- 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 큰돌님 강의 잘듣고 있습니다.해당문제 관련해서 질문이 있는데요.일단 비트마스킹을 이용한 풀이법은 숙지했습니다.근데 비트마스킹을 안쓰고 풀었을때 처음에 틀렸었는데 제가 아래 올린코드에서 Reverse함수의 기저사례 단락에서 "--->이부분!" 이라고 주석표시한 부분 관련해서 궁금한게 있습니다.문제에서 동전의 뒤집기 갯수가 2보다 작을수는 없다고 해서, 전 처음에 이게 문제가 답에대한 제한조건을 걸었다고 생각해서 저렇게 2보다 큰 경우에만 min값을 갱신하도록 코드를 짰었는데요.저 부분을 없애야 정답이더라구요.큰돌님 풀이에서도 2에 대한 제한조건을 거는 부분은 없는것 같은데, 문제에서 해당 예제에관한 설명이 답의 범위에 대해서 제한을 걸어놓은게 아니라 그냥 " 뒷면갯수가 2보다 작은게 불가능하다" 라고 설명해주는 부분인데 제가 잘못이해한건가요??#include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <thread> #include <mutex> #include <limits.h> using namespace std; int n; int coin[21][21]; int minVal=INT_MAX; void Change(int i, int j) //요소 하나 바꾸기 { if (coin[i][j] == 1) coin[i][j]= 0; else coin[i][j]= 1; } void ChangeAll(int length, char hw ,int fix) // 한줄 바꾸기('h' : 행 고정 / 'w' : 열 고정) { if (hw == 'h') for (int i = 0; i < length; ++i) Change(fix, i); if (hw == 'w') for (int i = 0; i < length; ++i) Change(i, fix); } void Reverse(int length, char fix, int fixPos) // 행 다 모든 경우의수로 다 뒤집고 열 하나씩 뒤집어보기 { if (fixPos == length) { int ret = 0; for (int i = 0; i < length; ++i) { int sum = 0; for (int j = 0; j < length; ++j){ sum += coin[j][i]; } if ((length - sum) > sum) ret += sum; else ret += (length - sum); } if(ret>=2) //------------------> 이부분! minVal = min(minVal, ret); return; } if (fix == 'h'){ for (int i = 0; i < 2; ++i){ ChangeAll(length, fix, fixPos); Reverse(length, fix, fixPos + 1); } } if (fix == 'w') { for (int i = 0; i < 2; ++i){ ChangeAll(length, fix, fixPos); Reverse(length, fix, fixPos + 1); } } } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cout.tie(NULL); cin >> n; for (int i = 0; i < n; ++i) { string s; cin >> s; for (int j = 0; j < n; ++j) { if (s[j] == 'H') coin[i][j] = 'H' - 'H' + 1; else coin[i][j] = 'T' - 'T'; } } Reverse(n, 'h', 0); cout << minVal << '\n'; } 

강의 열심히 재미있게 잘듣고, 준비하던 앱도 잘 만들어가고 있습니다.다만, 레이아웃이 여전히 쉽지는 않습니다. 간단한거 같으면서도 막상 해보면 뜻데로 되지 않아요. 우리 보통 splash 화면은 다음과 같이 생겼잖아요.위의 경우는 레아아웃을 어떻게 짜야 할까요.이미지와 로고는 중앙 약간 위쪽에 있고,아래 회사이름은 항상 아래에 박혀 있습니다. 이래저래 시험하고 있는데 잘 안되서 선생님께서 틀만 잡아주시면 앞으로도 굉장히 많이 사용할꺼 같습니다.부탁드리겠습니다!!!! 감사합니다.

안녕하세요.강사님 작업형2 모의문제1의 피드백을 통해 문제를 해결할 수 있었습니다. 하지만 출력했을 때, 값이 정상적으로 나오긴하나 오류메시지도 함께 떠서 실제 시험에서 괜찮은지 여쭤봅니다..아래는 코드 및 출력화면입니다.감사합니다.

안녕하세요! 강의 복습중 질문 드립니다.1) 평가방법이 RMSE 라는건 출제자가 제가 작성한 코드를 채점할때 RMSE 를 사용하여 채점한다는건가요? 아니면 수험자가 코드작성시 RMSE를 사용하여 평가한 결과물을 제출해야하는건가요? ㅠㅠ (즉, 평가방법이 작성한 코드안에 꼭 포함이 되어야하는지 궁금합니다..!)2) 제기준 최대한 간단하게 코드를 작성해보았는데.. 답변에 쓰여있는 결과물과 예측값의 수치가 선생님이 작성하신 코드의 답변과는 살짝씩 다릅니다 ㅠㅠ 각자 작성한 코드의 설정에 따라서 예측값이 조금씩 상이한걸까요? 아니면 제 코드에서 틀린부분이 있을까요?제가 작성한 코드는 아래와 같습니다# 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") #데이터확인하기 #train(3759,9), #test(1617,8) #인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) #데이터분리 from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train.drop('price',axis=1),train['price'],test_size=0.2,random_state=2022) #모델링 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=2022) model.fit(x_tr,y_tr) pred = model.predict(x_val) #평가 #예측 pred = model.predict(test) #저장 pd.DataFrame({'price':pred}).to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') 결과물 : price 0 15523.21 1 16663.56 2 14343.95 3 18657.40 4 6353.98 ... ... 1612 11539.81 1613 17506.87 1614 9601.09 1615 14062.15 1616 4549.09 1617 rows × 1 columns 답변에 있는 결과물 : pred 0 15434.26 1 15676.44 2 14335.40 3 18634.28 4 6329.75 ... ... 1612 11524.45 1613 17570.62 1614 9965.65 1615 14391.21 1616 5023.73

강의 실습 내용입니다!const b: A = new A('123')에서 A const a: typeof A = new A('123')에서 typeof A 모두 js 라고 생각합니다.그런데 어떤 원리로 ts 가 이 js 문법들을 없애버리나요 ....?  이 말은 ts가 js에 개입한다는 뜻 아닌가요 ...?  

아래와 같이 최대 허용 가능 세션 수를 설정하고,테스트 해보려고 했는데 /invalid 나 /expired 페이지로 이동하지 않고 /login 페이지로 이동하는데 뭐가 문제인지 모르겠습니다.http .sessionManagement() .invalidSessionUrl("/invalid") .maximumSessions(1) .maxSessionsPreventsLogin(true) // false도 테스트 해봄 .expiredUrl("/expired"); 

강사님 그대로 따라했는데 다운로드가 안되는 경우에는 어떻게 해야되나요?

안녕하세요! 강의 잘 보고있습니다섹션 8에 유저페이지 생성하기 부분을 진행 하던 중 useSWR을 입력 시 툴팁으로 useSWR에 대한 추론이 나오시는데 저는 나오지를 않습니다ㅠㅠ.. useSWRConfig 말고는 나오지 않는데 이유가 무엇일까요?라이브러리는 제대로 설치가 되었습니다..!

안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다.테스트에 대해 파편화 된 지식을 학습자들이 원하는 내용으로 잘 만들어 낸 좋은 강의라고 생각합니다. 현재 저희 팀음 통합 테스트 및 인수 테스트를 할 때 미리 쿼리문을 작성해두고 이를 @SqlGroup과 @Sql을 활용하여 데이터를 삽입해주고 있습니다.이 경우 강의 내에서 말씀하신 것 처럼 스키마 변경이 생길때마다 모든 쿼리를 찾아 수정해야하는 번거로움이 있습니다. 하지만 매 케이스마다 세팅을 하기에는 연관된 5개~10개의 테이블에 대한 데이터 수십개를 매번 세팅해줘야 하는 것이 어렵게 느껴집니다.이때 repository를 계층을 넘어서까지 임포트 해서 사전 데이터 삽입을 해줘야 하는가 궁금하구요.또한 모든 객체에 Builder를 개방하면 그나마 할만하겠지만 아닌 경우 객체가 제공하는 제한적으로만 생성이 가능할텐데, 리플렉션이라도 써야하는건지 너무 걸리는 경우가 많습니다. 다소 두서 없고 여러 질문을 한번에 했지만 제가 어떤 어려움을 겪는지는 전달 되었으리라 생각합니다. 

{}, Object 타입이 모든 타입을 말하는데이게 왜 ts 에서 이렇게 개발을 했을까요 ....?혹시 js 에서 배열도 객체, string도 객체 이런거랑 관련 있을까요 ????2. object 타입을 지양하라고 말씀해주셨는데 구체적인 그 이유는 무엇인가요 ????3. 강의 예시에서 // unknown = {} | null | undefinedif (z) { z; // {} 이다. 왜 ? null, undefined가 떨어져 나가니까.} else { z;}이 부분에서 else 문안에 있는 z는 왜 여전히 unknown 인가요 ??? 위의 if 문 안의 z가 null, undefined이 떨어져 나가는 것처럼 else 문 안의 z도 {} 등(내부 로직을 모르니 ...)도 떨어져 나가야되는게 맞지 않나요 ???

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. csv 파일 내보낼 때(강의)pd.DataFrame({ 'index': test.index, 'target':pred }).to_csv("____.csv", index=Faslse)< 나> reset_index()쓰고 해도 되는지 궁금합니다.# 내보내기 submit = pd.DataFrame({ 'target': pred }).reset_index().to_csv("result.csv", index = False)<나 결과>--"Unnamed:0" ?submit = pd.DataFrame({ 'target': pred }).to_csv("result.csv")reset_index()도 안 쓰고 csv 파일 내보내기 할때.. .false도 안 쓰니 "Unnamed:0"이라는 칼럼이 생겼습니다. 얘는... result.csv에서 자동으로 만들어낸 인덱스? 인가요? submit에 넣어준 칼럼도 아닌데 왜 생기는건가요?

파라미터 userId, passwd도 디폴트인가요??

스프링부트과정에서 MySQL이나 Oracle DB연동하는 내용이 있는 커리큘럼은 어디인가요?과정명 있으면 알려주세요.DB연동은 전부다 H2데이터베이스인거 같은데요??

상품 종류는 이넘을,지역은 컨트롤러에서 생성(?)을,이렇게 다른 방식을 적용하는 이유가 있나요? 혹 체크박스와 라디오의 차이인건지..

 팩토님 코드랑 똑같이 복붙해봤는데도 에러가뜨네여

# 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 # 데이터 파일 읽기 예제 import pandas as pd X_test = pd.read_csv("data/X_test.csv") X_train = pd.read_csv("data/X_train.csv") y_train = pd.read_csv("data/y_train.csv") # 사용자 코딩 # 답안 제출 참고 # 아래 코드 예측변수와 수험번호를 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame({'cust_id': X_test.cust_id, 'gender': pred}).to_csv('003000000.csv', index=False) # print(X_test.shape, X_train.shape, y_train.shape) # print(X_test.isnull().sum()) # print(X_test['환불금액'].describe()) # print(X_train.isnull().sum()) # print(y_train.isnull().sum()) # print(X_test.shape, X_train.shape, y_train.shape) # print(X_train.isnull().sum()) X_test['환불금액'] = X_test['환불금액'].fillna(0) X_train['환불금액'] = X_train['환불금액'].fillna(0) # print(X_train.isnull().sum()) # print(X_test.shape, X_train.shape) # print(X_test.describe(include ='object')) # print(X_train.describe(include ='object')) # print(X_test.shape, X_train.shape) # con_data = X_train.concat(X_test.) print(X_test.shape, X_train.shape) cust_ID= X_test.pop('cust_id') X_train = X_train.drop('cust_id',axis =1) y_cust_ID = y_train.pop('cust_id') print(X_test.shape, X_train.shape) print(y_train.head()) X_com = pd.concat([X_test, X_train],axis=0) X_com = pd.get_dummies(X_com) print(X_com.shape) X_test = X_com.iloc[0:2482,:] X_train = X_com.iloc[2482:5982,:] print(X_test.shape, X_train.shape,y_train.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val =train_test_split(X_train,y_train,test_size =0.1,random_state =0) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) import lightgbm as lgm model = lgm.LGBMClassifier() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) 마지막에서 오류가 발생했습니다.DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel().return f(*args, **kwargs) # from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# rf = RandomForestClassifier()# rf.fit(X_tr, y_tr)# pred = rf.predict_proba(X_val)랜덤 포레스트로 돌려도 같은 오류가 발생합니다어떤걸 잘못한건가요?

자료형 타입이 object 컬럼 삭제 시강의내용처럼 따로 col에 데이터 선택하지 않고df=df.drop(df[['id','city','f3','f4','subscribed']], axis=1) 위처럼 코딩해도 되는가요?

섹션 5. Step4. 통계적 검정의 정규성 검정 실습 강의에서 사용하는 'Bigdata_S5_모수검정' 코랩 파일은 어디서 찾을 수 있나요?

itemservice-db-start를 itemservice-db로 바꾸라 하셨는데 이미 itemservice-db가 있었습니다.그래서 itemservice-db로 intellij를 켰는데 안되고 itemservice-db-start로 하니까 되었습니다.두개 다 필요한것인지 궁금합니다.       

안녕하세요. 작업형2 모의문제1에서 평가 시roc_auc_score를 쓸 때는 predict_proba와,roc_auc_score(y_val, pred[:,1])형태를, 나머지 평가 방법을 쓸 때는 predict와(y_val, pred)형태를 쓰시던데요!! 문제에서 신용카드 이탈 확률을 찾는거라 predict_proba라고 생각했는데,그냥 predict를 쓰는 것은 평가 방법 때문인가요? (일단 roc제외한 평가에는 predict를 쓰고 마지막 제출 시 proba로 다시 예측하는건지?)  수치형 컬럼 전처리에서col=['age', 'bmi', 'children'] <-수치형 컬럼나열from sklearn.preprocessing StandardScalerscaler=StandardScalertrain[col]=scaler.fit_transform(train[col])test[col]=scaler.transform(test[col])형태로 전처리를 하면keyError: "None of [Index(['age', 'bmi', 'children'], dtype='object')] are in the [index]"이런 에러가 자꾸 발생하는데 어디가 잘못된건지 궁금합니다!!