안녕하세요!Activate() 이후 PrimaryComponentTick.SetTickFunctionEnable()이 호출되는데,이후 GameWorld인지 Owner가 있는지 여부 등을 따져가며 RegisterAllComponentTickFunctions()를 호출할 때도 결국 SetupActorComponentTickFunction()을 통해 인자로 전달된 PrimaryComponentTick의 SetTickFunctionEnable()이 호출됩니다.왜 이렇게 같은 과정이 굳이 두 번이나 이루어지는지 궁금합니다물론 두 번째 단계에서는 등록 여부를 확인하여 걸러지지만 실행 조건을 살펴보아도 GameWorld가 아니라는 조건 때문에 두 번 실행될 가능성이 있는 것 같아 질문드립니다.읽어주셔서 감사드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요피벗테이블은 필수로 알아놔야할까요? 뭔가 더헷갈려서요... 언스택만 알아도 충분할지 문의드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요문제 아래쪽에 있는 코드를 모두 복사하라는데 그게 어딨나요..? 

안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다.다름이 아니라 cat .sdkmanrc로 file을 출력할 때 줄 번호와 같이 이쁘게 정돈되어 출력되는 것을 보고 기능을 찾아보고 있는데 무엇인지 잘 모르겠어서 질문 글에서 여쭤봅니다.

기출 9회 작업2유형 풀이 코드입니다.# print(train.shape,test.shape) # (4000, 9) (1000, 8) # print(train.info(), test.info()) # float64(3), int64(2), object(4), float64(3), int64(1), object(4) # print(train.nunique(), test.nunique()) # 농업면적 4000, 비료사용량 3997, 비료잔여량 4000 # print(train.head(30)) # train = train.drop(columns = '농업면적') # test = test.drop(columns = '농업면적') # train = train.drop(columns = '비료사용량') # test = test.drop(columns = '비료사용량') # train = train.drop(columns = '비료잔여량') # test = test.drop(columns = '비료잔여량') # target = train.pop('농약검출여부') from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 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 RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0, max_depth = 11, n_estimators = 200, class_weight = 'balanced') rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, recall_score print('f1 : ', round(f1_score(y_val, pred, average = 'macro'), 3)) print('acc : ', round(accuracy_score(y_val, pred), 3)) print('recall : ', round(recall_score(y_val, pred, average = 'macro'), 3))처음 학습을 진행할 때 랜덤포레스트에 class_weight 하이퍼파라미터는 적용하지 않은 상태에서 학습을 진행했고, f1 : 0.887 acc : 0.97 recall : 0.848이라는 높은 수치가 나왔습니다.GPT 확인해보니 accuracy_score 점수가 f1_score 점수보다 높으면 과적합 문제가 있을 수도 있다고해서확인을 해보니 과적합 문제는 아닌 것 같았습니다. 이후에 train['농약검출여부'].value_counts()를 해보니 클래스 불균형으로 판단을 했습니다.(농약검출여부 = (2 : 1989, 0 : 1758, 1 : 253)) 확인 후에 class_weight 하이퍼 파라미터를 추가했는데도 수치가 크게 달라지지 않더라구요.f1 : 0.856 acc : 0.945 recall : 0.887이런 경우에는 그냥 제출하는게 맞을까요 ? 지난 9회차 시험에 평가지표 수치가 높게 나오긴 했는데 만점은 받았거든요..그래도 수치가 높으면 좀 불안하네요.. 

vercel 배포중 문제가 발생합니다 빌드중에는 아무런 문제가 없는데 해당이미지 처럼 빌드에서 문제가 생긴다고 합니다 빌드 로그 부분인데 해당부분을 오른쪽 부분처럼 promise로 바꿔도 보고 왼쪽처럼 사용을해봐도 똑같아서 그러는데 제가혹시 다른부분을 고치고 있는건지 어떻게 고쳐야할지 궁금해서 문의해봅니다

혹시 이런 유형에서 N 이 크면 ArrayList 를 사용해야하는데 2차원 배열 어레이 리스트 사용은 어떤식으로 하나요??

질문 여기다 드리면 되나요 샘 코드 한번만 봐주세요 오늘 강의 들어왔어요 ㅠㅠ 진작했어야했는데요 에러는 안났느데 답 수치가 달라서요import pandas as pdtrain=pd.read_csv("train.csv")test=pd.read_csv("test.csv")# print(train.info())# print(test.info()) from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle= LabelEncoder()cols= ("model", "transmission", "fuelType")for col in cols:le.fit(train[col])train[col]= le.transform(train[col])test[col]= le.transform(test[col])from sklearn.model_selection import train_test_splitX=train.drop(columns=["fuelType", "price"])y=train["price"]X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=20)print(train.shape)print(test.shape)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrfr=RandomForestRegressor(n_estimators=400, max_depth=30, random_state=20)rfr.fit(X_train, y_train)pred1=rfr.predict(X_test)print(pred1)from sklearn.metrics import root_mean_squared_errorrmse= root_mean_squared_error(y_test, pred1)print("rmse:", rmse)test_X=test.drop(columns=["fuelType"])pred2=rfr.predict(test_X)pd.DataFrame({"pred":pred2}).to_csv("result.csv", index=False)print(pd.read_csv("result.csv"))

target = train.pop('Heat_Load') cols = ['Roof','Height','Orient', 'Heat_Load'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 영상처럼 원핫인코딩을 진행하면 오류가 없는데 라벨인코딩 진행시 오류가 납니다 ㅠㅠ KeyError: 'Heat_Load' 이렇게 뜨는데 어떻게 해결해야 하나요?

정환님께서 강의에서 주석에 한글 달아서 설명해 주실 때는 스무스하게 잘 입력되는 거 같은데 왜 제 맥북에서는 한글 입력 할 때 자음이 씹히거나 자음 모음이 이어지지 않는 현상이 생길까요? ㅜㅜ 구글링해도 해결책이 안나오는데 혹시 비슷한 경험이나 해결법 있으신가요?

🔍 상황현재 타이포그래피 스타일 명명 방식에 대해 고민이 있습니다. 개발자 측에서는Display1-Bold 와 같이 위계 중심의 토큰 네이밍을 선호합니다.코드 연동 시에는 스타일명이 그대로 토큰으로 등록되기 때문에40px 같은 구체적인 수치를 굳이 명칭에 포함할 필요가 없고,오히려 수치가 변경될 경우 네이밍까지 수정해야 하는 유지보수 이슈가 발생합니다.디자이너 측에서는Figma 내에서 스타일을 빠르게 식별하고 사용하기 위해Display1-Bold-40px처럼 사이즈가 명시된 스타일 네이밍을 선호합니다.수치가 함께 있어야 작업 중 빠르게 위계를 파악하고 적용하기 수월하다는 의견이 있습니다. 🙋🏻 질문이러한 상황에서 다음과 같은 고민이 있습니다: 디자이너가 스타일 명에서 수치를 보고 싶은 니즈와개발자는 위계 중심의 명칭을 유지하고 싶은 니즈를동시에 충족시킬 수 있는 구조가 있을까요?예를 들어 Figma 내에서 디자이너는 Display1-Bold-40px처럼 수치를 보고 작업하되,코드로 내보낼 때는 Display1-Bold로만 연동되는 방식이 가능한지,혹은 실제 조직에서는 이런 상황을 어떻게 운영하고 있는지 궁금합니다. 

범주형 인코딩을 할 때 아래 코드를 사용한다고 강의에서 말씀하셨습니다.le_product = LabelEncoder()le_store = LabelEncoder()train['주구매상품_encode'] = le_product.fit_transform(train['주구매상품'])train['주구매지점_encode'] = le_store.fit_transform(train['주구매지점'])test['주구매상품_encode'] = le_product.fit_transform(test['주구매상품'])test['주구매지점_encode'] = le_store.fit_transform(test['주구매지점']) 그런데 test 데이터에서 인코딩을 할 때 train에서와 같은 기준으로 인코딩을 해야 하니까, test에서는 fit_transform이 아니라 그냥 transform을 하는게 더 적절하지 않은지 궁금합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형1의 기출을 풀고 있습니다. 저는 주로 '~~기준 ~~번째로 큰 데이터의 ~~을 구하시오'라는 문제를 풀 때 그 값을 기준으로 sort_values를 하고 그에 따라 맞는 행과 컬럼을 iloc로 답을 구하고 있습니다. 강사님과 답은 똑같은데 제 방식대로 계속 하면 될까요?

ref로 선언한 객체(params)는 일반적으로 params.value._limit처럼 .value로 접근해야 하는데,왜 <a @click.prevent="params._page = pageNum">와 같은 템플릿 안에서는 .value 없이도 작동하는건가요?그런데 위처럼 .value를 사용하면 오히려"Cannot set properties of undefined (setting '_page')" 에러가 나는 이유는 무엇인가요?

제2유형 전처리 작업할 때, 결측치 - 중앙값 또는 0 처리 / 환불금액의 경우 상식적으로 환불을 안하는 사람이 있으니 0 처리가 맞을듯  범주형(문자열) - drop 진행 안하고 그대로 원핫인코딩만 진행하려고합니다. 상관 없을까요?

코드팩토리 디스코드에 질문하면 더욱 빠르게 질문을 받아 볼 수 있습니다![코드팩토리 디스코드]https://bit.ly/3HzRzUM - 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.   프로토타입이미지도 따로 주셨으면 좋겠습니다

소비량이 5번째로 많은 국가를 하는데, 3번째로 많은 국가가 2곳입니다.그러면 3번째를 공동 3위로 처리해서 1,2,3,3,5 이렇게 보는 걸까요?? 문제의 말로만 따지면 5번째로 많은 국가니까 313 다음 국가를 써야하나 싶어서 질문드립니다.

안녕하세요 선생님, 9회차에서 50점으로 아쉽게 떨어지고 재수강중인 학생입니다다름이 아니라 작년 시험에서 기억이 잘 안나는데 제가 작업형 2 유형을원핫인코딩 - 랜덤포레스트 한가지로 통일해서 연습해서 9회차 시험에서도 그렇게 했던 기억이 있는데요물론 그 때 작업형 2 유형을 40점을 맞았지만뭔가 불안해서 한 번 이렇게 여쭤보게 되었습니다.작업형 2 유형은 그냥 원핫인코딩 - 랜덤포레스트 기준으로 평가지표에 맞게만 하면 되겠죠...? 스케일링이나 하이퍼 파라미터 사용 없이? 😥😥

안녕하세요.강의 재미있게 듣고 있습니다.18번 강의 제일 마지막 부분에서  "2025년 6월 인기있는 영화를 추천해줘. 그리고 그 영화를 홍길동에게 메일보내주고 홍길동과 내일 미팅도 잡아줘" 이렇게 하니 전부 제대로 수행을 했는데 이어서 "2025년 6월 인기있는 영화를 추천해줘. 그리고 그 영화추천을 홍길동에게 메일로도 보내줘" 라고 일정 잡는 이야기는 뺐는데 지맘대로 일정도 잡아버리네요.이 경우도 프롬프트에서 지시를 해줘야하는건가요? 

보시면, GND에 인접한 wire를 클릭했는데, from netclass가 +3V3으로 나옵니다.. 어떻게 해야 해결할 수 있을까요??