안녕하세요!! 혹시 리액트로 배포하는 방법도 알려주시면 안될까요 ? ㅜ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요빅분기 실기 1유형 3유형 풀이과정이 중요한가요?풀이 중에서 정답 출력이 반드시 필요하지 않다고는 말해주셨는데실제로 그런 것인지 ... 몇 문제는 눈으로 풀 수 있는건 그냥 풀어도 될까 해서 질문드립니다 ㅎㅎ(6회 3유형처럼 데이터 수가 많지 않은 문제는 혹시 기억이 안 날 때, 그냥 데이터 프레임 만들어서 비교해도 되나 해서 질문드립니다)  import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "항암약":[4,4,3,4,1,4,1,4,1,4,4,2,1,4,2,3,2,4,4,4] }) # 1: '아픔', 2: '조금 아픔', 3: '속쓰림', 4: '무증상'

Object를 제거하면 검증 결과가 더 좋다고 하였는데요. object를 제거하는 방법이 drop 명령어로 삭제도있지만.cols = train.select_dtypes(exclud='ojbect').columnstrain = train[cols]위의 코드해도 결과는 같겠죠?

10:07:43 PM bh-mygpt-api-function: Zip package size: 5.59 kB 10:07:44 PM bh-mygpt-api-function: Fetching changes. 10:07:45 PM bh-mygpt-api-function: Cleaning up temp folders from previous zip deployments and extracting pushed zip file /tmp/zipdeploy/f322c28d-ce96-4124-9cb3-252f7c3879e2.zip (0.01 MB) to /tmp/zipdeploy/extracted 10:07:47 PM bh-mygpt-api-function: Updating submodules. 10:07:48 PM bh-mygpt-api-function: Preparing deployment for commit id '46352960-d'. 10:07:48 PM bh-mygpt-api-function: PreDeployment: context.CleanOutputPath False 10:07:48 PM bh-mygpt-api-function: PreDeployment: context.OutputPath /home/site/wwwroot 10:07:48 PM bh-mygpt-api-function: Repository path is /tmp/zipdeploy/extracted 10:07:48 PM bh-mygpt-api-function: Running oryx build... 10:07:48 PM bh-mygpt-api-function: Command: oryx build /tmp/zipdeploy/extracted -o /home/site/wwwroot --platform python --platform-version 3.11 -p packagedir=.python_packages/lib/site-packages 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: Operation performed by Microsoft Oryx, https://github.com/Microsoft/Oryx 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: You can report issues at https://github.com/Microsoft/Oryx/issues 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: Oryx Version: 0.2.20230210.1, Commit: a49c8f6b8abbe95b4356552c4c884dea7fd0d86e, ReleaseTagName: 20230210.1 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: Build Operation ID: 379fd46c502b6733 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: Repository Commit : 46352960-d49c-4dd9-8718-f017c28fb0aa 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: OS Type : bullseye 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: Image Type : githubactions 10:07:49 PM bh-mygpt-api-function: Detecting platforms... 10:08:00 PM bh-mygpt-api-function: Syncing triggers... 10:08:02 PM bh-mygpt-api-function: Querying triggers... 10:08:03 PM bh-mygpt-api-function: No HTTP triggers found. VS Code에서 API 배포시 No HTTP triggers found 가 뜨면서 배포가 제대로 안되는 것 같습니다.저도 애져 포탈에서 함수 앱을 만들 때 스토리지 부분이 없었는데 다른 분들의 질문답변 내용을 참고해서 AzureWebJobsStorage 을 액세스 키로 채워줘도 해결되진 않았습니다어디 부분이 문제일까요??그리고 코드 틀린 부분이 있는지 확인하고 다시 테스트를 해보려면 강의를 처음부터 다시 봐야하는데 완성된 코드 예제는 없을까요?           

안녕하세요 강의 잘 보고있습니다.강의료를 더 내야 할 정도로 많은 인사이트와 경험에서 나온 정보를 주신거 같습니다. 감사합니다.  다름이아니라 한가지 질문이 있어서 이렇게 글을 올립니다. 제가 지금 웹개발자를 하고 있는데, 네이티브 앱말고 웹뷰로 앱을 만들어도 운영하는데 큰 차이가 없는지 궁금합니다.  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요지난번에 고민있어요에 올렸다가 질문 카테고리에 올리라고 하셔서고민이지만 질문에 적어봅니다! 현재 강사님 책을 2025년 버전으로 가지고 있고, 인강은 1회 완강을 하고,1유형, 3유형은 기출로, 2유형은 기출 + 캐글 competition에서 learner단계..? beginner단계..? 쉬운거 참여 하면서 처음 보는 데이터에 익숙해지려고 그냥 무한 반복 코딩 하고 있습니다. 근데 인강만 1회 완강했지, 책에 있는 개념이나 문제는 보지 않은 상태인데요,시험 12일 남은 지금 시점에서 책을 한번이라도 봐야하는지, 혹은 기출 무한반복하면서 2유형은 competition 계속 새로운거 도전하는게 더 합격 확률을 높이는건지 궁금합니다!책이 있으면서 안본게 계속 마음에 걸려서요 ㅠ_ㅠ 그나저나 진짜 예시문제 2유형 오류 아니면 어쩌지 하면서 엄청 스트레스 받고, 진짜 허탈하고 의욕 사라졌었는데 오류인거 알아주시고 업데이트되었다고 칼소식 알려주셔서 너무 감사해요ㅠㅠ이번이 1트이자 마지막 시험으로 강사님 믿고 합격길 달려보려고 합니다!!빅분기 공부하는 매 순간 감사드립니다!

여기서 선생님의 코드와 똑같이 작성했는데 오류가 발생합니다. 그래서 아래의 코드와 같이 작성하면 선생님의 답안과는 다른 결과값이 나와서 문의 드립니다df.quantile(.75,numeric_only=False)

gmail imap 설정도 되어있고 n8n재접속도 해봤는데 계속 listening 상태이네요,,, 해결방법 없을까요

A하고 B 둘중에 한개만 정규성 만족하면 ttest를 해도되나요? 아니면 한개만 만족할때는 맨휘트니유 써야하나요?

안녕하세요~ 먼저 좋은 강의를 무료로 공개해주셔서 감사드립니다다름이 아니라 제 현재 수준이 기초CS나 백엔드 등의 지식이 전무하다보니 강의를 보면서 따라해보고는 있지만 무슨 내용인지 모른 상태로 따라쳐보고만 있고 이슈가 발생하면 막히면서 진행하는데 차질이 큰데 일단 몰라도 쭉 따라가는게 괜찮을까요?? 공부 방법을 어떻게 하면 좋을지 궁금하여 문의드립니다.

1. 코드 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_1/air_quality.csv") # Q1,Q3,IQR 구하기 Q1 = df['CO2'].quantile(0.25) Q3 = df['CO2'].quantile(0.75) # print(df.describe()) # print(Q1,Q3) IQR = Q3 - Q1 # 상하한선 구하기 up = Q3 + 1.5 * IQR down = Q1 - 1.5 * IQR # 이상치 수 찾기 cond = (df['CO2'] > up) | (df['CO2']<down) cond.isnull().sum() 2. 결과값 np.int64(0) 3. 질문 제가 마지막에 cond.isnull().sum()로 썻더니 결과가 0이 나오고, df[cond]로 쓰면 선생님 영상처럼 답이 잘 처리됩니다. 제가 최초에 한 코드가 왜 답이 0이 나오는지 모르겟습니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요  안녕하세요 기출 8회차 작업형 2문제인데요, 시험환경과 같이 한 곳에다가 코드를 입력하려고 연습을 하는 중이지만, drop 함수를 사용하고 재실행하면 오류가 발생하여 코드를 나눠서 작성하게 됩니다. 처음 데이터를 재실행하는 것 외에 해결방법이 없을까요? 시험환경에서는 코드를 한곳에 모두 작성해야되어서 걱정이 됩니다..

type Exclude<T, U> = T extends U ? never : T;//Exclude에 빨간 redline이 생기구요 Duplicate identifier 'Exclude'.ts(2300) lib.es5.d.ts(1613, 6): 'Exclude' was also declared here. 이런 메시지가 보이느데요 제가 뭘 잘못했는지 못찾겠어요. 도움주시면 감사하겠습니다. 고맙습니다.

19:25 여기서 listbox라는 이름에 값을 넣었는데, 함수 정의할 때 data라는 이름으로 정의된 것이 없는데도 어떻게 data가 listbox의 값을 불러오는 건가요? 이렇게 함수를 정의해도 되는거 아닌가요?def min_max(listbox): mi = min(listbox) ma = max(listbox) return mi, ma

#1. 문제탐색 # 회귀모델 csv id,price # target : price # R-Squared, MAE, MSE, RMSE, RMSLE, MAPE # 2. 데이터불러오기 import pandas as pd import numpy as np train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ab_nyc/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ab_nyc/test.csv") # train = pd.read_csv("train.csv") # test = pd.read_csv("test.csv") #3 데이터 탐색 #print(train.shape, test.shape) #print(train.head(3), test.head(3)) #print(train.isnull().sum(), test.isnull().sum()) #print(train.info(), test.info()) #4. 데이터 전처리 #print(train.shape, test.shape) cols = ['name', 'host_name', 'host_id'] train = train.drop(cols, axis =1 ) test = test.drop(cols, axis =1 ) #print(train.shape, test.shape) train['last_review'] = train['last_review'].mode(0) test['last_review'] = test['last_review'].mode(0) train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0) test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0) #변수부여 target = train.pop('price') train = train.drop('id', axis=1) id = test.pop('id') cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns #print(train.shape, test.shape) #레이블인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for 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_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 2) #6.모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state = 2) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error, mean_absolute_percentage_error mae = mean_absolute_error(y_val, pred) mse = mean_squared_error(y_val, pred) mape = mean_absolute_percentage_error(y_val, pred) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_val, pred)) print(f"mae: {mean_absolute_error(y_val, pred)}") print(f"mse: {mean_squared_error(y_val, pred)}") print(f"mape: {mean_absolute_percentage_error(y_val, pred)}") pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'id' : id, 'price' : pred}) submit.to_csv("0516.csv", index = False) pd.read_csv("0516.csv") 안녕하세요 모의문제 2-2번 레이블 인코딩으로 작성했는데 피드백주실 사항 있으실까요?이 문제도 원핫인코딩으로 진행해야할까요?

- 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. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <TableLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:id="@+id/main" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:shrinkColumns="0" android:stretchColumns="*" tools:context=".MainActivity"> <TableRow android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent"> <Button android:id="@+id/Button5" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button6" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button7" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button8" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button9" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button10" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button11" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button12" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button13" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button14" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button15" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button16" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button17" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> <Button android:id="@+id/button18" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content" android:layout_weight="0" android:text="Button" /> </TableRow> </TableLayout>  버튼들의 너비도 바꿔봤는데 shrinkColumns 적용이 되지 않아요 왜 그런걸까요..?    

#1. 문제파악 # 분류모델 / ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1, 정밀도(Precision), 재현율(Recall) #TARGET : Attrition_Flag # CSV("CLIENTNUM,Attrition_Flag) , 수험번호.CSV #2. 데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/test.csv") # train = pd.read_csv("train.csv") # test = pd.read_csv("test.csv") #없을 경우 -> 원핫인코딩 / 있으면 레이블인코딩 #3. EDA #print(train.shape, test.shape) #print(train.info(), test.info()) #print(train.isnull().sum(), test.isnull().sum()) #print("test에만 있는 컬럼:", test_cols - train_cols) #train_cols = set(train.columns) #test_cols = set(test.columns) #4. 데이터 전처리 #공통 print(train.shape, test.shape) target = train.pop('Attrition_Flag') train =train.drop('CLIENTNUM', axis=1) id = test.pop('CLIENTNUM') print(train.shape, test.shape) #레이블 인코딩 cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col]= le.transform(test[col]) #5. 데이터 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2) #6. 모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred1 = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, recall_score, accuracy_score, precision_score roc = roc_auc_score(y_val, pred1[:,1]) f1 = f1_score(y_val, pred) recall = recall_score(y_val, pred) acc = accuracy_score(y_val, pred) pre = precision_score(y_val, pred) #7 평가 pred_test = rf.predict(test) pred1 = rf.predict_proba(test) #print(pred1) submit = pd.DataFrame({'CLIENTNUM' : id, 'Attrition_Flag' : pred1[:,1]}) submit.to_csv("0000.csv", index = False) pd.read_csv("0000.csv") 안녕하세요~이번엔 레이블인코딩으로 데이터전처리해서 풀어봤습니다 혹시 피드백해주실 부분이 있으실까요~?

이곳저곳 실수가 너무 많은데 처음 연습하는거다보니까 어디서부터 잘못된건지 혼자 알기가 너무 어려워 질문글 올립니다. ㅜㅜ 어디가 잘못된건지 지적 꼭 좀 부탁드립니다.<!DOCTYPE html> <html lang="ko"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Just 쇼핑몰</title> <link rel="stylesheet" href="css/style.css"> </head> <body> <div class="container"> <header> <div class="header-logo"> <a href="#none"><img src="images/header-logo.jpg" alt="헤더로고"></a> </div> <div class="navi"> <ul class="menu"> <li>탑 <div class="sub-menu"> <a href="#none">블라우스</a> <a href="#none">티</a> <a href="#none">셔츠</a> <a href="#none">니트</a> </div> </li> <li>아우터 <div class="sub-menu"> <a href="#none">자켓</a> <a href="#none">코트</a> <a href="#none">가디건</a> <a href="#none">머플러</a> </div> </li> <li>팬츠 <div class="sub-menu"> <a href="#none">청바지</a> <a href="#none">짧은바지</a> <a href="#none">긴바지</a> <a href="#none">레깅스</a> </div> </li> <li>악세서리 <div class="sub-menu"> <a href="#none">귀고리</a> <a href="#none">목걸이</a> <a href="#none">반지</a> <a href="#none">팔찌</a> </div> </li> </ul> </div> </header> <div class="slide"> <div class="slide-items"> <a href="#none" class="slide-item"><img src="images/slide-1.jpg" alt="슬라이드1"></a> <a href="#none" class="slide-item"><img src="images/slide-2.jpg" alt="슬라이드2"></a> <a href="#none" class="slide-item"><img src="images/slide-3.jpg" alt="슬라이드3"></a> </div> </div> <div class="items"> <div class="news"> <div class="tab-inner"></div> <div class="btn"> <a href="#none" class="btn1">공지사항</a> <a href="#none" class="btn2">갤러리</a> </div> <div class="tabs"> <div class="tab1"> <a href="#none"> SMS 발송 모바일 서비스 개선작업 안내입니다.<b>2020.01.09</b></a> <a href="#none">휴대폰 인증 서비스 개선 작업 기간 연장합니다.<b>2020.01.07</b></a> <a href="#none">카드사 부분 무이자 할부 이벤트 2월 3일까지 혜택<b>2019.12.31</b></a> <a href="#none">올앳 시스템 작업 안내<b>2019.12.20</b></a> <a href="#none">휴대폰 결제 시스템 작업이 완료되었습니다.<b>2019.12.20</b></a> </div> <div class="tab2"> <a href="#none"><img src="images/pic.jpg" alt="이미지1"></a> <a href="#none"><img src="images/pic1.jpg" alt="이미지2"></a> <a href="#none"><img src="images/pic2.jpg" alt="이미지3"></a> </div> </div> </div> </div> <div class="banner"> <a href="#none"><img src="images/banner.jpg" alt="배너"></a> </div> <div class="shortcut"> <a href="#none"><img src="images/shortcut.jpg" alt="쇼컷"></a> </div> </div> <footer> <div class="footer-logo"> <a href="#none"><img src="images/footer-logo.jpg" alt="푸터로고"></a> </div> <div class="copyright"> <a href="#none">법적고지 개인정보취급방침 개인정보처리방침<br>상호 : 엣지컴퍼니 | 대표자 : 홍길동 | 개인정보관리책임자 : 장길산 차장 <br>사업장주소 : 서울특별시 강남구 테헤란로 123-56</a> </div> <div class="SNS"> <a href="#none"><img src="images/sns-01.png" alt=""></a> <a href="#none"><img src="images/sns-02.png" alt=""></a> <a href="#none"><img src="images/sns-03.png" alt=""></a> </div> </footer> </div> <script src="script/jquery-1.12.4.js"></script> <script src="script/custum.js"></script> </body> </html>@charset "utf-8"; body{ margin: 0; background-color: #fff; color: #333333; font-size: 15px; } body a{ text-decoration: none; color: #333333; } .container{ width: 1200px; margin: auto; } header{ height: 100px; border: red solid 1px; box-sizing: border-box; position: relative; z-index: 10; } .slide{ height: 300px; width: 1200px; border: red solid 1px; box-sizing: border-box; position: relative; overflow: hidden; } .items{ height: 200px; border: red solid 1px; box-sizing: border-box; overflow: hidden; } footer{ height: 100px; border: red solid 1px; box-sizing: border-box; overflow: hidden; } .items > div{ height: 200px; float: left; } .footer>div{ float: left; height: 100px;} .header-logo{ width: 200px; border: red solid 1px; box-sizing: border-box; float: left; margin-top: 25px; } .navi{ width: 500px; border: red solid 1px; box-sizing: border-box; float: right; text-align: center; } .slide-items{ border: red solid 1px; box-sizing: border-box; position: absolute; height: 300px; font-size: 0; left: 0; top: 0; 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 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 MCP 와 AI AGENT 차이가 뭔가요?비슷비슷해보이는데 컨텍스트가 있는 대화형 외의 큰 차이점이 있나요?  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: 

MapviewOfFile함수가 리턴하는 주소값이 결국 유저영역 주소값인데 해당 유저 영역의 페이지 테이블 엔트리에 커널영역에 매핑된 실제 물리 프레임 주소를 넣음으로서 구현되는건지 궁금합니다.