안녕하세요! 2.20 강의를 듣고 Vercel에 배포까지 한 뒤에 궁금한 점이 생겨 질문 드립니다! 이전 강의 실습에서는 인덱스 페이지의 추천 도서를 On-Demand ISR 방식으로 적용한 뒤 직접 주소를 입력해 페이지 요청을 보내서 바꾸었는데 Vercel에 배포한 뒤에는 어떻게 요청을 보내서 추천 도서 목록을 바꿀 수 있나요? 아니면 시간 단위로 업데이트하는 방식으로 다시 바꾸어서 작성한 뒤 재배포하나요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 iframe 전환을 해야되는데 강사님 강의에는 iframe 태그가 있는데 제 화면에는 iframe 안보이는데 이건 어떻게 된건가요 ~
학습 관련 질문을ㅇ 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 퇴근후딴짓님. 마지막 답이 이런식으로 나오는 그대로 제출해도 되나요?? 퇴근후 딴짓님 코드 그대로 입력햇는데 아래 처럼 나오는데요. 앞에 int()로 묶어도 점수에 영향이 없나요?? 아니면 아래 그래도 제출해도 되나요?? np.int64(313)
안녕하세요 딩코님! 1주차 숙제에서 추가로 주신 문자열 요약해보기를 풀었는데 JAVA로 진행중입니다! // 아스키코드 방식 public static StringBuffer summarizeString(String str) { int[] strArr = new int[26]; for(int i =0;i<str.length();i++){ int index = (int)str.charAt(i) - (int)'a'; strArr[index] += 1; } StringBuffer strbuf = new StringBuffer(); for(int i =0;i<strArr.length;i++){ if(strArr[i] > 0){ strbuf.append((char)(i+(int)'a')).append(strArr[i]+ " "); } } return strbuf; } public static void main(String[] args) { String inputStr = "acccdeee"; System.out.println(summarizeString(inputStr)); } // 문자열 뒤집기 방식 public static StringBuffer summarizeString(String str) { int count = 0; StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); for(int i = 0;i < str.length() - 1; i++){ if(str.charAt(i) == str.charAt(i+1)){ count++; }else{ strBuf.append(str.charAt(i)).append(count + 1).append("/"); count = 0; } } strBuf.append(str.charAt(str.length() - 1)).append(count + 1); return strBuf; } public static void main(String[] args) { String inputStr = "acccdeee"; System.out.println(summarizeString(inputStr)); } 저는 아스키 코드를 사용해서 풀었는데 딩코님이 적어주신 답안지를 보니 바로 전에 풀어본 문자열 뒤집기와 유사하게 풀이를 해주셨더라구요 그래서 그걸 참고해서 작성해보니 둘다 똑같이 시간복잡도는 O(n)의 성능을 가지고있는거같고 다른점은 아스키 코드형식은 무조건 결과값이 abc순으로 출력이되고 문자열뒤집기 방식은 입력받은 순서대로 나오는거말고는 다른점은 찾을수가없었습니다. 해당 문제는 해설영상이 없어서 혹시 제가 문제를 이해못해서 잘못 작성한건가 해서 질문남깁니다! 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
안녕하세요. 온보딩 기간: 4월 28일 ~ 5월 9일 온보딩 기간 중 파이썬과 판다스를 미리 학습 부탁드립니다. 스터디에서는 문제 풀이 참여 중심으로 진행 예정입니다. 오징어게임 관련해서 이런 안내가 있는데 전체 강의 중 최소한 ‘섹션3. [작업형1] 판다스’까지는 학습 완료해야 한다고 이해하면 될까요?
작업형2 모의문제3에서 xgb모델을 사용할 때 max_depth 기본 설정이 3으로 되어 있어서 max_depth=3을 코드에 넣었을 때와 넣지 않았을 때가 값이 똑같아야 한다고 설명해주셨는데 저는 값이 다르게 나와요. 왜 다르게 나올까요.. 그리고 머신러닝 강의를 따라하다보면 결과 값이 종종 영상과 다르게 나오는 경우가 있는데 코드를 똑같이 작성해도 값이 다를 수 있나요? from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2022) xgb.fit(X_tr,y_tr) pred=xgb.predict(X_val) pred_proba=xgb.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)) ->0.9192546583850931 0.8444444444444444 0.8108108108108109 from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2022, max_depth=3) xgb.fit(X_tr,y_tr) pred=xgb.predict(X_val) pred_proba=xgb.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)) -> 0.8975155279503105 0.8444444444444444 0.8108108108108109
for col in cols le = labelencoder() C_Train[col] = le.fit_transform(C_train[col]) 여기에서요. col 이라는 피처는 for col 반복문 에서 처음 생겼는데 C_train[col] 변수에 담을 transform(c_train[col])의 피처 col은 어디서 생겨난지 모르겟어서요.. 반복문 처음에 col로 피처를 생성한거를 c_train[col]이라고 명시하는 순간 col 칼럼이 생기면서 그 값을 알아서 가져오는 건가요???
안녕하세요. 「앞서 Airflow 예제를 개선해보자 (v3) - 실습 편」 강의 수강 중 궁금한 점이 있어 문의드립니다. DAG 실행 시 생성되는 tmp 파일이 제대로 생성되었는지 확인하고 싶어, CLI 환경이 아닌 웹 UI상에서 확인할 수 있는 방법이 있는지 알아보던 중 궁금한 점이 생겼습니다. /opt/airflow 디렉토리 구조는 CLI 환경에서만 확인 가능한 것인지, 웹 UI상에서는 해당 경로의 파일 구조를 직접 확인할 수 없는 것인지 궁금합니다. 추가로 확인이 가능한 부분이 있다면 현업에서는 어떻게 주로 확인하는지도 궁금합니다!
Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
안녕하세요! 먼저 좋은 강의 감사합니다. 중간쯤, 전체 데이터를 조회해서 Client 측에서 필터링 해서 사용하는게 아닌, 서버로부터 이미 필터링 된 데이터를 받아오도록 검색 api 를 수정한 내용입니다. 이 부분이 클라이언트 사이드 -> 서버 사이드로 변경하였다, 라는 내용을 설명주셨는데, 랜더링과는 전혀 관계 없는 데이터 필터링 주체를 말씀 하시 내용이라고 생각되는데 맞게 이해했는지 궁금합니다. 즉, Notion = 서버, Next.js=클라이언트 관점으로 애기 하신게 맞는지 궁금합니다.
원래 원핫인코딩은 범주형 변수에만 적용가능하지 않나요? 강사님께서는 굳이 수치형과 범주형을 나누지 않고 train = pd.get_dummies(train), test = pd.get_dummies(test)하셨는데 이렇게 굳이 나누지 않고 원핫인코딩을 적용해도 괜찮나요?
2주차 끝 숙제 중 링크드리스트의 끝에서 k번째 값 출력하기 문제를 처음에 먼저 혼자 풀어볼 땐 링크드리스트를 순회하면서 각 노드를 따로 생성한 배열에 담고 return 할 땐 -k 인덱스로 끝에서 k번째 값을 가져오도록 해봤습니다. 답은 나오긴 하는데 혹시 이런 식으로 풀어도 되나요?? cur = self.head arr = [] while cur is not None: arr.append(cur) cur = cur.next return arr[-k]
캐글 이야기를 많이 하시고 저도 데이터 분석가라면 캐글에 친숙해지고 캐글 컴페티션을 잘해야 한다고 생각하는데요 캐글이 전부 영어로 되어있고 페이지 번역이 되긴하지만 실제 노트북에서 모델을 돌리는 과정이나 튜토리얼안의 스크립트나 코멘트들은 페이지번역도 안되는 문제가 있더라구요 어떻게 공부 하셨는지가 궁금합니다. 영어실력부터 쌓아야 하는건가요? 데이콘이라는 한국 사이트가 있긴하지만 대부분 유료화 되어있고 혹시 영어 원문 그대로 보셨는지 아니면 다른 방법이 있으셨는지도 궁금합니다.