segmentation 예측을 1,2,3,4 로 한 것이 아닌 0,1,2,3 으로 예측하였는데...xgboost를 사용하기 위해서는 어느 부분을 수정하여야 할까요? 감사합니다.

 기출4회 유형2 문의드립니다.Macro f1-core는 #*****평가(=교차검증)from sklearn.model_selection import cross_val_scorescore = cross_val_score(model, train, train['Segmentation'], scoring='f1_macro', cv=5)print(score)print(score.mean())이렇게 구하면 되는건가요?  그리고 아래와 같이 풀이해봤는데강사님께서 풀이하신 segmentation과 다른데 괜찮나요? 풀이과정에 문제는 없는지 확인 부탁드립니다. # 라이브러리 불러오기import pandas as pd# 데이터 불러오기train = pd.read_csv("train.csv")test = pd.read_csv("test.csv")#*****데이터확인train.shape, test.shapetrain.head(2)test.head(2)#문자형 6개# train.info()#결측치 없음train.isnull().sum()test.isnull().sum()#*****전처리#결측값 없음#train합치기 없음#인코딩from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols= train.select_dtypes(include='object')colsfor col in cols :    le = LabelEncoder()    train[col] = le.fit_transform(train[col])    test[col] = le.transform(test[col])#id삭제train = train.drop('ID',axis=1)test_ = test.pop('ID')#*****분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(                                            train.drop('Segmentation',axis=1),                                            train['Segmentation'],                                            test_size=0.2,                                            random_state=2022)#*****모델 max_depth=5~7 / n_estimators= 100~1000from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth=7, n_estimators=500)model.fit(X_tr, y_tr)pred = model.predict(X_val)#*****평가(=교차검증)from sklearn.model_selection import cross_val_scorescore = cross_val_score(model, train, train['Segmentation'], scoring='f1_macro', cv=5)print(score)print(score.mean())#*****예측pred = model.predict(test)predsubmit = pd.DataFrame({    'ID': test_ID,    'Segmentation': pred})submit#*****저장submit.to_csv('submission_csv', index=False)pd.read_csv('submission_csv')  

- 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. synchronized 메서드 블록에서 사용되는 모든 공유변수는 동시성처리를 위해서 공유 변수에 volatile 키워드가 없어도 가시성이 확보되는 것으로 배웠는데 혹시 제가 잘못 알고있는건지 궁금해서 질문드립니다! 

df['score'] = scaler.fit_transform(df[['score']]) round(df['score'].max(),3) df[['score']] 에서 괄호[]가 두번씩 들어가는 이유가 궁금합니다.

안녕하세요 Evan님의 Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 강의를 듣고 있는 구자원 입니다.이제 강의를 수강 시작해서 [1단계 : Python 개발환경설정] 진행하고 있는데요.가상환경 설치(virtualenv) 강의 들으면서 설치 따라 하는 중에pip install numpy pandas jupyterlab streamlit plotly matplotlib seaborn진행하려고 하는데 아래 이미지와 같이 에러 메시지가 떠서 패키지 설치가 안되고 있습니다.아마 강의 후 시간이 지나면서 시간차로 파이썬 버전 문제로 이런 문제가 발생하는 것 같은데 해당 증상 해결법 확인해주실 수 있으신지요?? 확인 부탁드립니다.

안녕하세요. 범주형/수치형을 구분하지 않고 시험에서 진행하는 것이 좋다고 이전 유사질문에 답변주신 내용은 확인하였으나, 단순 궁금함으로 질문드립니다. 3-4 예시에서 이미 수치형과 범주형 데이터를 구분하여n_train에는 수치형 데이터 타입의 컬럼만 남아있는 것으로 이해했는데 아래와 같이 별도로 cols라는 수치형 컬럼만 모은 리스트를 따로 만들어 코드 작성을 진행하는 이유가 있을까요? n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) 여기서 [cols]를 지웠더니 numpy 관련 오류가 나는 것으로 확인하였는데 자세한 내용이 궁금합니다!

client_id = '***********'client_secret = '*********'naver_open_api = 'https://openapi.naver.com/v1/search/shop.json?query=android'header_params ={'X-Naver-Client-Id':client_id, 'X-Naver-Client-Secret':client_secret}res = requests.get(naver_open_api, headers=header_params)res.content 물론 **은 제 아이디및 비밀번호를 가리기 위해 바꾸어 작성했습니다. 저번과 같은 질문이지만, 말씀해주신 어플리케이션 재등록, url변경, 다른 컴퓨터환경에서 시도 모두 해보았으나 같은 오류가 발생합니다. 또한 해당 url클릭시 다음과 같은 화면의 오류가 발생합니다. 검색을 많이 해보았으나, 도저히 해결이 되지 않아 재차 질문드립니다ㅜㅜ 첫번째 사진이 코드 오류이고, 두번째는 해당 url'https://openapi.naver.com/v1/search/shop.json?query=android'을 눌렀을 때 나오는 오류입니다..도와주시면 정말 감사하겠습니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 어떤 부분이 고민인지, 무엇이 문제인지 상세히 작성하면 더 좋아요!먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해 보세요.서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.  안녕하세요 강의를 듣던중 의문이 생겨 질문드립니다.TDD 빨간불을 보고 (강의 6분 쯤) 초록불을 만드는 과정에서 return 8500을 하셨는데이렇게 초록불을 만드는 게 맞나요?? 오히려 무슨 테스트를 수정해야하는 지 헷갈릴 거 같은데제가 이해한 초록불을 만드는 과정은 변수명, JPA를 사용한다면 N+1 문제 등 아예 신경안쓰고 초록불을 만들고 위 문제들을 수정해 가는 과정으로 생각했는데..

선생님 안녕하세요헤더 영역 스크롤 방향 이벤트 동적 구현이 되지 않아문의 드립니다해당 파일 알집으로 압축하여 보냈는데하기 내용처럼 뜨면서 보내지지가 않습니다....확인 부탁드립니다감사합니다.  파일 첨부 실패첨부할 수 없는 파일과 사유는 아래와 같습니다.첨부파일 목록파일명사유헤더스크롤이벤트.Zip관리자가 제한한 파일 형식

수업을 듣다가 궁금한 점이 생겨 문의 드립니다. 현재 React를 사용하여 API 서버와 작업할 때는 JWT 토큰을 자주 사용하는데, 타임리프(Thymeleaf)와 같은 서버 사이드 렌더링을 사용할 때도 JWT 토큰을 사용해도 되는지, 혹은 사용하면 안 되는지 궁금합니다!

이거왜뜨는지 모르겠어요 수업받은대로 썼는데 검색해도 안나오고 진짜 킹받음

안녕하세요.String을 구현한 클래스 설명해주신 부분에서 이해가 안가는 게 있어서 문의드립니다.StringBuilder와의 차이점에서 StringBuilder가 가변적일 수 있는 이유로 아래 필드가 final인지(String) 아닌지(StringBuilder)로 설명해주셨는데요.final byte[] value라면 value 변수는 참조변수 일꺼고 그렇기에 참조값만 변경이 되지 않으면 참조하고 있는 객체의 내부 상태들은 변경이 가능할텐데 예를 들어String a = newString("abc");여기에서 c를 d로 바꾼다 한들 value가 참조하는 내용이 아닌 참조값도 바뀌어야 하는 이유가 궁금합니다.StringBuilder의 경우에는 final 선언이 안 되어 있으니 value 필드의 참조값이 바뀌던 안바뀌던 상관 없을텐데 String 같은 경우에는 final이긴 하지만 value가 참조하는 내용을 바꿨다고 해서 참조값이 무조건 바뀌게 되는 이유가 궁금합니다.private final byte[] value;

7회 기출 유형의 작업형 1번문제에서 가장 많이 수강한 과목을 찾기 위해서 id_assessment가 높은 과목으로 선정합니다.그런데, id_assessment 숫자가 제일 높은 것이 133인데 설명에서는 value_counts()를 사용해서 33이 제일 높고 이의 id가 12라고 설명하고 있습니다. 원본 data를 봐도 133인데 제가 문제를 잘못 이해하고 있는건지…도움 부탁드립니다  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다.작업형2 강의를 다시 듣고 있는데, 풀이가 다르고 방법이 여러가지이다보니 정리가 어려운 상황입니다. 강사님께서 비슷한 질문글에 작업형2 정리 강의를 조만간 준비하시겠다고 답변하신 것을 보게 되었는데, 혹시 계획이 있으신가요? 감사합니다.

활용편 언제 나오나요급합니다.... 빨리 내놓으십쇼..유료로 내주셔도 긁겠습니다

mysql 에 테이블을 기존에 만들어 둔게 있습니다. 다른 서비스가 데이터를 쌓아 놓는 테이블인데 여기를 ORM으로 조회를 한번 해보고 싶습니다. 로그성 테이블이라 pk가 없습니다.python manage.py inspectdb 로 모델 코드를 만들어 내긴 했습니다.python shell로 조회를 하려고 하는데 id 필드를 찾으려는 시도를 계속 합니다.  기존에 만들어진 DB 스키마를 ORM으로 사용려고 만든 것이 inspectdb 일것 같은데 장고 ORM 구조가 PK를 필수로 가져야 하는 구조인지 궁금합니다.(구글링 해보면 PK가 필수라는 이야기도 있고, CHATGPT에게 물어보면 Meta클래스에 managed가 False이면 괜찮다는 답변이 나오네요) inspectdb로 만들어진 코드에는 Meta 클래스가 아래와 같이 있습니다.class MacLog(models.Model): timestamp = models.DateTimeField() sw_ip = models.CharField(max_length=20) mac = models.CharField(max_length=255) port = models.CharField(max_length=20) class Meta: managed = False db_table = 'mac_log' 다음은 에러가 나는 내용 입니다. >>> from django.db.models import QuerySet >>> from maccol.models import MacLog >>> >>> qs = QuerySet(MacLog) >>> for item in qs: ... print(item) ... None Execution time: 0.019902s [Database: default] Traceback (most recent call last): File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 89, in _execute return self.cursor.execute(sql, params) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/mysql/base.py", line 75, in execute return self.cursor.execute(query, args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 179, in execute res = self._query(mogrified_query) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 330, in _query db.query(q) File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/connections.py", line 261, in query _mysql.connection.query(self, query) MySQLdb.OperationalError: (1054, "Unknown column 'mac_log.id' in 'field list'") The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "<console>", line 1, in <module> File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/query.py", line 398, in __iter__ self._fetch_all() File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/query.py", line 1881, in _fetch_all self._result_cache = list(self._iterable_class(self)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/query.py", line 91, in __iter__ results = compiler.execute_sql( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/sql/compiler.py", line 1562, in execute_sql cursor.execute(sql, params) File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django_extensions/management/debug_cursor.py", line 49, in execute return utils.CursorWrapper.execute(self, sql, params) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 67, in execute return self._execute_with_wrappers( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 80, in _execute_with_wrappers return executor(sql, params, many, context) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 84, in _execute with self.db.wrap_database_errors: File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/utils.py", line 91, in __exit__ raise dj_exc_value.with_traceback(traceback) from exc_value File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 89, in _execute return self.cursor.execute(sql, params) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/mysql/base.py", line 75, in execute return self.cursor.execute(query, args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 179, in execute res = self._query(mogrified_query) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 330, in _query db.query(q) File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/connections.py", line 261, in query _mysql.connection.query(self, query) django.db.utils.OperationalError: (1054, "Unknown column 'mac_log.id' in 'field list'")   

 로직이 바껴서 실습이 전혀 안되고 있습니다. 뭔가 조치를 취하셔야 될거같아요1달 전에도 문의 드렸는데 그대로네요