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?
OAuthAttributes와 CustomOAuth2User 간의 차이가 궁금합니다. OAuthAttribute는 google로부터 받은 사용자 정보를 우리가 원하는 대로 확장 가능하게 하는 DTO라고 말씀해주셨고, CustomOAuth2User도 google로부터 받은 데이터 외에 별도의 사용자 정보를 추가하는 용도라고 말씀해주셨는데, 두 설명이 같은 의미처럼 느껴집니다. 두 클래스가 어떤 차이가 있는 건가요?
