1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 2-10 챕터 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 더하거나 빼거나 문제 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 재귀함수 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 제가 이해 안가는것은 처음에 cur_index = 0 , cur_sum = 0 부터 시작하잖아요 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,2) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) 그러고 다음 cur_index = 1 , cur_sum = 2 이렇게 흘러가는데, 왜 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) -2 가 안가고 +2 가 가는지 궁금합니다. get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) 계산이 전부 끝난 뒤에 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 가 이어서 오는건가요 ? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
63강 c언어 기출문제 변형해서 배열과 포인트 증가 문제에서 ++* ptr은 arr 인덱스 0 위치에 있는 숫자를 증가시키고 위치는 변하지 않는다 * ptr ++는 포인트 변수 ptr이 가지고 있는 값을 증가시키지 않고 arr 인덱스 1 위치로 이동한다 이렇게 이해하는게 맞나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2회 기출문제 작업형2에서 왜 쌤이 한거랑 다르게 결과가 나올까요,,,,,,,, # 검증 데이터 분리 아래는 쌤 풀이 입니다 ((7039, 11), (1760, 11), (7039,), (1760,)) 이건 제가 작성한 코드입니다 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split ( X_train, y_train [ 'Reached.on.Time_Y.N' ] , test_size= 0.2 , random_state= 2022 ) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape ((7039, 10), (1760, 10), (7039,), (1760,))
안녕하세요. 오징어게임 관련해서 문의사항이 있어 남깁니다. 5/12 미션 [2-a 도서] 작업형1 연습문제 - 섹션1, 섹션2 (p.164~165)의 경우 시나공 2026 버전으로 작성해주신 것 같은데 제가 갖고 있는 2025 버전의 경우는, 섹션을 기준으로 풀면 되는지 문의드립니다! 답변해주시면 감사하겠습니다^^
# test 예측 pred = rf.predict_proba(test) ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-221-192ffa211ac4> in <cell line: 0>() 1 # test 예측 ----> 2 pred = rf.predict_proba(test) 3 3 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in _check_feature_names(estimator, X, reset) 2775 message += "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 2776 -> 2777 raise ValueError(message) 2778 2779 ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - TravelInsurance 이런 오류가 뜹니다 test가 예측값이니까 TravelInsurance 컬럼이 없어야 하는게 맞는건가요? 샘플 찍어봤을 때 train,test 둘 다 TravelInsurance 이 컬럼이 있었습니다. 코드 작성은 선생님과 동일하게 했는데 자꾸 저런 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 검증 데이터 분리할 때 train.drop만 해줘서 그런건가요..?
위 그림은 제가 구현한 아키텍처입니다. 제 프론트 서버에서 도메인/api 경로로 백엔드로 요청을 보내기 때문에 ALB에 기본 도메인은 프론트서버로 라우팅, 도메인/api 주소는 백엔드 서버로 라우팅되게 하였습니다. 그런데 프라이빗 서브넷은 외부로부터 접근을 못하는 것에 의미가 있는데 도메인이 연결된 로드밸런서에 프라이빗 서브넷을 연결하면 route53에서 로드밸런서 ip주소에 요청을 보내고 로드밸런서는 /api가 붙어 있는 것을 확인하고 백엔드 서버 대상 그룹으로 요청을 보냅니다. 즉 백엔드 서버 자체의 공인ip가 없어도 사용자가 웹 브라우저에 https://grow-farm.com/api/auth/health 라고 적으면 백엔드 서버에 직접 요청을 할 수 있고 응답도 그대로 돌아옵니다 물론 이것은 헬스체크라서 열어둔거고 다른 API는 앱 내부 차원에서 프론트를 통한 요청으로만 접근 할 수 있게 조치는 취해놨지만 인프라 차원에서 서버가 개방되어있으니 이 설계가 베스트 프랙티스가 아닌 것 같다는 생각이 들었습니다. 제가 기존에 했던 방법으로 도메인을 가지고 있는 로드밸런서에서 프라이빗서브넷에 있는 ec2에 /api를 붙여서 경로를 붙이는 것이 자주 쓰이는 방법이고 제가 잘못 생각한 것이라 큰 문제가 없는지 궁금합니다! 만약 1번이 문제가 있는 방법이라면 대안으로 프론트 서버는 10.0.2.2 같은 백엔드 내부 ip주소로 요청을 보내게 코드를 바꾸고 로드밸런서에서 백엔드 서버를 해제하면 사용자들은 브라우저창에 10.0.2.2/api/auth/health 를 검색하더라도 백엔드 서버에 접근할 수 없는 숨겨진 공간이 될 수 있을 것 같은데 혹시 괜찮은 방법인지 궁금합니다. 감사합니다!
2유형 학습중 이해를 잘 못한 부분이 있습니다. 먼저 수치형 변수 스케일러의 경우 스케일러함수(train) 이렇게만 사용하거나 스케일러함수(train['수치형변수'] 이렇게 사용할 때가 있고 동일하게 변수형 변수 인코딩의 경우 라벨인코딩(train) 이렇게는 사용 안하고 항상 라벨인코딩(train[cols]) 이렇게 사용하시는데 원핫인코딩(train) 이런식으로 사용하시는 부분에 있어서 어떤 함수가 파이썬에서 자동으로 수치형과 범주형을 구분해서 변환해주는지 궁금합니다. GPT에도 확인했지만 물어볼 때마다 답이 다르네요...
