선생님! 안녕하세요.항상 잘 듣고 있습니다!다름이 아니고, 6분 대부터 나오는 케이스 6, 7에 대해 오류가 있는 거 같아 질문 드립니다.강의 자료는 class Parent { ~라고 잘 되어있는데 다운 받는 자료에는 class Person [ ~ 이라고 되어있어 Parent 클래스가 없는 거 같습니다. 별개로 이런 상황에서는 person을 parent로 고치던지 class Child extends Person이라고 고치면 될까요??---하나 더 질문을 드리자면11:12 즈음에'3. 생성자와 멤버변수를 부를 때 같은 키워드를 쓰니 주의' 라는 부분은this = 자기자신 객체super = 부모 객체. = 멤버의 변수나 메서드 접근() = 생성자나 메서드 호출이렇게 생각하면 될까요??항상 감사합니다!

안녕하세요. 두가지 궁금한 점이 있습니다. 데이터 전처리 단계에서 ID나 nunique 함수로 조회시 너무 많은 갯수를 가지거나 예측값과 별 상관 없어보이는 컬럼은 처음부터 drop시키고 진행해도 무방한건가요??  처음 baseline으로 object형식 컬럼만 단순 제거, 원핫인코더, label인코더 3가지로 진행하여 가장 평가지표가 좋은 전처리를 체택하여서 제출을 하는데요. 원핫인코더 시에 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train.head(2)이렇게 작성하는 것과 train = pd.get_dummies(train[cols]) test = pd.get_dummies(test[cols]) train.head(2)object 형식의 컬럼을 담은 리스트인 cols를 지정하는게 나은건지 잘모르겠습니다. ^^ 두가지 답변 부탁드립니다 ^^

- 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  aI시스템으로 답변 달아주지마세요담당자분이 파일이 어디에 있는지 확인해서 답변 달아주세요.

- 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. 강의 들으면 선생님이 별도로 제공하고있는 파일을 다운받으라고 하는ㄷ ㅔ 그게 어디인거에요!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!수업을 못듣자나여ㅠ

- 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. 그 알집파일에서는 파워쿼리 실습파일이 안보여서요~~~ 그 실습파일이 어디에있는지 알려주세요~ 맨 마지막 강의요!

- 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. 파워쿼리는 추가 엑셀파일을 알집파일에서 못찾겠는데 따로 다운 받는 곳이 있는걸까용?

인코딩 과정을 통해 문자형 데이터를 숫자형으로 변경하는데 그 이후에 스케일링을 진행할때 수치형 컬럼을 골라내던데 이미 다 수치형 컬럼들로 변환되어있는것이 아닌가요? 궁금합니다!

강사님 안녕하세요. 복습을위해 강의 연장이 필요한데 연장한번 부탁드립니다. 감사합니다

강사님 안녕하세요.강의 잘 듣고 있습니다.복습이 더 필요한데 복습 기간이 촉박하여 강의 연장을 하고 싶습니다. 가능할까요? :)

안녕하세요, 강의 반복중에 있습니다.이번에는 gemini로 RAG를 구축해보려고 하는데,API Key를 활성화했음에도 계속 하기와 같은 에러가 뜹니다.ㅠ 제가 놓친 부분이 있을까요?from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI llm = ChatGoogleGenerativeAI( model="gemini-2.0-flash", temperature=0, max_tokens=None, timeout=None, max_retries=2, # other params... ) llm.invoke("인프런에 어떤 강의가 있나요?") --------------------------------------------------------------------------- PermissionDenied Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 1 ----> 1 llm.invoke("인프런에 어떤 강의가 있나요?") File c:\Users\yunjeong2.lee\Desktop\VenvWorkspace\myenv\Lib\site-packages\langchain_google_genai\chat_models.py:1255, in ChatGoogleGenerativeAI.invoke(self, input, config, code_execution, stop, **kwargs) 1250 else: 1251 raise ValueError( 1252 "Tools are already defined." "code_execution tool can't be defined" 1253 ) -> 1255 return super().invoke(input, config, stop=stop, **kwargs) File c:\Users\yunjeong2.lee\Desktop\VenvWorkspace\myenv\Lib\site-packages\langchain_core\language_models\chat_models.py:372, in BaseChatModel.invoke(self, input, config, stop, **kwargs) 360 @override 361 def invoke( 362 self, (...) 367 **kwargs: Any, 368 ) -> BaseMessage: 369 config = ensure_config(config) 370 return cast( 371 "ChatGeneration", --> 372 self.generate_prompt( 373 [self._convert_input(input)], 374 stop=stop, 375 callbacks=config.get("callbacks"), ... metadata { key: "method" value: "google.ai.generativelanguage.v1beta.GenerativeService.GenerateContent" } ] Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

저는 이렇게 새하얀 이미지로 보이는데요. 강의에서는 회색 박스로 나오고 있어요. 어디서 차이가 생긴걸까요.지오메트리 노드에서 '도메인'이란? 의 11:56 부분입니다.

서버컴포넌트가 아닌 클라이언트 컴포넌트에서 params나 searchParams를 사용할때도 아래처럼{ params, }: { params: Promise<{ id: string }> }Promise를 붙여야하나요?? 아니면 hook을 사용해서 값을 받아오나요?

강의를 보다 머신러닝까지 해서 제출하면 그 결과를 바탕으로 평가지표에 의해서 평가가 되는건지 아니면 제시된 평가지표를 제출전에 꼭 사용해야하는지가 헷갈립니다! 강의에서 볼때는 평가지표를 사용해서 출력해보고 더 나은 모델을 사용하는 정도 인거 같아 보였는데요! 지금 시간이 없어서 랜덤포레스트 모델만 사용하고 외우려고 하는데도 평가지표 코드를 사용해야 할까요?!

저는 EDA단계 때부터 저렇게 pop을 하는데요!그 후에 원핫을 햇거든요근데 마지막에 제출할때 보니이렇게 달라서 안되더라고요..원핫이나 라벨링 한 다음에 pop을 해야하나요??기출4 2유형 문제 풀고있습니다..

도커에 redis 설치 까지 했는데 8001 누르니까 지금 이 페이지가 작동하지 않습니다. 페이지가 뜨네요 ㅠㅠ

- 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. 안녕하세요멀티 브로커 설정하는 과정에서 문제가 발생하였는데요.kafka의 server.properties를 훑어보니confluent.metadata.server 관련 포트로 보입니다.강의에서는 관련 설정을 별도로 수정하지 않고 진행 해도 문제가 되지 않지만저의 경우에는 위와 같이 예외가 발생해서 진행할 수 없었습니다.그래서 저는 수동으로 각각 8090, 8091, 8092 로 수정하여 실행했는데 우선 실행은 잘 됩니다.강의 진행하는데 문제는 없겠죠...?강사님과 환경을 똑같이 설정했다고 생각했는데 왜 차이가 발생하는걸까요 ㅜ   

아바타 hat이나 hand의 요소 이미지는 제공하지 않나요?

더미는 피격이 되는데요.  상대탱크는 그냥 캐논이 뚫고 지나갑니다.

BaseOperator 생성이 문제일까요?Invalid URL Error 가 나네요. *** Could not read served logs: Invalid URL 'http://:8793/log/dag_id=dags_seoul_api_corona/run_id=manual__2025-06-13T01:23:17.406645+00:00/task_id=tb_corona19_count_status/attempt=1.log': No host supplied 

이번 강의에서 @ServletComponentScan 에 대한 설명을 들으면서 궁금한 점이 생겼는데요, 서블릿 생성과 등록 차이에 대한 질문좀 드리겠습니다.ServletApplication이 실행되고 @ServletComponentScan 이 붙어있으면 현재 내 패키지를 포함해서 하위 패키지를 뒤져서 서블릿을 모두 찾아 자동으로 서블릿을 등록해준다고 하셨습니다.아마 서블릿 컨테이너에 등록하는 것이겠지요? (틀렸다면 말씀해주세요)그런데 여기서 이 등록이라는 것이 서블릿 객체로 생성해서 등록하는 것인지 아니면 객체가 아닌 단순히 스프링 빈처럼 빈이름이라던가 해당 서블릿을 타입이라던가 그런것을 식별 정보만을 사용해서 등록한다는 것인지 궁금합니다. 왜 이 부분을 질문 드리냐면 이전 강의에서 서블릿 컨테이너의 역할중에 서블릿 객체를 생성하는 역할이 있다고 강의 하셨는데요. 서블릿이 자동 등록될 때 만약에 객체를 생성해서 객체가 등록된다면 @ServletComponentScan 은 단순히 스캔 및 서블릿으로 등록 판별만하고 서블릿 객체를 생성하는건 서블릿 컨테이너의 역할이 될 것 같은데 만약에 객체를 생성해서 등록하는게 아닌 스프링 빈처럼 @ServletComponentScan 이 이름, 타입같은 정보로만 등록하는 것이라면서블릿 컨테이너의 서블릿 객체 생성 역할은 언제 일어나고 언제 사용되는건지 잘 모르겠습니다.@WebServlet에서 알맞은 url 매핑 요청이 들어왔을 때 그제서야 서블릿 컨테이너에 있는 정보를 바탕으로 서블릿 객체를 생성하고 request와 response를 받는 식인가요?  결국 제가 궁금한건 @ServletComponentScan 에서 말하는 자동 등록이 스프링 컨테이너가 하는 객체 생성까지 포함인지, 아니면 별도의 정보로 등록하고 컨테이너가 하는 객체 생성도 별개의 것인지 궁금합니다. 감사합니다!