학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]안녕하세요, 해당 수업과는 관계가 없는 내용이긴 한데..의존성 주입 관련해서 조금 헷갈리는 부분이 있어 질문드립니다. 먼저, ItemServiceApplication 클래스에서 보면 스캔 범위가 hello.itemservice.web 이하의 경로로 지정되어 있습니다.아래는 SpringDataJpaConfig 클래스입니다.SpringDataJpaItemRepository 를 주입받는 과정에서, 빨간 에러 표시가 뜨고 'Could not autowire. No beans of 'SpringDataJpaItemRepository' type found.' 라는 빈을 찾을 수 없다는 메시지가 표시됩니다. 어찌보면 당연한 것 같습니다. 해당 레포지토리가 속해있는 경로는 스캔 대상이 아니거든요. 게다가 SpringDataJpaItemRepository 에는 해당 인터페이스를 빈으로 등록할만한 요소를 가지고 있지는 않습니다. 따로 component 로 등록될만한 애노테이션이 붙은것도 아니고요. 그런데 생각해보면 JpaRepository 인터페이스를 상속받고 있어서, 해당 인터페이스에 스프링 빈으로 등록될만한 요인이 있다면 가능한 것일까 싶은 생각은 드는데..이 부분에 대한 확신이 들지 않아 질문드립니다. 실제로 ItemServiceApplication 에서 스캔 범위를 "hello.itemservice.web" -> "hello.itemservice" 으로 변경해보면 위에서 본 빨간 에러는 사라집니다.그런데 만약 빨간 에러가 나오는게 맞는 상황이라면, 저희가 지금까지 작성한 로직들이 동작하지 않아야 할 것 같아서요.특히 SpringDataJpaItemRepository 를 주입받는 ItemServiceV1 클래스에서 주입이 안되는게 맞지 않나 싶습니다. 물론 서비스는 추상화된 레포지토리의 의존하고 있긴 하지만, 의존성이 주입되는 시점에는 구체 클래스인 SpringDataJpaItemRepository 클래스가 주입될텐데 이게 정상적으로 동작하는게 이해가 조금 안됩니다. 글이 너무 길었는데..정리해서 말씀드리면SpringDataConfig.java 에서 SpringDataJpaItemRepository 를 주입받을 때 'Could not autowire. No beans of 'SpringDataJpaItemRepository' type found.' 라는 메시지가 IDE에 표시된다.실제로 SpringDataJpaItemRepository 클래스는 컴포넌트 스캔 대상 범위에 속하지 않는다.그런데도 애플리케이션 로직 및 테스트 로직이 정상적으로 수행된다.해당 상황이 이해가 되지 않는다.입니다.

큰돌님 안녕하십니까?해당문제 큰돌님과 비슷하게 접근까지하여 예제 까지는 통과 하였습니다.아래 코드는 큰돌님 모범 답안 중 일부인데요,볼드 처리 한 부분을 생각못해서 50%에서 틀린 것 같습니다.지금이야 해설과 강의를 보고 그럴 수 있겠구나 하지만, 이런 부분을 생각 못했을 때는 반례를 생각하는 부분으로 접근하는게 맞을까요?bool check(int mid){ if(mx > mid) return false; // line 6 ...이하 생략 int main(){ cin >> n >> m; for(int i = 0; i < n; i++){ cin >> a[i]; sum += a[i]; mx = max(mx, a[i]); } ...이하 생략아래는 큰돌님 모범답안 링크입니다.https://www.acmicpc.net/source/share/e575431157ef40f48ecb65d4426ffbcb

subscribed 컬럼을 str[6:7] month로 분리 해서 계산 했는데 다른 값이 나와요 .df['month'] = df['subscribed'].str[6:7] df = df.groupby('month').count() print(df.sort_values('subscribed').index[0]) 잘 분리 되는 거 까지 봤는데 왜 계산 할 때 달라질까요 ? 날짜 데이터가 아니라 그룹바이 할 때 부터 계산이 달라 질까요 ?

안녕하세요 코딩을 연습 중인 학생입니다 오늘 처음 깃허브에서 오픈소스를 다운 받았는데 크롬으로 index파일을 열면 계속 흰 화면에 <%= htmlWebpackPlugin.options.headContent %> 라고 뜹니다ㅜㅜ 같이 첨부되어있던 리드미에는 ```sh npm install ``` ## Développement 1. Créer un dossier dans le dossier `src` avec à sa racine un fichier `index.js` et un fichier `index.html` Le nom de ce dossier détermine le slug de la page. 2. Ajouter au fichier html un tag `<title>MON TITRE</title>` qui deviendra le nom de l'expérimentation sur la page d'accueil. 3. Ajouter une meta `<meta name="category" content="MA CATÉGORIE">` pour déterminer la catégorie de l'expérimentation sur la page d'accueil. 4. Importer les fichiers de style dans le fichier `index.js`. 5. Lancer le projet avec `npm run start`. 이라고 적혀있었는데 npm? 으로 뭘 해야하는걸까요? 정말 코딩의 ㅋ 도 모르는 학생입니다.. https://drive.google.com/drive/folders/12lE09vEwYKHXMO_vXS38xWZgyuEK6O-H?usp=drive_link혹시 몰라서 파일 링크도 달아두겠습니다...이거때문에 다섯시 반까지 못자고 있어요 제발 도와주세요 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ이거 해결하려고 질문방 까지 오게 되었는데 잘못된부분있으면 수정하겠습니다..!!! 질문 읽어주셔서 감사합니다    

r1 = sum(df.loc[2001] > df.loc[2001].mean()) r2 = sum(df.loc[2003] < df.loc[2003].mean()) 이렇게 푸셨는데. ---------------------------------------------- df = df.T # print(df.head()) # print (sum(df[2001] > df[2001].mean())) # print (sum(df[2003] < df[2003].mean())) print(sum(df[2001] > df[2001].mean()) + sum(df[2003] < df[2003].mean())) 요렇게 풀어도 되죠 ? 그리고 다 공부 했었는데 다시 보니 헷갈려서 그런데 loc 나 iloc 는 행단위로 계산이 되나요 ? 그럼 역으로 열단위로 iloc, loc는 계산 해야 할 때 (axis=1) 로 해줘야 하는 걸까요 ?

event.target에 왜 id 가 없다 나오는지 알고 싶습니다

IP Package를 하니까 아래의 사진과 같은 warning이 발생하였습니다. 프로젝트를 진행하는 것에 문제가 있을까요?   

유데미 강의와 동일한 버전인가요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요사람들의 실기 후기를 보면 과대적합을 많이 걱정하고 또 과대적합으로 많이 떨어졌던데 검증 수치들을 0.8 ~ 0..9정도로 맞추면 과대적합을 피할 수 있나요? 아니라면 피하는 방법 알려주세요ㅠ

시험보기전 작업형 2유형을 잘 풀고있는지 의문이 들어 이렇게 문의드립니다..!틀린부분이 없는지 한번 확인해주시면 감사하겠습니다!train과 test의 범주형컬럼의 고윳값 개수가 다를 때는 concat을 한 다음 라벨, 원핫인코딩을 해야한다는 최근 강의를 들었습니다. 그래서 아래와 같이 코드를 진행하였습니다.(2개의 범주형 컬럼의 고윳값이 10개 이상이어서 원핫은 하지 않았습니다.)train과 test의 범주형 컬럼의 고윳값 개수가 같을때도 concat을 사용하여 진행한 뒤 다시 train과 test로 데이터를 나누어 진행해도 괜찮은지 궁금합니다!최종적으로는 어떠한 문제가 나와도 concat을 사용하여 label과 one_hot을 진행해도 되는지 궁금합니다!늦은시간 죄송합니다ㅠ 

sum을 사용할때 sum(값) 혹은 .sum( ) 이런식으로 두가지로 사용되던데 두가지의 차이가 있나요?sum 에서 어떤 경우에는 합을, 어떤 경우에는 개수를 셀때 사용하던데 각각 어떤 경우에 보통 사용되는지 혹시 예시 코드를 알려주실수 있을까요? 원핫인코딩을 할 때 object 값만 넣는게 아니라 보통 전체 데이터셋을 넣어주나요? 만약에 object 값만 넣었을때랑 전체 데이터셋을 넣었을 때랑 차이가 있을까요?관찰값과 기대값을 구분하는 법을 잘 모르겠습니다..! 관찰값과 기대값의 리스트 순서를 동일하게 맞추기 위해서 sort를 진행하는 건가요?만약에 관찰값과 기대값의 순서가 다를 경우 결과에 크게 영향을 미칠까요?문제를 보고 어떤부분을 봐야 적합도 검정인지 어떻게 알 수 있을까요? 문제를 보았을 때 정확히 무엇을 묻는(어떤 방식으로 풀어야하는지) 문제인지 구분하기가 힘든 것 같습니다.. 적합도 검정뿐만 아니라 회귀분석/분산분석/ 독립성 검정 문제에서 정확히 어떤 부분을 보고 회귀 분석이다! 아니면 독립성 검정이다! 를 알 수 있을까요? 개념이 정확히 정리가 안된 것 같은데 .. 문제를 보고 구분하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.. ㅜㅠgroupby(~~).mean() 형태로 많이 쓰이던데 mean 말고 다른 것도 사용할 수 있는지, mean 밖에 안되는지 궁금합니다. 다른 것도 사용할 수 있으면 어떤게 있는지 알려주세요! 질문이 너무 많네요..!! 답변 부탁드립니다

카운트다운 함수가 -1 되는건 이해가 되는데, 다시 0에서 +1 되는게 이해가 안돼요.

import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.Scanner; class Main { static int[][] miro, dis; static int[] dx = {-1, 1, 0, 0}; static int[] dy = {0, 0, -1, 1}; static int min; static boolean flag; public static void main(String[] args) { Main T = new Main(); Scanner sc = new Scanner(System.in); miro = new int[9][9]; dis = new int[9][9]; min = 0; flag = false; for (int i = 0; i < 9; i++) { if (i == 0 || i == 8) { for (int j = 0; j < 9; j++) { miro[i][j] = 1; } } else { miro[i][0]=1; miro[i][8]=1; } } for (int i = 1; i <= 7; i++) { for (int j = 1; j <= 7; j++) { miro[i][j] = sc.nextInt(); } } miro[1][1]=1; dis[1][1]=0; T.BFS(new int[]{1, 1}); System.out.println(min); } void BFS(int[] loca) { Queue<int[]> Q = new LinkedList<>(); int[] cl = loca; Q.offer(cl); while (!Q.isEmpty()) { if (flag) { return; } cl = Q.poll(); for (int i = 0; i < 4; i++) { int[] nl = {cl[0] + dx[i], cl[1] + dy[i]}; if (miro[cl[0] + dx[i]][cl[1] + dy[i]] == 0) { Q.offer(nl); dis[cl[0] + dx[i]][cl[1] + dy[i]] = dis[cl[0]][cl[1]]+1; miro[cl[0] + dx[i]][cl[1] + dy[i]] = 1; if (Arrays.equals(nl,new int[]{7,7})) { min = dis[cl[0] + dx[i]][cl[1] + dy[i]]; flag = true; return; } } } } } }좌표를 클래스로 정의하지 않고 배열로 매개변수를 사용해서 BFS 구현을 하였는데 오답이 나옵니다 ㅜㅜ 출력 12는 나오는데 무엇이 문제일까요??

안녕하십니까. 데이터 검증2 를 듣다가 궁금한점이 생겨서 질문을 남기게 되었습니다. @Getter @RequiredArgsConstructor public class ErrorResponse { private final String code; private final String message; private final List<Validation> validations = new ArrayList<>(); public void addValidation(String fieldName, String errorMessage) { this.validations.add(new Validation(fieldName, errorMessage)); } private record Validation(String fieldName, String errorMessage) { } }  @Test @DisplayName("/posts 요청시 title 값 필수.") void test2() throws Exception { mockMvc.perform(post("/posts") .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .content("{}") ) .andExpect(status().isBadRequest()) .andExpect(jsonPath("$.code").value("400")) .andExpect(jsonPath("$.message").value("잘못된 요청입니다.")) .andExpect(jsonPath("$.validations[0].errorMessage").value("title을 입력해주세요.")) .andExpect(jsonPath("$.validations[1].errorMessage").value("content를 입력해주세요.")) .andDo(print()); } 일단 Map -> List<Validation> 방식으로 수정해보았는데요@Setter @Getter @ToString public class PostCreate { @NotBlank(message = "title을 입력해주세요.") private String title; @NotBlank(message = "content를 입력해주세요.") private String content; }테스트 코드에서 0번째 에러메시지가 title을 입력해주세요 가 될 줄 알았는데 content를 입력해주세요 가 나와서 실패했습니다. (PostCreate 필드 순서대로 validations에 담길 줄 알았는데 예상되로 나오지 않았습니다.) -> 테스트 할 때마다 결과가 뒤죽박죽 이네요. 이러한 경우 어떻게 테스트 하는지 궁금합니다.또한 이렇게 만약 여러 error field가 잡히거나, 에러 메시지가 바뀌는 경우가 생기면 테스트 코드 수정이 빈번해 질 것 같은데 어떻게 해결할 수 있을지 궁금합니다.마지막으로 List<Validation> 방법 말고 조금 더 많이 쓰이는 ? 혹은 괜찮은 방법 있으면 추천해주시면 감사하겠습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요   아래 코드에서y_test 는 0,1,0 등의 값이고pred 는 proba 확률값인데 저렇게 평가점수를내는것도 가능한가요?y_test = pd.read_csv("y_test.csv") y_test roc_auc_score(y_test, pred)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요age 칼럼의경우 20대 30대 40대 이렇게 나누는 이유가있을까요?또 그렇게 범주형으로 나누려면 어떻게 코드를작성해야할지 궁금합니다!!

df = df.groupby(['city', 'f4'])['f5'].mean()df = df.groupby(['city', 'f4'])[['f5']].mean() 위 코드와 아래 코드에 [], [[]]의 차이가 있는데 둘다 실행은 되지만 그 차이를 알고 싶습니다.

숙제를 못하면  샘 숙제를 생각하고 해도못하겟는데 못하면 다음강의 넘기면 안되는걸까요 ??? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요아래 코드 실행시, RandomForestRegressor' object has no attribute 'predict_proba'에러가 발생하는데, 원인이 무엇인지궁금합니다. # data 불러오기import pandas as pdtrain = pd.read_csv('train.csv')test = pd.read_csv('test.csv')y_test = pd.read_csv('y_test.csv')# EDAtrain.shape# 전처리#test.isnull().sum() # 피처엔지니어링cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns#train = train.drop(cols, axis = 1)#test = test.drop(cols, axis = 1)# 라벨 인코딩from sklearn.preprocessing import LabelEncoderfor col in cols:    le = LabelEncoder()    train[col] = le.fit_transform(train[col])    test[col] = le.transform(test[col])train = train.drop('CLIENTNUM', axis = 1)test_id = test.pop('CLIENTNUM')# 검증데이터 분리from sklearn.model_selection import train_test_splitx_tr,x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('Attrition_Flag', axis = 1), train['Attrition_Flag'], test_size = 0.2, random_state= 2022) # 모델, 평가from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrd = RandomForestRegressor()rd.fit(x_tr, y_tr)pred = rd.predict(x_val) # 예측, 제출pred = rd.predict_proba(test)submit = pd.DataFrame({    'CLIENTNUM' : test_id,    'Attrition_Flag' : pred[:, 1]})submit.to_csv('0000.csv', index = False)  

작업형3에서 반올림round 함수를쓸즐몰라서 코드는반올림없이 결과를 출력하고 정답기입은 눈으로 맞게했다면 채점은 어떻게 되나요