[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]POST, PATCH는 본문 내용까지 캐시 키로 고려해야 하는데, 구현이 쉽지 않음 -> 만약 POST로 캐시를 한다고 하면key는 POST '요청 메시지'의 URI 필드 + message body를 이용하여 구성하고,value는 '응답 메시지'의 정보들로 구성이렇게 생각하면 될까요? key는 요청 메시지와 관련되고, value는 응답 메시지랑 관련된 게 맞는지 궁금합니다.. 혹시 뒤 강의에 나오나요?

안녕하세요 맛비님.시즌 1에 이어서, 시즌 2를 수강하는 수강생입니다.다름이 아니라 시즌 1 파일의 경우 unzip을 사용해서 압축도 풀고 ./build 코드를 통해 시뮬레이션을 잘 했었는데,환경을 그대로인 상태에 시즌 2 파일을 실행했더니-bash: ./build: Permission denied 라는 코드가 나오네요.시즌 1의 설치 환경 설정을 다시 봐도 이해가 되지 않는데...방법을 좀 여쭤볼 수 있을까요. tb 파일이나 DUT 파일은 잘 열립니다.확인 한번 부탁드리며.. 미리 감사드립니다.항상 수고하십니다.=================현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================

안녕하세요. 만약에 t-test문제가 주어졌을 때..alternative='less'를 줘야할지alternative='greater'를 줘야할지너무 헷갈리네요..ㅠ 이걸 문제 속에서 캐치해낼 수 있는 노하우가 있을까요...ㅠ?

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]학습 자료 23페이지 POST 관련 내용에 다음과 같은 내용이 있습니다.1. 서버가 아직 식별하지 않은 새 리소스 생성. 예) 신규 주문 생성 기존 자원에 데이터 추가. 예) 한 문서 끝에 내용 추가하기  이 두 가지의 차이를 다음처럼 생각해도 될까요? 서버가 아직 식별하지 않은 새 리소스 생성 -> 서버에 /members가 있는 상태에서 클라이언트가 POST를 보내면 /members/40 혹은 /members/kim이런 식으로 새로운 디렉터리가 생길 수 있고 기존 자원에 데이터 추가 -> 서버에 /members가 있는 상태에서 클라이언트가 POST를 보내면 /members 그대로이지만 members 자원 내의 데이터에 무언가가 추가된다.이런 식으로 이해하면 될까요? 

import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:flutter_test/flutter_test.dart'; import 'package:http/http.dart' as http; import 'package:map/main.dart'; import 'package:html/dom.dart' as dom; import 'package:html/parser.dart' as parser; void main() async{ var uri = Uri.parse("https://maps.google.com/?cid=9824313016117606097"); http.Response response = await http.get(uri); dom.Document document = parser.parse(response.body); print(document.outerHtml); }이런 식으로 파싱을 하는데 나오는 결과물이null,null,[[\"VENUS_UGCS_REFERENCE\",\"CIHM0ogKEICAgID4zYaWIg||\",\"1\"],[\"UGCS_REFERENCE\",\"CIHM0ogKEICAgICo0KaMYQ||\",\"1\"]]],null,null,null,null,null,null,null,[\"0\",\"-8622431057591945519\"]],[\"AF1QipM0NUuMNxT19uXB5qiTmGjxV2G0GhA2ttjxU20Y\",null,null,null,null,null,[\"https://lh5.googleusercontent.com/p/AF1QipM0NUuMNxT19uXB5qiTmGjxV2G0GhA2ttjxU20Y\\u003dw150-h150-k-no-p\"],null,[[null,127.12812502658495,37.6524851777755],null,null,75],\"Qz5OZav0GvfK1e8P2t-VoAQ\",\"0ahUKEwjrocKs0rmCAxV3ZfUHHdpvBUQQzCcIxgEoBg\",[\"//www.google.com/local/imagery/report/?cb_client\\u003dmaps_sv이런식으로 나오는데 어디 부분이 잘못된건지 모르겠어요

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)아니오 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)아니오 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)예[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요. getTotalPrice 부분에서 가격과 개수를 이용해 곱하기를 해 종합 가격을 반환해주는데 만약 가격이 정수가 아닌 실수인 경우 소수점이 나올 텐데 이런거는 어떻게 처리하나요? 단순히 반올림하거나 잘라버리지는 않을거 같은데

MovementMode의 MOVE_None는 이동만 막는거고 회전은 막지 않는 것인가요???

setting 폴더 클론해서 ios 빌드했는데 시뮬레이터에서 아래와 같은 에러가 뜹니다. Node v16.13.0구글링해보니 Node 버전을 다운그레이드하라는 답변이 많아서 nvm use 16.13.0을 입력해 변경했으나 계속 같은 에러가 뜹니다. 어떤 부분을 수정해야할까요?  

ㄴ왠만해서 질문 안하려 했는데 2시간째 이것만 잡고 있네요ㅠㅠ 소스 코드와 다 똑같은데 왜 왜왜!! 안나올까요 ㅠㅠ자꾸 질문해서 죄송합니다 ㅠㅠhttp://boj.kr/1d75a4aa31fc421a9f9e34fee47196b2

선생님 안녕하세요 6회 기출 유형을 최대한 혼자서 해결하려했지만, 최대값까진 구했는데 그 값이 포함된 행을 구하는 방법을 몰라서 결국 포기하였습니다...import pandas as pd df = pd.read_csv("data6-1-2.csv") df['총학생수'] = df.iloc[:,2:].sum(axis = 1) result = df['총학생수'] / df['교사수'] result.max() 강의를 보고 idxmax() 이란걸 알게 되었는데 혹시나 이것을 몰랐을 경우에는 위에 제가 적어놓은 풀이에서는 어떻게 풀어나갈 수 있을지 궁금합니다ㅠㅠㅠㅠ 

영상 말할 때 중간중간 툭특 끊기는 소리가 계속 들려요.기기를 변경해도 들리고~ 그냥 들을 때나 블루투스로 연결 했을 때도 들려요. 

질문 주실 때 항상 2가지를 지켜주세요.브라우저 화면 캡쳐해서 올ㄹ기HTML+SCSS+JS 코드 캡쳐 말고 텍스트로 붙여넣기 하기만약 코드를 캡쳐해서 올리시면 제가 코드의 오류를 찾는게 너무 어렵습니다. 반드시 텍스트로 붙여넣기 해주세요. 커리큘럼 하단의 자료소스를 다운받았습니다.풀어서보니 퍼블소스, pc소스만 있던데 모바일웹 소스가 없습니다.어디서 다운받아야 하는지요.퍼블리싱 할때도 모바일웹 소스가 있어야 하는거 아닌가 해서요.

>>> hwp = win32.gencache.EnsureDispatch("hwpframe.hwpobject")Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "D:\Users\KYJ\Documents\PycharmProject\venv\Lib\site-packages\win32com\client\gencache.py", line 628, in EnsureDispatch mod = EnsureModule(tla[0], tla[1], tla[3], tla[4], bForDemand=bForDemand) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Users\KYJ\Documents\PycharmProject\venv\Lib\site-packages\win32com\client\gencache.py", line 524, in EnsureModule module.MinorVersion != tlbAttributes[4] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^AttributeError: module 'win32com.gen_py.7D2B6F3C-1D95-4E0C-BF5A-5EE564186FBCx0x1x0' has no attribute 'MinorVersion' 

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.인증 메일 전송 / firebase storage에 프로필 이미지 저장 강의에 대해서 질문이 있습니다.firebase storage에 파일이 잘 저장되기는 했으나, 이미지 파일로 저장되지 않았습니다.왜 이렇게 되는지 잘 모르겠습니다.바쁘실텐데 질문 읽어주셔서 감사합니다.

Self는 자기 자신만,Both는 자신과 오른쪽 노드까지 중지 시킴으로 상위 노드로 돌아간다면이쪽으로 가는게 맞나요??? 아니면 Root 까지 가는건가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 검증데이터 분리가 이해가 가질 않습니다..질문 총 4가지 입니다,, 중간중간 제가 이해한 부분이 맞는지(괄호 후 이해가 맞는지 ? 표현들) 체크 부탁드립니다,, 1)***섹션11 예시문제 작업형 2에서# 검증 데이터 분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train,                                            y_train['gender'],                                            test_size=0.2,                                            random_state=2022)X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape이 작업하기 전에X_train = X_train.drop(['cust_id'], axis=1)cust_id = X_test.pop('cust_id') 이렇게 해서 X_train 안에 cust_id는 삭제하고 X_test의 cust_id는 csv 파일 만들 떄 필요하므로 살려놨는데 검증데이터 분리할 때 train_test_split(X_train,                                            y_train['gender'],여기서 X_train은 타겟값인 gender가 데이터에 없으므로 drop을 안시켜도 된거고 그렇기 떄문에X_train이 그대로 들어간 것이고(<<<이게 맞는 이해인가요?)그리고 뒤쪽에 y_train['gender']은 만약에 y_train데이터 컬럼에 gender가 이미 있으므로 X_train 데이터에 있는 gender를 끌어오지 않고 그대로 사용할 수 있기 떄문에 pop 기능을 안쓰고y_train['gender']를 그대로 쓴건가요?? (<<< 이게 제대로 이해한건가요?) -- 그리고 여기서 왜 cust_id는 drop을 왜 안시킨 건가요? 밑에 질문 4)에서는 'ID'를 drop하는 작업을 하면서 검증데이터 분리 했는데 여기서는 cust_id를 drop 안시킨 이유가 있는건가요? --- 아 이건 drop 하고 pop 했네요!! 밑에 질문 3) 에서는 ID drop과 pop작업을 왜 안한건지 궁금합니다!     2) 5회 기출유형 2에서 수치형 활용 부문에서도검증데이터 분리하는데from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, y_train, test_size=0.2, random_state=2022)여기서도 그러면 train 데이터 컬럼에는 price가 있고 test 데이터 컬럼에는 price가 없기 떄문에train 컬럼에 있는 price를 끌어다가 y_train에 저장한 건가요?근데 그러면 train에서는 price를 drop 하는작업 --> train.drop('price', axis=1) 이걸 안해도 돼서 그대로train을 쓴 건가요?( << 이게 맞는 이해인건지?)그러면 뒤쪽에 y_train은 왜 그대로 쓴건가요? 검증데이터 분리 전에 pop 작업해서 y_train에 저장했는데 그러면 검증데이터 분리 뒤쪽에는 y_train['price'] 이렇게 들어가야 맞는거 아닌가요?  3)4회 기출유형2에서 마지막 고급단계에서 검증데이터 분리 안한 이유가 있나요?? 강의에서는 라벨인코딩 for문으로 안풀고 다른 방법으로 하셨는데 만약에 라벨인코딩 하고 for문으로 하고나서 검증데이터 분리 하고 fit하고 pred하는 코드를 알 수 있을까요?4회 기출유형 작업형2에서 검증데이터 분리 안했는데 라벨인코딩 for문까지 하고 그 다음에 검증데이터 분리로 코드 실행한다고 하면from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( ____, ____, test_size=0.1, random_state=2022)이렇게 한다고 하면 저 빈칸에 들어가는 게 뭔가요? train 컬럼과 test 컬럼에 모두 ID가 있는데 제출 형식이 ID와 Segmentation이기 때문에둘다 ID drop 작업을 안했던데 그래서 인건가요? 밑에 4) 질문에서는 'ID' drop 작업 했는데 왜 여기서는 같은 ID drop 작업과 pop 작업을 안한건가요? ( << 이게 제가 제대로 이해한건지?)만약 4) 작업형 모의문제3 처럼 ID도 drop과 pop을 헀고 위에 질문 1)에서도 cust_id도 drop과 pop작업을 헀는데 4회 기출유형2에서는 왜 ID drop작업과 pop 작업을 안한건가요?train = train.drop('ID', axis=1)test_id = test.pop('ID') <<< 이 두가지를 해줘야 하는거 아닌가요? 그럼 위에 빈칸 고급 단계에서 검증데이터 분리하기 전에target = train.pop('Segmentation')test_id = test.pop('ID')이 두 작업을 실행한 후에앞에가 타겟데이터를 제외한 값이고 뒤에가 타겟데이터이면앞에는 train.drop('Segmentation', axis=1), target['Segmentation'] 이 들어가는게 맞나요? 4)작업형2 모의문제3 에서train 컬럼에는 id와 output이 있고test 컬럼에는 id는 있지만 output 이 없습니다제출형식은 id output인데,검증데이터 분리에서 앞쪽에는 train 컬럼의 output을 drop시켰고, 뒤쪽에는 train데이터의 output을 그대로 썻습니다여기서는 왜 pop하는 과정을 안거친건지 궁금합니다target = train.pop('output') 을 검증데이터 분리 하기 전에 실행했다면검증데이터 분리에서 뒤쪽에는 어떤 값이 들어가야 하나요?? train = train.drop('id', axis=1) test_id = test.pop('id') # 나중에 id값이 csv파일 만들 때 필요해서 id를 살려주는 작업 test.head()from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output', axis=1), train['output'], test_size=0.15, random_state=2022)  

정상체중: BMI 18.5이상 ~ 23미만과체중 또는 위험체중: BMI 23 이상 ~ 25미만cond1 = (df['bmi'] >= 18.5) & (df['bmi'] < 23) cond2 = (df['bmi'] >= 23) & (df['bmi'] < 25)혹시 이거를 between을 사용해서 cond1 = df['bmi'].between(18.5,23) cond2 = df['bmi'].between(23,25)이렇게 하고 싶은데 between은 시작과 끝점을 모두 포함하는건지 만약 시작은 포함하고 마지막은 포함하지 않게 하려면 어떻게 해야 하는지 궁금합니다!! 

안녕하세요.좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라, 상태관리 등록 후, 회원 가입 테스트 부분에서 에러가 나서 질문 드립니다.package:firebase_auth_platform_interface/src/auth_provider.dartimport 되어 있다고 해서 지우려고 찾아 봤는데 위의 저런 package는 import 되어 있지 않습니다. 무슨 문제인지 모르겠습니다. 바쁘실 텐데 질문 읽어주셔서 감사합니다.

강사님 안녕하세요 코드를 작성하면서 궁금증이 생겼습니다.보통 Book이라는 엔티티를 만들면필드는 private을 붙여주잖아요 java에서는요근데 왜 코틀린에선 붙여주지않나요?

안녕하세요, 5회 작업형을 풀면서 궁금한게 생겨 질문 드립니다.from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,y,test_size = 0.1,random_state= 2022) #modeling # randomForestRegressor, XGBRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor #RandomForest model = RandomForestRegressor() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) print("rmse:", (mean_squared_error(y_val,pred))**0.5)이 과정에서는 문제가 생기지 않습니다. X_tr, y_tr 그리고 X_val로 만들어진 pred, y_val의 크기가 각각 일치하기 때문인데 제출을 위해 pred = model.predict(test) print("rmse:", (mean_squared_error(y,pred))**0.5) # y는 test data에서 pop한 타겟(=price)이걸 돌리면 사이즈가 맞지 않아 rmse가 나오지 않는다고 합니다. 그도 당연한게 test = pred 는 애초에 train데이터보다 숫자가 훨씩 적은 상태고, y는 train데이터에서 와서 데이터 개수가 훨씬 크기 때문인데요.전에 똑같은걸 풀어서 그 때는 어떻게 해결했나 보니 y데이터를 따로 주셨더라구요 그건 test data와 크기가 같았고요.근데 https://www.kaggle.com/competitions/big-data-analytics-certification-kr-2023-5th/data여기에는 y데이터 값이 존재하지 않는데 이런..경우는 어떻게 해결하나요?? 정리하자면, pred의 데이터 사이즈와, 타겟의 데이터 사이즈의 불균형으로인한 rmse 오류를 어떻게 해결하는지 궁금합니다!   아, 그리고 concat 관련 질문도 있습니다.#get dummies train_c = pd.get_dummies(train[cols_c],dtype=int) #cols_c는 범주형 데이터 columns list test_c = pd.get_dummies(test[cols_c],dtype=int) #concat train = pd.concat([train,train_c],axis = 1) test = pd.concat([test,test_c],axis = 1) train = train.drop('transmission',axis =1 ) test = test.drop('transmission',axis =1) train = train.drop('fuelType',axis =1 ) test = test.drop('fuelType',axis =1) 제가 get_dummies를 활용해서 one-hot 인코딩을 했는데요, train[cols_c] = pd.get_dummies(train[cols_c],dtype=int) 이것도.. 사실 새로운 컬럼들이 만들어지는거라 안된다는 판단하에, 아예 새로운 변수에다가 저장해서 원래 데이터에 추가를 했습니다.저는 회귀를 돌리기 위해 (그리고 원핫인코딩을 한 이유도) 범주형 데이터는 없애야 되잖아요? 그래서 train, test데이터 각각에서 기존 train[col_c]에 해당하는 애들이 없어졌으면 좋겠는데이런 상황에서 위와 같이 .. 주먹구구식으로 하나씩 안 빼고 한번에 (one-hot 인코딩 + 싹 합치는) ..방법이 있나요???