안녕하세요 작업형2에서 EDA하고 바로 target = train.pop('TravelInsurance') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 작업하면 안되는건가요? 실행하면 target줄에 오류가 떠서요,, 데이터분리하고 합치고 스케일링 하는 부분은 아무리 봐도 이해가 안 가서 필수로 해야되는 것만 하고싶어서요ㅜㅜ 책에서도 거의 target에 넣고 바로 인코딩 하더라구요,,
안녕하세요 강사님 ASCII 코드 교안 (영상 8:03분대) 첫장 ASCII 코드 두번째 코드 출력문 순서가 오류 인거 같습니다. 확인 부탁 드리겠습니다. 정상 출력값 Character: A ASCII Value : 65 교안 (명시) 출력값 ASCII Value : 65 Character: A
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제번 컬럼삭제 시 df=df.drop(cols, axis=1) 을 사용한다고 하였는데, df=df.dropna(cols, axis=1)를 사용하면 에러가 나네요. drop과 dropna는 어떤 경우 사용하는 건지 궁금해요. 파이썬 완전 초보라... 너무 기초적인 부분을 질문하는 것 같아 죄송스럽네요.. 열심히 따라하고 있는 중입니다ㅠ
from airflow import DAG 2import pendulum 3import datetime 4from airflow.operators.python import PythonOperator 5import random 6import time 7 8with DAG( 9 dag_id="shedule_3_hour", 10 schedule="3 * * * *", 11 start_date=pendulum.datetime(2023, 3, 1), 12 catchup=False 13) as dag: 14 def select_fruit(): 15 fruit = ['APPLE','BANANA','ORANGE','AVOCADO'] 16 rand_int = random.randint(0,3) 17 time.sleep(10) 18 print(fruit[rand_int]) 19 20 py_t1 = PythonOperator( 21 task_id='py_t1', 22 python_callable=select_fruit 23 ) 24 25 py_t1 Airflow Webserver UI DAG Detail페이지에 있는 내용 중 Next dagrun ~ 관련 항목이 이해가 안돼서 질문드립니다. UTC 기준 10:34입니다. 설명 편의를 위해 현재시간으로 지칭하겠습니다! Next dagrun이 2024-10-06T10:03:00+00:00 값을 가지는 이유가 궁금합니다. Next dagrun이 다음 DAG 실행 예정 시간인거같은데 왜 현재실행 보다 과거인지 모르겠습니다. 2024-10-06T11:03:00+00:00이 맞는거 같아서요. 현재 시간이 10:34이고 3분마다 실행. 10:03은 실행완료. 이후 11:03에 실행되어야함. Next dagrun create after : 다음 DAG은 11:03에 실행되어야하므로 11:03에 DAG Run 생성 (11:03에 실행하는) DAG 기준으로 처리해야하는 데이터 범위는 10:03~11:03이므로 Next dagrun data interval end는 11:03, Next dagrun data interval start는 10:03. (1) Next dagrun 관련 항목의 정확한 의미와 Next dagrun과 Next dagrun create after 차이를 정확히 몰라서 생기는 문제 같기도 합니다. (1-1) Next dagrun 관련 항목의 의미 아래 내용이 맞는지 확인 부탁드립니다! - Next dagrun: 다음 DAG 실행 예정 시간 Next dagrun create after: 다음 DAG 생성 예정 시간 Next dagrun data interval end: 다음 DAG 데이터 간격 종료 시간 Next dagrun data interval start: 다음 DAG 데이터 간격 시작 시간 (1-2) Next dagrun과 Next dagrun create after 차이 Next dagrun 과 Next dagrun create after 은 항상 같나요? Next dagrun create after는 정해진 시간에 생성되고(3분 마다) Next dagrun 은 Next dagrun create after이후에 되는데 즉, DAG run이 생성되고 실행되는거 맞나요? (Airflow 공식 문서에 Web UI에 있는 항목별 의미를 알 수 있는 페이지가 있는지 찾아보았는데 없어서 질문드립니다! 아래 링크보면 Airflow UI 설명은 간단하게 있는데 항목별 설명은 없네요...) https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/ui.html )
나만의 앱 실행파일(.exe)로 만드는 방법 강의 까지 착실히 따라ㅇ해봤는데요, 마지막 exe파일 만들떄오류가 났습니다. pyinstaller -w -F 03.네이버지식인GUI.py 위 명령어 치고 나서, 아래와 같은 오류가 나왔고요. 제가 챗gpt에 오류를 검색해보니 PyQt6 또는 PySide6 둘중하나를 제거하면 되는거같은데.. 이렇게 지워보면 될까요? Aborting build process due to attempt to collect multipl e Qt bindings packages: attempting to run hook for 'PyQt6', while hook for 'PySide6' has already been run! PyInstaller does not support multiple Qt bindings packages in a frozen application - either ensure that the build environment has only one Qt bindings package installed, or exclude the extraneous bindings packages via the module exclusion mechanism (--exclude command-line option, or excludes list in the spec file).
안녕하세요! 이번에 금융권 핀테크 기업으로 이직하면서 강화학습을 직무에 활용할 수 있을까하여 공부하고 있는 사람입니다. import gymnasium as gym import numpy as np import pprint # SFFF (S: 시작점, 안전) # FHFH (F: 얼어있는 표면, 안전) # FFFH (H: 구멍, 추락) # HFFG (G: 목표, 프리스비 위치) # LEFT = 0 # DOWN = 1 # RIGHT = 2 # UP = 3 map = "4x4" SLIPPERY = False # 결정론적 환경 #SLIPPERY = True # 확률적 환경 # FrozenLake-v1 환경을 생성합니다. # desc: None이면 기본 맵을 사용합니다. # map_name: 사용할 맵의 이름을 지정합니다. # is_slippery: True이면 미끄러운 표면(확률적 환경)을 사용하고, False이면 결정론적 환경을 사용합니다. env = gym.make('FrozenLake-v1', desc=None, map_name=map, is_slippery=SLIPPERY) GAMMA = 1.0 # 감가율 (discount factor), 미래 보상의 현재 가치 THETA = 1e-5 # 정책 평가의 종료 조건, 변화가 이 값보다 작으면 평가 종료 num_states = env.observation_space.n # 환경의 상태(state) 개수 num_actions = env.action_space.n # 환경에서 가능한 행동(action) 개수 transitions = env.P # 상태-행동 전이 확률 (state-action transition probabilities)s) 강의로는 36강, 자료로는 015_DP_frozenlake_policy _evaluation.p y 상에서 질문이 있습니다. 여기서 THETA가 1E-5인데, 이는 정책 평가의 종료 조건이라고 되어있었습니다. 이 때, 모든 그리드에서의 변화량 중 단 하나의 값이라도 THETA보다 작아지면 평가가 종료되는 것인지, 모든 그리드의 변화량이 THETA보다 작아지면 평가가 종료되는 것인지 궁금합니다.