강의에선 사용하지 않으셨는데 일레븐렙스 노드가 있던데 이걸 사용안하신 이유가 있으실까요?? 혹시 해당 기간에는 없었다가 최근에 생긴것이려나요? https request로 curl을 안넣어도 이제 api만 입력하면 연결이 되도록 설정이 되어있는데 넣으면 Unauthorized 이런 오류가 뜨더라구요! 혹시 무료버전이라 그런걸까욤?
아래 동일한 질문이 있어서 봤는데 그냥 암기하라고 하셔서 다시 질문드려봅니다. 일단 설명이 틀린 것 같은데 자세하게 다시한번 봐주세요. (7:12)(설명중)먼저 정적메서드에서 인스턴스변수를 접근하려고 한다 -> ??? 정적메서드에서 인스턴스메서드를 접근중인거 같은데요? 설명이 명확하지 않는 부분이 있어서 질문 드려봅니다
반대로 자식에게만 생성자가 있으면 오류인가요?? 질문은 동영상 강의에 들어가서 오른쪽에 커뮤니티 버튼을 통해 해주세요. 그래야 어떤 강좌에서 질문하셨는지 알 수 있습니다. 영상에서 몇 분 몇 초 대를 알려주셔야 제가 한 번에 질문 내용 확인이 가능합니다. 이미 다른 누군가가 질문을 한 이력 이 있을 수 있습니다. 질문 게시판을 한 번 확인 부탁드립니다. 학교의 과제나 타 강사의 코드 등 외부 수업 자료에 대해서는 답변하지 않습니다. 제가 다루는 커리큘럼 외의 이론이나, 너무 디테일한 컴퓨터 이론에 대해서는 답변 드리지 않습니다. 시험에 안 나오는 경우가 많고, 나와 봤자 1문제 나오는데 외워야 할 부분이 많은 것 등 (예시: 서브넷 마스크 계산) 질문을 올릴 때 이 글은 모두 지우고 내용을 입력해주세요.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 혹시 제출할 때 index false없이 제출하게되면 0점 처리가 되나요...? 이번 10회차에서 안하고 제출한게 기억이 났습니다... 이의제기신청하면 바뀔까요...?
문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 강사님, YouTube 공식 API를 이용한 자막 추출 과정에서 문의드립니다. 3단계에서 "Forbidden - perhaps check your credentials?" 오류가 발생하고 있습니다. 2단계에서 item을 성공적으로 추출한 것으로 보아 Google 설정 자체는 문제가 없는 것 같은데, 3단계에서만 이러한 오류가 발생하여 원인을 파악하기 어렵습니다. 혹시 스크린샷에 보이는 5번 scope 설정 부분이 문제일까요? 이 에러 상황을 해결할 수 있는 방법이 있을지 여쭙니다. 감사합니다. n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등): cloud 운영 체제:
강사님, 안녕하세요. 강의를 통해 n8n의 기본 개념과 활용 가능성에 대해 잘 이해할 수 있었지만, 개인적인 자동화 워크플로우를 직접 구축하는 과정에서 몇 가지 조언을 얻고자 질문드립니다. 특히, ArXiv RSS 피드를 활용하여 제가 설정한 분야(예: cs.ai , cs.cv ) 및 키워드(예: 멀티모달 LLM, 비디오 VLM 등 )에 해당하는 논문들을 매일 아침 자동으로 요약하고, 그 내용을 메일 또는 슬랙으로 받아보는 워크플로우를 구현하고 싶습니다. 강의에서 제공된 워크플로우들은 완성된 형태로 구성되어 있어 전체적인 흐름을 이해하는 데는 큰 도움이 되었으나, 실제로 제가 원하는 기능을 처음부터 하나씩 구현해나가려니 노드 구성과 각 단계별 설정에 대한 감을 잡기 어려운 부분이 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해, 다음과 같은 부분에 대해 강사님의 구체적인 조언을 얻고 싶습니다. 바쁘시겠지만, 위 질문들에 대해 조언을 해주시면 워크플로우 구축에 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다
(base) C:\Users\DD_soft> python Python 3.12.7 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Oct 4 2024, 13:17:27) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 이때문에 64bit가 유지됩니다 ㅠㅠ
라벨 인코딩 하는 과정에서 le.fit_transform(train[col])을 한 뒤에 le.fit_transform(test[col]) test에 fit_을 같이 붙여버렸습니다. col인 상권유형의 개수(unique)가 train과 test 차이가 둘다 a b c d e f 6개로 같았으면 성능평가에 지장 없을까요? 지장이 있다면 감점이 크게 될지 궁금합니다.
어차피 지나간 시험이지만.. 여기저기 후기랑 카페를 둘러보니 논란이 많아서 물어볼수밖에 없네요.. 타겟값에 결측치를 0으로 제거했다고 되어있으면 결측치를 제거해야하는건가요.? 그냥 진행해도 무방한가요? 저는 원핫인코딩하고 렌덤포레스트만 해서 600대인가 500대 인가 기억은 잘 안나지만 딱 기본만 하고 제출했거든요... 딴짓님의 의견이 궁금합니다.