1.64강 7분대 자동으로 설치되는 api랑 context7 홈페이지 가서 api key 발급 받는거랑 차이가 어디에서 오나요? 2.context 7 api 사용시 비용이 드나요? 3.scope user로 설치하면 .mcp.json이 안보이는데 어떻게 해요? (클로드코드에 /mcp 입력하면 뜨긴 합니다) 자료에 이거 있는거로 설치했습니다 claude mcp add --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp --scope user
안녕하세요. 시험이 얼마 남지 않은 시점에서 필수함수 공부 + 노가다/육안으로 직접 확인해서 계산하기를 병행하고 있습니다. 이 문제는 소수점 셋째 자리까지 계산하라고 하였기 때문에 어떤 방식을 택하든 문제가 발생하진 않습니다만, 실제 시험에서 최종 답안을 계산할 때 어떤 방식이 더 맞는지 여쭙고 싶습니다. [코드] # 스팸 메시지의 평균 단어 개수와 정상 메시지의 평균 단어 개수를 각각 구하시오. wordsdata = df.groupby(['label'])['word_count'].mean() print(wordsdata.head()) print(abs(wordsdata.iloc[0]-wordsdata.iloc[1])) # 방법 1 print(abs(10.070026-10.022919)) # 방법 2 방법 1은 나름 정석(?)으로 구하는 것이고, 방법 2는 앞서 출력해본 wordsdata.head()의 결과물에 있는 숫자들을 그대로 활용하여 계산하는 방법입니다. [출력결과] > label ham 10.070026 spam 10.022919 Name: word_count, dtype: float64 0.047106439394330124 # 방법 1 계산 결과 0.047107000000000454 # 방법 2 계산 결과 보시면 출력되는 숫자가 방법에 따라 미세하게 다름을 확인할 수 있습니다. 어떤 방법이 실전 시험에서 더 적절한지 의견 여쭙고 싶습니다. 그리고 시험 출제하시는 분들도 이런 미세한 차이를 인지하시고 소수 셋째 지점까지 구하라고 한건지도 문의드리고 싶습니다. 감사합니다.
아래와 같이 학습 데이터, 테스트 데이터를 합쳐서 데이터 인코딩을 진행했을 때 칼럼명이 1267개가 나오는데 모델 학습 시 시간이 많이 걸리는 요소가 되는 건가요? 칼럼이 이 정도면 많이 있는건지, 괜찮은 건지, 그 기준도 궁금합니다. 이렇게 합쳐서 했을 시, 모델 학습 및 예측 시간이 37초 정도 걸리는데 (코랩에서) 시험 환경에서는 더 많이 걸릴 수도 있는 거죠?(반응속도의 차이로 인해서) 랜덤포레스트 모델 이용했을 때 37초 걸리고, RMSE : 3779.6769 값이 나옵니다. lightgbm 모델을 이용했을 때 5초가 걸리고, RMSE : 4070.0473 값이 나옵니다. 만약 랜덤포레스트 모델 학습 및 예측 시간이 시험 환경에서 1분을 초과한다면 성능이 좀 떨어지더라고 lightgbm 모델을 사용해서 제출하는 것이 더 나을까요? 또한, df.iloc를 쓰지 않고, 위 그림처럼 바로 df[:len(train)]을 써도 동일한 결과가 나오는 것 같은데 맞나요?
강사님, 안녕하세요! 우선 이번에 실무에서 Airflow 기술스택을 다루게 되었는데, 상세한 강의를 준비해주셔서 덕분에 많은 도움을 받았습니다. 다만 섹션 19 " 107.Email 전송 변경사항" 실습 중 다음과 같은 에러가 발생하여 질문드립니다. docker-compose.yaml의 "AIRFLOW__EMAIL__EMAIL_CONN_ID" 파라미터에 Connection에 등록한 연결 객체의 id를 정상적으로 입력했음에도 불구하고 위와 같은 에러가 발생했습니다. smtp_default라는 이름의 Connection을 별도로 등록하고 "AIRFLOW__EMAIL__EMAIL_CONN_ID" 파라미터에 smtp_default 값을 입력했더니 메일이 정상적으로 전송되었는데요. 혹시 제가 실습 중에 잘못한 것이 있어서 안된건지, 아니면 강의 찍으신 시점이후로 동작에 변경사항이 생긴건지 궁금하여 질문드립니다. 감사합니다.
안녕하세요 강사님! --- 이제껏 클로드 코드 작업하면서 긴 텍스트를 붙여넣었을때 해당 사진처럼 [Pasted text #n +nn lines] 이 떠서 control+g 키를 입력 후 텍스트를 수정 했었는데요. 아래 사진 처럼 텍스트를 수정하는 곳이 제 로컬 환경 기준으로는 계속 vim 환경이라서 너무 불편합니다...(저장도 : wq 를 해서 해야하기도하고) 추가적으로 긴 텍스트를 붙여 넣을때 일부분이 잘리거나 깨지는 현상이 빈번하게 발생하는거 같습니다.. 텍스트를 편집하기 위해 control+g 를 입력후 들어갔을때 해당 vim 계열이 아닌 vs 코드나, 커서에서 직접 텍스트 탭을 열어서 하는 방법은 없을까요?