투키와 본페르니가 있는데 본페르니가 더 정확성이 높다고 하셨는데 그렇다면 본페르니만 사용해도 되는거 아닐까요...?? 굳이 투키를 사용하는 이유가 있는지 궁금합니다!

안녕하세요! 이 결과표에서 variable 과 Residual 의 두개의 행이 있는데 검정통계량과 pvalue 값은 7.296 / 0.0006 인건 알겠습니다!근데 만약 문제에서 자유도랑 잔차제곱합 그리고 평균제곱합을 묻는다면variable 은 어떤 것의 행이고Residual 은 어떤 행인지 몰르겠는데 알려주실 수 있을까요? 어떤 행의 값을 답으로 제출해야될지...

따라하며 배우는 TDD 개발 [2023.11 업데이트]2023.11 업데이트라고 되어 있는데, 이게 업데이트 반영 된건가요?

처음에는 문제만 보고 1시간정도 고민해서 발상이 떠오르지 않았을 때만 발상 관련 강의를 보고, 그 다음에 또 1시간 동안 고민해서 발상을 코드로 옮기는 작업을 했는데도 테스트 케이스를 통과하지 못해서 마지못해 코드 구현 강의를 보았습니다. 그런데 이러한 bfs, dfs문제는 그냥 틀이므로 암기하라고 하셨을 때 허탈감이 들었습니다. 이러면 그냥 코테문제의 전형적인 틀이라고 받아들이고, 암기한 방법으로 다른 문제에 응용하면 되나요?

🛑 이곳에 질문하지 마세요!!!질문은 아래의 링크의 안내에 따라 강의 노션 페이지에 올려주세요!🔗 질문하는 방법 보러가기

안녕하세요, 선생님 tukey 검정 결과를 출력하기 위해 print문으로 변수만 출력하거나 변수에 summary()해서 출력하나 결과값 차이는 없는 거 같은데, 일원분석 강의시에는 summary()로 출력,이원분석 강의시에는 변수로 출력하셔서 차이점이 있는지 문의드립니다.  from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd tukey_result1 = pairwise_tukeyhsd(df['토마토수'], df['종자']) tukey_result2 = pairwise_tukeyhsd(df['토마토수'], df['비료'].astype(str)) print(tukey_result2.summary()) print(tukey_result2)

34:02초 보시면 초기화를 안해줘서 메모리가 할당이 안되었다고 말씀해 주셨는데,선언만 해주면 메모리는 할당이 되지만, 쓰레기 값이 들어가있는거 아닌가요? 제가 기존에 알고있던 개념과 달라서 헷갈립니다...

   train_test_split 혹은 모델 구축할 때 random_state를 사용하는 것으로 배웠는데, 이것도 시험장에서는 써야할까요? 기초적인 질문 죄송합니다 ㅠㅠ 시험이 다가오니 사소한 것도 확인하고 싶네요 ㅠㅠ

IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed - 이런 오류가 뜨는데 어떤 문제일까요..? 아래는 제가 풀이한 방식입니다. # 2. 전처리# 2-1. 불필요한 컬럼 제거train = train.drop(columns = ['id'])test_id = test.pop('id') # 3. 분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop(columns = 'output'), train['output'], test_size = 0.2, random_state = 2022)# X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape # 4. 학습from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = RandomForestClassifier(random_state = 2022, max_depth = 5, n_estimators = 400)model.fit(X_tr, y_tr)pred = model.predict(X_val)pred_proba = model.predict_proba(X_val) # 5. 평가from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_scoreaccuracy_score(y_val, pred)roc_auc_score(y_val, pred_proba[:, 1]) # 6. 결과pred_proba = model.predict(test)pd.DataFrame({'id' : test_id, 'output' : pred_proba[:,1]}).to_csv('00000.csv', index = False) # pd.read_csv('00000.csv') 또한 제가 다른 방법으로 풀었을 때 이렇게 나오는건 왜이런걸까요..

안녕하세요예제 코드에서 질문이 있습니다.@SneakyThrows public static void main(String[] args) { String key = "message"; Mono<String> mono = Mono.deferContextual(ctx -> Mono.just("Hello" + " " + ctx.get(key)) .doOnNext(msg -> log.info("context value : {}", msg))) .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()) .publishOn(Schedulers.parallel()) .transformDeferredContextual((mono2, ctx) -> mono2.map(data -> data + " " + ctx.get(key))) .contextWrite(context -> context.put(key, "Reactor")).doOnNext(msg -> log.info("contextWrite value : {}", msg)); mono.subscribe(data -> log.info("data : {}", data)); Thread.sleep(100L); } 설명하시는 내용을 들어보면 코드의 순서와 상관없이.contextWrite()이 먼저 발생하여 context에 {message, Reactor} 값을 저장하고Mono.deferContextual가 실행되어 ctx에서 contextWrite에서 했던 값을 가져오고 있습니다. 이부분이 잘 이해가 안가는데요그전 강의까지는 `.subscribeOn`, `.publishOn` 이런 메서드의 체이닝은 탑다운 방식으로 진행되었었는데Context부터는 순서가 달라 혹시 실행하는 우선순위가 있는지 궁금합니다. 

질문하실 땐 https://gist.github.com/ 를 사용하시면 코드를 쉽게 공유할 수 있습니다!원하고자 하는 것실제 작성한 코드실행한 결과원하는 결과이렇게 4가지를 꼭 적어주셔야 도와드릴 수 있습니다 :)  처음 프로젝트를 실행 후 test.sh 파일을 실행했는데에러가 두개 발생했습니다.에러 처리는 어떻게 하나요?제 에러는 첨부한 사진과 같습니다.파이썬(3.11.3), poetry(1.4.2) 모두 강의에 나온 버전 설치했습니다.

 안녕하세요, 강의 재밌게 듣고 있습니다 컨슈머 그룹편을 보다가 궁금해졌는데.. 실무하실때 Lag이 어느정도 쌓이면 장애상황이라고 생각하시나요?

 우선, 정말 좋은 강의 찍어주셔서 감사합니다.강의가 너무 좋아서 많은 도움이 되었습니다.리액트 컴포넌트 강의 듣고 있습니다.검색 애플리케이션을 클래스 컴포넌트로 짠 이유가 궁금합니다. 제가 처음 리액트를 학습할 때는 상속같은 복잡성 때문에 함수형 컴포넌트로 리액트를 사용해서요.현업에서 클래스 컴포넌트와 함수형 컴포넌트 중 어떤 것을 사용할지 선택하는 기준이 궁금합니다. (어떤 상황에서는 ~)

안녕하세요 맛비님!너무 좋은 강의 잘 듣고있습니다.. 감사합니다. 강의를 듣다가 코드를 분석해보는 중 궁금한 점이 생겨서요.코드를 짜기 이전까지 어떤 과정이 이루어 지는지가 궁금합니다...예를들어스펙을 확인하고 파라미터 값이나 제약사항을 생각한다.알고리즘을 생각하고 Function을 지정한다.필요한 Register나 module을 생각한다.이에 필요한 Wire를 지정한다.Stage에 맞는 Diagram을 그린다.등등등 ...Verification...이런 과정이 궁금합니다 ㅜㅜ 맛비님 코드를 볼 때 마다 어떤 과정으로 이런 코드가 완성되었을까 너무 궁금해서 여쭤봅니다. 아직은 뉴비지만 플로우를 알게 된다면 설계를 할 때 생각정리에 큰 도움이 될거같아서요 ㅠㅠ

다음 부분과 같이 아주 작게 이상한 위치에 나오는데 이를 옮기는 방법을 알고 싶습니다

model을 입력할때 자꾸 빨간색으로 오류가 뜨네요..어떻게 해야하나요?

 저는 강사님이 알려주신대로 했는데, git 명령어를 칠 때자동완성이 되지도 않고, 엔터쳐도 밑에 촤라락 펼쳐지는 코드들이 뜨지 않습니다.  그리고 맨 마지막 코드를 입력했을 때는 에러 메세지가 뜨는데 어떻게 해야하나요?

강사님 덕분에 잘 취업해서 살고 있습니다.취업해보니 강사님의 원리 위주의 강의를 들은 것이 많은 도움이 되고 있습니다.어려운 기술들 보다 Base되는 원리 하나를 잘 습득하는 게 참 중요하다는 걸 많이 느낍니다.뭐가 잘 안되면 블로그나 검색엔진을 사용하기 보다는 강사님 강의하면서 배운 내용을 다시금 봅니다.왜냐면 그 안에 현업에서 쓰는 기본적인 것들이 많이 담겨져 있기 때문입니다.조금 실력이 몇개월 쌓인 뒤에 보니 어려웠던 내용들도 쉬운건데 어렵다고 생각을 해서 어려웠구나 라는 생각도 하게 되네요특히 요약 파일 띄워놓으시고 마우스로 그리면서 설명해주시는 것이 정말 도움 많이!!! 됐습니다.Spring이 아니라 사물인터넷 mosquitto 들으러 인프런에 잠시 왔는데요예정보다 조금은 시간이 많이 흘렀지만 어떤 종류의 강의든 다음 강의를 기대하고 있습니다.중간중간에 답변도 늦지 않게 잘 해주셨던 기억이 있어서 더더욱 감사드립니다.행복한 하루되시고 누군가에게는 긍정적인 큰 영향을 주셨다는 거 기억해주세요.선생님 아니였으면 취업 준비하다가 포기했을 거 같아요.(진심)좋은 하루 되세요^^-선생님 모든 강의를 다 구독한 1人 올림-

아래 질문해주신 분을 보고 여러모로 따라 해보고 있는데 아래와 같이 에러가 발생합니다.버전정보(ch02) C:\Users\roho\Desktop\inflearn_chatGPT-main\ch02>python -VPython 3.11.6(ch02) C:\Users\roho\Desktop\inflearn_chatGPT-main\ch02>openai -Vopenai 0.28.1 기본질문하기 실행client = openai.OpenAI(api_key = "sk-.......") response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Tell me how to make a pizza"}])에러문구--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) c:\Users\roho\Desktop\inflearn_chatGPT-main\ch02\02_ChatGPT_API_Code_NewVersion.ipynb Cell 4 line 1 ----> 1 client = openai.OpenAI(api_key = "sk-..........") 3 response = client.chat.completions.create( 4 model="gpt-3.5-turbo", 5 messages=[{"role": "user", "content": "Tell me how to make a pizza"}]) AttributeError: module 'openai' has no attribute 'OpenAI' 흠.. openai 에서 OpenAI 모듈을 가지고잇지 않다는거 같은데 워낙 업데이트가 많아서.. 한번 확인 부탁드립니다추가적으로 openai api 리스트나 모듈을 볼수있는 곳도 document 에 따로있나요? 찾질못해서... 추가 문의드립니다

예전에 문제를 풀 땐 별 생각이 없었는데 다시 보니 Pclass를 꼭 범주형으로 지정할 이유가 있을까요? 클래스가 등급이면 수치형으로 봐도 되지 않을까요?from statsmodels.formula.api import logitmodel = logit('Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch', data=df).fit()model.params['Parch'] 다시 풀어보니 실제 문제에서 저렇게 나온다면 범주형으로 지정해야할지 수치형으로 그대로 둘지 결정하기 애매할 것 같아서 여쭤봅니다.