2주차 끝 숙제 중 링크드리스트의 끝에서 k번째 값 출력하기 문제를 처음에 먼저 혼자 풀어볼 땐 링크드리스트를 순회하면서 각 노드를 따로 생성한 배열에 담고 return 할 땐 -k 인덱스로 끝에서 k번째 값을 가져오도록 해봤습니다. 답은 나오긴 하는데 혹시 이런 식으로 풀어도 되나요?? cur = self.head arr = [] while cur is not None: arr.append(cur) cur = cur.next return arr[-k]
강의를 만들어주셔서 감사합니다. 몇가지 질문이 있습니다. Frontend와 Backend폴더를 만든이유가 협업과 소스코드관리를 위한것이라고 생각합니다. 그런데 node-modules를 Frontend와 Backend에 각각 설치하신 이유가 있으실까요? company-website에 설치해서 두곳다 이용하는방법도 있을것같은데 Frontend와 Backend를 따로 설치하신이유가 궁금합니다. 깃허브에는 node-modules가 저장되게 하지 않았는데요 그러면 현재 사용하는 노트북이 아닌 다른 노트북이나 데스크톱에서 현재 개발한것을 이어서하고싶을 경우 Ch0-3과Ch0-4의 설치를 다시 해주면되나요? 본강의를 듣고 저만의 웹페이지를 만드는게 목표인데 react에 대해 찾아보다가 Create React App(CRA)로 만드는법과 Vite, Next.js로 만드는방법이 있었습니다. 이중 Vite를 고른 이유가 있을까요? 빠르다는 장점으로 선택하신건가요? 선택이유가 궁금합니다.
캐글 이야기를 많이 하시고 저도 데이터 분석가라면 캐글에 친숙해지고 캐글 컴페티션을 잘해야 한다고 생각하는데요 캐글이 전부 영어로 되어있고 페이지 번역이 되긴하지만 실제 노트북에서 모델을 돌리는 과정이나 튜토리얼안의 스크립트나 코멘트들은 페이지번역도 안되는 문제가 있더라구요 어떻게 공부 하셨는지가 궁금합니다. 영어실력부터 쌓아야 하는건가요? 데이콘이라는 한국 사이트가 있긴하지만 대부분 유료화 되어있고 혹시 영어 원문 그대로 보셨는지 아니면 다른 방법이 있으셨는지도 궁금합니다.
안녕하세요 강사님, 강의 잘 듣고 있습니다. 혹시 슬라이드 형태로 공유 주시는 자료를 별도 pdf나 파일로 업로드 해주실 수 있으실지 문의드립니다. e.g.) 섹션 5. [작업형2] 머신러닝 및 평가지표 - 머신러닝 프로세스 매번 일부 슬라이드를 스크린샷 해서 보고 있어 살짝 불편합니다. 혹시 가능할지 확인해주시면 감사하겠습니다 :)
Context 분리하기 강의 중 3분 55초에 나오는 컴포넌트의 계층 구조 표를 보면, 기존의 Context를 TodoStateContext와 TodoDispatchContext로 분리하면서 TodoDispatchContext가 TodoStateContext의 하위에 존재하는 것을 봤는데요, 이 부분에서 의문이 생긴 것이 TodoStateContext와 TodoDispatchContext가 형제 위치에 존재하면 안되는걸까요..? 제 생각에는 TodoDispatchContext가 하위에 존재하지 않고 StateContext와 형제 위치에 있다면 DispatchContext가 todos에 영향을 받지 않아 리랜더링도 발생하지 않을 것 같은데, 해당 방법이 안되는 이유가 있을까요?
제가 일단 판다스기본 보고있는데.. 코드가 원리같은건 이해를 하겠는데 직접 타이핑할때 아직 세세하게 기억이 나질않아서 꼭 답을 보면 생각나더라구요.. 괄호 사용이나 메서드 사용법같은.. 현재 제 상태면 판다스 기본만 일단 계속 봐야하나요? 아니면 진도를 계속 나가도 되나요..? 이게 진도를 나가면서 문제통해서 배우는건지 판다스기본 완벽하게 마스터하고 나가야하는지 모르겠습니다 ㅠ
type 확인 후 cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] 이렇게 수치형 데이터의 열만 복사하는 거 말고 cols = X_ train.select _dtypes(exclude='object').copy()를 사용해도 되나요?
스케일링, 인코딩 등 데이터 작업후에 위로 올라가서 다시 실행하면 처음이라 결과값이 달라지고 오류가 생기는데 한 번 실행한 작업은 다시 건드리면 안되나요? 라벨인코딩, 원핫인코딩 모두 실행하고 분리한 데이터 다시 합쳤을 때 컬럼이 107로 나와야하는데 처음이랑 그대로인 15가 나오더라구요 다시 올라가서 실행하니 전부 오류가 뜹니다 ㅜㅠ!!
섹션3. Bash operator DAG 만들기 & DAG 디렉토리 셋팅 안녕하세요, 에어플로우에 dags_bash_operator를 올리면 사진과 같이 몇 번을 시행해도 사진과 같이 실패합니다. sudo docker ps로 상태 확인해보면 별다른 문제가 없는 것 같은데, 문제의 원인이 무엇일까요?
- 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. 교재 구입해서 강의 들으려고 하는데 커리큘럼이 없어졌어요. 이제 못 듣게 된건가요?
일원, 이원 분산 분석에서 정규성 & 등분산성 가정을 위반될 때 에 대한 질문이 있습니다. 일원 분산 분석에서 정규성 검정은 충족하는데 등분산 가정이 충족되지 못하면 일원 분산 분석을 진행하지 못하나요? 이원 분산 분석에서 정규성 검정 혹은 등분산 검정 둘중 하나라도 충족되지 못하면, 이원 분산 분석을 진행하지 못하나요? 위의 1, 2 번 질문은 강사님이 다뤄주신 프로세스에 없는 부분인데 이러한 부분이 시험 출제 가능성이 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
강의내용 5분 34초에서 "item-tags" : [1] 을 입력하니깐 Error 422 타입 에러가 생겼는데 이유가 무엇인지 궁금합니다. 제 생각에는 List[str]이므로 List 안에 문자형이 와야 올바르지 않을까 라는 생각을 했습니다. 그리고 1을 입력한 이유도 궁금합니다. 혹시 최신 버전의 Pydantic의 타입 검증이 더 엄격해진 이유일까요??
# age 컬럼 평균값으로 채우기 value = int(X_train['age'].mean()) print("채울 값:", value) X_train['age'] = X_train['age'].fillna(value) X_test['age'] = X_test['age'].fillna(value) 강의에서는 value 함수와 print 사용해서 평균값 채우셨는데 X_train['age'] = X_train['age'].fillna(X_train['age'].mean()) X_train.isnull().sum() 이렇게 간단하게 채우고 isnull().sum()으로 결측치가 0인지 확인하는 방법도 괜찮나요? value랑 print 부분이 이해하기 어렵고 실제로 적용하기도 어려울 것 같아서요 ㅜㅜ!!