완강했습니다!! 처음 올린 질문이 해결이 되어서 질문을 수정했습니다! 위 사진은 제가 만드려고 하는 아키텍쳐입니다 사진에는 빠졌지만 alb도 있고 프론트서버에 연결되어있습니다 현재까지는 프론트서버만 만든상태입니다. 퍼블릭 서브넷에서 인터넷 게이트웨이 설치하고 접속이 되는건 확인했습니다. alb는 80,443 허용하였고 프론트는 22,80,443,3000허용하였습니다. (22는 나중에 배스천호스트로 옮길 생각입니다) 대상그룹은 프론트 ec2로 설정하였고 http 3000으로 설정해서 healty 연결된걸 확인하였습니다. 1. 로드밸런서의 dns로 들어가면 접속이 됩니다 2. ec2내에서 로컬호스트로 들어가면 접속이 됩니다 3. 도메인이나 ip를 검색하면 접속이 안됩니다 4. 로컬에서 nslookup하면 제 서버 ip를 찾지 못합니다. 어떤부분에서 빠뜨린게 있을까요? 이것저것 찾아보고 고민해도 해결이안되어서 4시간동안 찾다가 질문 드려봅니다 ㅠㅠ 조금 걸리는 점은 제가 도메인사고 인증서받고나서 모든 ec2와 보안그룹들을 다 지워서 비용이 안 나가게한 적이 있습니다. 그 이후에 다시 vpc, ec2 등등 만들고 기존 도메인과 인증서를 연결했는데 인증서를 새로 발급받지 않고 기존 것을 쓴 것이 혹시 문제되지 않았을까? 라는 것이 약간 걸립니다 그런데 도메인뿐만아니라 ec2의 ip로도 접근이 안되기 때문에 관련이 없다고 생각하여 그 부분은 건들지는 않았습니다 ㅠ
Run ./gradlew clean build 2 ./gradlew clean build 3 shell: /usr/bin/bash -e {0} 4 env: 5 JAVA_HOME: /opt/hostedtoolcache/Java_Temurin-Hotspot_jdk/21.0.7-6/x64 6 JAVA_HOME_21_X64: /opt/hostedtoolcache/Java_Temurin-Hotspot_jdk/21.0.7-6/x64 7 /home/runner/work/_temp/ 24e2a6f8-136d-471b-b2ea-6203042af791.sh : line 1: ./gradlew: Permission denied Error: Process completed with exit code 126. 찾아보니깐 실행 권한이 없어서 ./gradlew 스크립트를 실행하지 못했다는 뜻이라고 하는데 즉, Gradle Wrapper 파일에 실행 권한이 없어서 생긴 문제가 맞을까요? - name: gradlew 실행 권한 부여 run: chmod +x ./gradlew 이렇게 붙여줬더니 되긴 하더라고요. 맞는 방법이 몰라서 여쭤봅니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838
<모델&평가>에서 fit(학습)을 시킬때는 왜 X_tr,y_tr을 넣고 예측을 할때는 왜 X_val를 넣나요 ? 그냥 아무거나 넣어도 되나요 ? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2025) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val)
<데이터 전처리 &피처엔지니어링>에서 왜 id를 drop 하나요? 그리고 <검증 데이터 분리>에서 는 왜 output을 drop 하나요? train = train.drop('id',axis=1) test_id = test.pop('id') test.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output',axis=1),train['output'],test_size=0.15, random_state=2025)
3사분위수 - 1사분위 수 값을 구할 때 선생님 처럼 r2, r1 변수 안 만들고 df = df[:int(len(df) * 0.7)] #70% 데이터 선택 IOQ = df['views'].quantile(.75) - df['views'].quantile(.25) print(IOQ) 이렇게 구해도 되나요?
The overall deployment failed because too many individual instances failed deployment, too few healthy instances are available for deployment, or some instances in your deployment group are experiencing problems. CodeDeploy Agent는 EC2에서 active 상태이고, S3에 업로드도 잘 되었으며, IAM 역할도 다음과 같이 설정했습니다: - EC2 인스턴스 역할: code-deploy-ec2-role (정책: code-deploy-ec2-policy 세부 S3 ) - CodeDeploy 서비스 역할: AWSCodeDeployRole 포함 하지만 배포 시 아래와 같은 에러가 납니다: > The overall deployment failed because too many individual instances failed deployment, or too few healthy instances... 추가로 EC2 내에서 /var/log/aws/codedeploy-agent/ 로그 폴더가 존재하지 않습니다. appspec.yml 및 start.sh 도 정상 포함했고, S3에 .tar.gz 도 업로드 확인했습니다.
제가 푼 내용을 보면 pred = rf.predict(test) : 질문자 pred = rf.predict(x_val) : 해설 위 두가지가 다릅니다. 해당 건 때문에 pred 했을 때, 값 차이가 많이 나는건가요? ㅜ_ㅠ 챗gpt에 물어보니 어떨때는 test고 어떨대는 x_val인지 아직도 모르겠습니다. # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)
아래 질문 대댓글로 올렸는데, 잘 못보실것같아 이곳에 정식으로 올립니다. 모든 프로그램 설치 후, 재부팅, 커서 재실행등은 다 해봤습니다. ============================= 처음 코드를 만들고 gtts에서 에러가 나네요. 선생님의 코드 요청과 똑같이 요청을 했고, 그래서 아래와 같은 코드가 생성되었습니다. 그래서 pip install -r requirements.txt 를 터미널에 입력 시켜주었으며 위와 같이 제대로 설치가 된것 같습니다. requirements.txt 내용 -> gTTS==2.3.2 그랬는데 아래와 같이 Python cmd창에서 에러가 납니다. (대소문자 에러인줄알고 그마저도 고쳤는데도) gtts가 설치가 된것 같은데 왜 불러오질 못하는지 모르겠네요 ㅠㅠ(참고로 코알못입니다) 커서도 여러번 껐다가 재실행했는데도 꼭 저러네요.. 이것저것 만져보기도 겁다고한데... 해결 방법 좀 알려주시면 감사하겠습니다.! ======= 혹시 추가 정보가 필요하신게 있으면 알려주시면 바로 확인해서 올리겠습니다.
안녕하세요. 교재 p.30 에 대해 질문 드립니다. 해당 페이지를 보면 local router에서 전달된 frame에서 다시 packet을 복원 후, 다음 router로 전달하기 위한 새로운 frame을 다시 만드는 과정이 나와 있는데요. 질문> router에서는 전달 받은 frame으로부터 packet을 복원하는 과정과 복원된 packet을 보고 내가 전달해야할 router 도는 switch를 위한 frame을 새롭게 만드는 과정이 모두 일어나는 것이 맞나요?
