전화를 하다덴와"오"스루전화를 받다덴와"니"데루 라고 하셨는데한국말로는 같은 "를"인데 일본어로는 "오", "니"로 구분되는 건가요?

안녕하세요:) 도메인구성 강의 중 ddl-auto : update로 처음 설정 한 뒤 서버를 돌렸을 때 member 테이블 생성이 안되어서 ddl-auto: create로 바꾸신걸까요?? 제가 헷갈리는 부분이 처음 member테이블을 생성할 때는 ddl-auto: update로 설정했을 때에도 테이블생성이 되는 걸로 알고 있어서요. 혼자서 스프링부트 jpa프로젝트 만들엇을때도 ddl-auto:udpate로 엔티티테이블 잘 생성되었던 것 같은데 update를 꼭 create로 처음에 (지금처럼 member 테이블을 처음생성할 때) 바꿔줘야하는 건가요??

✅ 소개 및 경력- 네카라쿠배당토중의 어딘가에서 업무한 경력이있는 7년차 FE 개발자입니다 :)- 패캠 리액트 최적화 인강- 다수 멘토링 경험 ✅ 장소와 일시사당역 근처 스터디룸선착순 신청으로 조기마감 될 수 있습니다 - 토요일 10:00 ~ 13:00  ✅ 누가들으면 좋은가요 ?- JS 기초는 숙지를 하신분 (배열, 객체, 함수를 다루는데 있어서 생소하지 않으신분)- 현업에서는 어떻게 일하는지 궁금한 FE 지망생분들- 패키지배포와 모노레포를 어떻게 다루는지 궁금한 BE, FE 개발자분들  ✅ 커리큘럼필요하지만 쉽게 접해볼 수 없는 요소들로 준비했습니다 :) 1주차 (프로젝트 설정)패키지 매니저에 대하여브라우저는 어떻게 화면을 그리는걸까 ? (Critical Rendering Path)요즘은 왜 jQuery 를 사용하지 않을까 ?리액트와 컴포넌트 패턴에 대하여pnpm, turbo repo 설정하기react 환경 설정하기컴포넌트를 만드는 방법에 대해서상태(state) 는 무엇인가react hook 알아보기작업을 위한 eslint 와 prettier 설정하기  2주차 (나만의 디자인 시스템 만들기)디자인시스템이란 ?좋은 폴더구조 고민해보기공통 컴포넌트는 어떻게 만들어서 제공하면 좋을까 ?Color 정의하기Text 컴포넌트 만들기Button 컴포넌트 만들기Layout 컴포넌트 만들기공통 컴포넌트를 이용하여 프로젝트 소개 페이지 구현해보기 3주차 (프로젝트 구현)다양한 react hook 에 대하여router 를 이용하여 페이지 구현공통 컴포넌트를 활용하여 상품 소개 리스트 / 상세 페이지 구현하기react-query 에 대하여react-query 를 이용하여 네트워크 리소스 최적화해보기커스텀 hook 을 구현하여 관심사 분리하기react-query 보다 선언적으로 사용하기브라우저 스토리를 이용하여 최근 본 목록 구현하기 4주차 (리팩터링과 최적화)무한 스크롤 구현하기에러처리에 대하여error boundary 를 이용하여 에러를 처리하는 방법suspense 를 이용하여 로딩 처리하는 방법hoc를 이용하여 보다 선언적이게 로딩과 에러를 처리하는 방법렌더링 최적화 요소에 대하여 (보다 빠르게 유저에게 정보를 전달하기 위해서 어떤것을 할 수 있을까) 5주차 (배포)시멘틱 버저닝에 대하여changeset 을 이용하여 버전관리해보기패키지 모듈 npm 에 배포하기프로젝트 vercel 이용하여 배포하기전체 요소 복습  ✅ 커리큘럼총 5주 과정으로 진행됩니다. 35만원 (스터디 비용 + 스터디룸 비용이 포함되어 있습니다) 아래링크로 신청주세요https://docs.google.com/forms/d/1Cc8CeBHWJW-pPPVmc4VguSLDiW9FXQMGl8dAp7JNzjA/preview

안녕하세요29강 머신러닝 학습 및 평가(회귀) 강의를 듣고 코랩에서 해보고 실습환경에서 해볼려고 실행을 하는데 그럼처럼 RMSE import에서 오류가 나네요 강의에서 실습환경이 업데이트 되어서 된다고 하셨는데 제가 뭘 잘 못한건지 모르겠네요 체크 좀 해주세요요

안녕하세요! 수업 강의 잘 듣고 있습니다궁금한게 있어서 문의 남깁니다! numeric_only=True는 이번에 시험환경이 업데이트 되어, sum이나 corr 를 사용할때 붙이는 걸로 인지했습니다. 공부하던 도중에 어떤 곳은 inplace=True가 붙고 어떤 곳은 안붙어서 혹시 어느 때에 쓰면 되는지 궁금합니다! 원본 객체를 그대로 쓰며 수정하겠다는 의미 자체는 알겠는데.. df.dropna() 이런 곳에도 붙고 여기저기 붙는것같아서 명확히 알면 좋을 것 같습니다!

안녕하세요! 강사님! PK를 주로 Auto Increment 또는 UUID로 설정한다고 하셨는데 이를 선택하는 기준이 어떻게 되나요? 만약 posts의 id를 Auto Increment로 설정해도 괜찮을 것 같고 /posts/:id로 접근해야 해서 URL이 복잡하지 않게 되니까 이 상황에서는 Auto Increment가 더 적절할 것 같다는 생각도 들어요.users의 id의 경우에는 예측이 불가능하게 만들어서 보안에 조금 더 신경쓸 수 있지 않을까? 하는 생각도 하였습니다. 이런 상황이 분명 많이 발생할 것 같은데 강사님의 기준 또는 현업에서의 기준이 있는지 궁금해요!

아래 2개 구현이 n8n 으로 가능한지 궁금합니다. 1/ 미팅 녹화본의 요약 & 액션 아이템을 정리해 주고, 그 내용 바탕으로 자동으로 원하는 형식의 1) 이메일을 써주거나 2) 회사 노션 3) 슬랙의 원하는 부분에 기재되게 하는 것2/ 미팅 녹화본의 스크립트 기반으로 적절한 블로그 글 주제 선정 및 (평소 쓰던 톤을 바탕으로) 글 작성해주고, 개인 네이버 블로그에 자동 작성되게 하는 것목표를 잡고 강의를 들으면 더 효능감이 있을 것 같아서 질문드려요!

이번 강의까지 듣고 궁금한 점이 생겨 다른분들 질문과 답변을 몇개 읽어보았는데요.질답중 RequestMapping이 핸들러 메소드 단위 같은 말이 나오던데.. 무엇인가요?예시 질문섹션5. RequestMappingHandlerAdapter - 인프런 | 커뮤니티 질문&답변핸들러매핑 - 인프런 | 커뮤니티 질문&답변제가 놓친 것인지는 강의에서는 RequestMapping 메소드? 핸들러 메소드 단위? 라던지..라는 내용은 없었던 것같은데 말이죠.클래스 레벨을 언급하신건 기억이 납니다.무엇을 의미하는 걸까요?....

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요# 5) 제출파일 생성# from sklearn.metrics import mean_squared_error# def rmse(y_true, y_pred):# return mean_squared_error(y_true, y_pred) ** 0.5# print(rmse(y_val, pred)) # pred = rf.predict(test)# submit = pd.DataFrame({'pred':pred})# submit.to_csv('result7.csv', index = False) 파일확인print(pd.read_csv('result7.csv').head(5))이렇게만 하면 자동제출 되는건가요? 아니면 따로 제가 제출하기위해서 뭔가를 클릭해줘야하는 환경인가요...? 시험환경을 잘모르겠어서 질문드립니다. 

처음부터 folk하고 이슈만들고 했더니 contribute에 This branch is not ahead of the upstream coworkgihub/gitflowtest:dev.No new commits yet. Enjoy your day!가 뜹니다어떻게 해야 제대로 될까요?

"3.5 Retrieval 효율 개선을 위한 데이터 전처리" 강의에서 세율 데이터를 표로 LLM에 전달하다가마크다운으로 변경했는데 데이터를 읽어오지 못합니다표로 데이터를 전달했을 때는 데이터를 잘 읽어갔는데 왜 그런 걸까요?

강의를 이해하기 위하여 책 두권 다 읽어봐야 할까요?

dto 타입 날짜에서 엔티티랑 똑같이 LocalDateTime 으로 맞추지 않고 String 으로 다르게 쓰는 이유가있나요 ?

랜덤포레스트 후 rmse 값을 구할 때 이렇게 구해도 상관없을까요?? from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np rf=RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr,y_tr) pred=rf.predict(X_val) mse=mean_squared_error(y_val,pred) rmse=np.sqrt(mse) print(rmse)

1. df = df.dropna() df.dropna(inplace=True) 차이와 시험환경에서는 어떤걸로 외워서 쓰는게 나은지 알려주세요.  특정컬럼에 결측치가 있는경우 해당 행 제거는df = df.dropna(subset=['f1']) 로 풀이되어있긴한데 df = df['f1'].dropna 를 하면 안되는 이유가 있을까요?

단순 선형회귀 분석에서 잔차를 구할때 잔차 = df[종속변수] - model.predict(df['독립변수]) 이렇게 구하는데, 다중선형 회귀분석에서 구하는 방식인 model.resid 으로 구해도 되는지 문의드립니다.  잔차제곱 평균을 mse라고 할때 mse = (model.resid **2).mean()으로 구하는데, 마인드맵에서 잔차의 평균제곱오차 (MSE) = model.mse_resid로 나타나있는데 두 개의 값이 다르게 나오는데 혹시 다르게 나오는 이유를 알려주시면 감사하겠습니다! 작업형3 회귀분석 관련 범주형 변수일때 원핫 인코딩을 적용하게 되면 숫자로 안바뀌고 True,False로 값이 뜨는데, 이유와 어떻게 숫자로 바꿀수 있는지 알려주시면 감사하겠습니다! 

온도센서 PA2로 연결했는데, Temperature값을 전혀 가져오지못하고있어서 문의드립니다. 다른쪽 코드는 완성본을 붙여봐도 온도값을 못가져옵니다. 아두이노로 테스트했을때는 정상적으로 온도값을 가져오는것을 확인했는데 온도값을 못가져와 마무리가안돼서 문의드려요..

당연히 구글링 해보셨져? 원하는 결과를 못찾으셨나요? 어떤 검색어를 입력했는지 알려주세문제가 발생한 코드(프로젝트)를 Github에 올리시고 링크를 알려주세요.안녕하세요 호돌맨님.덕분에 강의 잘 듣고있습니다.깃헙 collaboator로 초대받을 수 있을까요?깃헙 아이디는 dudfo6425@gmail.com 입니다!감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 pred1 15586.882 15407.713 14912.474 18482.735 6168.016 16953.75 기출 5회 정답파일 제출 Value값인 pred가 책이랑 다른데, 이럴수가 있나요? 제출한다면 선생님꺼랑 똑같은 인덱스에 똑같은 pred값이 들어갔어야할텐데,,, random_state도 똑같이 전부 0으로 맞췄는데 이럴수가 있나요?

강의서에서 잔차이탈도는 model = glm(formula, data=데이터, family=sm.families.Binomial()).fit()이렇게 구하는것으로 나와있는데, 작업형3 마인드맵 자료 주신거에는로그우도 : model.lif잔차이탈도 : -2 * model.lif이렇게 되어 있는데,로그우도, 잔차이탈도 모두 logit summary에서도 확인할 수 있는것인지 궁금합니다!