<template> <div> <h2>게시글 목록</h2> <hr class="my-4" /> <form @submit.prevent> <div class="row g-3"> <div class="col"> <input v-model="params._title_like" type="text" class="form-control" /> </div> </div> </form> <hr class="my-4" /> <!-- list : row 가로 정렬 --> <div class="row g-3"> <div v-for="post in posts" :key="post.id" class="col-4"> <PostItem :title="post.title" :content="post.content" :create-at="post.createAt" @click="goPage(post.id)" ></PostItem> </div> </div> <!-- list --> <!-- 페이지네이션 --> <nav class="mt-4 d-flex justify-content-center" aria-label="Page navigation example" > <ul class="pagination"> <li class="page-item" :class="{ disabled: params._page <= 1 }"> <a class="page-link" href="#" aria-label="Previous" @click.prevent="--params._page" > <span aria-hidden="true">&laquo;</span> </a> </li> <li v-for="pageNum in pageCount" :key="pageNum" class="page-item"> <a class="page-link" href="#" @click.prevent="params._page = pageNum"> {{ pageNum }}</a > </li> <li class="page-item" :class="{ disabled: params._page >= pageCount }"> <a class="page-link" href="#" aria-label="Next" @click.prevent="++params._page" > <span aria-hidden="true">&raquo;</span> </a> </li> </ul> </nav> <hr class="my-4" /> <AppCard v-if="posts.length > 0"> <PostDetailView :id="posts[0].id" /> </AppCard> <!-- <router-view></router-view> --> <!-- <PostDetailView></PostDetailView> --> </div> </template> <script setup> import PostItem from "@/components/posts/PostItem.vue"; import PostDetailView from "./PostDetailView.vue"; import AppCard from "@/components/AppCard.vue"; import { computed, ref, watchEffect } from "vue"; import { getPosts } from "@/api/posts"; import { useRouter } from "vue-router"; const router = useRouter(); const posts = ref([]); const params = ref({ _sort: "createAt", _order: "desc", _page: 1, _limit: 3, _title_like: "", }); // 페이지네이션 데이터 const totalCount = ref(0); const pageCount = computed(() => Math.ceil(totalCount.value / params.value._limit), ); const fetchPosts = async () => { try { const { data, headers } = await getPosts(params.value); console.log("params.value", params.value); console.log("결과:", data); posts.value = data; // console.log("posts.value", posts.value); totalCount.value = headers["x-total-count"]; } catch (err) { console.log("err", err); } // getPosts() // .then(res => { // console.log("res", res); // }) // .catch(err => { // console.log("err", err); // }); }; watchEffect(fetchPosts); // fetchPosts(); const goPage = id => { // router.push(`posts/${id}`); router.push({ name: "PostDetail", params: { id, }, }); }; </script> <style lang="scss" scoped></style>기본값을 "" 을 주니 안나오는데 코드에 문제가 있을까요 ㅜㅜ?

기출에서는 train, test 모두에 결측치가 없었는데요 혹시 결측치가 있는 데이터가 주어지면 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 아래 케이스별로 궁금하고 object 결측치인지 수치형 결측치인지에 따라서도 다르게 해야 할까요? train 에만 결측치가 있는 경우 test 에만 결측치가 있는 경우 train/test 모두에 결측치가 있는 경우

솔루션1개에 여러 개의 프로젝트가 있을 때 컴파일하고 싶은 프로젝트 우클릭후 시작 프로젝트로 설정이 안나와요.. 어떻게 해야하나요?

  공유해주신것을 사용해보았는데요 format에서 정의되지 않는다 이렇게 나오길래 워크플로우 실행을 제외해봤스니다 그결과 fetch transcrip에서 자료가 없는걸로 확인되는데요 이경우 어떻게 하면 좋을까요?

안녕하세요. .thread 연습 하다가 물어 볼꺼 있어서요... Winform에 쓰레드를 생성했습니다. thread 파일을 초기엔 null로 했습니다. 그리고 작업을 진행하다가 아래 StartThread를 호출 합니다. private void StartThread(){ if (thread == null) { thread = new Thread(new ThreadStart(GoThread); GoThread.IsBackground = true; GoThread.Priority = GoThread.Normal; GoThread.Start(); } if (!GoThread.IsAlive) { GoThread.Start(); } GoThread.Join(); // 호출 함수가 끝날때까지 대기 해보자. -- 여기 질문 thread = null; // null을 넣는건 좀 부담 스러움 } // 쓰레드 함수 진행void GoThread(){ try { while (queue.Count != 0) { // 큐에 쌓여 있는 작업 진행 queue.Dequeue();// 쓰레드 안에 있으니 아래 처럼 인보크 사용해서 지행 this.Invoke((MethodInvoker)delegate { textBoxOutputLog.Text = ResultLog; }); Thread.Sleep(1); } } // 작업 완료 아래 처럼 null을 쓰고 싶은데 null을 넣기에는 부담 그래서 호출한 함수에서 join으로 대기해보자. //thread= null;}질문 입니다. GoThread.Join() 을 하니깐 쓰레드 함수가 다 종료가 될때까지 formview가 멈춥니다. 흠.... 원래 join이 스레드가 종료될때까지 기다린다는건 알겠는데 UI 진행도 멈추는건지 궁금 하네요...그리고 쓰레드에 null을 넣는건 좋은 방법 인가요? 아 그리고 이건 부가적인 질문인데 ..클레스가 생성하면 자동으로 종료되는건 알고 있습니다. 프로그램에서 직접 종료하는 방법 없을까요?? 이유을 설명하자면클래스 생성 . 작업 진행 .. 진행중 쓰레드 처리 ... 쓰레드 처리 끝... (할일을 다함).. 종료... (이게 너무 오래 걸림) C++에는 delete 가 있는데 ..  어째거나 이렇습니다.   

제가 AutoPsy로 하이브 파일을 추출해서 확인해보았는데 config\system이 아니고,config\software를 가지고 와야 Windows Portable Devices가 확인이 되는 거 같아 질의드립니다시간 나실 떄 한번 확인해 주시면 감사하겠습니다감사합니다

new_data를 생성하고 ols 모델로 predict하려고 할 때, 다음 두 가지 중에 아무거나 써도 되나요?model.get_prediction(new_data)model.predict(new_data)  

이라고 뜨고 첫번째 수업으로 이동도 되지않아요

FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: Execution failed for task ':hello.itemservice.ItemServiceApplication.main()'. > Process 'command 'C:\Users\.jdks\corretto-17.0.14\bin\java.exe'' finished with non-zero exit value 1위와 같은 에러가 뜹니다.어제까지 잘 하다가 오늘 갑자기 되질 않네요.사실 섹션 6까지 다 듣고 다음 섹션인 로그인 처리로 넘어가서 프로젝트 생성하는데 이상하게 계속 안돼서 어제 한것을 실행해보는데 이것마저 안되네요..뭔가 연관이 있는건지... 왜이런건가요?해결완료했습니다

안녕하세요? 선생님구매해놓고 인제서야 틈틈히 보고있습니다.다름이 아니고 소스분석을 하면서 강좌를 보고싶은데 (완성형 소스는 질문 게시판 답변에 링크를 통해서 받았습니다.) 완성형 소스로는 섹션별 영상을 보면서 분석하기 어렵겠더라고요. 유데미를 보면 섹션별로 소스가 제공되는경우가 있는데있으시다면 공유 해주실수있으실까요?(일일이 타이핑하면서 따라가는것보다 영상에 맞는 소스를 같이 보면서 진행해야 직관적으로이해하기가 수월하고 편하더라고요.) 만약 없다면 제공할 계획은 있으신지 궁금합니다. 수고하세요!

MAC 주소에도 Broadcast 주소가 있고 IP주소에도 있는데 MAC주소의 Broadcast 범위와 IP주소의 Broadcast 범위가 다른가요? 범위가 다르다면 무엇을 기준으로 범위를 제한을 하는지 알고 싶습니다.

IA_Move에서 Negate(부정)설정 중XYZ 박스를 모두 체크하는 것은 특별한 이유가 있나요? (그렇게 하지 않아도 사용하지 않는 축의 영향을 받지 않기 때문에 그런 것으로 이해했습니다.)IA_Move 설정에서 후방 이동(S)과 마우스 Y축 부정의 개념이 살짝 혼동이 생겼습니다.(IA_Look에서 설명해주셨을 때 "엔진에서 Y 축의 양수는 아래 방향을 의미한다."는 말을 듣고 나니, IA_Move의 Y는 그럼 S키 입력에 부호를 바꾸는 것이 아니라(Negate) W키를 반전해야 하는 거 아닌가? 라는 생각이 들어서요.. W,S는 캐릭터를 기준으로 전방, 후방 값이기에 화면을 기준으로 한 Y축 방식과는 다르다고 해석하면 될까요?) 

안녕하세요, 우선 데이터 관련 좋은 강의 올려주셔 감사합니다.수강 중 실습에서 AWS kafka 서버가 어떤 역할인지 헷갈려 질문 드립니다. 위 강의 pdf와 같이 지금까지 producer가 서버에 push하고 consumer가 서버(브로커)에 있는 메시지를 pull 하는 것으로 이해했고, AWS에 만든 3개의 kafka-broker01~03이 서버를 구성하는 3개의 '브로커'라고 이해했는데,실습을 진행하면서 AWS kafka-broker서버에서 파티션을 만들었으니 브로커는 맞는 것 같으나 동시에 producer, consumer 역할을 하는 것 같아서 원래 브로커가 서버를 구성하는 동시에 클라이언트의 역할도 하는 것인지 이해하는데 어려움을 겪고 있습니다.만약 그렇다면 kafka02에서 produce하고 kafka01에서 consume한다고 할 때, kafka02도 kafka01와 같은 cluster에 속하니 kafka02의 파티션에도 메시지가 저장되고 있는 것이 맞나요...?긴 글 읽어주셔서 감사드립니다.

# 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) submit=pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv("result.csv",index=False) 아래처럼 feature가 맞지 않아서 에러가뜹니다. 강의 그대로 했는데 왜그러는 걸까요?? --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-50-2529582812.py in <cell line: 0>() 1 # 최종 제출 파일 (lightGBM) ----> 2 pred = lg.predict(test) 3 submit=pd.DataFrame({'pred':pred}) 4 submit.to_csv("result.csv",index=False) 2 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/lightgbm/sklearn.py in predict(self, X, raw_score, start_iteration, num_iteration, pred_leaf, pred_contrib, validate_features, **kwargs) 1008 n_features = X.shape[1] 1009 if self._n_features != n_features: -> 1010 raise ValueError( 1011 "Number of features of the model must " 1012 f"match the input. Model n_features_ is {self._n_features} and " ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features_ is 28 and input n_features is 8

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 3 핵심만 듣고 가야될것같은데..추천해주세요...

‘age’ 컬럼의 이상치를 설정하는 과정에서왜 & 가 아니고 | 을 사용하는 건가요?

강의 6분쯤에 "" 으로 공백이었던 useState의 초깃값을 "이름"으로 바꿔주면서 value={name} 구문을 추가해주셨는데요, 공백일 때에는 같은 문자열임에도 해당 구문 없이도 잘 작동했는데 "이름"으로 설정했을 때에는 해당 구문이 필요한 이유는 무엇인가요? 지피티에 물어보니 Uncontrolled와 controlled input이라는 새로운 개념을 언급하길래 잘 이해가 안 되어 여쭤봅니다!

작업형2에서 데이터 전처리할 때라벨인코딩or원핫인코딩 후 랜포 or lightGBM만 준비해서 가려고 하고 기출 계속 돌려보고 있는데아직 어떤 경우에 라벨인코딩이 적합하고, 원핫인코딩이 적합한지 구분이 안됩니다1)어떤 데이터들일때 어떤 인코딩이 적합한건지 궁금합니다!(+현재는 오브젝트타입 라벨인코딩해서 모델 학습한거랑 원핫인코딩해서 모델 학습한거랑 각각 비교해보고 수치 더 좋은걸로 선택했었습니다..!)2)그리고 항상 데이터 전처리(라벨or원핫인코딩) 전에 target 컬럼 먼저 train에서 복사해서 옮겨놓고 그 후에 데이터전처리를 하는게 맞는걸까요?? 

안녕하세요 혹시 코드가 어디에 있나요??? 메뉴만들기부분html쪽이요~! 16:06

시험 환경 작업형2 문제에서 라벨 인코딩을 하기 전에, set을 통해서 train과 test의 unique를 확인하보고 "train이 test를 포함하기 때문에 합칠 필요가 없다"고 말씀을 하셨는데요.혹시 시험을 볼 때 그것까지 미처 확인해보지 못하고 그냥 다음과 같이 진행을 했을 때 문제가 생길까요..?cols = ['주구매상품', '주구매지점'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])