안녕하세요 선생님, 강의 잘 듣고 있습니다!다름이 아니라, 특정 키워드 리스트가 포함된 rawdata 의 행들을 추출하고자 drill down 의 범위를 지정하는 방식을 시도해보았으나 control/shift 키로는 잘 되지 않는 것 같습니다. 즉, 혹시 단일 값이 아닌 여러 키워드를 하나의 테이블에서 검색하기 위해서는 어떤 방식으로 step 을 구성해야 하는지에 관해 간단히 도움 말씀주시면 감사드리겠습니다!

14:33 에서 idle time 개념을 잘모르겠습니다

multiply하고나서 post man으로 구동해봤는데 200ok는 뜨지만 값이 0으로 계속뜨네요 ㅠㅠ

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.  이상치 처리시 ifelse()를 사용하셨는대df$Ozone[df$Ozone > upp] <- mean(df$Ozone, na.rm = T)이렇게 사용해도 될까요?알려주신 방법과의 차이점은 무었이고 혹시 변경할 코드로 작성시에 실수할수 있는 경우의 수가 있을까요?

안녕하세요, 4회 기출 주신 자료를 따라서 코딩 하고 있는데 confusionMatrix 결과값이 다르게 강의 파일과 다르게 나옵니다.'cm1$byClass'를 넣어도 에러 메세지가 나오고요.확인 부탁 드립니다. 감사합니다 [confusionMatrix 시행 결과 화면]

안녕하세요~ 계속 반복한 끝에 미숙하게나마 직접 데이터를 가공해서 모델을 만들어서 돌려보는 데까지 성공했습니다. 정말 좋은 강의 감사합니다. 저 같은 경우에는 name, host_id, host_name, last_review, reviews_per_month 이런 결측치가 많거나 object인 컬럼들은 모두 날려줬고LabelEncoer, MinMaxScaler를 사용해서 피처엔지니어링을 해줬습니다.그렇게 해서 평가에 사용한 모델은 RandomForestRegressor 고요.다른 결과치들은 선생님께서 방송 중에 만들어주신 모델에 비해서 살짝 살짝 낮지만… 그래도 결과값이 나오긴 나와서 다행이라고 생각하고 있는데요.(정말 고맙습니다!) 딱 하나 아래 mape 요 놈은 결과값이 inf로 나옵니다.MAPE(Mean Absolute Percent Error)요건 Inf - 아마 무한대겠죠?분모에 해당하는 수가 0에 가까워서 그런 게 아닐까 싶기도 한데요. 이 평가지표를 쓰라고 한다면 MinMaxScaler는 쓰면 안 되는 걸까요? 요게 영향을 주지 않았을까 싶어서요. 출근을 해야해서 일단 생각을 여기까지 해보고 퇴근하고 다시 올려보겠습니다.랜덤포레스트 모델하고 LightBGM 요렇게 두 가지만 쓰려고 작정하고 준비하고 있습니다.그럼~ 

Part2. 작업형 3유형 >> 실습(T검정) > 쌍체표본 T- 검정 질문강의내용 중stats.ttest_rel(df['before_spr'], df['after_spr'], alternative = 'greater')alternative = 'greater' 로 했는데이유를 잘 모르겠습니다.greater 면 X1( before_spr ) 이 더 크나는것이 아닌가요?귀무가설H0 : (살충제 뿌린 후 곤충수 - 살충제 뿌리기전 공충수) >0 이기에 alternative = 'less'로 해야 하지 않나요?   - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

안녕하세요!작업형 2 모의문제 2의 마지막에 csv파일을 제출할 때 에러가 발생하는데, 어떤 이유인지 찾아봐도 안보여 질문드립니다. 그리고 작업형 2유형의 train과 test데이터 파일만 주어진 경우, 어떤 문제는 n_train, c_train, n_test, c_test로 나누는 문제가 있고 그렇지 않은 문제들이 있어서 헷갈립니다ㅠ 그래서 문제를 읽고 데이터를 분리해야하는 상황이 궁금합니다!import pandas as pd train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # print(train.head()) # print(test.head()) # print(train.info()) 1. 불필요한 컬럼제거 2. 결측치 대치 3. 인코딩 4. 스케일링 # print(test.info()) train = train.drop(columns ='id') test_id = test.pop('id') # print(test_id) cols = ['host_id','neighbourhood_group','neighbourhood','name', 'host_name', 'last_review'] # print(train.shape) train = train.drop(cols, axis =1) test = test.drop(cols, axis =1) # print(train.shape) # train = train.drop(columns ='host_id') # test = test.drop(columns ='host_id') # train = train.drop(columns ='neighbourhood_group') # test = test.drop(columns ='neighbourhood_group') # train = train.drop(columns ='neighbourhood') # test = test.drop(columns ='neighbourhood') # train = train.drop(columns ='name') # test = test.drop(columns ='name') # train = train.drop(columns ='host_name') # test = test.drop(columns ='host_name') # train = train.drop(columns ='last_review') # test = test.drop(columns ='last_review') # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0) test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols =train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: encoder = LabelEncoder() train[col] = encoder.fit_transform(train[col]) test[col] = encoder.transform(test[col]) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.describe()) # print(test.describe()) # 스케일링 from sklearn.preprocessing import minmax_scale cols2 = train.select_dtypes(exclude = 'object').columns for col in cols2: train[col] = minmax_scale(train[col]) cols2 = test.select_dtypes(exclude = 'object').columns for col in cols2: test[col] = minmax_scale(test[col]) # print(train.describe()) # print(test.describe()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train.drop('price', axis=1), train['price'], test_size=0.2, random_state=20) # print(X_train.head()) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor() rf.fit(X_train, y_train) pred = rf.predict(X_val) # print(pred) #id,price sumit = pd.DataFrame({'id': test_id, 'price' : pred}) submit.to_csv('10004.csv', index=False)  

이미지 없으신 분들 그냥 구글 이미지에서 간단히 가져와서 사용해 봤습니다.요걸로 테스트 해 봅시다<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <title>Document</title> </head> <style> @keyframes break-egg-ani { /* 0%는 from */ /* 100% 은 to*/ to { background-position: -500px 0; } } .broken-egg { width: 85px; height: 150px; background: url("https://www.shutterstock.com/image-vector/cartoon-dragon-ice-crystal-eggs-260nw-2152129871.jpg") no-repeat 0 0 / auto 150px; animation: break-egg-ani 2s infinite steps(7); } </style> <body> <div class="broken-egg"></div> </body> </html>  

가상환경을 만들고 새로운 프로잭트를 만들었는데 runserver하면 ModuleNotFoundError: No module named [예전에 만든 프로잭트 폴더이름] 이 뜨면서 에러가 나요.. 가상환경이 아닌곳에서 해도 똑같이 에러가 발생하고 삭제하고 다시 만들고 settings.py, wsgi 등등 에서도 잘 확인했습니다만 해결이 안됩니다.해결방법이 있을까요? 에러코드 < File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\core\management\__init__.py", line 446, in execute_from_command_line utility.execute() File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\core\management\__init__.py", line 440, in execute self.fetch_command(subcommand).run_from_argv(self.argv) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\core\management\base.py", line 415, in run_from_argv connections.close_all() File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\utils\connection.py", line 84, in close_all for conn in self.all(initialized_only=True): File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\utils\connection.py", line 76, in all return [ File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\utils\connection.py", line 73, in __iter__ return iter(self.settings) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\utils\functional.py", line 57, in __get__ res = instance.__dict__[self.name] = self.func(instance) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\utils\connection.py", line 45, in settings self._settings = self.configure_settings(self._settings) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\db\utils.py", line 148, in configure_settings databases = super().configure_settings(databases) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\utils\connection.py", line 50, in configure_settings settings = getattr(django_settings, self.settings_name) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\conf\__init__.py", line 92, in __getattr__ self._setup(name) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\conf\__init__.py", line 79, in _setup self._wrapped = Settings(settings_module) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\django\conf\__init__.py", line 190, in __init__ mod = importlib.import_module(self.SETTINGS_MODULE) File "C:\Users\USER21R16\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1050, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 992, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 241, in _call_with_frames_removed File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1050, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1004, in _find_and_load_unlockedModuleNotFoundError: No module named 'blog'>

안녕하세요 11강에서 강의자료 ppt 파일을 올려주신다고 했는데 어디서 다운로드 받을수 있나요?

안녕하세요. 우선 좋은 강의 너무 감사드립니다.3회 기출유형(작업형2) 코드 인코딩 방법 관련 질문드립니다.풀이 영상에서 원핫인코딩 방법을 선택해주셨던데 시험 문제를 풀때 1)원핫인코딩을 할지 2)라벨인코딩을 할지는 어떤 정보를 보고 선택하나요?저는 라벨 인코딩이 익숙해서 아래 처럼 작성했는데 인코딩 방식이 무관하다면, 아래처럼 라벨인코딩으로 진행해도 될지 문의드립니다.# 수치형 데이터와 범주형 데이터 분리 n_train = train.select_dtypes(exclude=object).copy() c_train = train.select_dtypes(include=object).copy() n_test = test.select_dtypes(exclude=object).copy() c_test = test.select_dtypes(include=object).copy()cols = c_train.columns for col in cols: le = LabelEncoder() c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) c_train.head()  

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.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]영속성 콘텍스트에 값이 먼저 들어가있는getReperence로 프록시 호출(호출이라고 하는게 모르겠지만) 하고 초기화를 먼저 진행하면 find로 조회해도 프록시로 반환해주는걸로 봤는데그렇다면 영속성컨텍스트에 먼저 들어간 (프록시 던지 아니면 실제 엔티티던지)것을 반환한다고 보면 되는건가요?그리고 JPA는 ==을 무조건 보장해준다고 했는데 (같은 영속성 컨텍스트에 있을때) 특별한 이유가 있는건가요?

안녕하세요 windows 사용자인데 램 24기가라서 듀얼부팅 메뉴얼대로 우분투 설치했습니다 (재부팅하는데 os 윈도우로 할거냐 우분투로 할거냐 선택창이 안떠서 엄청 헤매다가 유투브 찾아보고 결국 해결했네요 ㅠㅠ) 수업자료에 있는 20.04.4 LTS 버전은 안보여서 비슷한 버전으로 20.04.6 LTS로 설치했는데 문제 없겠죠? 그리고 파티션 할당할 때 c드라이브 용량을 최대한 줄여본다 해서 40기가 정도 우분투 환경에 할당해줬는데 충분할까요?빠른 답변 주시면 감사하겠습니다!!

로그인 시도 시 401 오류를 반환하고 있습니다.user-service의 AuthenticationFilter 에서 인증이 실패가 된지 알아 디버깅을 해보니 인증이 성공해서 도대체 어디가 문제인지 알 수가 없습니다.그래서 유저 서비스에 직접 접근을 할 시 똑같은 401 오류를 반환하고 있습니다.그리고 유저 서비스에 직접 접근을 하거나 게이트웨이로 접근해도 성공에 관한 메소드는 작동하지 않습니다.< 스프링 부트, 시큐리티는 현재 최신 버전입니다. > AuthenticationFilter 클래스@RequiredArgsConstructor @Slf4j public class AuthenticationFilter extends UsernamePasswordAuthenticationFilter { private final UserService userService; @Value("${token.expiration_time}") private Long EXPIRATION_TIME; @Value("${token.secret}") private String secretKey; @Override public Authentication attemptAuthentication(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws AuthenticationException { log.info("attemptAuthentication"); try{ RequestLoginVo cred=new ObjectMapper().readValue(request.getInputStream(), RequestLoginVo.class); log.info(cred.getEmail()+" "+cred.getPassword()); return this.getAuthenticationManager().authenticate(new UsernamePasswordAuthenticationToken( cred.getEmail(), cred.getPassword(), new ArrayList<>() )); } catch(IOException e){ throw new RuntimeException(e); } } @Override protected void successfulAuthentication(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain, Authentication authResult) throws IOException, ServletException { String userName = ((User)authResult.getPrincipal()).getUsername(); UserDto userDto = userService.getUserDetailByEmail(userName); String token = Jwts.builder() .setSubject(userDto.getUserId()) .setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + EXPIRATION_TIME)) .signWith(SignatureAlgorithm.HS512, secretKey) .compact(); response.addHeader("token",token); response.addHeader("userId",userDto.getUserId()); } }loadUserByUsername 메소드@Override public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException { log.info("loadUserByUsername "+username); Optional<UserEntity> userEntity = userRepository.findByEmail(username); log.info(userEntity.get().getEmail()+" "+userEntity.get().getName()+" "+userEntity.get().getEncryptedPwd()); if(userEntity.isEmpty()){ throw new UsernameNotFoundException("해당 유저는 존재하지 않습니다."); } return new User(userEntity.get().getEmail(), userEntity.get().getEncryptedPwd(), true, true, true, true, new ArrayList<>()); }WebSecurity 클래스@Configuration @EnableWebSecurity @RequiredArgsConstructor public class WebSecurity{ private final BCryptPasswordEncoder bCryptPasswordEncoder; private final UserService userService; @Bean public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception { http .csrf(csrf -> csrf.disable()) .headers(headers -> headers .frameOptions((frameOptions) -> frameOptions.disable())) .authorizeRequests(authorize -> authorize .requestMatchers(PathRequest.toH2Console()).permitAll() .requestMatchers("/**").hasIpAddress("127.0.0.1") ) .addFilter(getAuthenticationFilter()); return http.build(); } @Bean public AuthenticationManager authenticationManager() { DaoAuthenticationProvider provider = new DaoAuthenticationProvider(); provider.setUserDetailsService(userService); provider.setPasswordEncoder(bCryptPasswordEncoder); return new ProviderManager(provider); } private AuthenticationFilter getAuthenticationFilter() { AuthenticationFilter authenticationFilter = new AuthenticationFilter(userService); authenticationFilter.setAuthenticationManager(authenticationManager()); return authenticationFilter; } }ApiGateWay - Application.yml 유저 서비스 부분 routes: - id: user-service uri: lb://USER-SERVICE predicates: - Path=/user-service/login - Method=POST filters: - RemoveRequestHeader=Cookie - RewritePath=/user-service/(?<segment>.*), /$\{segment} - id: user-service uri: lb://USER-SERVICE predicates: - Path=/user-service/users - Method=POST filters: - RemoveRequestHeader=Cookie - RewritePath=/user-service/(?<segment>.*), /$\{segment} - id: user-service uri: lb://USER-SERVICE predicates: - Path=/user-service/** - Method=GET filters: - RemoveRequestHeader=Cookie - RewritePath=/user-service/(?<segment>.*) , /$\{segment} - AuthorizationHeaderFilter

 싸이월드 실습 4탄 하는 중인데LOTTO 부분에 "특히 버튼과 숫자박스 부분"이 왜 세로로 다닥다닥 붙어있을까요..ㅠgame__container 부분에 flex-direction: column; align-items: center; justify-content: space-between; padding: 20px;가 들어있고lotto__text부분에도display: flex; flex-direction: column; align-items: center; justify-content: space-between;를 넣어봤으나 아무 변화가 없었습니다 ㅠgame.html:<!DOCTYPE html> <html lang="ko"> <head> <title>Game</title> <link href="./styles/game.css" rel="stylesheet"> </head> <body> <div class="wrapper"> <div class="wrapper__header"> <div class="header__title"> <div class="title">GAME</div> <div class="subtitle">TODAY CHOICE</div> </div> <div class="divideLine"></div> </div> <div class="game__container"> <img src="./images/word.png"> <div class="game__title">끝말잇기</div> <div class="game__subtitle">제시어 : <span id="word">코드캠프</span> </div> <div class="word__text"> <input class="textbox" id="myword" placeholder="단어를 입력하세요"> <button class="search">입력</button> </div> <div class="word__result" id="result">결과!</div> </div> <div class="game__container"> <img src="./images/lotto.png"> <div class="game__title">LOTTO</div> <div class="game__subtitle"> 버튼을 누르세요. </div> <div class="lotto__text"> <div class="number__box"> <div class="number1">3</div> <div class="number1">5</div> <div class="number1">10</div> <div class="number1">24</div> <div class="number1">30</div> <div class="number1">34</div> </div> <button class="lotto_button">Button</button> </div> </div> </div> </body> </html>game.css:* { box-sizing: border-box; margin: 0px } html, body{ width: 100%; height: 100%; } .wrapper { width: 100%; height: 100%; padding: 20px; display: flex; flex-direction: column; /* 박스가 wrapper안에 game__container 두개 총 세개*/ align-items: center; justify-content: space-between; } .wrapper__header{ width: 100%; display: flex; flex-direction: column; } .header__title{ display: flex; flex-direction: row; align-items: center; } .title{ color: #55b2e4; font-size: 13px; font-weight: 700; } .subtitle{ font-size: 8px; padding-left: 5px; } .divideLine{ width: 100%; border-top: 1px solid gray; } .game__container{ width: 222px; height: 168px; border: 1px solid gray; border-radius: 15px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; justify-content: space-between; padding: 20px; background-color: #f6f6f6; } .game__title { font-size: 15px; font-weight: 900; } .game__subtitle { font-size: 11px; } .word__result { font-size: 11px; font-weight: 700; } .word__text { width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: space-between; } .textbox { width: 130px; height: 24px; border-radius: 5px; } .search { font-size: 11px; font-weight: 700; width: 38px; height: 24px; } .number__box{ width: 130px; height: 24px; border-radius: 5px; background-color: #FFE400 ; display: flex; flex-direction: row; justify-content: space-between; align-items: center; } .lotto__text { display: flex; flex-direction: column; align-items: center; justify-content: space-between; } .number1{ font-size: 10px; font-weight: 700px; margin: 5px; } .lotto_button { font-size: 11px; font-weight: 700; width: 62px; height: 24px; }

AutoScaling을 만들어서 확인해봤는데 Target Group의 Health status가 unhealthy이며, Health checks failed라는 문제가 뜹니다.강의랑 정확히 똑같이 실행시켰습니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.  기본적으로 [ , ] 사용한 인덱싱과셀렉트 함수를 사용하여 인덱싱 하는것의 차이점이과 사용시 더 유용한 경우가 있을까요?혹시 가독성이 더 좋아서일까요?

안녕하세요! 강의 너무 잘듣고 있습니다.혹시 다음에 예정된 flutter 강의가 있을까요? 있다면 수강하고 싶어서 질문드립니다!

안녕하세요 강사님교차검증을 통해 하이퍼파라미터를 사용할 때, 분류모델인 랜덤포레스트 외에도 의사결정나무, XGBOOST, 회귀모델인 로지스틱 등 전 모델에 동일하게 사용이 가능한가요?random_state의 값을 다른 값을 찾을 필요없이 0으로 고정해도 괜찮을까요?기존방식대로 검증 데이터를 분리하여 하이퍼파라미터 최적 값을 찾는 방법은 없을까요? 하이퍼파라미터를 사용하지 않고 기존방식으로 검증 데이터를 분리 후 성능지표가 가장 좋은 모델을 사용하는 방식으로 해도 점수감점이 없을까요?4가지 질문에 대한 답변을 해주시면 감사합니다.