import kotlin.system.exitProcess val mutableMap = mutableMapOf("name" to "Joyce", "age" to 100, "height" to 180) println(mutableMap) mutableMap.put("hobby", "coding") 코드마지막 "coding" 부분에 빨간줄 쳐지면서 Type mismatch: inferred type is String but Nothing was expected 라고 합니다 똑같이 했는데 왜안될까요

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]여기에 질문 내용을 남겨주세요.    코드도 다 오류 없이 작성했습니다. 파일 경로나 파일 이름도 확인했고, 나머지 것들도 다른 분들이 질문하신 것들 일일이 확인했는데 왜 오류가 발생하는지 잘 모르겠습니다..

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]강의 막바지 부분에서 Username이라는 하나의 파라미터에 2개의 서로 다른값인 hello값, Kim값이 들어간거로 이해하였습니다.무엇때문에 중복이라고 부르는 표현이 어렵습니다. ㅠㅠ

노션 링크 신청했습니다 ~ 감사합니다.

4:10 스냅기능이 인크로먼트로 되어있는데도 컨트롤 기능이 안먹혀서 한칸씩 이동이 안되는데 어떻게 해야 하나용?

당뇨병 문제에서 직접 이상치 제거하는 게 손실 함수 줄이는데 도움이 될거라고 생각했는데 오히려 너무 커져버려서 왜 그런 건지 궁금합니다. 또 직접 제거하는 방식 말고 다르게 이상치 탐지하는 게 딥러닝에는 따로 있나요?

안녕하세요! 제로초님!좋은 강의 감사합니다.제로초님의 강의를 듣고 개인 프로젝트를 진행하고 있던 중 궁금한 점이 있어 질문 드립니다 현재 Complete 구조에 해당하는 화면에서 하단 탭을 안보이게 하고 싶은데, 해결을 하지 못하여 질문을 드립니다. [ 공부한 내용]공식 문서에서는 특정 스크린에서 하단 탭을 숨기고 싶다면 구조를 변경하라고 말하고 있는데, 제가 원하는 방법은 아니어서 다른 방법을 찾아보았습니다.https://reactnavigation.org/docs/hiding-tabbar-in-screens tabBarvisible을 사용하면 tab안에 있는 stack에서 하단 탭을 안보이게 할 수 있다는 블로그도 많이 확인하였지만 공식문서에서 tabBarvisible을 더이상 지원하지 않는다고 하여 사용하지 않았습니다.https://reactnavigation.org/docs/upgrading-from-5.x 아래 블로그에서 React.useLayoutEffect를 사용해 컴포넌트에 접근하였을 때 화면 이름과 navigation.setOptions를 활용하여 하단 탭을 안보이게 하는 방법이 있다고 하여 적용해 보았으나 제 프로젝트에서는 동작하지 않았습니다.https://velog.io/@yejinleee/ReactNative-%EC%8A%A4%ED%83%9D%EB%82%B4%EB%B9%84%EA%B2%8C%EC%9D%B4%EC%85%98%EC%97%90%EC%84%9C-%ED%83%AD-%EB%B0%94-%EC%88%A8%EA%B8%B0%EA%B8%B0 혹시 Complete 화면에서 하단 바를 안보이게 하는 방법이 있을까요? 항상 좋은 답변을 해주셔서 감사합니다 : )

zenject를 배우고 이를 프로젝트에 활용해서 개발하고 있었는데 이번에 이 강의를 보고 배우면서 이전에 구현하던 방식에 좀 회의가 들어서요. 제가 zenject에 대해 완벽히 알고 있는게 아니라 개발 속도가 많이 느리기도 하고 진행 중이신 프로젝트를 zenject로 바꿔서 개발할 수 있을지 확신이 없기도 하네요..혹시나 다른 개발자 분들이 투입된다면 협업하는데 장애가 될까 걱정도 되서 질문 남깁니다.그리고 좋은 강의 감사합니다.

-11:55 의자 지지대만들때 미러모드를 카피투셀렉해도 미러 작용이 안되는데 무슨 문제 일까요 ㅜㅜ? 미러모드를 먼저 카피하고 그뒤에 베벨을 해보고 베벨먼저 카피하고 미러모드를 해봐도 미러모드만 카피가 안됩니다

18:11분에 0.375를 구하는게 0.5 0 + 0.25 1 + 0.125 + 1이라고 하셨는데 비트가 오른쪽으로 있다고 계산해서 2배씩 줄어드는건 알겠는데 곱하기는 왜 0.5는 0을곱해주고 나머지는 1을 곱해준건가요??

현재까지 배운 내용으로 스프링 컨테이너가 빈의 생성+의존관계 주입을 해주는것은 이해가 가지만 초기화를 해준다는게 정확히 어떤 개념인지 이해가지 않습니다 앞선 강의에서 나왔던 @PostConstruct 어노테이션이 붙은 메소드를 초기화라고 생각하면 될까요?

안녕하세요 선생님. 강의 잘 듣고 있습니다.오늘 기점으로 2단원 dfs/bfs 다 끝나서 3단원 완전탐색 백트래킹 단원을 공부 시작하려고 합니다.다름이 아니라6단원( 이분탐색, LIS ) 은 4,5단원을 먼저 공부하고 난 뒤 듣는게 더 효율적일까요? 아니면 3단원 끝나고 들어도 될까요? 학교와 병행중이라서 중간고사 전에는 3단원을 끝낸 후 4,5단원을 하기 전에 문제 수가 그나마 적은 6단원을 먼저 들으려고 하는데 단원이 뒤에 있어서 이유가 있을까 싶어 질문하게 되었습니다!

이제 자바 막 공부 시작한 학생입니다. 강의를 듣고 있는데 추후 공개될 강의까지 하면 총 5개의 코스가 있는데 스프링강의를 배우기 위해서는 5개의 코스를 모두 다 수강해야하나요??파이썬이나 다른 언어는 이정도로 강의들이 많지는 않았던 것 같은데 자바라는 언어는 원래 더 배울게 많은 언어인가요??

안녕하세요! score를 실행할때마다 nan이 출력이되서 잘못쓴 부분이 있나 여러번 체크해봤는데 도저히 모르겠어서 질문남겨봅니다..import pandas as pdimport osimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 사용자 u.user파일을 DataFrame으로 열기base_src = './drive/MyDrive/RecoSys/Data'os.listdir('./drive/MyDrive/RecoSys/Data')###### 데이터불러오기 ###### os.path.join -> 경로 합치기u_user_src = os.path.join(base_src,'u.user')u_cols = ['user_id','age', 'sex', 'occupation','zip_code']users = pd.read_csv(u_user_src,sep='|',names = u_cols,encoding='latin-1')users = users.set_index('user_id')users.head()u_item_src = os.path.join(base_src,'u.item')i_cols = ['movie_id','title','release date','video release date','IMDB URL','unknown','Action','Adventure','Animation','Children\'s','Comedy','Crime','Documentary','Drama','Fantasy','FilmNoir','Horror','Musical','Mystery','Romance','Sci-Fi','Thriller','War','Western']movies = pd.read_csv(u_item_src,sep='|',names = i_cols,encoding='latin-1')movies = movies.set_index('movie_id')movies.head()u_data_src = os.path.join(base_src,'u.data')r_cols = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp']ratings = pd.read_csv(u_data_src,sep ='\t',names = r_cols,encoding='latin-1')# ratings = ratings.set_index('user_id')ratings.head()# 실제값과 예측값을 넣기def RMSE(y_true, y_pred):return np.sqrt(np.mean((np.array(y_true) - np.array(y_pred)) **2 ))# # 모델별 RMSE를 계산 하는 함수def score(model, neighbor_size=0):id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id'])y_pred = np.array([model(user,movie,neighbor_size) for (user,movie) in id_pairs])y_true=np.array(x_test['rating'])return RMSE(y_true,y_pred)# 데이터셋 만들기x = ratings.copy()y = ratings['user_id']x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y, test_size=0.25,stratify=y)ratings_matrix = x_train.pivot(index = 'user_id', columns = 'movie_id', values = 'rating')# 코사인 유사도 계산from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity## 코사인 유사도를 구하기 위해 rating값을 복제하고, 계산 시 Nan값 에러 대비를 위해 결측치를 0으로 대처matrix_dummy = ratings_matrix.copy().fillna(0)## 모든 사용자 간 코사인유사도를 구함user_similarity = cosine_similarity(matrix_dummy,matrix_dummy)## 필요한 값 조회를 위해 인덱스 및 칼럼명 지정user_similarity = pd.DataFrame(user_similarity,index=ratings_matrix.index, columns=ratings_matrix.index)# Neighbor size를 정해서 예측치를 계산하는 함수def CF_knn(user_id, movie_id, neighbor_size=0):if movie_id in ratings_matrix.columns:sim_scores = user_similarity[user_id].copy()movie_ratings= ratings_matrix[movie_id].copy()none_movie_ratings = movie_ratings[movie_ratings.isnull()].index# print(none_movie_ratings)moive_ratings = movie_ratings.dropna()sim_scores = sim_scores.drop(none_movie_ratings)# print(sim_scores)# 여기까지는 동일(0일 경우는 일반적인 cf)if neighbor_size == 0:mean_rating = np.dot(sim_scores,movie_ratings) / sim_scores.sum()else:# 나와 유사한 사람이 없는경우if len(sim_scores)>1:# 5명을 10개로 나눌수 없으니까 최소값으로 해줘야한다neighbor_size = min(neighbor_size,len(sim_scores))sim_scores = np.array(sim_scores)movie_ratings = np.array(movie_ratings)# simscore가 작은 순서대로 작은 유저아이디를 넣는다user_idx = np.argsort(sim_scores)sim_scores = sim_scores[user_idx][-neighbor_size:]## sim_scores 즉, 유사도를 뽑아냈으면 무비평가값을 뽑아내movie_ratings = movie_ratings[user_idx][-neighbor_size:]mean_rating = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum()else:mean_rating = 3.0# movie_id가 rating train pivot table에 포함되지 않을 경우else:mean_rating = 3.0return mean_rating# 정확도 계산score(CF_knn,neighbor_size=30)#### 실제 주어진 사용자에 대해 추천을 받는 기능 구현(테스트 데이터와 훈련데이터를 만들필요가없다) ####ratings_matrix = ratings.pivot_table(values='rating', index = 'user_id', columns='movie_id')matrix_dummy = ratings_matrix.copy().fillna(0)user_similarity = cosine_similarity(matrix_dummy,matrix_dummy)user_similarity = pd.DataFrame(user_similarity,index = ratings_matrix.index, columns=ratings_matrix.index)def recom_movie(user_id, n_items, neighbor_size):# 해당 유저가 평가한 영화가 나온다user_movie= ratings_matrix.loc[user_id].copy()for movie in ratings_matrix.columns:# 현재 영화평점이 null이 아닌 경우 -> 영화를 본경우는 추천 리스트에서 제외하기 위해if pd.notnull(user_movie.loc[movie]):user_movie.loc[movie] = 0else:user_movie.loc[movie] =CF_knn(user_id,movie,neighbor_size)movie_sort = user_movie.sort_values(ascending=False)[:n_items]recom_movie = movies.loc[movie_sort.index]recommendation = recom_movie['title']return recommendationrecom_movie(user_id = 729, n_items=5, neighbor_size=30)score(CF_knn,neighbor_size=30)  + gpt한테 물어보니 none_rating_idx = movie_ratings[movie_ratings.isnull()].index moive_ratings = movie_ratings.dropna() sim_scores = sim_scores.drop(none_rating_idx)이 부분을 movie_ratings = movie_ratings.dropna() sim_scores = sim_scores.loc[movie_ratings.index]이렇게 변경해라해서 수정했더니 nan이 아닌 실수값이 나오기는 하는데 올바른 방법인지를 모르겠습니다. 그래도 같은 방법인거같긴 한데 어디서 차이가 발생하는건지 잘 모르겠습니다!

enum Status{ approved,//승인 pending,//대기 rejectde,//거절 }void main() { Status status = Status. 다음에 점을 찍어도 선생님 화면에 나오는 자동완성되는 단어들이 안나올까요? 다른 부분에서도 전 선생님같이 자동완성되는 단어들이 안나오네요...

[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 영한님.근래의 인프라에서는 MSA 구성으로 으로 많은 (동일 혹은 동일하지 않은) n개의 어플리케이션들이 등록되어 사용되는 경우가 많은것으로 알고있는데요.이때 n개의 각 어플리케이션들이 각자의 actuator 로 관리가 되는 상황들이 많을것 같은데 이런 상황에서 좋은 관리기법이나, 관리할수 있는 노하우가 있으신지 조언주시면 감사하겠습니다!

 cgc4994@naver.com강의자료 부탁드립니다!

안녕하세요 토비님.여기 에서 답변 주신 내용 감사합니다. 답변에 이어서 질문이 생겨 또 여쭤 보게 되었습니다.말씀 해주신데로 "자동구성" 으로 구성이 필요한 컴포넌트들에 적용을 하는 것이 맞다는 것은 이해를 하였으나 여기서 재사용이 가능하거나 필요한 기술 컴포넌트의 범위에 모듈의 서비스영역?이 들어가는 경우에 대한 궁금증이 계속 남게 되더라구요. (재사용이 필요한 컴포넌트이나 독립적으로도 잘 작동하는 서비스와 같은 경우)예를 들어,A 라는 모듈이 있고, B 라는 모듈이 A모듈을 사용 또는 확장해서 구성이 필요한 경우 B라는 모듈의 스캔 대상에 A 모듈이 포함되어야 하는 구성으로 생각했습니다.혼자서 생각을 해봤을때 아래 2가지 정도의 방법으로 생각을 해봤는데요.A 라는 모듈의 @AutoConfiguration 대상 설정에서 @ComponentScan 을 사용을 해서 해결을 해결한다.A 라는 모듈에 @EnableXXX 와 같은 커스텀 어노테이션을 만들고 @CompoentScan 으로 해당 모듈의 스캔범위를 지정해준다 여기에서 토비님께 얻고 싶은 조언은 아래 2가지 입니다.근본적으로 위와 같이 서비스 목적의 모듈간 의존성이 필요해 재사용 가능해 보이는 상태의 구성을 하는 경우가 있는지 또는 올바르게 생각을 하고 있는것인지.위와 같은 목적으로 구성이 필요할 때 토비님은 어떻게 구성방식을 가져가야한다고 생각하시는지.배우는 단계에서 난해한 질문을 드리는거 같아 죄송스러움이 있네요.어떤 방식이던 조언 부탁 드리겠습니다.감사합니다. 

안녕하세요 선생님!단어의 의미로 제가 이해하는데 약간의 혼동이 있는것 같아 이를 확실하게 하기위해 질문드립니다! 제가 알기로 vue.js등으로 구현된 애플리케이션도 강의에서 설명해주신 앱처럼 JSON형태의 데이터를 주고 받는것으로 알고 있습니다! 혹시 Web App은 타임리프나 JSP와 같은 뷰템플릿 엔진을 활용하여 서버에서 HTML을 응답하는것을 의미하신것일까요?Web App을 검색해보니 서버와 Json형태의 데이터를 주고받는 화면도 의미하는것 같아 좀 혼동이 되어서 질문드렸습니다!  감사합니다.

7번을 강의해주신 대로도 풀어보고 다른 형식으로도 풀어보고 싶어서 다음과 같은 코드를 짜봤는데, 대문자에서 소문자로 변환은 잘 이루어지지만 중간에 포함된 띄어쓰기가 나타나면 거기서 멈춘 상태로 출력이 됩니다. 이유, 그리고 어떻게 수정해야 할 지가 궁금합니다.예시) 입력: BeA UT I ful, 출력: bea #include <iostream>#include <vector>#include <algorithm>#include <string>using namespace std;int main(){ ios::sync_with_stdio (false); cin.tie (NULL); cout.tie (NULL); string str; cin >> str; vector<char> answer; for(int i=0; i<str.size(); i++){ if(str[i]!=' '){ if(str[i]>=65 && str[i]<=90){ answer.push_back(str[i]+32); } else{ answer.push_back(str[i]); } } } for(int i=0; i<answer.size(); i++){ cout << answer[i]; }}