pm2에서 ngrok url을 사용하고 있고, 여기에 docker compose로 구글메일을 사용하려고 하는데 계속 에러가 발생하네요. pm2를 중지시키면 docker compose로는 구글메일이 연결안되고(위의 스크린샷 처럼), 그렇다고 pm2를 활성화시키면 docker compose로 작성한 workflow를 볼 수 없고,강사님 잠간 언급한 ngrok url을 고정시켜 port 5678로 docker compose로 ngrok를 가져와서 구글 계정을 사용할 수 있는 방법을 알기쉽게 알려주세요. 우분투 24.04 lts desktop 버전입니다. 누군가 redirection url에서 ngrok url에 localhost:5678를 입력하면 된다는 그런 얘기도 있던데 .... 하여간 방법을 알려 주세요

1-1에서 미래를 예측할 수 없어 실제로 변경이 발생했을 때 적합한 설계로 개선한다고 했는데 이게 약간 도돌이표 느낌이에요.왜냐면 설계를 선택할 때 변경될 가정을 기반으로 한다고 했기 때문입니다.즉 1. 변경 방식에 따라 설계를 선택2. 변경이 발생하면 설계를 변경아니 이러면 변경에 대응하기 위한 설계가 아니라 변경 시 마다 설계를 바꾼다는 것인데애당초 설계를 왜 한 건가 싶은 생각이 맴도는 느낌이네요.저는 설계를 코드를 변화율에 따라 재배치한다고 생각했는데 변화가 일어날 때마다 설계를 변경할 거면 그건 그냥 설계가 아니라 변경에 따라 코드를 수정한 것 같은..

하이퍼 파라미터 튜닝 방식은 모든 모델에 대해 공통적으로 적용되는 건가요?

안녕하세요.먼저 강의 제작해주셔서 감사합니다!많은 도움 되고 있습니다. 메타 주석 부분에 사실 expression이 없어서 제가 이해하기로는 타입 추론으로 값을 넣는 것 같습니다.그럼 결국 @AuthenticationPrincipal에서도 expression이 없어도 동작하는게 맞을까요? 감사합니다.

r2랑 rmse 같이 검증해봤는데rmse가 만단위가 나오고 r2는 음수값이 나와서 혼자 풀다가 풀이 영상을 시청하게됐습니다ㅎ 이론을 들었을때 작업형2는 성능평가 좋은쪽(?)으로 점수를 부여한다고 기억했는데모델별 상대적인거고 굳이 더 좋은 성능이 나오도록 튜닝할 필요는 없을까용?

선생님, 안녕하세요. Supabase를 사용하여 제 서비스에 사용자 인증 기능을 구현하려고 합니다. 제가 이해한 내용이 맞는지 확인 부탁드려요! (1)인증 방식 설정: Supabase 프로젝트 대시보드의 Authentication 섹션 내 Providers 탭으로 이동하고, 여기서 제 서비스 사용자들이 이용할 로그인 방식(예: 이메일/비밀번호, Google/Kakao 등의 소셜 로그인, Magic Link 등)을 선택하고 필요한 설정을 완료하여 활성화 한다.  (2) 애플리케이션 프론트엔드 구현: 제 웹사이트코드(나 앱의 프론트엔드 예: JavaScript, React, Flutter 등)에서 Supabase 클라이언트 라이브러리를 가져와 사용하고, 사용자들이 회원가입, 로그인, 로그아웃 등을 할 수 있는 UI(예: 로그인 페이지, 회원가입 폼)를 만들고, 이 UI와 Supabase 클라이언트 라이브러리의 함수들 연동하여 실제 인증 기능을 구현한다.  (3) 사용자 데이터 관리: 사용자가 위 프론트엔드를 통해 회원가입하면, 그 정보는 Supabase 내의 auth.users라는 전용 테이블에 자동으로 저장되는 것이 맞나요?  결론적으로, 제 서비스의 최종 사용자들은 제가 프론트엔드에 구현한 로그인/회원가입 시스템과 Supabase Auth를 통해 별도의 사용자 계정을 갖고 서비스를 이용하게 되는 구조라고 이해하면 될까요? 혹시 제가 잘못 이해하고 있거나, 추가적으로 고려해야 할 중요한 사항이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.

작성 답안 : import pandas as pdimport numpy as nptrain = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/train.csv")test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/test.csv") target = train.pop('Attrition_Flag')train = pd.get_dummies(train)test=pd.get_dummies(test)train.shape, test.shape 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)X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier()rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_scoref1_score = f1_score(y_val, pred)print(f1_score) pred = rf.predict_proba(X_val)from sklearn.metrics import roc_auc_scoreroc_auc_score = roc_auc_score(y_val, pred[:,1])print(roc_auc_score) pred = rf.predict_proba(test)pred submit = pd.DataFrame({'Attrition_Flag':pred[:,1]})submit.to_csv('result.csv',index=False)df = pd.read_csv('result.csv')df.shape 1. 강의 자료에서 검증 데이터 분리시 train.drop을 이용하여 baseline, 인코딩 여러 가징 방법을 적용하여 성능이 우수한 것을 결정하였는데, 시험볼때 원핫 인코딩 하나만 설정해서 진행해도 되는지 문의드립니다. 2. 전처리 시 'CLIENTNUM' 가 오버피팅될 수 있으므로 pop을 활용하여 따로 빼서 분리하였는데,해당 과정은 생략해도 되는지 문의드립니다. 3. 원핫 인코딩 설정시pd.get_dummies(train, columns = cols)가 아닌pd.get_dummies(train)으로 설정해도 되는지 문의드립니다. 3. 시험볼때 f1_score, 정밀도, 재현율 등 여러가지 성능을 확인해봐야 되는지, 아니면 f1_score 하나만 확인해서 진행해도 되는지 문의드립니다. 3. 상위 코드 내용대로 풀어봤는데, 적정한지 검토 부탁드리겠습니다~^^ 

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================응답메시지를 작성하는 코드인 getWrite().write()가 강의에서 이 코드가 메시지 바디에 데이터가 들어간다고 설명하시는데요. 그리고 local:8080을 실행하면 사이트에 응답 메시지에 작성한 데이터가 보이잖아요? 이때 이 데이터를 보여주게하는 것은 웹브라우저의 역할인가요?이전까지는 사이트에 아무것도 안보이다가 getWriter.write() 한 이후에 사이트에 넣은 데이터가 보이니 write()라고 하니 메시지 바디에 데이터를 넣고 웹브라우저에 쓰는것 까지인가? 하고 헷갈려서요..그냥 단순 응답 메시지 바디에 데이터를 넣는것까지 인것같긴한데 혹시나해서 질문드려봅니다

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================utf-8에 대한 질문입니다.강의에서 application/json은 스펙상 utf-8을 사용하도록 정의가 되어있다고 하셨는데요.그래서 application/json만 전달해야한다고 하셨구요.그렇다면 setChracterEnconding("utf-8")은 뭔가여? 그냥 헤더에 정보를 남기기 위함인가요?

Gmail 연동부터 자동 응답까지: 이메일 AI 에이전트 완전 구축법7:18 GmailEmail 트리거가 안됩니다.테스트스탭으로 계속 리슨상태로 기다리는데, 이메일을 보내봐도 트리거가 안됩니다.!

선생님께서 말씀하시는 TLS는 프로세스의 한정적인 VMS위에서 나뉘어서 사용되는건가요?? Heap area에 비해 다른 영역은 작은걸로 아는데 TLS가 나뉘어서 사용되면 영역이 작아지지 않을까라고 생각되서 질문드립니다!!

강의 잘 듣고 있습니다.질문이 있는데요,일반적인 css 꾸미기에서 width와 height의 값은 개발자가 아닌웹디자이너가 항상 알려주기도 하나요?즉 만약 vs code에서 파일이 index.html이 있고 index.css가 있다고 한다면, index.html에서 작성한 내용에 index.css에서 꾸며줄 시에 width 값과 height 값이 몇 픽셀인지, 혹은몇 퍼센트인지 정할 때 잘 모르겠다면 어떻게 해야 하나요? 개발자가 width 값과 height 값을 잘 모른다면감으로 크기를 늘렸다가 줄였다가 반복 하면서 적당한 width값과 height값을 찾아나가는 건가요?피그마에서는 보통 디자인이 다 된 결과 값을 보고 vs code에 코딩한다면 상세 정보를 보고 width크기,height크기,폰트 크기, 폰트 weight등등 다양하게 그대로 css에 적어주기만 하면 되는데요, 그랩 선생님 강의에서는 피그마로 볼 수 있게 추가 안내가 없어서, 스스로 강의 들은 이후 강의 없이 복습 할 시에(그랩마켓 웹화면 구현하기 1~3) 혹시나 각각 css로 꾸밀 때 width, height은 외우거나 혹은 보고 css에 적용하는 방식의 공부법 밖에 없는걸까요? 아니면 실무에서는 웹디자이너가 이미지등등의 경우에 width,height,기타 등등을 알려주기에 그대로 css에 코딩해주면 되는 것인지요? 그랩님, 답변 부탁드립니다.

시각 경영 정보화 3 메인화면의 구성요소 알기 Hospitality 강의를 열었습니다. 파일 자료를 어디서 다운을 받고 찾아야 하는지 기본적인 설명도 없이 수업을 진행해 버리면 어떻게 하라는건지 기본적인 안내에 대한 설명이 부족한 것 같습니다.

30개 정도 되는 repo를 하나하나 클론해서 여는게 진짜 너무 불편합니다.폴더 하나에 다 넣어 주시거나 브랜치로 나눠서 제공해주시면 안될까요?

안녕하세요, 강사님 늘 강의 잘 듣고 있습니다, 감사합니다 !다름이 아니고, @Transactional과 @TransactionalEventListener 설정 관련해 궁금한 사항이 있어서 문의드리게 되었습니다.강의내용은 @Transactional, @TransactionalEventListener가 전역적으로 선언되었고 outbox 관련 로직만 존재하기 때문에 괜찮지만제 업무환경에서는 @TrasnactionalEventListener가 사용되면 프로젝트의 모든 @Transactional으로 관련된 내용이 바인딩되기 때문에 이를 scope 별로 구분하는 방법이 필요해보였는데요. 따로 알아보았지만, payload(강의에서는 OutboxEvent) 를 통해 분기처리하는 방법만 보이다보니 혹시 관련하여 TrasnactionalEventListener 어노테이션 필드 혹은 커스텀 어노테이션만으로 구분할 수 있는 방법이 있을까요 ?문의드리는 가장 큰 이유는 outbox 로직이 필요없는 DB처리에도 TrasnactionalEventListener이 우선은 호출되고 payload를 통해 early return 시키려고 하다보니, 불필요한 리소스 사용을 방지하고 싶어서 문의드리게 되었습니다.

소스코드 어디에서 받을 수 있을 지 궁금합니다!개미들의 벽돌싸움 하는 코드를 알고 싶습니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 인프런과 시나공을 병행중입니다.시나공 교재 제5회 기출 2과목에서 교재대로 train.describe(include='0') 을 쓰면TypeError: data type '' not understood 이렇게 나오고요.그래서 train.describe(include='object')로 쓰니 잘 실행되구요. 그래서 train.describe(include='object') 로 쓰고검증 데이터 분할을 하는데 갑자기 또 train.describe(include='object') 여기가 에러가 뜹니다...그래서 '0'으로 다시 바꿔도 안되구요.. 뭐가 문제일까요.... 

npm ls react npm ls react-nativenpm ls expo버전을 알려주시면 질문자분과 동일한 환경에서 답변 드릴 수 있습니다.  ERROR Warning: Error: The package '@react-native-kakao/user' doesn't seem to be linked. Make sure: - You rebuilt the app after installing the package- You are not using Expo Go

한가지 질문이 하나 더 있습니다. 마지막 결과 제출부문에서 하기와 같이 코딩을 했습니다.'id'와 'income'을 컬럼으로 표현을 하고 제출하는것으로 짰는데요 혹시 감점이 발생할 수 있을까요?# pred = model_rfc.predict_proba(x_test_fin)[:,1]# print(pred)# pd.DataFrame({'ID' : x_test.id, 'income' : pred}).to_csv('result.csv', index=False)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 시나공과 인프런 병행하고 있는 생초보입니다. 2과목 문제에서 자꾸train.pop 을 쓰면 해당 칼럼이 없어져서 그 이후부터는 에러만 나옵니다. (train.pop이 문제인지도 확실히 모릅니다. 챗지피티 검색해보앗습니다)KeyError: 'Segmentation' 뭐가 문젠지 모르겠습니다 ㅠㅠ train.shape, test.shape train.head(3) train.info() train.describe() train.describe(include='object') test.describe(include='object') train.isnull().sum().sum() test.isnull().sum().sum() target=train.pop('Segmentation') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape)KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'Segmentation' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 4 frames <ipython-input-25-73fc94c13b3a> in <cell line: 0>() 15 test.isnull().sum().sum() 16 ---> 17 target=train.pop('Segmentation') 18 print(train.shape, test.shape) 19 train = pd.get_dummies(train) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/frame.py in pop(self, item) 5817 3 monkey NaN 5818 """ -> 5819 return super().pop(item=item) 5820 5821 def _replace_columnwise( /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/generic.py in pop(self, item) 945 946 def pop(self, item: Hashable) -> Series | Any: --> 947 result = self[item] 948 del self[item] 949 /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/frame.py in __getitem__(self, key) 4100 if self.columns.nlevels > 1: 4101 return self._getitem_multilevel(key) -> 4102 indexer = self.columns.get_loc(key) 4103 if is_integer(indexer): 4104 indexer = [indexer] /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise KeyError: 'Segmentation'