cmake를 이용해서 build해둔 상태인데 계속 #include <ncurses.h>에 오류가 뜹니다.MinGW 다운 받을 때 libncurses등등 같이 다운받았고 환경변수 경로도 다 지정을 해주었는데왜 못찾고 있는걸까요..?환경변수나 경로 설정이 잘못되어 있는 것일까요..?

저번에 질문한 거 코드 수정 및 정리했습니다. 선생님 ※ 피쳐엔지니어링에서 train, test 셋을 분리( .copy() )해서 수치형은 스케일링하고 범주형은 인코딩 한 다음, 합치기 ( .concat() ) 하는 방식이 아니라수치형 부분 칼럼을 변수(cols_n)로 받고, 범주형 부분을 변수(cols_c) 으로 받아서, 데이터셋을 수치와 범주형으로 분리하지 않은 상태에서 각각 스케일링, 인코딩을 적용하고 검증데이터셋 분리-> 모델 & 평가지표 불러오기 -> 예측(테스트셋 적용) -> df 생성 -> 제출 하는 방법에서 아래에 피쳐 엔지니어링 부분 코드 정리한거 확인 부탁드립니다.  경우 1. [train, test // 2개 데이터셋 제공시]# train셋엔 있고 test셋엔 없는 "target"에 해당하는 칼럼 분리 # "target" 데이터는 범주형이든 수치형이든 스케일링이나 인코딩을 하면 안되므로 제외시킴 target = train.pop(["target"]) cols_n = train.select_dtypes(exclude="O").columns cols_c = train.select_dtypes(include="O").columns## 수치형 민맥스 스케일링 작업 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n])  ## 범주형 라벨 인코딩 작업 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) ## or 범주형 원핫 인코딩 작업 시 # .get_dummies() 원핫 인코딩은 자동으로 범주형만 찾아서 인코딩 함 # 방법 1 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) ## 라벨 인코딩과 통일성을 원한다면 (방법 2) train = pd.get_dummies(train[cols_c]) test = pd.get_dummies(test[col_c]) # 다만 어차피 자동으로 찾아주니 이렇게 하지 말고 간편한 위의 방법 1 방식으로 하자그 다음 검증데이터셋 분리 등 과정 이후 ~~~~~~~~~~~ 제출   경우 2. [X_train, y_train, X_test // 3개 데이터셋 제공시]cols_n = X_train.select_dtypes(exclude="O").columns cols_c = X_train.select_dtypes(include="O").columns## 수치형(스케일링) 작업 ##민맥스 스케일링 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_train[cols_n] = scaler.fit_transform(train[cols_n]) X_test[cols_n] = scaler.transform(test[cols_n]) ## 범주형(인코딩) 작업 ## 라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols_c: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) ## or 원핫 인코딩 시 # .get_dummies() 원핫 인코딩은 자동으로 범주형만 찾아서 인코딩 함 # 방법 1 X_train = pd.get_dummies(X_train) X_test = pd.get_dummies(X_test) ## 라벨 인코딩과 통일성을 원한다면 (방법 2) X_train = pd.get_dummies(X_train[cols_c]) X_test = pd.get_dummies(X_test[col_c]) # 다만 어차피 자동으로 찾아주니 이렇게 하지 말고 간편한 위의 방법 1 방식으로 하자이후 검증데이터셋 분리 등 과정 이후 ~~~~~~~~~~~ 제출 이번 코딩엔 틀린게 없어야 할텐데.....이거 제대로 한거 맞는지 확인 부탁드립니다. 선생님여러 차례의 질문에 답변 해주셔서 감사합니다  

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[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]안녕하세요? 몇가지 이것저것 테스트하다 발견한 부분에 대해 의문이 들어서 질문드립니다.,insert, update, delete 등 Write와 관련된 작업은 쓰기지연 저장소에 저장되고, commit될 때 flush가 된다고 이해했는데요때때로 select가 수행되었을 때 Write관련 쿼리가 수행되는 것 같더라구요Delete A엔티티 -> Delete B엔티티 -> select C -> select D 엔티티 -> commit순으로 진행된다고 할 때, delete A, delete B 는 commit되면서 쿼리가 실행되어야 할 것 같은데, select C 시점에 쿼리가 실행되는 것 같은데(즉 select C 시점에 flush가 되는 것 같은데), 제가 추론한 게 맞는지, 왜 그런건지 이유가 궁금합니다감사합니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 lightBGM에서 분류, 회귀 둘 다에서 random_state, max_depth, n_estimator 쓰는 것는 동일한가요??

안녕하세요 강사님!2유형에서 걱정되는 부분이 있어서 질문드립니다! 2유형 train_test_split 으로 검증 할 때, test_size 값 범위를 최대 몇 프로까지 제한하는게 좋을까요?랜덤포레스트 기준 하이퍼 파라미터 값들의 권장하는 최대 범위를 알고 싶습니다.(max_depth, n_estimators) 어느정도 범위까지가 괜찮을지 감이 잘 안오네요 ㅠ과적합을 고려했을 때 권장하는 범위가 있을까요? 오늘도 질문 읽어주셔서 감사합니다!

질문이 있습니다 ipynb 파일에서는 잘 작동하는데 .py파일에서는 작동이 안됩니다네이버 로그인까지는 잘 가지는데 다음 동작 드롭다운 메뉴 클릭할때 동작이 되지않습니다혹시 파란색창 부분이 떠서 문제일까요?F12 켜고 CSS_SELECT를 찾을수도 없습니다.콘솔창에는 아무런 오류도 나오지 않구요뭐가 잘못됬는지 잘 모르겠습니다.from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import pyperclip user_id = "본인아이디" user_pw = "본인비밀번호" # 크롬 드라이버 생성 driver = webdriver.Chrome() # 원하는 페이지로 이동 driver.get("https://nid.naver.com/nidlogin.login?mode=form&url=https://www.naver.com/") time.sleep(1) # 아이디 입력 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#id") pyperclip.copy(user_id) id.send_keys(Keys.CONTROL, 'v') time.sleep(1) # 비밀번호 입력 pw = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#pw") pyperclip.copy(user_pw) pw.send_keys(Keys.CONTROL, 'v') time.sleep(1) # 로그인 버튼 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#log\\.login").click() time.sleep(2) # 로그인 후 페이지가 로드될 때까지 기다림 # main = driver.window_handles # print(main) # for i in main: # if i != main[0]: # driver.switch_to.window(i) # driver.close() # driver.switch_to.window(main[0]) # 드롭다운 메뉴 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#account > div.MyView-module__my_menu___eF24q > div > div > ul > li:nth-child(1) > a > span.MyView-module__item_text___VTQQM").click()

안녕하세요, 큰돌님. 큰돌님의 코드랑 비교하면서 로직은 동일한 것으로 생각이 되는데, 제 코드는 메모리 초과가 나고, 큰돌님처럼 next를 { here - 1, here + 1, here * 2 }에서 가져오면 초과가 나지 않더라구요. sizeof 연산자로 확인한 결과 큰돌님 방식과 제 dx 배열의 크기는 각각 16바이트, 12바이트로 외려 제건 좀 덜 잡아먹더라구요. 차이점이라면 스택 세그먼트인가, 데이터 세그먼트인가 밖에 없는 것 같은데 백준 제출 시 데이터 세그먼트와 관련하여 제한사항이 있을까요? 코드 첨부드립니다.http://boj.kr/d99dbf812488492db85d619c32328ef5

next에서 msw사용이 애매하다는 것이 무슨뜻인지그럼 react에서는 사용방법이 다른 것인지 궁금합니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요결측치 처리하고 인코딩 하고서 lightgbm 사용해도 문제 없을까요? 그리고 하이퍼 파라미터 전부 적용하고 verbose 써주려고 할 때 괄호 안 순서가 있나요 ?ex. (random_state=, max_depth=, n_estmators=, learning_rate=, verbose=-1)??

안녕하세요 큰돌님! 큰돌님께서 풀이해주신 방법과 제가 풀이한 방법이 좀 달라서 이 방법도 혹시 괜찮은지 궁금해서 여쭤봅니다.http://boj.kr/c5b8619d1ed146ddb24e67d078bb1cb8 visitied 대신, 순열로 생각해서 풀이했습니다.부등호 비교하는 로직은 atoi를 하지 않아도 아스키코드상으로 값이 클 것을 예상하여 직접 비교하였습니다.최대값, 최소값의 경우에는 가능한 경우의 수를 모두 벡터에 string으로 넣어 sort로 정렬한 후, 앞뒤만 가져오는 방법을 사용했습니다. 혹시 이 방법이 아니라 원복을 사용하신 이유가 순열을 만들때 추가로 사용되는 시간 때문인가요?

4회 2유형다중분류에선 xgb를 쓸수 없나요? 계속 에러가 나옵니다.

평가지표 이진분류에서 rou_auc를 사용하는 경우실제값이 문자로 주어졌을 때는 어떻게 하나요?강의자료에는roc_auc = roc_auc_score(y_true, y_pred_prob_str[:,1]) 로 작성되어 있는데, y_true_str으로 작성하지 않고, y_true로 변경해서 작성해주어야 하나요?y_true_str으로 변경하면 값이 0.47 정도로 낮아지는거 같아요. 

안녕하세요 먼저 좋은 강의 감사드립니다. CHAR vs VARCHAR를 수강하던 중 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다!1. CHAR의 경우 미리 공간을 할당해두기 때문에 update 시 파편화되는 부분이 없지만, VARHAR의 경우 길이가 더 길게 update 시 처음 레코드가 저장되었던 공간은 delete marking 후에 새롭게 빈 공간에 레코드를 저장하는 것으로 이해했습니다. 그렇다면 VARCHAR에서 길이가 더 짧거나 길이가 같게 update를 하는 경우는 어떻게 동작하는걸까요? UTF8MB4 CHAR 경우 미리 할당된 데이터 보다 더 큰 데이터를 업데이트 하게 된다면 VARCHAR 처럼 처음 레코드가 저장되었던 공간은 delete marking후 새롭게 빈 공간에 레코드를 저장하게 되는걸까요? 예시 : CHAR(10)에 '한글'을 저장했다가, '한글 연습'을 업데이트 하는 경우 VARCHAR 처럼 동작하는지가 궁금합니다.   

안녕하세요 예를 들어 코드가 다음과 같이 2개의 참조타입 클래스를 생성했을때 같은 주소를 참조하고 있습니다.여기서 class를 2개가 되며 참조타입은 스택 메모리에 힙 메모리의 주소값을 저장한다고 알고 있습니다.그럼 스택 메모리에 힙 메모리의 주소값이 저장되는 것이니 힙 메모리는 같더라도 스택메모리는 증가된다고 생각하는데 메모리 사용량이 얼마나 증가 되는건지 알 수 있을까요? public class Test{ private int D1; private string D2;} int main(){ Test A = new Test(); Test B = A;}

섹션5 인증관련 login 기능 코드를 수업과 똑같이 작성 했는데 postman 에서{ "success": false, "status": 400, "message": "Bad Request" } 에러 뜹니다.터미널에서 뜨는내용{"level":50,"time":1718325166296,"pid":23544,"hostname":"DESKTOP-BDGKO8E","reqId":"req-d","err":{"type":"Error","message":"\"expiresIn\" should be a number of seconds or string representing a timespan eg: \"1d\", \"20h\", 60","stack":"Error: \"expiresIn\" should be a number of seconds or string representing a timespan eg: \"1d\", \"20h\", 60\n at module.exports [as sign] (D:\\Practice\\slog-fastify-prisma-ts-study\\node_modules\\jsonwebtoken\\sign.js:213:22)\n at generateRefreshToken (d:\\Practice\\slog-fastify-prisma-ts-study\\src\\lib\\authHelper.ts:54:30)\n at Object.loginWithPassword (d:\\Practice\\slog-fastify-prisma-ts-study\\src\\services\\authService.ts:46:30)\n at Object.<anonymous> (d:\\Practice\\slog-fastify-prisma-ts-study\\src\\routes\\auth\\index.ts:24:28)"},"msg":"\"expiresIn\" should be a number of seconds or string representing a timespan eg: \"1d\", \"20h\", 60"}{"level":30,"time":1718325166297,"pid":23544,"hostname":"DESKTOP-BDGKO8E","reqId":"req-d","res":{"statusCode":400},"responseTime":44.27779999934137,"msg":"request completed"}어디 부분을 수정해야 하는지요?

& History</a> <a href="#none">Awards</a> <a href="#none">Location</a> <a href="#none">Contact</a> </div> <div class="slogan">We design places, not projects.</div> </div> <!-- 햄버거 버튼 --> <div class="trigger"> <span></span> <span></span> <span></span> </div> </div> </header> </div>@media (max-width: 768px) { /* Entire Layout(전체적인 레이아웃) */ .cd-section { height: auto; } .cd-section > div { height: auto; } .content { position: static; width: 100%; height: 100%; left: 20px; bottom: 20px; }; /* Header */ .menu { display: block; } .slogan { display: none; } .gnb { background-color: #fff; position: fixed; top: 0; right: 0; width: 250px; height: 100vh; /* 왼쪽,위아래,퍼짐정도 */ box-shadow: -5px 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1); } .menu { line-height: 40px; /* 메뉴를 전체적으로 내림 */ margin-top: 60px; } .menu a { text-align: right; display: block; padding-right: 20px; color: #000; font-size: 20px; }; /* Trigger */ .trigger{ display: block; border: 1px solid #000; width: 24px; height: 14px; position: absolute; right: 20px; top: 20px; cursor: pointer; }; };위 코드 적용시 이렇게 임시 보더 박스가 표기 되지 않습니다 ㅠㅠ

강의중 from sklearn.datasets import load_boston자료를 읽어올시 오류가 발생합니다.

 예를 들어 클래스는 그랜저 설계도 객체는 그랜저 인스턴스는 우리 아빠 그랜저 라고 한다면 인스턴스 변수는 무엇인가요? 우리 아빠 그랜저의 자동차 바퀴 이런 느낌인건가요?

퍼블릭 IPv4 주소가 강의와 다르게 자동적으로 할당되지 않았습니다.. 어떻게 해야 할까요? 자동 할당된 IP 주소, 퍼블릭 IPv4 DNS 또한 - 으로 보입니다 ㅠ

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