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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 유사한 질문을 찾아보았으나 의문이 해결되지 않아 질문드립니다. anova 테이블을 만들기 전 적합한 데이터 형태를 만들기 위해 melt 함수를 사용하시더라구요. anova 테이블을 만들 때 필요한 특정한 데이터 형태가 있는건가요? 왜 melt함수를 적용해 주어야 하는지 아직 이해하지 못해서 질문드려요. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 실기 체험환경에서 코드를 작성하는데 이전에 썼던 코드를 수정하려고 하니 삽입되지않고 덮어써져서 코드 수정하는데 어려움을 겪고있습니다! 혹시 덮어쓰기모드에서 삽입모드로 변경하려면 어떻게 해야되나요? 항상 감사합니다!
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
2.8) 페이지별 레이아웃 설정하기 안녕하세요 한입 nextjs 강의 잘 보고 있는데요! 하나 궁금한 게 생겨서 질문 남겨요! 20분쯤에 나오는 onKeyDown 으로 키보드 이벤트를 감지하여 처리하는 이유가 있을까요? 해당 부분만 form 으로 감싸면 자동으로 enter 클릭시 감지해서 요청을 보내게 되는데 onKeyDown으로 함수를 빼서 input 이벤트를 핸들링 하는 이유는 무엇인가요! submit 직전 다른 데이터를 핸들링 할 때 form은 바로 submit이 일어나기 때문에 그런 부분에 있어서 확장성? 을 위한건가용?
미해결
따라하며 배우는 리액트 A-Z[19버전 반영]
강의대로 따라갔는데 강의처럼 렌더링이 되고 있지 않습니다 ㅠㅠ 어디가 문제일까요 chatgpt는 서버가 없다 뭐 이렇다는데 ㅠㅠ 출력 화면 Nav.js import React, { useEffect, useState } from 'react' import"./Nav.css" export default function Nav() { const [show, setShow] = useState(false); useEffect(() => { window.addEventListener("scroll", ()=> { console.log('window.scrollY', window.scrollY); if(window.scrollY > 50) { setShow(true); } else { setShow(false); } }) return () => { window.removeEventListener("scroll", ()=> {}); }; }, []); return ( <nav className={`nav ${show && "nav__black"}`}> <img alt = 'Netflix logo' src = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Netflix_2015_logo.svg/960px-Netflix_2015_logo.svg.png" decoding="async" width="799" height="216" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Netflix_2015_logo.svg/1198px-Netflix_2015_logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Netflix_2015_logo.svg/1597px-Netflix_2015_logo.svg.png" className='nav__logo' onClick={() => window.location.reload()} /> <img alt = "User logged" src = "https://occ-0-3077-988.1.nflxso.net/dnm/api/v6/vN7bi_My87NPKvsBoib006Llxzg/AAAABTZ2zlLdBVC05fsd2YQAR43J6vB1NAUBOOrxt7oaFATxMhtdzlNZ846H3D8TZzooe2-FT853YVYs8p001KVFYopWi4D4NXM.png?r=229" className="nav__avatar" /> </nav> ); } Nav.css .nav{ position: fixed; top: 0; width: 100%; height: 30px; z-index: 1; padding: 20px; display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; transition-timing-function: ease-in; transition: all 0.5s; } .nav__black { background-color: #111; } .nav__logo{ position: fixed; left: 40px; width: 80px; object-fit: contain; } .nav__avatar { position: fixed; right: 40px; width: 30px; object-fit: contain; } Banner.js import axios from "../api/axios"; import React, { useEffect, useState } from 'react' import requests from '../api/requests'; import "./Banner.css" export default function Banner() { const [movie, setMovie] = useState([]); useEffect(() => { fetchData(); }, []); const fetchData = async() => { //현재 상영중인 영화 정보를 가져오기 (여러 영화) const request = await axios.get(requests.fetchNowPlaying); //여러 영화 중 영화 하나의 ID를 가져오기 const movieId = request.data.results[ Math.floor(Math.random() * request.data.results.length) ].id; //특정 영화의 더 상세한 정보를 가져오기 (비디오 정보도 포함) const {data: movieDetail} = await axios.get(`movie/${movieId}`, { params: {append_to_reponse: "videos"} }); setMovie(movieDetail); } const truncate = (str, n) => { return str?. length > n ? str.substr(0, n - 1) + "..." : str; } return ( <header className="banner" style={{ backgroundImage: `url("https://image.tmdb.org/t/p/original/${movie.backdrop_path}")`, backgroundPosition: "top center", backgroundSize: "cover" }}> <div className="banner__contents"> <h1 className="banner__title"> {movie.title || movie.name || movie.original_name} </h1> <div className="banner__buttons"> <button className="banner__button play">Play</button> <button className="banner__button info">More Information</button> </div> <h1 className="banner_description"> {truncate(movie.overview, 100)} </h1> </div> <div className="banner--fadeBottom"></div> </header> ) } Banner.css .banner{ color: white; object-fit: contain; height: 448px; } @media (min-width : 1500px) { .banner{ position: relative; height: 600px; } .banner--fadeBottom{ position: absolute; bottom: 0; width: 100%; height: 40rem; } } @media (max-width : 768px) { .banner__contents{ width: min-content !important; padding-left: 2.3rem; margin-left: 0px !important; } .banner--description{ font-size: 0.8rem !important; width: auto !important; } .info{ text-align: start; padding-right: 1.2rem; } .space{ margin-left: 6px; } } axios.js import axios from "axios"; const instance = axios.create({ baseURL: "https://api.themoviedb.org", params: { api_key: "eea00451962aefe6185011d467944242", language: "ko-KR", }, }); export default instance; requests.js const requests = { fetchNowPlaying: "movie/now_playing", fetchNetFlixOriginals: "/discover/tv?with_networks=213", fetchTrending: "/trending/all/week", fetchTopRated: "/movie/top_rated", fetchActionMovies: "/discover/movie?with_genres=28", fetchComedyMovies: "/discover/movie?with_genres=35", fetchHorrorMovies: "/discover/movie?with_genres=27", fetchRomanceMovies: "/discover/movie?with_genres=10749", fetchDocumentaries: "/discover/movie?with_genres=99", } export default requests;
미해결
비전공자도 이해할 수 있는 CI/CD 입문·실전
name: Deploy TO EC2 on: push: branches: - main jobs: Deploy: runs-on: ubuntu-latest # SSH로 접속하는 명령어를 쳐주자. # 일일이 다 쳐도 되지만 불편하기때문에 github actions의 라이브러리를 사용하면 편하다 # uses는 내가 어떤 라이브러리를 쓸 건지 기재하는 곳이다. steps: # SSH는 다른 원격 컴퓨터로 접속하는 프로토콜이다. # Github Actions도 하나의 컴퓨터고, EC2도 하나의 컴퓨터이므로 SSH를 통해서 원격 접속을 진행해주자. - name: SSH(원격 접속)로 EC2에 접속하기 uses: appleboy/ssh-action@v1.0.3 with: host: ${{ secrets.HOST }} # IP 주소를 말함 username: ${{ secrets.EC2_USERNAME }} # EC2를 연결할 때 사용자 이름 key: ${{ secrets.EC2_PRIVATE_KEY }} # EC2에 접근할 때 사용하는 키 페어 script_stop: true # run이 아닌 script로 실행하는 라이브러리도 있으니 예제파일을 참고하자 # EC2에 접속해서 실행한 명령어들을 차례대로 작성해주자 # 1. 프로젝트의 해당 경로로 이동 # 2. github에서 프로젝트 pull # 3. gradlew 재 빌드 # 4. 포트번호 8080서버를 끄거나 서버가 이미 꺼져있어도 true # 5. SNAPSHOT.jar로 끝나는 파일을 실행. 로그는 output이라는 파일에 남김 script: | cd /home/ubuntu/personal-cicd-server git pull origin main ./gradlew clean build sudo fuser -k -n tcp 8080 || true sudo java -jar /personal-cicd-server/build/libs/*SNAPSHOT.jar > ./output.log 2>&1 & 메모리 부족 문젠가 싶어서 https://velog.io/@kwontae1313/AWS-EC2-%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC%EC%9A%A9%EB%9F%89-%EC%A6%9D%EC%84%A4 위 링크를 보며 메모리 용량 증설 도 해주었으나, 이후에도 안되어서 t3.small로 인스턴스 유형을 변경하였습니다. 근데 계속 Killed이 뜨네요..ㅠㅠ 다시 서버를 실행시키면 코드가 변경은 되어있구요.. 왜 계속 프로세스가 죽는걸까요..??
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
이러한 창의 띄우는 법을 알려주세요. (+NEW 둘어간 후 Request 선택하는 방법은 업데이트로 안됨. HTTP 선택 하라는 방법은 선택 후 어떻게 할지 설명을 안해줍니다. 설명 요망.)
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다. + NEW에 들어가도 Request라는 버튼이 나오질 않습니다...
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다.
미해결
[디펙업_PASS] AWS 국제공인 AI 전문가(AWS Certified AI Practitioner) 기출문제 풀이
여러 문항들이 정답과 해설이 다릅니다. 빠른 수정 바랍니다. 43번 ,31번 등등
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/train.csv') test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/test.csv') # test.isnull().sum() #결측치 처리 필요함 Item_Weight//// Outlet_Size target=train.pop('Item_Outlet_Sales') # 결측치 처리 train['Item_Weight'] = train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) train['Outlet_Size'] = train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) test['Item_Weight'] = test['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) test['Outlet_Size'] = test['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) # train=train.drop('Item_Identifier',axis=1) # test=test.drop('Item_Identifier',axis=1) #다르므로 데이터 합친 후 레이블인코딩 하고 다시 train test로 나누기 combined=pd.concat([train,test]) #->그다음 레이블인코딩해보자 cols=train.select_dtypes(include="O").columns print(cols) from sklearn. preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le=LabelEncoder() combined[col]=le.fit_transform(combined[col]) #->다시 데이터 train과 test로 나누자 train=combined.iloc[:len(train)].copy() test=combined.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #train데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=100) # #모델구축(1) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) #모델구축(2) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error result=root_mean_squared_error(y_val,pred) print('RMSE:', result) result = mean_squared_error(y_val, pred) print('MSE:', result) result = mean_absolute_error(y_val, pred) print('MAE:', result) result = r2_score(y_val, pred) print('r2:', result)
해결됨
React Native with Expo: 제로초에게 제대로 배우기
aws face liveness라는 서비스를 써야하는데 리액트, 코틀린, 스위프트만 지원하는듯 합니다. 네이티브 단은 건들 엄두가 안나서 웹뷰로 띄워서 카메라를 연결하려고 하는데 이론적으로 가능할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트회귀로 하였는데 rmse값이 1099정도 나오는데요 이정도는 차이가 큰것일까요
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
강의 예제로 다운받은 버전은 SocialLoginWeb1703 인데요. 강의는 1303이네요. 스프링시큐리티 구현코드에 있어서도 차이가 나는데, 이유가 있는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!
미해결
React Native with Expo: 제로초에게 제대로 배우기
eas submit --platform ios Select a build from EAS ❯ Provide a URL to the app archive Provide a path to a local app binary file Provide a build ID to identify a build on EAS 이렇게 뜹니다 어떻게해야하나요?
해결됨
[2025] 비전공자도 가능한 React Native 앱 개발 마스터클래스
앱 빌드 중에 문제가 생겨 문의드립니다. 아래 알려주신 명령어를 입력하면 로컬이 아니라 expo.dev 사이트에서 앱이 빌드 되는 것을 확인 했습니다. 무료 계정 기준으로 빌드 시간이 30분~1시간 소요됩니다... npx eas build --platfo rm android --profile development 바쁘시겠지만 로컬에서 빌드하고 AVD에 설치하는 과정을 알려주시면 감사하겠습니다. 저와 같은 문제가 발생하시는 분들은 npm run android 또는 npm run ios 를 입력하시면 앱이 설치가 됩니다. 이게 정석인지는 잘 모르겠습니다..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 실습 파일 어디서 다운 받는지 알 수 있을까요??ㅠ 몇번째 강의 였는지 기억이 안나서 여쭤봅니다ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 소문제 1번에서 자유도를 구할때는 len함수를 사용하고 소문제 3은 sum사용하셨는데 둘다 sum사용 가능한가요?
미해결
비전공자도 이해할 수 있는 AWS 입문/실전
기존에 강의를 보고 인스턴스를 프리티어로 하나 생성해놨었습니다. 강의와 같은 방식으로 새롭게 인스턴스를 생성하려고 하니 이렇게 뜨는데 기존 인스턴스에 어떤 영향을 끼치는 건가요? 기존 인스턴스에 있는 파일들이나 설정들이 초기화 되나요?
