안녕하세요 선생님 평가지표 강의 다중 분류 확률값에 대해 질문 있습니다.'ovo' 방식 roc_score_ovo = roc_auc_score(y_true_onehot, y_pred_proba, multi_class='ovo') print("ROC AUC (OvO):", roc_score_ovo) # 'ovr' 방식 roc_score_ovr = roc_auc_score(y_true_onehot, y_pred_proba, multi_class='ovr') print("ROC AUC (OvR):", roc_score_ovr)확률값을 구할때는 pred_proba에서 어떤 확률값을 구하는지 pred.proba[:,1] 이렇게 지정해줬던거 같은데 다중확률에서는 이렇게 안하는건가요??# 다중분류 데이터(확률값) y_true_str = pd.DataFrame(['A', 'B', 'C', 'A', 'B']) # 실제값 y_pred_proba = pd.DataFrame([[0.2, 0.5, 0.3], [0.7, 0.2, 0.1], [0.4, 0.3, 0.3], [0.4, 0.1, 0.5], [0.1, 0.8, 0.1]], columns=['A', 'B', 'C']) # 예측값(각 클래스 확률) # 인코딩된 순서와 확률 컬럼 순서가 같인지 확인 print("y_true의 원-핫 인코딩된 컬럼 순서:", y_true_onehot.columns) print("y_pred_proba의 컬럼 순서:", y_pred_proba.columns)2 . 실제 문제를 풀 때는 pred_proba값이 배열 형태로 되어 있어 컬럼값이 지정이 안되어 있을텐데 이 때는 컬럼 순서가 같은지 어떻게 확인을 해야 하는 건가요??

stackblitz에 공유해주신 링크대로 따라가는데, 28-constraints-with-const-annotations.solution.1, 2 파일에서 제네릭에 설정한 const의 에러가 발생합니다. export const narrowFruits = <const TFruits extends FruitsConstraint>( t: TFruits ) => t; A 'const' assertions can only be applied to references to enum members, or string, number, boolean, array, or object literals.(1355)

18:00 부분에서 왜 변수로 안하고 객체로 하는 게 더 효율성이 좋은 건가요? 유지보수 때문인가여...???

package.jsonnode_modules, yarn.lock 지우고 다시 깔아보고 라이브러리 버전 맞춘거 같은데 yarn run start가 안돼요 tsconfig.jsoneslintrc.jstsconfig.json, eslintrc.js 느낌상 이쪽 문제 같은데 어딘지 모르겠습니다여기 폴더 인터넷 찾아보고 조금 수정했는데 모르겠어요어느순간부터 오류 놓쳤는데 어딘지 모르겠어요

안녕하세요, 실무에서 next.js를 이번에 사용할려고 강의를 듣고있습니다.강의 초반부에 SSR의 경우 (getServerSideProps) API 응답 속도에 따라 렌더가 되지않아 가급적 자제하라고 본 것 같은데,실무에선 사실 컴포넌트 내에서 API요청량이 많을텐데 보통 어떤식으로 구현하시는지 궁금합니다보통 getServerSideProps 에서 API 통신을 하고 props로 넘겨줘서 쓰는지 ? 아니면 CSR방식으로 일반 컴포넌트 내에서 API통신을 하는지 ? 도 궁금합니다.2번 질문에서 CSR방식으로 컴포넌트 내에서 API통신을 한다면 next.js를 쓰는 장점은 비동기 데이터 dom들을 제외한 html을 서버에서 렌더링해준다는게 장점일까여?

문제에 '외부 공급자의 서비스에 연결해야 합니다.' 라고 되어있는데VPC피어링, VPC엔드포인트, AWS PrivateLink가 다른 클라우드 플랫폼 VPC나 온프레미스 네트워크와도 호환(?)되는 기능인가요? 

만약 다음과 같이, 서버에서 multicast RPC 호출을 진행하는 로직을 함수 내부에서 작성했고, 함수 내 로직을 RPC 호출 전, 후 2개로 나눈다면(로직 1 -> 로직 1 내부 RPC 호출 -> 서버 _Imple 실행, 클라에 Imple 실행 명령 -> 로직2 실행) 인 것인가요? 아니면(로직 1 -> 로직 1 내부 RPC 호출 -> 서버 Imple 실행 -> 로직2 실행 -> 나중에 패킷 보낼때 클라의 Imple 실행 명령 보냄) 인 것인가요? 궁금합니다. 만약 RPC가 아닌 Property Relication인 경우에는 두번째 방식과 비슷한 것 (나중에 패킷 보낼때 보냄)이라고 이해 했는데요,RPC일 경우에는 어떤 플로우가 맞나요?둘중에 하나가 맞다면, Server, Client RPC들도 같을까요? 

화면에서 보여주시는 내용정리된 노트?는 어디서 볼수있나요?

46_MVC03에 JSTL 적용하기를 듣고 만들어 보는 중에 forEach문 items="" 에서이런식으로 찾을 수 없는 변수라고 뜨네요.controller에서 포워드하고 JSTL 쓰기 전 까진<% %>이 안에서 request.getAttribute("members")로 잘 불러왔는데 어떤 점이 문제인지 모르겠습니다.ㅠㅠ

import pandas as pdtrain = pd.read_csv("train.csv")test = pd.read_csv("test.csv")train.isnull().sum()train =train.drop(["name", "host_name", "last_review"], axis=1)train["reviews_per_month"] = train["reviews_per_month"].fillna(train["reviews_per_month"].mean())test =test.drop(["name", "host_name", "last_review"], axis=1)test["reviews_per_month"] = test["reviews_per_month"].fillna(test["reviews_per_month"].mean())cols = train.select_dtypes(include = "object").columnsfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfor col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop("price", axis =1 ), train["price"], test_size=0.1, random_state=2022)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor()rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val)pred = rf.predict(test)submit = pd.DataFrame({"id":test['id'], "price": pred})submit.to_csv("990906.csv", index=False) csv를 읽었더니 id price34323697 259.0129927138 115.78 이런식으로 price가 소수점으로 나오는데 어디 코드에서 틀린걸까요? 

동작을 갖는 변수라는 점에서 자바의 람다와 동일한 개념인것 같다고 생각되는데 맞나요??

많은 리스트와 딕셔너리들이 서로 nested되면 나중에 진짜 track하기 힘들지 않을까 하는 생각이 드는데요이런것들을 시각화하거나 관리하기 편하게 해주는 모듈이 있나요?현업에서는 어떤식으로 이런 구조를 사용하시는지 궁금해요~

안녕하세요pfsense에서 모든 ping이 잘 돌아오는 것을 확인했는데요Web GUI에 접속하려고 하면 사이트가 계속 지연되어 오래 기다려도 창이 뜨지 않거나 혹은 오래 기다려야 창이 뜨고 로그인 문제가 생기는 것을 확인하였습니다. 이런 경우, 어떤 확인을 해보아야 할까요?'감사합니다

안녕하세요.강의 잘 듣고 있습니다. 강사님 따라서 포트원으로 결제 만들고 있다가 문득 궁금한 점이 생겨서 질문 드립니다. 유저가 결제할 때 악의적으로 매크로를 이용해 결제 버튼을 여러 번 클릭하면 여러 번 결제가 될 수 있을까요?제가 포트원 카카오페이로 결제했을때 m_redirect_url(모바일 환경)을 설정했더니 재결제가 되지는 않았어요. 포트원으로 결제할 때는, 포트원이 각 거래마다 merchant_uid나 imp_uid를 설정해줘서 재결재가 안일어나는 건가요?    

공지사항에 'Verilog HDL 문법 재밌게 공부할 수 있는 사이트 공유합니다!!' 제목으로 올려주신 글에서 해당 링크가 열리지 않는데 링크를 다시한번 공유해주실 수 있을까요? 감사합니다.

어떤 건 '를 쓰고 어떤건 "를 쓰는데 상관 없다고 하셨었나요? 넘 헷갈려요 혹시 {}, [], ()의 차이도 알려주실 수 있으실까요? 언제 쓰는 건지 헷갈립니다. []는 번호나 어레이?를 쓸때이고 df.loc[7] 이렇게..요?{}는 어레이가 여러개 들어가는 데이터(?)를 쓸 때 묶음 표시이고()는 함수라는데 loc는 함수가 아닌건가요? ㅠ.ㅠ... 무작정 외우기에는 넘 헷갈려유 ㅠㅠ

프로젝트 산출물 양식 중에 (개발 구축SI)-> 3.0 개발(DE) 개발 자료가 폴더 안에 없습니다. 확인 부탁드립니다.

공유 소스 보기 (acmicpc.net)

[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 자료의 생성자 주입을 선택하라는 내용에서 '누락' 설명하는 부분에 써진 내용을 보고 질문 드립니다. 아래는 학습 자료에 있는 내용 복붙한 거입니다.프레임워크 없이 순수한 자바 코드를 단위 테스트 하는 경우에 다음과 같이 수정자 의존 관계인 경우 @Autowired가 프레임워크 안에서 동작할 때는 의존 관계가 없으면 오류가 발생하지만, 지금은 프레임워크 없이 순수한 자바 코드로만 단위 테스트를 수행하고 있다. 이렇게 테스트를 수행하면 실행은 된다. 그런데 막상 실행 결과는 NPE(Null Point Exception)이 발생하는데, memberRepository, discountPolicy 모두 의존 관계 주입이 누락되었기 때문이다 여기서 말하고자 하는 바는"프레임워크 없이 순수한 자바 코드를 단위 테스트 하는 경우엔 수정자 주입 방법의 경우 문제가 생긴다."가 아니라"수정자 주입을 하면 만일 개발자의 실수로 뭔가를 누락할 경우 발견하기 어려울 수 있다. 그러므로 수정자 주입을 안 하는 게 좋다."라는 게 맞나요? 즉 수정자 주입으로 해도 테스트할 수는 있지만 여러모로를 따졌을 때 생성자 주입이 실수할 확률이 적어서 낫기 때문인지 궁금합니다.  단위 테스트할 때 set 메서드를 직접 호출하면 수정자 주입의 경우에도 자바로 단위 테스트 할 수는 있는 거죠? 제가 코드를 짰을 땐 되는 것 같은데 제가 제대로 코드를 짠 게 아닐 수 있어서 검증이 제대로 된 건지 모르겠어서 질문드립니다.  

안녕하세요! 수업 잘 듣고 있습니다.너무 기초적인 질문이라 조금 꺼려졌는데 그래도 스스로 해결되지 않아서 질문드려요.id 태그는 "id는 원칙상, 하나의 id당 하나의 태그에만 적용" 한다고 공부했었는데 이와 같은 식으로 하나의 id가 여러 태그에 적용될 수 있는 것을 발견했습니다. 여러 id가 하나의 태그에는 적용되지 않는 것은 확인했습니다. 보통 다른 글에는 태그마다 전부 다른 id를 사용하였습니다. 제가 저 문장을 잘못 이해한 것인지 궁금합니다.(일반적으로 id는 유일한 태그에 사용하고 class 태그를 여러 묶었을 때 사용하는 것인가요?)