구매한 다른 인강은 다 재생이 되는데  스프링 DB 2편 - 데이터 접근 활용 기술이 인강만 재생이 되지 않습니다...조치 부탁드리겠습니다.동시 접속자에 대한 모니터링 제약이 걸린듯한데저만 사용하는 계정인데 이유를 모르겠네요...참고로 다른 인강은 제대로 잘 재생이 되고 있습니다...빠른 조치 부탁드립니다.

Execution failed for task ':CoreApplication.main()'.> Process 'command 'C:\Program Files\Java\jdk-17\bin\java.exe'' finished with non-zero exit value 1이런 오류가 뜹니다. 처음에 gradel 이 IntelliJ 로 되어 있을 때 빨간 오류는 아니었지만 Parameter 0 of constructor in hello.core.member.MemberServiceImpl required a single bean, but 2 were found: - memoryMemberRepository: defined in file [C:\SpringStudy\core\out\production\classes\hello\core\member\MemoryMemberRepository.class] - memberRepository: defined by method 'memberRepository' in class path resource [hello/core/AppConfig.class] 이런 에러가 나서 gradel을 Gradle(Default) 로 변경하였더Execution failed for task ':CoreApplication.main()'.> Process 'command 'C:\Program Files\Java\jdk-17\bin\java.exe'' finished with non-zero exit value 1 이런 오류가 납니다. 어떤 부분을 수정해야 하는 걸까요??

안녕하세요 강사님. 강의 잘 듣고 있습니다.[1-5] 강의에서 루비 버전을 확인 하면ruby 2.6.10p210 (2022-04-12 revision 67958) [universal.arm64e-darwin23] 으로 '2.6.10' 버전이 나오는데 이대로 진행해도 앞으로의 강의에 문제가 없을까요?아니면 반드시 2.7.6 버전으로 나오도록 구글링을 해서 작업 하는게 좋을까요??참고로 저는 M3 맥북 프로를 사용하고 있습니다.감사합니다.

선생님 안녕하세요. 이제 갓 빅분기 3강... list 쪽 강의 듣는 학생입니다.이전부터 현재,, 그리고 나중에 강의에서 다루는 모든 내용은 숙지가 되고.. 자동으로 코딩이 되어야 시험 합격이 가능한것인가요?예를 들면 list.append 이런것을 전부 외워야 하는지 궁금합니다. 끝으로 해당 내용들을 모두 숙지하는게 맞다면.. 쉽게 할 수 있는 방법이 뭐가 있을까요? 파이썬이 아무래도 익숙하지 않다보니 어렵네요

안녕하세요. 상/하위 계층구조에서 (1)상하위 (2)먼저/나중 발생 두 가지 케이스 예시가 있는데요, 이후 발생해야하는 결과 작성 예시에서는 상하위 개념을 예시로 발생 결과를 적어주셨어요. (1)과 (2)를 동시에 진행할 필요는 없고, 사내 룰에 따라 한 가지 방식을 취해 발생 결과를 작성하면 되는걸까요? 

@Controller의 url들을 통해 원하는 화면들을 전환하는 방식으로 일을 진행 중 입니다.Security를 적용하려 보니 강의에는 @RestController뿐인데 @RestController는 페이지 전환에 적합하지 않다고 알고 있습니다. 그렇다면 @Controller에 Security를 적용할 수 없는겁니까?그리고 java version 17을 사용하셨는데 '왜 17을 사용하셨는지'와 '최신 버전인 22를 사용하면 어떠한 문제가 발생하는지'궁금합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 예시문제 작업형2번을 풀고 강의를 보고 궁금한점이 생겨 질문드립니다. 우선 아래는 제가 작성한 코드입니다.# 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩print(train.info())train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)# train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].mean())# test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].mean()) train = train.drop(columns = '회원ID')test_id = test.pop('회원ID')X = train.iloc[:,:-1]y = train.iloc[:,-1] from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr , X_val , y_tr , y_val = train_test_split(X,y,test_size = 0.2 ,random_state=42)print(X_tr.shape, X_val.shape , y_tr.shape ,y_val.shape) # X_tr, X_val를 명시적으로 복사본 생성X_tr = X_tr.copy()X_val = X_val.copy() from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle_col = ['주구매상품','주구매지점']le = LabelEncoder()for i in le_col:X_tr.loc[:, i] = le.fit_transform(X_tr[i])X_val.loc[:, i] = le.transform(X_val[i])test.loc[:, i] = le.transform(test[i]) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom xgboost import XGBClassifierfrom sklearn.metrics import roc_auc_score rf = RandomForestClassifier(random_state = 42,n_estimators=100, # 트리의 개수max_depth=7, # 트리의 최대 깊이min_samples_split=10, # 내부 노드를 분할하기 위한 최소 샘플 수min_samples_leaf=4, # 리프 노드에 있어야 하는 최소 샘플 수max_features='sqrt', # 각 트리를 분할할 때 고려할 최대 피처 수bootstrap=True) # 부트스트래핑 사용 여부 rf.fit(X_tr,y_tr)pred = rf.predict_proba(X_val) # xgb = XGBClassifier(random_state=42,use_label_encoder=False, eval_metric='logloss')# xgb.fit(X_tr,y_tr)# pred = xgb.predict_proba(X_val)print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) pred = rf.predict_proba(test)[:,1]submit = pd.DataFrame({'pred' : pred})submit.to_csv('result.csv',index=False)print(pd.read_csv('result.csv')) # rf# 0.6435519983529352# rf 하이퍼# 0.6732206123306826# xgb# 0.624477786070292# 답안 제출 참고# 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용# pd.DataFrame변수.to_csv("result.csv", index=False)  Q1)우선 강의중 라벨인코딩시 오브젝트 컬럼의 unique값 중 test에는 있고 train에는 없다면 test와 train을 합쳐서 라벨인코딩 후 나눠야 한다고 말씀해주셨는데요. 방식은 알겠으나 그렇게 되면 data leakege 현상이 있을수 있어 과적합 위험도 있지 않나요? Q2) xgb에는 라벨인코딩기능이 자동탑제된걸로아는데 오브젝트타입 컬럼의 unique값중 test에는 있고 train에는 없는경우에도 작동이 되나요?  Q3) # X_tr, X_val를 명시적으로 복사본 생성 X_tr = X_tr.copy() X_val = X_val.copy()이 부분은 오류가 떠서 gpt에게 물어보고 수정 한 것인데요 왜 copy를 적용해야 오류가 안뜨는지 설명해주실수있나요? 지피티가 해주는 설명은 이해가 잘안되네요 

[질문 내용]직접 구현하는 배열 리스트1 - 시작 8:25에서o를 중심으로if (o.equals(elementData[i])) { 조건문을 구현하셨는데, 저는 반대로if (elementData[i].equals(o)) {elementData[i]에서 동일한 결과문을 찾았습니다. 결과는 동일하지만, 순서에 우선순위가 있을까요?  

안녕하세요, 해당 강의자료를 참고하여 c code를 작성하고 있습니다. 현재 제가 사용하고 있는 코드의 main 문은 다음과 같습니다.int main(){u32 data;u32 read_data;init_platform();xil_printf("[S/W BUILD]\t%s, %s\n\r",__DATE__, TIME);xil_printf("[FPGA BUILD]\t%x \n\r",Xil_In32(FPGA_BUILD_ADDR));xil_printf("--Starting SI5386 init Application--\n\r");data = 0x00000000;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_CMD, data);data = 0x00000101;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_INT_STAT, data); // 0x0010data = 0x00000101;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_INT_EN, data); // 0x0018data = 0x00093ee0;data = 0x00023e06;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_TGT_SIZE, data); // 0x0020data = 0x021c01e0;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_PIC_SIZE, data); // 0x0024;data = 0x000000c4;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_PIC_FMT, data); // 0x0028data = 0x00000000;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_PROF, data); // 0x002cdata = 0x00000205;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_NL, data); // 0x0034data = 0x00000001;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_MODE, data); // 0x0038data = 0x00000001;Xil_Out32(TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_CMD, data); // 0x0000usleep(50);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_CMD);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_INT_STAT);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_INT_EN);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_TGT_SIZE);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_PIC_SIZE);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_PIC_FMT);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_PROF);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_NL);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_MODE);read_data = Xil_In32 (TMC_JXSE_BASE_ADDR + TMC_JXSE_ENC_CMD);usleep(50);cleanup_platform();return 0;}다음과 같이 Xil_Out32 함수가 쭉 써지고, 각각의 메모리 주소에 대해 data를 write 합니다. 이후 해당 주소에 대한 데이터 값을 read 하는 과정에서, hardware에서 인식을 하지 못합니다.위 사진과 같이, microblaze에서 data address가 첫번째 read 할 주소인 0x44a10004에서 멈춰있는 것을 확인할 수 있습니다.axi쪽 I/F는 다음과 같습니다.제 C code에서 Read 동작이 되지 않는 이유가 무엇일까요? 감사합니다.

import pandas as pddf=pd.read_csv("members.csv") 강의처럼 똑같이 불러왔는데 아래 오류가 발생할경우 어떻게 해결하면되나요? --------------------------------------------------------------------------- FileNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-f7b7bdb7966f> in <cell line: 3>() 1 # your code 2 import pandas as pd ----> 3 df=pd.read_csv("members.csv") 4 5 4 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/io/common.py in get_handle(path_or_buf, mode, encoding, compression, memory_map, is_text, errors, storage_options) 857 if ioargs.encoding and "b" not in ioargs.mode: 858 # Encoding --> 859 handle = open( 860 handle, 861 ioargs.mode, FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'members.csv' 

안녕하세요?? 강의를 엄청 잘 듣고 있는 수강생입니다.다른게 아니라 크롤링한 json 데이터를 웹(스프링이나 스프링부트)에서 화면에 표현하고 싶은데 어떻게 하면 되나요??

익스투르드 공부 중인데 전 왜 저렇게 동그란 플러스 표시가 안생기는지 모르겠어요!

재귀함수를 사용해서 문제 풀이를 할 때 어떤 식으로 접근해야 할 지 팁을 주실 수 있나요?예를 들어, 종료조건을 반드시 설정해야 하고 이에 대해 먼저 생각하고 들어가는 건 알겠습니다. 그러나 어느 부분을 재귀시킬지에 대한 감이 아직 잘 없는 것 같아요.어느 부분을 재귀 시켜야 하는지랑, 그 외의 팁이 있으면 좀 받고싶습니다.외워서 푸는건 되는데 이해는 아직 안돼요

강의 섹션3-3 문제 7번에서df = pd.read_csv("data.csv", index_col="Unnamed: 0")부분에서 index_col="Unnamed: 0"은 어떤 의미를 나타내나요??

상관관계 T검정시에 위와같이피어슨/스피어맨은 귀무가설 기각, 켄달타우는 귀무가설 채택의 유의수준으로 나오는데 이 현상은 어떻게 보아야하는걸까요? 어떤 차이로 인해서 이렇게 유의수준이 갈리게 되는지 궁금합니다.

우선 좋은 수업 감사드립니다.  PPO 알고리즘 수업에서 PPO Actor-Critic Network 의 전체 손실 값은 clipped surrogate objective - c1 * value loss (critic loss) + c2 * action entropy 라고 배웠는데, 관련 부분에 대한 코드를 보면 actor_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean() critic_loss = F.mse_loss(value, _ret).mean() total_loss = actor_loss + critic_loss로 action entropy 에 대한 연산은 없는 것 같아 보입니다. 혹시 제가 잘못 알고 있거나, 다른 부분에서 이미 고려된 것이라면, 알려주시길 부탁 드립니다. 아니면 고려하지 않아도 되는 조건이라면 어떤 이유가 있는지 알고 싶습니다.  감사합니다.  

강의 순차적으로 들으면서코랩에서 복습하고 있긴한데, 이렇게 계속 반복하면 되는걸까요?예를들어 요약정리집이나 이런것들이 있으면 좋겠는데실습환경에서 코드 쓰고, 실행하고 이런것만 반복하다보니큰 틀에서의 개념이 명확해 지지가 않아서요! 혹시 제가 못 찾는걸까요 자료를 ㅠ

 VM 인스턴스의 경우 켜두면 계속 요금이 청구 되기 때문에 사용하지 않을 경우 끄는걸 추천해주셨고 방법도 알려주셨는데, 클라우드 DB의 경우에는 따로 언급을 안해주셔서 DB는 따로 끄거나 할 필요가 없는지 궁금합니다.

🚨 아래의 가이드라인을 꼭 읽고 질문을 올려주시기 바랍니다 🚨질문 하시기 전에 꼭 확인해주세요- 질문 전 구글에 먼저 검색해보세요 (답변을 기다리는 시간을 아낄 수 있습니다)- 코드에 오타가 없는지 면밀히 체크해보세요 (Date와 Data를 많이 헷갈리십니다)- 이전에 올린 질문에 달린 답변들에 꼭 반응해주세요 (질문에 대한 답변만 받으시고 쌩 가시면 속상해요 😢)질문 하실때 꼭 확인하세요- 제목만 보고도 무슨 문제가 있는지 대충 알 수 있도록 자세한 제목을 정해주세요 (단순 단어 X)- 질문의 배경정보를 제공해주세요 (이 문제가 언제 어떻게 발생했고 어디까지 시도해보셨는지)- 문제를 재현하도록 코드샌드박스나 깃허브 링크로 전달해주세요 (프로젝트 코드에서 문제가 발생할 경우)- 답변이 달렸다면 꼭 확인하고 반응을 남겨주세요- 강의의 몇 분 몇 초 관련 질문인지 알려주세요!- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요! DiaryList.jsx 파일에서 option이나 Button 태그의 옵션에 보면 value={"latest"}나 type={"POSITIVE"} 이런 식으로 { } 를 사용하셨던데 없이 해도 출력이 잘 되는데 꼭 써줘야 하는지 궁금합니다.

왜 hashIndex에서 Object 로 매개변수를 받나요?제네릭인 E로 받는게 타입안정성측면에서 좋지않나요??