안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다! 26. 클래스와 스타일을 다루는 가장 강력한 방법 – classList, style, 그리고 리플로우까지 에서 인라인 스타일로 스타일을 바꾸면 리플로우/리페인트가 자주 발생할 수 있어 성능에도 안 좋을 수 있다고 설명하셨는데요. 예시로 들어주신 코드에서는 어차피 자바스크립트 엔진이 싱글 스레드라 클래스든 인라인 스타일이든 모두 반영된 후에, 리플로우/리페인트가 발생하기 때문에 성능적으로는 유의미한 차이가 없을 것 같은데요. 좀 더 구체적인 설명을 해주실 수 있을까요? ChatGPT 답변도 같이 첨부합니다. https://chatgpt.com/share/69181628-34d0-8007-8e81-02401c649370
그랩님, 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 궁금한 사항( =에러 해결방법 ) 이 필요해서 글을 남기게 되었습니다. 101강 에서 Axios 에러(400) 가 안드로이드 스튜디오 에뮬레이터에서 발생 하고 이어 아래의 추가 사진2 에서 보시다시피 502 Bad Gateway가 발생 하여 어떻게 해결 할 수 있는지 에 대해 알고 싶어서 질문 드립니다. 일단 101강 처음부터 ~ 4분 52초까지 그랩님께서 작성하신 소스코드를 똑같이 작성 후 결과 를 보려하는데, 농구공 그림 (세부사항:판매자:그랩,가격,상품명등등) 이 나오지 않아 서 이것을 어떻게 하면 그랩님과 같은 결과를 볼 수 있을지에 대해 여쭈어봅니다. 사진 1 첨부 : 판매되는 상품들 밑에 100강만 들었을 시에 농구공 화면이 잘 나왔으나 101강 4분 52초까지 의 내용의 소스코드를 입력 후 결과값 보면 400 에러도 발생하고 농구공도 안나오게 됩니다. 어떻게 해야 하나요? 사진 2 첨부 : ngrok http 8080후 진행 하면, 아래와 같이 502 Bad Gateway라고 뜨는데, 이 에러 의미와 무엇이 잘못된건지 그리고 어떻게 해결 해야 하는지 답변 주시면 좋겠습니다. 이어서 중간에 아래 사진 과 같은 절차 를 겪었었는데요, 필요할 것 같아 참고 로 스샷을 첨부합니다. axios 설치 후 grab-market-mobile에서 npm start하니 다른 프로세스에의해 포트 8081이 사용 되고 있는데 8082 포트를 대신 쓸거냐는 질문 에서 y or n 하라는데 y하게 되었는데요 , 이 다음에 어떻게 해야 그랩님 강의와 똑같이 잘 작동할 수 있을까요? 더불어서 또 다른 에러가 발생하는데요, 또 다른 에러는 cmd에서 ngrok http 8080 입력 후 포워딩 주소 를 크롬브라우저에 복사 후 붙여넣으면 , 이전 밑에 질문에서는 정상 작동되었으나 지금 은 아래와 같이 바뀐 에러 가 발생 하였습니다. 해결법을 모르기에 아래에 사진을 첨부합니다. 꼭 답변 부탁 드립니다. 그랩님의 답변 부탁 드립니다.
실제 시험에서 너무 정확한 점수(높은)가 나오면 과적합을 의심해야 할까요? import pandas as pd # 다중분류 문제 train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_test.csv") target = train.pop('Drug') # train, test 둘다 결측치 없고, 종류수 같음 cols = train.select_dtypes(include='object').columns # baseline # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols, axis=1) # one-hot # train = pd.get_dummies(train, columns = cols) # test = pd.get_dummies(test, columns = cols) # Label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 학습 데이터 분리 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=0 ) # 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 모델 성능평가 from sklearn.metrics import f1_score score = f1_score(y_val, pred, average='macro') print("F1 Score: ", score) # baseline F1 Score: 0.5535714285714286 # one-hot F1 Score: 0.8809523809523809 # Label F1 Score: 1.0 # 모델 예측 pred = model.predict(test) pd.DataFrame({ 'pred': pred }).to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv')
필기 합격하고 실기 준비에 답답했었는데 강사님 덕분에 빅분기 실기 재밌게 잘 준비하고 있습니다. 실기 체험환경에서 유형3을 하고 있는데요. 회귀분석에서 새로운 값을 가정했을 때, 신뢰구간과 예측구간을 묻는 문제에서 print(pred.summary_frame()) 이것의 결과값이 길어서 중간에 '...' 으로 나오는데 전부 다 보려면 어떻게 해야 되나요 강의 어느 부분에서 방법을 말씀해 주셨었는데 강의 어느부분인지 기억이 안나요..
안녕하세요. 목차를 살펴보다가 이상한 점을 발견해서 문의합니다. (책 맨 앞의 목차가 아니라 "목차 메뉴"의 출력이 이상해서 문의합니다.) 저는 알라딘에서 전차잭으로 구매했는데 홈페이지 상세 페이지에서는 순서가 제대로 잘 나와있는 것 같은데... 제 전자책에서는 목차가 이상하게 출력됩니다. 챕터10 -> 파트4(300페이지) 챕터14~17까지 순서대로 나오다가 -> 챕터 11~13까지 나옵니다. 이건 해당 구매처로 문의해야 하는 걸까요?
안녕하세요, 선생님. 강의 잘 듣고 있습니다:) 먼저 클린코드 작성 방법까지 알려주시면서 생각없이 따라 치지 않게 해주셔서 감사합니다. 이번 챕터에서 useSignInWithPassword 에 넘기는 콜백을 통해 성공, 에러 등의 처리를 진행하셨습니다. 이걸 보고 이전에 진행했던 프로젝트 리팩토링 부분이 생각나서 잠시 보고왔는데, 당시에는 mutate 함수에서 자체적으로 제공하는 두번째 인자로 콜백을 넘겨주는 기능을 활용했더라구요. mutate: (variables: TVariables, { onSuccess, onSettled, onError }) => void 선생님이 알려주신 방식과 이 방식의 차이점을 알고 싶습니다. 그리고 차이가 없다면 어떤 방식이 조금 더 효율적일지 선생님 의견이 궁금합니다. 이 방식을 사용했을 때 콜백 타입 정의는 제대로 이루어집니다. 다만, 이렇게 하면 협업 시 코드 스타일 통일이 안될 것 같다는 생각이 들긴 합니다. 읽어주셔서 감사합니다.
안녕하세요! 한입 타입스크립트부터 강의 잘 듣고 있습니다. 현재 퍼블리셔로 일하고 있는데요, 선택자형 CSS( .container .section { ... } ) 방식에 익숙하다 보니, reset-password 와 forget-password 처럼 UI가 거의 동일한 페이지에서 쓰이는 컴포넌트들을 분리해서 쓰고 싶다는 생각이 듭니다. 예를 들어, function PageTitle({ children }: { children: ReactNode }) { return <div className="text-xl font-bold">{children}</div>; } 이런 식으로 스타일 관점에서 컴포넌트를 분리하는 것 은 리액트 환경에서는 지양되는 방식인지 궁금합니다.
해당 문제를 아래와 같이 풀었습니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df=df.fillna(method='bfill') df=df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index() df=df[['city','views']].sort_values(by='views',ascending=False) df= df.reset_index(drop=True) df=df.loc[2:2] df print("대구") 해당 마지막 코드인 df=df.loc[2:2]를 통해서 정답이 '대구'인걸 눈으로 확인했는데 해당 값만 추출하는 것을 몰라 마지막에 print를 활용해서 정답을 '대구'로 출력했는데 이와 같은 경우 괜찮은지 질문드립니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.fillna(method='bfill') df = df.bfill() ffill도 마찬가지로 선생님, 왕초보의 질문인데요..! bfill과 fillna(method='bfill')이 완전히 똑같은 기능을 하나요? 그렇다면, fillna(method='bfill') 가 조금 더 코드가 긴데, fillna 를 까먹지 않도록 이걸로 알려주시는 걸까요?
