무한로딩 되면서 접속이 안되요 ㅠㅠ

강의와는 관계없는 질문이라 죄송합니다. 강의를 들을 때마다 드는 생각이 "어떻게 이런 기능을 알고 계실까?" 하는 생각이 드네요이 강의 끝나고 나면 나는 어떻게 학습을 해야 할까 라는 생각이 많이드네요.강의 너무 잘 만드시는거 같아요 감사합니다!

실습코드에서 초기화 각각 적용 부분 self._init_weights(self.fc_layers[0], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[1], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[2], mode='xavier') 모델을 읽어보면 NeuralNetwork( (fc_layers): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=196, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=196, out_features=49, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=49, out_features=10, bias=True) (5): Sigmoid() ) ) 0, 2,4 번에 초기화를 적용해야 실제 작동을 할 것 같습니다.  

체험환경 제2유형랜포로 한번에 풀기 진행하고있는데요. import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# 사용자 코딩# print(train.info())# print(test.info()) # 2482target = train.pop('총구매액')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)train, test = train.align(test, join='left', axis=1)from sklearn.model_selection import train_test_splitx_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(x_tr, y_tr)pred = rf.predict(test)  rf.fit에서 계속 에러가 납니다. 시험볼때도 아래와 같이 계속 에러가 날 것 같은데 방법없을까요? ㅜ_ㅠ 

안녕하세요.2유형에서 어떤 문제든 원핫인코딩(get_dummies)으로만 진행해도 될까요??  

안녕하세요. 실기체험환경에서 문제들이 변경된것 같은데2유형도 결측치가 있어서 처리해야 할 것 같은데 하는 방법을 몰라서요 변경된 문제들 문제풀이 해주실 수 있을까요??

- 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. 어디부분에서 잘못됐는지 도저히 모르겠습니다 ㅜㅜ#include <iostream>#include <vector>using namespace std;int N, L, R;int M[50][50];int visited[50][50];int sum;int dy[] = { 1,-1,0,0 };int dx[] = { 0,0,1,-1 };void dfs(int sy,int sx,vector<pair<int,int>>& v) { for (int i = 0; i < 4; i++) { int y = sy + dy[i]; int x = sx + dx[i]; if (y < 0 || N <= y || x < 0 || N <= x)continue; if (visited[y][x])continue; if (abs(M[y][x] - M[sy][sx]) >= L && abs(M[y][x] - M[sy][sx]) <= R) { v.push_back({ y,x }); visited[y][x] = 1; sum += M[y][x]; dfs(y, x,v); } }}int main() { cin >> N >> L >> R; for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { cin >> M[i][j]; } } int ans = 0; vector<pair<int, int>>v; while (1) { fill(&visited[0][0], &visited[0][0] + N * N, 0); bool flag = false; for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { if (!visited[i][j]) { v.clear(); v.push_back({ i,j }); visited[i][j] = 1; sum = M[i][j]; dfs(i, j, v); if (v.size() == 1)continue; for (pair<int, int>p : v) { M[p.first][p.second] = sum / v.size(); flag = true; } } } } if (!flag)break; ans++; } cout << ans;}

@ParameterizedTest @CsvSource({ "0, 0, true", "100, 0, false", "0, 100, false" }) public void testFree(int basePrice,int maxPrice,boolean isFree){ // Given Event event = Event.builder() .basePrice(basePrice) .maxPrice(maxPrice) .build(); //When event.update(); //Then assertThat(event.isFree()).isEqualTo(isFree);; }@RunWith(JUnitParamsRunner.class) 는 junit4 여서 사용하지 못하고 junit5 에서는 @Test 로 파라메터 값을 지원하지 않기 때문에 파라메터 테스트를 위해@ParameterizedTest`CvSure`으체해서스트했습니다

개념상 똑같은거 같아요.예를들어 세무 전용 Agent 서비스가 있다고하면 결국 그게 LLM 서비스이고, LLM 애플리케이션이자, RAG 솔루션 아니에요? AI Agent = LLM 서비스 = LLM 애플리케이션 = RAG 솔루션 다같은말이에요?? 너무헷갈려요

void AABGASCharacterPlayer::PossessedBy(AController* NewController) { Super::PossessedBy(NewController); AABGASPlayerState* GASPS = GetPlayerState<AABGASPlayerState>(); if (GASPS) { ASC = GASPS->GetAbilitySystemComponent(); ASC->InitAbilityActorInfo(GASPS, this); int32 InputId = 0; for (const auto& StartAbility : StartAbilites) { FGameplayAbilitySpec StartSpec(StartAbility); StartSpec.InputID = InputId++; ASC->GiveAbility(StartSpec); SetupGASInputComponent(); } } }위 코드에서 제생각에는 서버에서는 input과 관련된 처리가 전혀 필요가 없기 때문에 SetupGASInputComponent 를 안넣어도 될것같은대요. 혹시 꼭 넣으셔야만 하는 이유가있을까요? (그리고 for문안에 두신건 단순 실수이신것 같습니다.) => for문안에 넣으셨던 것은 나중에 수정해주셨네요. 확인했습니다.클라는 참고로 아래코드를 씁니다.void AABGASCharacterPlayer::SetupPlayerInputComponent(class UInputComponent* PlayerInputComponent) { Super::SetupPlayerInputComponent(PlayerInputComponent); SetupGASInputComponent(); }

32. 모평균의 추정 엑셀 실습 강의를 수강하려고 하는데, 재생이 안됩니다. 확인부탁드립니다.

먼저 양질의 강의를 제공해주셔서 감사합니다.코딩 대한민국님의 유튜브 채널에서 데이터 전처리 관련 판다스 100제로 도움을 받고인프런 강의를 수강하게 된 '제10회 빅분기 실기 시험 수험생'입니다. 최근 데이터자격검정 사이트 공지에 제10회 빅데이터분석기사 실기 시험 공지가 올라와서 확인 후시험 환경 체험을 이용하던 중 예시문제가 변경되었다는 것을 알게 되었습니다.관련해서 수험생분들의 후기를 보니 아래와 같은 내용이 있었습니다.- 1유형 예시문제: 지시문이 조금 더 구체적으로 변경- 3유형 예시문제: 난이도 상승 혹시 변경된 시험 체험 환경 예시문제를 학습하면서 어려운 부분에 대해 질문을 드려도 될지 조심스럽게 문의드립니다. 

7회 2유형을 전처리 방식을 원핫인코딩과 레이블인코딩으로 나눠서 해보았는데,rmse가 원핫인코딩의 경우 38만정도가 나왔는데, 레이블인코딩의 경우 2100정도가 나옵니다. 전처리 방식에 따라서 이렇게 큰 차이가 날 수가 있는건가요..? 아니면 모델 학습단계에서 제가 오류를 범한걸까요?

ErrorBoundary component ( react-error-boundary ) 는 client component 인데 수업에서는 server component 에서 사용하고 있는걸로 확인됩니다. 괜찮을까요?

구르기때에도 갑자기 애니메이션을 사용하셔서 프로젝트 올려주신걸 다운받아서 뜯어서 작업했는데 Preview Mesh Sword 부분도현재 9강인데 10강에 올려진 파일을 다운로드하여 뜯어서 작업하는 식인가요?  제가 기존에 에셋관련해서 놓친게 있는지 궁금합니다. 다시 돌려봐도 그러한 언급을 찾지못하여 남깁니다

logit('Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare')C(Gender)와 Gender를 미리 원/핫 인코딩을 한거랑 동일한 것인지 궁금합니다.원/핫 인코딩 후 logit('Survived ~ Gender + SibSp + Parch + Fare') 

안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다.현재 섹션4까지 전부 수강한 상태이고 슬랙에는 해당 강의에 대한 질문 채널은 따로 없는 거 같아서 여기에 질문 남깁니다 로그인할 때 authjs.session-token 라는 쿠키가 생기지 않는데 로그인 후 메인 페이지로 돌아오면 로그인된 이메일 정보가 나옵니다그리고 새로고침하면 다시 없어집니다혹시 쿠키가 제대로 저장되지 않는지 이유를 알 수 있을까요? 아래는 섹션4까지 수강한 코드입니다https://github.com/account-0021/inflearn-clone

assert는 디버그 모드에서만 작동하는데실제 상용화 된 프로그램 등에서 사용자의 입력이 오류가 난다면 이땐 핸들링이 안되고 그냥 프로그램이 퍼져버리는거 아닌가요??이때는 어떤식으로 처리해야할까요

안녕하세요! 24년도부터 강의 잘 보고 있습니다!덕분에 알고리즘이 재미있어졌습니다!이직준비를 위해 강의를 연장했는데, 다른 강의는 언제쯤 나오나요?너무 너무 기다리고 있습니다~그리디 부탁드립니당 ㅎㅅㅎ 강의 영상마다 질문이 있으면 언제든 그리고 바로 질문 남겨주세요! 질문할 때 가장 정확하게 이해할 수 있습니다.해당 영상과 관련된 질문들을 해주실 때 제가 가장 정확히 답변 드릴 수 있습니다!취업 전반의 상담이나, "제 코드가 왜 틀렸는지 알려주세요"와 같이 광범위한 질문은, 질문자의 상황에 따라 답변이 달라질 수 있기 때문에, 정확한 답변을 드리기가 어렵습니다 :(이런 분들을 위해서는 멘토링 항목으로 별도 제공하고 있으니, 다음 링크를 참고해주세요!이 링크를 통해서는 본인의 코드가 왜 틀렸는지 모를 때 질문을 주셔도 좋고, 취업 전반(면접 준비, 자소서, CS 면접 등)에 관련한 질문을 주시면 답변 드리겠습니다 :)"이 질문은 해도 되나?"라는 생각이 드신다면 우선 남겨주세요! 제가 답변 드리기 어려운 건 멘토링에 올려 달라고 재요청 드리겠습니다 :)