안녕하세요, 선생님마지막날이라 그런지 다 확인받고 싶네요.. 질문 많이 남겨 죄송합니다. 작업유형2에서 데이터 전처리시train, test 컬럼은 삭제 가능, test 행 삭제 불가로 알고 있는데요. 아래 케글 문제 전처리시에는 datetime 컬럼을 dt 연산을 통해 year/month/day로 추가하셨더라고요그럼 train, test 전처리시 컬럼 추가시키는 건 가능한거죠? ㅇ https://www.kaggle.com/code/agileteam/t2-6-bike-regressor P.S 갠적으로 좋은 문제라고 생각드는게 2유형에서 전처리시 datetime 데이터 핸들링, 1유형에서는 str 연산자 활용 나오지 않을까 추측중입니다 ㅎㅎ

패키지명은 소문자가 관례인데만약주문이력 이라는 패키지를 만들거면 아래 1번이 관례인가요?1) orderhistory2) order-history3) order.history (order 패키지 하위에 history 패키지 ) order 패키지 밑에 여러 하위 패키지가 있다면 3번이 제일 좋긴 한데, 만약 history 패키지 밖에 없더라도 3번처럼 하는게 적절한지 궁금합니다.  

<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-hateoas</artifactId> </dependency>섹션 4 Level3 단계의 REST API 구현을 위한 HATEOAS 적용에서 오류가 발생했습니다.retrieveAllUsers@GetMapping("/users") public List<User> retrieveAllUsers() { return service.findAll(); }전체 조회 메서드는 잘 작동이 되는데retrieveUser @GetMapping("/users/{id}") public EntityModel<User> retrieveUser(@PathVariable int id) { User user = service.findOne(id); if (user == null){ throw new UserNotFoundException(String.format("ID[%s] not found", id)); } EntityModel<User> entityModel = EntityModel.of(user); WebMvcLinkBuilder linkTo = linkTo(methodOn(this.getClass()).retrieveAllUsers()); entityModel.add(linkTo.withRel("all-users")); return entityModel; }이런 오류가 발생했습니다.어떻게 해결해야 할까요?

쉐어포인트 홈에 "팔로우중", "최근" "모두보기" 만 보이고 "추천링크"는 보이지 않습니다. 추천링크 편집화면에 어떻게 들어가면 될까요?

챕터1의 ppt 10p에 x1,x2,x3들이 각각 fx를 통과한 g(x1*w+b), g(x2*w+b) 이런 식으로 다음 각각 Activation function을 통과하는 것으로 나타내져 있는데 제가 알기론 g((x1*w +b)+(x2*w+b)+(x3*w+b))이렇게 다 더해진 값이 activation 을 통과하는 걸로 알고 있어서 뭐가 맞는건가요?다른 질문이 생겼는데 질문 작성이 금지되어서 여기에다가 작성드립니다 강의자료 2단원 8페이지에서는 a벡터가 1xL1의 차원에 있다고 나오는데 그 다음 페이지 9페이지에서는 첫번째 레이어의 a벡터의 "트랜스포즈"가 1xL1차원에 있다고 나와있어서요그러면 a벡터는 행벡터인가요 열벡터인가요 

roc_auc_score은 proba를 쓰는걸로 아는데아래 코드에 어떤 문제가 있어서 에러가 뜨는지 궁금합니다에러지점: pred=model.predict_proba(test)

import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") # print(train.shape,test.shape) # print(train.head()) # print(test.head()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) # print(train.describe(include='object')) # print(test.describe(include='object')) target = train.pop('price') from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = ['model'] for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # print(train.head()) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # cols = ['year','mileage','tax','mpg','engineSize'] # scaler = MinMaxScaler() # train[cols] = scaler.fit_transform(train[cols]) # test[cols] = scaler.transform(test[cols]) # print(train.head()) # 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=2023) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model = RandomForestRegressor(random_state=2023,max_depth=5,n_estimators=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) # print(pred) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=2023,max_depth=5,n_estimators=200) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error print(mean_squared_error(y_val,pred)**0.5) pred = model.predict(test) pd.DataFrame({'pred':pred}).to_csv("result.csv",index=False) pd.read_csv("result.csv")질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요model의 unique개수가 19개로 많아서 model만 라벨인코딩한 후 나머지는 원핫인코딩으로 진행했는데 위의 코드처럼 하는게 맞을까요?수치형에서 minmax사용했을 때, 별 차이가 없으면 범주형 인코딩만 진행해도 될까요? 아니면 범주형은 필수이고 수치형은 선택이니, 굳이 안해봐도 될까요? lightgbm을 사용했을때 값은 나오지만 아래와 같은 오류도 같이 출력됩니다. 무슨 문제인가요? [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inflearning_rate는 lightgbm에만 쓸 수 있는건가요? 랜덤포레스트에서 사용시 오류가 뜹니다.max_depth는 3~7, n_estimators는 200~800사이로 하는게 맞나요?실습환경을 보면 데이터가 자동으로 불러와져있는데, 실제 시험에서도 자동으로 불러와져있나요? 아니면, 데이터 저장 위치를 알려주나요? 작업형1,2,3 모두 제출은 여러번 가능하고 마지막으로 제출한 값이 저장되는게 맞나요?

안녕하세요 강사님!에뮬레이터도 잘 돌아가고 플러터가 문제 없이 작동되지만 자꾸 안드로이드 옆에 오류가 뜨길래 구글링을 해봤더니https://stackoverflow.com/questions/73079142/supplied-action-failed-with-an-exception-in-flutter여기서 이걸 disable 시키라 해서 시켰더니진짜로 에러가 없어지긴 했는데대신 에러가 밑에 이게 뜨는데그냥 이상태로 해도 상관이 없을까요?아니면 나중에 빌드하는데 문제가 생길까요..?ㅠㅠ

작업형 3에서 투키, 본페로니 사후검정에 대해 말씀주셨는데요..!코드가 복잡하고 어려워서.. 암기하기가 쉽지 않네요작업형3에서 사후검정을 수행해야만 풀이 가능한 문제로 나올 가능성이 높은 걸까요?

DWORD WINAPI ThreadFunction(LPVOID pParam) { puts("*** Begin Thread ****"); for (int i = 0; i < 5; ++i) { printf("[Worker thread] %d\n", i); ::Sleep(1); } //스레드가 끝나기 전에 이벤트를 세트한다. puts("종료 이벤트 세트 전"); //이 함수를 호출하면 _tmain() 함수의 //WaitForSingleObject() 함수가 반환한다! ::SetEvent((HANDLE)pParam); puts("종료 이벤트 세트 후"); puts("**** End Thread ****"); return 0; }for (int i = 0; i < 5; i++) { printf("[Main thread] %d\n", i); //i값이 3이면 이벤트가 세트되기를 무한정 기다린다! if (i == 3 && ::WaitForSingleObject(hEvent, INFINITE) == WAIT_OBJECT_0) { puts("종료 이벤트를 감지했습니다!"); ::CloseHandle(hEvent); hEvent = NULL; } }3일 때 worker 스레드가 실행되는 조건문 하에서Main함수가 2일 때도 반환되고 0일 때도 반환됩니다.말씀해주신대로 3일 때 반환되는 경우도 있지만 보장되지 않고 빈번하게 아래 케이스처럼 반환되는 경우가 있습니다.(디버그 모드, 릴리즈 모드 모두에서)이는 무슨 이유 때문인지 궁금합니다. case1[Main thread] 0[Main thread] 1[Main thread] 2*** Begin Thread ****[Worker thread] 0[Main thread] 3[Worker thread] 1[Worker thread] 2[Worker thread] 3[Worker thread] 4종료 이벤트 세트 전종료 이벤트 세트 후**** End Thread ****종료 이벤트를 감지했습니다![Main thread] 4 case2[Main thread] 0*** Begin Thread ****[Main thread] 1[Main thread] 2[Worker thread] 0[Main thread] 3[Worker thread] 1[Worker thread] 2[Worker thread] 3[Worker thread] 4종료 이벤트 세트 전종료 이벤트 세트 후**** End Thread ****종료 이벤트를 감지했습니다![Main thread] 4

useQuery 나 mutation같은걸 통해 데이터를 가져오는데 데이터 렌더링이랑 훅스랑겹치지않게 가장 함수끝부분에 배치해야된다해서 그렇게 배치했는데 data 의 null 값여부를 젤 밑에서 하니까 그위에 훅스들은 수동으로 null 값을 체크해야되는데 이런경우는 어떤식으로 하는게 좋을까요?interface Props { children?: React.ReactNode } const Comp: FC<Props> = () => { const {p1, p2} = useParams() if (!p1|| !p2) { return <>loading error</>; } const {data} = useQuery({ queryKey: mykey, queryFn: () => myfunc1(userId, codeId) }); const {mutate} = useMutation({ mutationFn: async (data: CodeRequestEntity) => { await myfunc2(data) return true } }) if(!data){ return <>loading</> } const onClickConfirm = useCallback(() => { mutate(data) onClose() }, []) return ( <> <Button variant={"outlined"} onClick={onClickConfirm}>예 </Button> </> ); }; export default Comp; 이런식으로 하게되면 분기문을통해 데이터 null 처리를 해서 분기문 밑어부터는 null 처리를 안해도되는데 null 처리를 가장 밑에 렌더링부분에 넣으면 그위에 훅스에선 데이터쓸때마다 null 처리해줘야되서 혹시 다른 방법 있을까요?

안녕하세요 선생님 랜덤포레스트 사용을 위해 전처리 과정에서 인코딩, 스케일링, 데이터 분리 등 코드를 이미 다 짜둔 상태에서lightgbm을 추가로 모델링하고 싶은 상황이 올 때object 컬럼 전처리 한것을 category로 변경해줘야 정상 동작하는 걸까요?아님 모델링 이전에 해둔 단계는 그대로 두고 lightgbm fit할때 X_tr, y_tr만 넣으면 정상동작 하는걸까요?

import pandas as pd df=pd.read_csv("members.csv") q3=df.quantile(.75) q1=df.quantile(.25) IQR=q3-q1 lower=q1-1.5*IQR upper=q3+1.5*IQR cond1=df['views']<lower cond2=df['views']>upper print(sum(cond1|cond2)) Can only compare identically-labeled Series objects 이런에러가 떠서요조건으로 설정한후에 문제푸는방법은 안되는건가요?아니면 sum을 각각 지정안하고 한꺼번에 묶은것도 문제인가요?

안녕하세요 강사님!강사님의 수업을 듣고 서버를 넣은 개인 포폴을 제작 중인 학생입니다서버와 클라이언트 연결문제가 있어서 질문드리고 싶은게 있습니다 같은 공간에서의 서버와 클라 연결에서는 문제가 없습니다 하지만 다른 공간에서 연결이 되지않는 문제가 있습니다 기본 게이트웨이가 다르면 연결이 되지 않는것 같아요 그래서 하마치 같은 프로그램을 사용하면 연결이 됩니다.. 이런 문제는 라우팅이 안돼서 발생하는 문제인가요? 제가 수업에서 놓친부분이 있는건지.. 이런 문제는 어떻게 해결할 수 있을까요?

A or B집단이 정규분포를 따르지 않을 경우, 비모수 검정인가요 ?

Sharing State의 두번째 예제 Value 객체를 다루는 부분에서 generate_update_number 함수에서 전달 받는 인자가 첫번째 예제와 같이 v: int라 명시되어 있습니다.하지만 함수 내부에선 v는 Value 객체로 활용되는데, 여전히 잘 동작하는 이유는 파이썬이 자동적으로 캐스팅 해주기 때문인가요? 아니면 다른 이유가 있는건가요?그리고 만약 교정이 필요하다면 함수 인자 Type Hint 표기 시 어떻게 해주어야 할까요?

 안녕하세요. 섹션 10. 스프링 부트 자세히 살펴보기에서스프링 부트의 자동 구성과 테스트로 전환하는 부분 보다가 궁금증이 생겨서 질문남깁니다. @HellobootTest를 @JdbcTest 또는 @SpringBootTest로 전환하는 부분에서 @JdbcTest같은 경우는 내장된 테스트용 db로 교체를 한다. 라고 설명을 해주셨습니다. 그리고 이전 강의에서 테스트를 위해 인메모리 db인 h2를 사용하도록 application.properties에 설정을 하고 테스트를 진행했었습니다. 여기서 질문은 @JdbcTest를 사용하면 교체된다고 하는 db가 기존에 사용했던 h2 DB가 아닌 또 다른 DB로 전환된다는 말씀인건지가 헷갈려서 질문드립니다. 구체적으로 JdbcTemplateTest class가 jdbcTemplate을 테스트하기 위해 hello table을 db에 생성하고 insert하는 작업을 할 때,  @HellobootTest 일 때는 h2 db를 사용하고 @JdbcTest로 교체했을 때는 다른 embedded db를 사용하는건가요? 감사합니다!

n_train = train.select_dtypes(exclude='object').copy()n_test = train.select_dtypes(exclude='object').copy()보통 민맥스 스케일링 할 때 위처럼 오브젝트와 아닌 것들을 나눈 뒤에 아래 처럼 스케일링을 진행하잖아요. 근데 밑에서 cols 변수에 수치형 데이터만 명시를 하는데굳이 나눠서 하는 이유가 뭔가요??그냥 train[cols] 로 해도 전혀 문제 없는 거 아닌가요? cols = ['컬럼명', '컬럼명', '컬럼명']from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()n_train[cols] = scaler.fit_trainsform(n_train[cols])n_test[cols] = scaler.trainsform(n_test[cols])

안녕하세요, 파이어베이스 인증 부분'비밀번호 변경하기' 강의에서 궁금한 것이 있어 질문드립니다. 비밀번호 재설정을 위해 이메일로 재설정 링크를 발송하고재설정할 비밀번호를 입력하면이 창이 뜨는데, 여기서 저는 비밀번호 재설정 후 바로 제가 원하는 로그인화면으로 나왔으면 좋겠습니다. 상기의 화면은 제가 생성한 파일이 아니라firebase에서 보여주는 화면인데,그 부분은 어떻게 해야할까요, 그럼 확인부탁드리겠습니다감사합니다! 

간단한 질문이긴 한데 예를 들어 "회원 도메인" 여기서 "도메인"의 의미가 구체적으로 어떤 걸 의미하나요??대충 이해가 되긴 하지만 조금 추상적으로 느껴져서 질문 드립니다!