안녕하세요 선생님 🙂 이해가 가지 않는 부분이 있어서 질문드립니다. 강의에서도 설명 부분이 없는 것 같아서 질문드립니다.  for (int i = 0; i < N; i++) { cin >> str; for (int j = 0; j < str.size(); j++) { if (str[j] < 97) result += str[j]; else if (result.size()) func(); } if (result.size()) func(); } 위의 코드 중 if (result.size()) func(); 이 부분이 왜 다시 들어가야하는지 이해가 가지 않습니다. 설명 부탁드립니다..!!

This is the Jenkins controller's built-in node. Builds running on this node will execute on the same system and as the same user as the Jenkins controller. This is appropriate e.g. for special jobs performing backups, but in general you should run builds on agents. Learn more about distributed builds.Disk space is below threshold of 1.00 GiB. Only 471.52 MiB out of 474.81 MiB left on /tmp.강의를 그대로 따라했는데 빌드상태가 오프라인으로 떠요로컬호스트 환경에서는 문제없었습니다...

기출 3회, 작업유형1 의 2번칼럼명이 2000일때 df['2000'] 이라고 하면 에러가 나고 df[2000]이라고 하면 에러가안나던데, 컬럼명은 '' 로 묶어야 하는게 아닌지요?'' 로 묶지않은 2000일때가 답이 되는 이유가 궁금합니다

왜 어떨때는 이렇게 쓰고rf.fit(x_tr, y_tr) pred_val = rf.predict(x_val)rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test)풀이영상에서는 바로 트레인, 타겟이라고 적는지 궁금합니다!  추가로, 아래 코드에서 수치형 변수->스케일링, 범주형 변수 -> 인코딩을 진행하고 싶은데주석처리한 코드 부분을 어떻게 수정하면 될까요?? # your code # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") # EDA train.shape, test.shape # ((6665, 11), (2154, 10)) train.isnull().sum() test.isnull().sum() # train.info() # test.info() # 전처리(타겟, 결측치, 인코딩, 스케일링) train = train.drop("ID", axis = 1) test_ID = test.pop("ID") target = train.pop("Segmentation") # train.head() # test.head() # c_train = train[["Gender", "Ever_Married", "Graduated", "Profession", "Spending_Score", "Var_1"]] # c_test = test[["Gender", "Ever_Married", "Graduated", "Profession", "Spending_Score", "Var_1"]] # c_train = pd.get_dummies(c_train) # c_test = pd.get_dummies(c_test) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # n_train = train[["Age", "Work_Experience", "Family_Size"]] # n_test = test[["Age", "Work_Experience", "Family_Size"]] # from sklearn.preprocessing import StandardScaler # scaler = StandardScaler() # n_train = scaler.fit_transform(n_train) # n_test = scaler.fit(n_test) # train = pd.concat([c_train, n_train]) # test = pd.concat([c_test, n_test]) # train.info() # test.info() # 모델링(학습) 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 = 40) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(x_tr, y_tr) pred_val = rf.predict(x_val) # 평가 Macro f1-score from sklearn.metrics import f1_score f1 = f1_score(y_val, pred_val, average = "macro") pred_test = rf.predict(test) # 제출(데이터프레임, pdf, index = False) result = pd.DataFrame({ "ID" : test_ID , "Segmentation" : pred_test }) result.to_csv("수험번호.csv", index = False)

안녕하세요, 강사님구글맵을 사용할때 AndroidManifest.xml, AppDelegate.mm 파일에 직접적으로 구글키를 넣어주는데 이렇게 된다면, 키값이 노출이 될 것 같은데, 이 파일은 git ignore을 해도 되는 파일인가요??

안녕하세요 강사님!LabelEncoder 작업 중 한 번씩 오류를 마주하는 경우가 생깁니다. 아마 강의 중에 말씀해주셨던 train_data 와 test_data 를 합친 후 인코딩 작업을 진행하면 될거라는(?) 얘기와 관련이 있을 것 같은데.. (혹시 제가 잘못 이해하고 있는거면 정정 부탁드립니다 ㅠㅜ) 인코더 돌릴 때 테스트 데이터랑 합친 후 학습한다고 가정했을 때, fit_transform() 과 transform() 중 어떤 걸 사용해야하는지와 두 메소드의 차이점이 궁금합니다. 제가 이해한 내용으로는 train_data 는 fit_transform(),test_data 는 transform() 을 사용해야한다고 이해했는데 합쳐서 작업해야한다고 할 때 뭘 사용해야하고, 어떻게 사용하는게 맞는 방법인지 잘 모르겠습니다 ㅠ 매 번 질문에 답변해주셔서 감사합니다!많이 배워가고 있습니다! ======== 질문 추가 ========혹시 아래와 같은 방식으로 진행되면 될까요...? for col in col_obj: encoder = LabelEncoder() encoder.fit(pd_concat[col]) X_tr[col] = encoder.transform(X_tr[col]) X_val[col] = encoder.transform(X_val[col])

train_test_split() 함수내에서 y_train 을 나누는 방법에 차이가 있는 이유가 무엇일까요?첫번째 사진은 y_train['Reached.on.Time_Y.N'] 으로 했고 열에 값이 출력되지 않았는데,두번째 사진은 y_train.drop('ID', axis=1) 로 했는데 열값이 1이 나왔습니다. 두 방법 모두 결국에는 y_train에서 'Reached.on.Time_Y.N' 만 남기는 것은 동일한데 왜 열값의 출력이 다른지 궁금합니다.

위와 같은 오류가 나오는데 roc_auc는 평가가 되는데 accuracy는 평가 중에 오류가 나옵니다... 혹시 다음과 같은 오류는 문제점이 무엇인지 잘 모르겠습니다

안녕하세요. 작업형 2 회귀모델 사용하고 평가지표로 모델 평가하는 부분에서 질문이 있어서 문의합니다  넘파이 없이 해보려고 아래처럼 간단하게 만들어봤는데요.  from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error # 릿지 모델 from sklearn.linear_model import Ridge rd = Ridge(random_state=100) rd.fit(X_tr,y_tr) pred_rd = rd.predict(X_val) mse = mean_squared_error(y_val,pred_rd) # rmse 간단 사용을 위해 우선 mse()를 변수 할당 rmse = mse ** 0.5 # 그런 다음 rmse 처리 방식에 맞는 변수 생성 print("r2:",r2_score(y_val,pred_rd)) print("mae:",mean_absolute_error(y_val,pred_rd)) print("mse:",mean_squared_error(y_val,pred_rd)) print("rmse:",rmse) r2: 0.06396849293045404mae: 75.39756630227993mse: 62725.96352602316rmse: 250.4515193126669 # 라쏘 모델 from sklearn.linear_model import Lasso ls = Lasso(random_state=100) rd.fit(X_tr,y_tr) pred_ls = rd.predict(X_val) mse = mean_squared_error(y_val,pred_ls) rmse = mse ** 0.5 print("r2:",r2_score(y_val,pred_ls)) print("mae:",mean_absolute_error(y_val,pred_ls)) print("mse:",mean_squared_error(y_val,pred_ls)) print("rmse:",rmse) r2: 0.06396849293045404mae: 75.39756630227993mse: 62725.96352602316rmse: 250.4515193126669 선형회귀,XGB,랜덤포레스트 등은 결과값이 모델별로 각각 다르게 나왔는데(랜덤포레스트의 결정계수 값이 제일 높아서 실습하면서 저도 랜덤포레스트를 적용했습니다)릿지랑 라쏘 이 2가지 모델은 위에서 처럼 결과값 출력이 완전 동일하게 나와서.....(rmse는 선형회귀를 제외한 나머지 4가지 전부 동일 값이 출력 되었습니다...이건 뭘 잘못한걸까요..?)검증데이터 예측값 계산 변수 다 할당했고, 할당한 예측 변수를 각 평가 모델에 대입했는데... 왜 이런 결과가 나오는지, 뭔가 잘못한 부분이 있으니 값이 같게 나오는거 같은데... 어느 부분이 잘못 되었는지 알려주시면 감사하겠습니다. 

1번 질문next9 버전을 다운받아서 실행 했더니 오류가 나서 찾아봤는데 node버전이 높아서 호환 관련 문제로 실행이 안되는 오류가 있었습니다. next14 버전으로 진행했는데 앞으로도 괜찮나요? 2번 질문pages 폴더안에 index.js파일은 /이고 그 외에 이름은 /profile, /signup 구조인것 같은데 어떤 경우에 폴더구조를 사용하고 어떤 경우에 js파일의 이름을 변경해서 사용해야 하는지 궁금합니다.

PostRecommends에서 전달한 post를 Post 컴포넌트에서 받아 표시하면 User에서만 오류가 발생합니다.User에 대한 정보를 다 받아오는데 Post 컴포넌트에서는 아무것도 표시되지 않습니다.프로필 탭을 눌러 User.id 페이지로 이동하면 오류가 발생합니다.Cannot read properties of undefined (reading 'User')User에 옵셔널 체이닝을 붙여도 동일한 오류가 발생합니다.Post 코드 첨부합니다. import { Post as IPost } from "@/model/Post"; dayjs.locale("ko"); dayjs.extend(relativeTime); type Props = { noImage?: boolean; post: IPost; }; export default function Post({ noImage, post }: Props) { const target: IPost = post; if (Math.random() > 0.5 && !noImage) { target?.Images.push( { imageId: 1, link: faker.image.urlLoremFlickr() }, { imageId: 2, link: faker.image.urlLoremFlickr() }, { imageId: 3, link: faker.image.urlLoremFlickr() }, { imageId: 4, link: faker.image.urlLoremFlickr() } ); } return ( <PostArticle post={target}> <div className={style.postWrapper}> <div className={style.postUserSection}> <Link href={`/${target.User?.id}`} className={style.postUserImage}> <img src={target.User.image} alt={target.User.nickname} /> <div className={style.postShade} /> </Link> </div> <div className={style.postBody}> <div className={style.postMeta}> <Link href={`/${target.User.id}`}> <span className={style.postUserName}>{target.User.nickname}</span> &nbsp; <span className={style.postUserId}>@{target.User.id}</span> &nbsp; · &nbsp; </Link> <span className={style.postDate}> {dayjs(target.createdAt).fromNow(true)} </span> </div> <div>{target.content}</div> <div> <PostImages post={target} /> </div> <ActionButtons /> </div> </div> </PostArticle> ); } 

public class PrototypeTest { @Test void PrototypeBeanTest() { AnnotationConfigApplicationContext ac = new AnnotationConfigApplicationContext(PrototypeBean.class); System.out.println("find PrototypeBean1"); PrototypeBean prototypeBean1 = ac.getBean(PrototypeBean.class); System.out.println("find PrototypeBean2"); PrototypeBean prototypeBean2 = ac.getBean(PrototypeBean.class); System.out.println("prototypeBean1 = " + prototypeBean1); System.out.println("prototypeBean2 = " + prototypeBean2); assertThat(prototypeBean1).isNotSameAs(prototypeBean2); } static class PrototypeBean { @PostConstruct public void init() { System.out.println("PrototypeBean.init"); } @PreDestroy public void destroy() { System.out.println("PrototypeBean.destroy"); } } }결과prototypeBean1 = hello.core.scope.PrototypeTest$PrototypeBean@29caf222prototypeBean2 = hello.core.scope.PrototypeTest$PrototypeBean@29caf222 강의에서 프로토타입 스코프를 코드로 작성하고 실행하는 도중 깜빡하고 스코프 애노테이션을 넣는 걸 깜빡했습니다.그런데 prototypeBean1 과 prototypeBean2 의 참조값이 같게 나왔습니다.@Configuration을 적지 않았는데 왜 싱글톤이 적용이 된 건지 잘 이해가 가지 않습니다...

- 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.아래와 같이 하니 프레임 전환 없이 본문 입력이 됩니다.이렇게 해도 되나요?다른 문제는 없을까요?# 내용 입력 iframe = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#content > div.contents_area > div > div.editor_area > div > div.editor_body > iframe") iframe.click() iframe.send_keys("안녕하세요.", Keys.ENTER)

안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다!작업형2 관련 질문 세개 있습니다.Q1) 랜덤포레스트 하이퍼파라미터 조절 max_depth나 n_estimator(아래처럼 ) 분류가 아닌 회귀분석일때도 사용해도 되나요??Q2) 데이터개수가 너무 많으면 원핫인코딩보다 라벨인코더가 낫다고 하셨는데 개수가 많은 기준이 보통 어느 정도인지 궁금합니다! Q3) 검증데이터 분리 시에 test_size는 어느 정도가 적당한지 궁금합니다. 데이터가 적으면 0.1 ~ 0.15 아니면 0.2 정도로 해도 될까요? 

=================현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================vivado는 잘 열리고요 ./build 명령어 입력 시, #include <string.h>에서 문제가 발생하는 것으로 보고 g랑 g++ 툴체인이 잘 깔려있나 확인했나 봤더니 g++ 버젼확인이 안되더군요 그래서 g++ 설치가 안되어있구나 구글링해보고 별 짓을 다 해보았는데 잘 안되네요혹시 도움 주실 수 있을까요?제 OS는 다음과 같습니다 당연히 apt-get update, upgrade 해보아도 별 소용이 없더군요 버젼을 높여야하는 wsl 우분투의 버젼을 높여야하는 걸까요? 

[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]이 코드에서 생성메서드를 @Builder 를 사용한 생성자로 교체하고 싶습니다. 유연한 생성을 통해 테스트 하기 편한 객체 생성을 위해서 더 좋다고 생각했기 때문입니다. 그런데 @Builder 생성자를 사용할때, 연관관계 편의 메서드를 어떻게 활용해야 할지 고민입니다. 다른 사람들의 코드를 보니, @Builder 생성자에서 @OneToMany 의 양방향 필드는 초기화 하지 않는 경우를 봤는데, 그러면 연관관계를 어떻게 설정하고, 또 왜 연관관계 편의 메서드를 초기화시에 사용하지 않는지 궁금합니다.

선생님 안녕하세요!버튼 컴포넌트 제작 강의를 보며 따라서 만들고 있는데요~아이콘 fill에 배리어블을 적용해도 아이콘 색상이 변하지 않는 문제가 있습니다~color/icon/interactive/inverse 색상을 선택해도 적용이 안되며, 다른 배리어블 색상을 적용해도 동일하게 적용이 안됩니다! 이름만 적용되고 색상은 변경이 안되는 상태입니다 ㅠㅠ(feather icon을 shape 면으로 병합한 형태로 정리하였고, Vector로 동일하게 이름도 적용했습니다. 아이콘 컬러 배리어블 색상도 등록한 상태입니다.아이콘을 면으로 정리할 때 유니온과 아웃라인이 안되는 경우, 커뮤니티에 공유해주신 Convert SVG Strokes to Fills 웹 사이트를 이용했습니다! )feather icon 외에 다른 아이콘 컴포넌트로 테스트 해보니 배리어블 색상이 적용됩니다.해결 방법이 있을까요?

공부삼아서 과제 프로젝트에 테스트를 도입하다가 궁금한 게 잇어서 질문드립니다.  거래내역 조회를 구현할 때 2024-05-30 같은 거래가 발생할 날짜는 auditing, @CreatedAt 통해 저장된 createdAt에서 가져오도록 구현했습니다. (디자인과 달리, 최근 거래일수록 위로 오도록 변경되었습니다) 구현이 끝난 뒤, 테스트할 때 createAt을 임의로 변경하기 위해 BaseEntity의 private를 protected, 그리고 createdAt을 변경하는 메서드를 추가햇습니다. (이게 맞는 접근인지는 잘 모르겟네요... 할 때에도 이렇게 해도 되나? 라는 의문이 계속 들엇습니다...)@DisplayName("유저의 계좌 내역을 불러올 수 있다.") @Test void getUserStatements() { // given (6/5 18:00) LocalDateTime now = LocalDateTime.of(2024, 6, 5, 18, 0, 0); User u1 = User.of("test1", "id1", "pw"); User u2 = User.of("test2", "id2", "pw"); List<User> users = userRepository.saveAll(List.of(u1, u2)); User loginUser = users.get(0); User notLoginUser = users.get(1); Account a1 = Account.of("111-222-3333", 1000, loginUser); Account a2 = Account.of("111-222-3334", 2000, notLoginUser); List<Account> accounts = accountRepository.saveAll(List.of(a1, a2)); Account loginUserAccount = accounts.get(0); Account notLoginUserAccount = accounts.get(1); // 자신 계좌로 입금 (조회 대상), 6/5 발생 Statement s1 = createStatementForTest(loginUserAccount, loginUserAccount, 100, DEPOSIT); // 자신 계좌에서 출금 (조회 대상), 6/6 발생 Statement s2 = createStatementForTest(loginUserAccount, loginUserAccount, 200, WITHDRAW); // 자신 계좌에서 타 계좌로 이체 (조회 대상), 6/7 발생 Statement s3 = createStatementForTest(loginUserAccount, notLoginUserAccount, 300, TRANSFER); // 타 계좌에서 자신 계좌로 이체 (조회 대상), 6/8 발생 Statement s4 = createStatementForTest(notLoginUserAccount, loginUserAccount, 400, TRANSFER); // 타 계좌에서 타 계좌로 출금 (조회 대상 X), 6/9 발생 Statement s5 = createStatementForTest(notLoginUserAccount, notLoginUserAccount, 50000, WITHDRAW); statementRepository.saveAll(List.of(s1, s2, s3, s4, s5)); // when StatementResponse userStatement = statementService.getUserStatements(loginUser); // then assertThat(userStatement.getStatementInfos()).as("거래 이력을 조회할 수 있다.").hasSize(4) .extracting("amount", "type") .containsExactly( tuple(400, "이체"), tuple(-300, "이체"), tuple(-200, "출금"), tuple(100, "입금") ); assertThat(userStatement.getBalance()).as("계좌 잔액을 조회할 수 있다.").isEqualTo(1000); }(위 테스트 코드는 시간 설정 및 검증 코드를 제거한 테스트입니다.) 위 메서드와 plusDays() 통해 시간 설정 후, extracting에 "date" (createdAt에 yyyy-MM-dd를 적용시켜 String 형태로 저장) 를 추가해서 확인했을 때에는 의도한 대로 2024-06-08, 2024-06-07, 2024-06-06, 2024-06-05가 아닌, 전부 테스트를 실행한 시간으로(2024-06-05) 나오는 걸 확인했습니다. 일단은 date를 검증하는 로직을 빼고 테스트를 통과시켰고, postman에서 입금/출금/이체 등 실시 후 조회했을 때에도 의도한 대로 최근 거래가 위로 오도록, 날짜 형식도 의도한 대로 나온 것도 볼 수 있었습니다. 하지만 이 date를 postman이 아닌, auditing 없이 임의로 날짜를 설정한 후 테스트해 확인해보고 싶은데, 이 경우에는 어떻게 하면 될까요? auditing 잇는 상태로도 가능하다면 알려주시면 감사하겟습니다! 아래는 BaseEntity와 거래 내역을 저장하는 Statement Entity 코드입니다@Getter @MappedSuperclass @EntityListeners(AuditingEntityListener.class) public abstract class BaseEntity{ @CreatedDate private LocalDateTime createdDate; }import jakarta.persistence.*; import lombok.AccessLevel; import lombok.Builder; import lombok.Getter; import lombok.NoArgsConstructor; import java.time.LocalDate; import java.time.LocalDateTime; import static jakarta.persistence.EnumType.*; @Entity @Getter @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED) public class Statement extends BaseEntity{ @Id @GeneratedValue(strategy= GenerationType.IDENTITY) private Long id; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name="from_account") private Account from; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name="to_account") private Account to; private int amount; @Enumerated(STRING) private TransactionType type; @Builder private Statement(Account from, Account to, int amount, transactionType type) { this.from = from; this.to = to; this.amount = amount; this.type = type; } public static Statement of(Account from, Account to, int amount, transactionType type){ return Statement.builder() .from(from) .to(to) .amount(amount) .type(type) .build(); } }  긴 글 읽어주셔서 감사합니다~

안녕하세요, 섹션 10의 [5/6] 강의 실습을 진행하는데 result의 column이 다른 경우가 있어서 후에 concat을 하는 과정에 에러가 발생합니다. 이런 경우 어떻게 해결할 수 있나요?

선생님, 강의 내용a = a[:int(len(a)/2)]cond = a['target'] == 0a = a[cond]print(int(a['proline'].mean()))에서a = a[:int(len(a)/2)]a = a['target'] == 0 <-- cond 대신 aa = a[a] <-- cond 대신 aprint(int(a['proline'].mean()))로 실행해보았습니다. 데이터 프레임 값을 새로 갱신해 저장하는데, 'proline'에서 오류가 나는 이유가 궁금합니다. 새로운 조건명(con)을 넣어야만 실행되는지 궁금합니다.