경우의 수 문제에서는 memo[i]가 i번째 계단까지 도달하는 방법의 수를 저장했다.최소 비용 문제에서는 memo[i]가 i번째 계단까지 도달하는 총 비용을 저장했다.그렇다면 memo[i]가 이미 최소 비용을 저장하고 있다면, 왜 cost[i]까지 더해야 하나요?memo[i] = min(memo[i-1], memo[i-2]) + cost[i] 계단 오르기 경우의 수 문제가당신은 계단을 오르고 있습니다. n꼭대기에 도달하려면 단계가 필요합니다.매번 당신은 오르 1거나 2계단을 오를 수 있습니다. 정상까지 올라갈 수 있는 뚜렷한 방법은 몇 가지입니까?memo[i]=i가 3이라고 한다면 3까지 도달할 수 있는 방법을 저장하는것이고.계단오르기 최소비용문제에서는 memo[i]=i가 3이라고 한다면 3까지 도달할 수 있는 비용을 저장하는것이라 생각하는데요.아래는 최소 비용 문제 코드입니다class Solution(object): def minCostClimbingStairs(self, cost): n = len(cost) if n == 2: return min(cost) # 계단이 두 개라면, 더 싼 비용을 선택 # DP 배열 초기화 memo = {} memo[0] = cost[0] memo[1] = cost[1] # 점화식을 이용하여 최소 비용 계산 for i in range(2, n): memo[i] = min(memo[i-1], memo[i-2]) + cost[i] # 불필요한 비교 제거 # 마지막 계단을 오르지 않아도 되므로, 마지막 두 개 중 최소값 반환 return min(memo[n-1], memo[n-2])

@DATASETS.register_module(force=True) class KittyTinyDataset(CustomDataset): # 커스텀 데이터셋에서 사용할 클래스명 저장. CLASSES = ('Car', 'Truck', 'Pedestrian', 'Cyclist') ##### self.data_root: /content/kitti_tiny/ self.ann_file: /content/kitti_tiny/train.txt self.img_prefix: /content/kitti_tiny/training/image_2 #### ann_file: /content/kitti_tiny/train.txt # annotation에 대한 모든 파일명을 가지고 있는 텍스트 파일을 __init__(self, ann_file)로 입력 받고, 이 self.ann_file이 load_annotations()의 인자로 입력 def load_annotations(self, ann_file): print('##### self.data_root:', self.data_root, 'self.ann_file:', self.ann_file, 'self.img_prefix:', self.img_prefix) print('#### ann_file:', ann_file) cat2label = {k:i for i, k in enumerate(self.CLASSES)} image_list = mmcv.list_from_file(self.ann_file) # 포맷 중립 데이터를 담을 list 객체 data_infos = []datasets = [build_dataset(cfg.data.train)]클래스 설정 후(위 박스) 아래박스 코드로 데이터셋을 생성하면 load_annotations의 ann_file에 cfg.data.train.ann_file의 값이 자동으로 들어가는 것으로 이해했습니다.또한 self.ann_file 값으로는 KittyTinyDataset이 상속받은 CustomDataset의 ann_file 값이 들어가는데 이 또한 데이터셋 생성시 CustomDataset에 cfg.data.train.ann_file의 값이 자동으로 들어가는 것으로 이해했습니다. 이 과정이 맞다면 데이터셋 생성시 self.ann_file과 ann_file에 들어가는 값이 동일한데 두가지 방식 모두 사용하는 이유가 궁금합니다.과정이 틀렸다면 self.ann_file과 ann_file의 값이 언제 어떤 방식으로 할당되는지 궁금합니다.

전체 자료를 한번에 다운 받을 순 없나요?????

1. 현재 학습 진도몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4-9 4주차 끝 & 숙제 설명어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 첫번째 문제 (라면공장)여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? stock이라는 변수에, 날짜가 stock값보다 작은 date일 때의 supplies들 중 최대 값을 얻어서 다시 stock에 += 해주면서 최종적으로 stock이 k보다 커졌을 때 반복을 종료하고 결과값을 return하는 전반적인 알고리즘은 이해하였습니다. 2. 어려움을 겪는 부분어느 부분에서 막히셨나요? 정답이 4가 나오는 예시 문제코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? while stock <= k : 라는 반복문이 실행될 때 마다 max_heap을 왜 초기화시켜주지 않는 건가요? stock을 업데이트 하기 전에 남아있는 max_heap의 원소들과, stock을 업데이트 한 후에 새로이 추가된 max_heap의 원소들 중에 전자의 경우에서 max값이 나올 수 있기 때문인가요?어떤 개념이 헷갈리시나요?  3. 시도해보신 내용문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요?에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 가장 바깥의 while문에서 벗어나지 못하는 문제현재 작성하신 코드를 공유해주세요def get_minimum_count_of_overseas_supply(stock, dates, supplies, k): # 풀어보세요! max_coverd_date = 0 result = 0 remained_stock = stock max_coverd_date += remained_stock while max_coverd_date < k: #k일을 버틸 수 있을 때까진 반복해야 함 can_supplied_qty_list = [] while dates: supply_date = dates[0] if supply_date <= max_coverd_date: dates.pop(0) can_supplied_qty_list.append(supplies.pop(0)*-1) else: break if can_supplied_qty_list: heapq.heapify(can_supplied_qty_list) max_supplied_qty = heapq.heappop(can_supplied_qty_list)*-1 max_coverd_date += max_supplied_qty result += 1 return result 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊

1. 현재 학습 진도몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? => 1-5. 알고리즘과 친해지기 (2)어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? => 최빈값 구하기  2. 어려움을 겪는 부분어떤 개념이 헷갈리시나요?=> 안녕하세요~ 화면 캡쳐가 안돼서 말로 설명하자면, 강의 마지막 시뮬레이션 영상(25:58)에서 max_alphabet_index가 8이었다가, 13이었다가, 마지막에 14인 채로 끝나는 이유가 뭔가요?코드 상으로, if문 조건절에 등호를 붙이지 않았기 때문에(`if alphabet_occurrence > max_occurance:`), 동일한 최빈값 중에서는 알파벳 순서가 가장 앞에 위치한 알파벳이 max로 저장된다는 것은 이해했습니다! 그냥 시뮬레이션 영상 자체에 대한 질문이었어요! 근데 쓰다 보니 쓸 데 없는 질문인 것 같긴 하네요😅 그냥 코드 상으로 이해했다면 넘어가도 괜찮겠죠!??감사합니다!!

chatGPT&Airflow로 블로그 자동 포스팅하기 강의를 듣고 실습을 하려다가tistory가 api 서비스를 중단되었는 것을 알았는데 혹시 대체 블로그가 있는지 문의드립니다.

3-8 해쉬-2 강의 수강 중 출석체크 문제에서2중 for문, 정렬, hash table 3가지 방식에 대한 시간복잡도를 설명해주셨는데hash table 시간복잡도에서 값 등록 시 최선이 1 최악이 N인데 최선을 고려한다. 라고 하셨는데 보통 어떤 입력이 들어올지 모르니 최악을 고려해야하는거 아닌가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요빅분기 실기 작업형 1유형, 2유형, 3유형은대체 무엇을 묻기 위해어떤 기준으로 구분한 것인지 그 설명을 듣고 싶습니다. 그래서 무엇을 정리하고 준비해야 하는지에 대한 정리를 실제 작업형 1,2,3유형 문제를 두고 설명해 주시기 바랍니다.즉, 작업형 문제를 바로 풀기에 앞서이 문제는 무엇을 묻기 위한 문제로 배경지식으로는 무엇이 필요한 것인지문제에 출제 문제의 설명(출제 포인트)을 달아 주시기 바랍니다.빅분기 실기 항목은 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업이라고 나와 있는데 이것이 각각 작업형 1~3유형에 어디에 해당하는지 설명이 없고, 작업형 1~3유형 또한 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업 중 어디에 해당하는지 설명이 없습니다. 이러한 내용이 정리되었으면 좋겠습니다. GPT에 물으니 아래와 같은 답변이 나왔는데 맞는지도 검토바랍니다. 빅데이터분석기사 실기 시험에서 작업형 문제는 제1유형, 제2유형, 제3유형으로 구분됩니다. 각 유형은 문제 해결 방식과 요구되는 기술적 접근법이 다릅니다. 작업형 문제 유형별 특징작업형 제1유형 (30점, 3문제, 각 10점)주요 내용: 데이터 전처리 및 기초적인 데이터 분석요구되는 기술:데이터 정리(결측치 처리, 이상치 제거)데이터 변환(스케일링, 원-핫 인코딩 등)간단한 통계 분석(평균, 중위수, 표준편차 등)예제: 주어진 데이터셋에서 특정 열의 결측치를 평균값으로 대체하시오. 작업형 제2유형 (40점, 1문제, 가장 배점 높음)주요 내용: 머신러닝 모델 구축 및 평가요구되는 기술:데이터셋 분할(훈련/테스트 세트)머신러닝 알고리즘 적용(랜덤포레스트, XGBoost 등)모델 성능 평가(정확도, RMSE 등)예제: 주어진 데이터를 이용하여 고객 이탈 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하고, 정확도를 출력하시오. 작업형 제3유형 (30점, 2문제, 각 15점)주요 내용: 데이터 시각화 및 고급 데이터 분석요구되는 기술:데이터 시각화(히스토그램, 박스플롯, 산점도 등)군집 분석(K-means, DBSCAN 등)연관 분석(Apriori, FP-Growth 등)예제: 주어진 데이터를 이용해 군집 분석을 수행하고, 각 군집의 평균값을 시각화하시오.시험에서 중요한 점작업형 제2유형(40점)이 가장 중요하므로, 모델 구축과 평가 연습이 필수입니다.시험 환경은 구름IDE 기반이므로, Python(Pandas, Scikit-learn, Matplotlib 등)에 익숙해져야 합니다.제1유형과 제3유형은 기본적인 데이터 처리 및 시각화 능력을 평가하므로, 이를 빠르게 해결할 수 있도록 연습이 필요합니다.

xgboost 2.1.3 버전의 XGBRegressor 사용시 pandas 2.2.2에서는 pd.util.version이 제거되었으므로 "AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'util'"에러 발생하여 xgboost 라이브러리 코드를 수정해야 함경로: $ANACONDA3_HOME/lib/python3.12/site-packages/xgboost/data.py수정 후 주피터 재시작 # 기존 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd if hasattr(pd.util, "version") and hasattr(pd.util.version, "Version"): Version = pd.util.version.Version if Version(pd.__version__) >= Version("2.1.0"): from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype) from pandas.api.types import is_sparse return is_sparse(dtype) # 변경 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype)

1. 현재 학습 진도몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요?어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요?여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분어느 부분에서 막히셨나요?코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요?어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요?에러가 발생했다면 어떤 에러인가요?현재 작성하신 코드를 공유해주세요def get_max_discounted_price(prices, coupons): if prices: prices.sort() if coupons: coupons.sort() discounted_prices = [] while prices and coupons: max_price = prices.pop() max_coupon = coupons.pop() discounted_prices.append(max_price * (100 - max_coupon) / 100) total_sum_prices = sum(discounted_prices) + sum(prices) return total_sum_prices 사실상 같은코드긴 한데, 혹시나해서 검증받고싶어서..

https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/?share_link_id=644494026486

CV 딥러닝을 하려고 하는데요,데이터를 업로드 하려고 하는데, 폴더째로 업로드가 안되는거같은데 방법이 있을까요?

requirements.txt파일을 다운하는데 지금 몇십분째 다운중인 거 같은데 이거 오류인가요??무슨 문제가 있는걸까요

최신 버전에선 강의의 설정을 적용할 수 없습니다. 아래의 것을 참고하세요. (강사님 이렇게 해도 되긋죠? 구조 제대로 이해 못한채 chatgpt에게 물으면서 했네요 ㅎㅎ; 강의 유지보수 하시기 힘드시겠어요. )django_components 0.128 설정1. 폴더명 및 트리구조 변경.myproj/├── core/│ ├── init.py│ ├── apps.py│ ├── src_django_components/ * 폴더명 변경. 하이픈 인식 못함.│ │ ├── init.py│ │ ├── modal_form.py * 상위로 이동│ │ ├── modal_form/│ │ │ ├── modal_form.html│ │ │ ├── modal_form.css│ │ │ ├── modal_form.js├── mysite/│ ├── settings.py│ ├── urls.py├── manage.py 2. settings.py INSTALLED_APPS = [ ..., 'django_components',]MIDDLEWARE = [ ..., "django_components.middleware.ComponentDependencyMiddleware", ]STATICFILES_FINDERS = [ "django.contrib.staticfiles.finders.FileSystemFinder", "django.contrib.staticfiles.finders.AppDirectoriesFinder", "django_components.finders.ComponentsFileSystemFinder", ]TEMPLATES = [ ..., "DIRS": [BASE_DIR / "core" / "src_django_components"], ], "OPTIONS": { "context_processors": [ "django.template.context_processors.debug", "django.template.context_processors.request", "django.contrib.auth.context_processors.auth", "django.contrib.messages.context_processors.messages", ], "builtins": [ "django_components.templatetags.component_tags", # 추가된 부분 ], ...,STATICFILES_DIRS = [BASE_DIR / "core" /"src_django_components"]COMPONENTS = ComponentsSettings( dirs=[ Path(BASE_DIR) / "core" / "src_django_components", ]) 3. core/apps.py-modal_form 등록from django.apps import AppConfigfrom django_components import componentclass CoreConfig(AppConfig): default_auto_field = "django.db.models.BigAutoField" name = "core" def ready(self): from .src_django_components.modal_form import ModalForm component.registry.register("modal_form", ModalForm) # 설명: ModalForm 클래스를 modal_form 이름으로 등록합니다. 

현재 제가 이해한 내용이 맞는지 궁금하여 질문 남깁니다!mmdetection은 하나의 특정 모델 이름이 아닌 faste-rcnn이나 yolo같은 모델을 사용할때 그들의 아키텍처나 모듈을 효과적으로 관리하는 라이브러리라고 이해하면 되는 것 일까요??

from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import root_mean_squared_log_error y_pred = [11, 22, 33, 44] y_true = [10, 20, 30, 40] print("RMSE: ", root_mean_squared_error(y_true, y_pred)) print("RMSLE: ", root_mean_squared_log_error(y_true, y_pred))

수업을 적용하며 크롤링 연습을 하고 있는데, 웹 크롤링 대상중 웹에디(smart_editor2) 안의 텍스트를 크롤링하는 방법이 궁금합니다.셀레니움을 활용하여 적용하고 있는데 웹에디터는 접근이 잘 안되고 접근이 된것 같은데 텍스트가 출력되지 않습니다 어떠헥 해야 할지 모르겠어서 질의 드려요 외부 접근되지 않는 사이트이고 아이디 비번은 마스킹 처리한 코드는 아래와 같습니다.  결국 아래 부분이 문제인것 같은데 에디터 내 텍스트 추출 방법을 몰라 문의드려요 try: driver.switch_to.frame("iframe4dummy") # 🔹 iframe 내부로 이동 # 🔹 iframe 내부에서 특정 클래스("se2_inputarea")를 가진 body 태그 찾기 # 🔹 iframe 내부의 `body` 태그에서 텍스트 가져오기 body = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "body") answer = body.text.strip() print("✅ HTML 에디터 내용:", answer) # 🔹 다시 원래 페이지로 복귀 driver.switch_to.default_content() except Exception as e: print("❌ iframe 전환 실패 또는 body 태그를 찾을 수 없습니다:", str(e))   from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.by import By from urllib.parse import urlencode # URL 파라미터 추가용 import time import random import openpyxl import requests from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC newscralling =[] import pyautogui import pyperclip #크롬 드라이버 자동 업데이트 from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager # #브라우저 꺼짐 방지 chrome_options = Options() chrome_options.add_experimental_option("detach", True) service = Service(executable_path=ChromeDriverManager().install()) driver = webdriver.Chrome(service = service) # 웹페이지 해당 주소 주소이동 driver.implicitly_wait(2) #웹페이지가 로딩 될때까지 5초 대기 driver.maximize_window() driver.get("https://OOO") #아이디 입력창 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".submitLogin.text:nth-of-type(1)") id.click() pyperclip.copy("id") pyautogui.hotkey("ctrl", "v") time.sleep(0.3) # id.send_keys(Keys.TAB) # #비밀번호 입력창 직접입력 # time.sleep(7) pw = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".login ul li:nth-of-type(2) input") pw.click() # pw.send_keys("비밀번호") pyperclip.copy("pass") pyautogui.hotkey("ctrl", "v") #로그인 버튼 login_btn = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".btnLogin") login_btn.click() time.sleep(1) params = { "counselProcStatus": 2, "page": 1, "pageSize": 2 } #SSL인증 비활성화에 대한 경고메시지 삭제 import urllib3 urllib3.disable_warnings() qna_list_url = "https://OOO"+ urlencode(params) driver.get(qna_list_url) html = driver.page_source soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') articles = soup.select(".boardListStyle table tbody tr") import openpyxl from datetime import datetime wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = "온라인상담_접수중" ws.append(["date", "category", "title", "quest", "answer", "man", "status"]) crowling = [] for article in articles: title = article.select_one(".alignLeft a").text date = article.select_one(".boardListStyle table tbody td:nth-of-type(4)").text category = article.select_one(".boardListStyle table tbody td:nth-of-type(2)").text status = article.select_one(".boardListStyle table tbody td:nth-of-type(7)").text link = 'https://OOO/'+ article.select_one(".alignLeft a").attrs['href'] title_link = f'=HyPERLINK("{link}", "{title}")' #상세 페이지 요청 driver.get(link) time.sleep(2) # 페이지 로딩 대기 detail_html = driver.page_source detail_soup = BeautifulSoup(detail_html, 'html.parser') quest = detail_soup.select_one(".con_txt").text try: driver.switch_to.frame("iframe4dummy") # 🔹 iframe 내부로 이동 # 🔹 iframe 내부에서 특정 클래스("se2_inputarea")를 가진 body 태그 찾기 # 🔹 iframe 내부의 `body` 태그에서 텍스트 가져오기 body = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "body") answer = body.text.strip() print("✅ HTML 에디터 내용:", answer) # 🔹 다시 원래 페이지로 복귀 driver.switch_to.default_content() except Exception as e: print("❌ iframe 전환 실패 또는 body 태그를 찾을 수 없습니다:", str(e)) #answer = detail_soup.select_one(".se2_input_area.husky_seditor_editing_area_container iframe").text man = detail_soup.find('th', string="작성자").find_next_sibling().text crowling = ws.append([date, category, title, quest, answer, man, status]) driver.back() # 브라우저에서 '뒤로 가기' 실행 print(date, category, title, quest, answer, man, status) now = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"온라인상담_{now}.xlsx" wb.save(filename)

안녕하세요 강사님! 실습중에 궁금한게 생겨서 질문드립니다! dag이 실행될때 저장되는 dag_run 데이터는 주기적으로 삭제해도 airflow 스케줄 실행에 문제가 발생하진 않나요?? postgres도 EC2 내부에 docker-compose로 띄워놔서 혹시나 주기적으로 지워주면 리소스를 줄일 수 있을까 해서요!

powershell에서는 usermod -aG 명령어로 정상적으로 권한부여 됐는데(docker run hello-world) vscode 터미널에서는 권한부여가 자꾸 오류납니다같은 환경이라고 생각해서 powershell에서 계속 작업을 했었는데, dev container reopen할때 권한 오류가 나더라구요.  원인이 무엇일까요? 재부팅 및 terminal kill해도 해결이 안되네요  

안녕하세요! 항상 강의 잘 듣고 있습니다다른 강의와 달리 실습 코드에 대한 설명 없이 바로 airflow 실행으로 화면이 넘어가는 것으로 보입니다!혹 강의 영상의 일부가 잘린 것인가 하여 문의를 드립니다(해당 영상 4분 30초 기준)