안녕하세요. RT-1 에 Subnet1, Subnet2, Subnet3, Subnet4 이 설정이 되었었고, RT-2를 생성한 후에Subnet3를 설정하니, RT-1의 서브넷 설정에서 Subnet3이 빠지게 되더라고요. 모르고 있다가 장애가 있었는데, 다시 생각해보면 Routing Table은 VPC 자원 내부에서 네트워크 흐름 방향을 설정해주는것인데, 두개의 Routing Table이 동일한 서브넷을 설정하면 네트워크 흐름에 충돌이 발생할것 같다는 추측을 하게 되었습니다. 제가 생각한게 틀린걸까요? 저희팀에는 아시는분이 없어서 여기에 질문을 드리네요.

WebView.setWebChromeClient(new WebChromeClient() { @Override public void onGeolocationPermissionsShowPrompt( String origin, GeolocationPermissions.Callback callback) { ... } @Override public boolean onShowFileChooser( WebView webView, ValueCallback<Uri[]> filePathCallback, FileChooserParams fileChooserParams) { ... }}); 위 안드로이드 코드에 대응되는 Flutter에서의 사용법에 대해 문의 드립니다.iOS는 환경이 안되어 확인 못한 상태이며, 안드로이드는 첨부파일 설정은 확인 했는데, 위치 설정 방법은 찾지 못했습니다.알고 계시면 한수 전수 부탁드립니다.WebViewController _webViewController = WebViewController();if (Platform.isAndroid) { final androidController = _webViewController.platform as AndroidWebViewController; await androidController.setOnShowFileSelector(showSelectMediaType);}Future<List<String>> showSelectMediaType( final FileSelectorParams params) async {} 

강의 항상 잘 보고 있습니다.제가 이해한 것이 맞는지 궁금해서 질문 드립니다.클라이언트에서 서버로 무언가 보내면 NAT에 자동으로 추가가 됩니다. (Symmetric NAT)이럴 경우 서버에서 클라이언트로 무언갈 보내도 NAT에 있기 때문에 문제없이 통신이 가능합니다.또한 NAT는 포트포워드 설정으로 임의로 수정이 가능한데, Remote Port, Remote IP의 값?에 따라 Full cone, Restricted cone 방식으로 불립니다.이렇게 이해해도 될까요?

kaggel T2-1 풀이 중 궁금한 사항이 있어 문의 드립니다. 0 PassengerId 712 non-null int64 1 Pclass 712 non-null int64 2 Name 712 non-null object 3 Sex 712 non-null object 4 Age 575 non-null float64 5 SibSp 712 non-null int64 6 Parch 712 non-null int64 7 Ticket 712 non-null object 8 Fare 712 non-null float64 9 Cabin 170 non-null object 10 Embarked 711 non-null object 작성한 풀이train = pd.get_dummies(X_train, columns=features)test = pd.get_dummies(X_test, columns=features)train.shape, test.shape #((712, 26), (179, 25))해설지 풀이features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]X = pd.get_dummies(X_train[features])test = pd.get_dummies(X_test[features])X.shape, test.shape ##((712, 5), (179, 5)) 제 풀이는 원핫인코딩처럼 안된 이유가 무엇일까요..? 

아래에 다른분 답변에 문법을 바꿔보라는 답변을 참고해서 바꿔도 보았지만 여전히 같은 문제가 발생하였습니다. router > index.js에 문법을 바꿔보라는 답변을 보고 시도하였음에도 같은 오류가 발생하여 원복한 상태입니다.

 안녕하세요! 오류내용 관련해서 질문사항이 있습니다.새로운 프로젝트로 nestjs를 생성해서 회원가입 create API를 생성하려할때 graphql연결 부문에 있어서 위 이미지와 같이 에러가 발생합니다.위 에러가 GraphQLError: Query root type must be provided.내용에 회원정보를 create하는 root type '@Mutation()'이 있는데도 오류가 나는데 여기서 '@Query()' 를 임의로 만들어 코드를 만들어 놓으면 정상적으로 연결이 완료가 되더라구요.. 조회역할을 하는 Query가 있어야 정상적으로 연결이 되는걸까요? 원리를 알고 싶습니다! ⬇️ @Query() 가 비활성화 됐을때 이미지(graphql 에러발생) ⬇️ @Query()가 활성화 됐을때 이미지(연결 정상)

ISP 측 광선 장비와 WAN 네트워크 구성에 대해서 궁금한 점이 있습니다. 일단 PON 시스템의 OLT/ONU/ODN 장비들은 LAN 네트워크의 L2 distribution switch와 같은 L2 layer에 해당되나요? 아니면 여기도 또 다른 L3, L2 순의 Inline 네트워크 구성인가요?

다른거 다 초록색 됐는데 이전 강의에서 php.ini파일에서 allow_url_include를 On으로 바꿔놨는데도 초록색으로 바뀌질 않습니다

 안녕하세요 로비 채팅 구현 강의를 들으면서 구현 중인데 redis 서버도 정상적으로 잘 작동하고스크립트도 정확하게 썼는데 계속 채팅을 입력하고 엔터를 누르면 새로고침(초기화)이 되네요 ㅠㅠ 어떤게 문제일까요? 아무리 문제를 해결해봐도 이상한점은 찾아볼수가 없네요

=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다.06:25~ 07:05 에서 설명하신 내용을 좀 더 파보기 위해서, 코드를 디버깅 하는 과정에서, 질문이 있습니다.(질문하고자 한 배경이 길어서, 질문의 내용은 맨 마지막에 있습니다!) => 설명해주신 내용을 제가 이해한 대로 적자면, "스프링 데이터 jpa는 NoResultException을 try-catch로 처리해서 null로 반환한다" 라고 이해했습니다.=> 그래서, 위 사진에서 breakPoint를 걸어서 F7로 저 메서드 내부를 파니까, 아래의 결과에서 해답이 있음을 유추했습니다=> 사진에서 retVal이 결국 null 값이며, 따라서 breakPoint인 retVal = invocation.proceed();에서, 강사님이 말씀해주신 "예외 처리 코드"가 있을 것이라고 생각했습니다. (질문)그런데 제가 위 breakPoint의 메서드를 F7로 들어가서 확인했는데 예외처리 코드 관련 부분이 어느 부분인지 잘 몰라서... 해당 부분을 어떻게 debugging으로 잡아낼 수 있을 지 문의드립니다.

안녕하세요.강의 잘 듣고 있습니다.해당 문제 풀면서.... 이미 라벨인코딩이 되어있다는 것을 확인을 못하고describe해 보고 std가 가장 높은 'choi'변수만 민맥스 스케일링을 하려고 했는데.. 오류가 발생해서요... 왜 발생하는건지 궁금합니다.그리고 시험 때, 피처엔지니어링에서 오류 발생시 해당 절차를 건너뛰고 전처리만 하고 데이터 분할 -> 모델링으로 넘어가도 되는지.요... 성능은 떨어지겠지만 ㅠ...<코드># 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd x_train = pd.read_csv("X_train.csv") x_test = pd.read_csv("X_test.csv") y_train = pd.read_csv("y_train.csv") pd.set_option('display.max_columns', None) # EDA print(x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape) #(242, 14) (61, 14) (242, 2) print(x_train.head()) print(x_test.head()) print(y_train.head()) # target: output print(x_train.info()) print(x_train.describe()) # print(x_train.describe(include = 'object')) 범주형 없음 print(x_train.value_counts()) print(x_train.isnull().sum()) # 데이터 전처리(결측치, 필요없는 칼럼, ID처리) x_train = x_train.drop('id', axis = 1) test_id = x_test.pop('id') # 피처엔지니어링(수치형: minmax) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler Scaler = MinMaxScaler() x_train['chol'] = Scaler.fit_transform(x_train['chol']) x_test['chol'] = Scaler.tranasform(x_test['chol'])<오류>---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last)<ipython-input-39-3a5ef0b0d508> in <cell line: 31>() 29 30 Scaler = MinMaxScaler()---> 31 x_train['chol'] = Scaler.fit_transform(x_train['chol']) 32 x_test['chol'] = Scaler.tranasform(x_test['chol'])5 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name) 900 # If input is 1D raise error 901 if array.ndim == 1:--> 902 raise ValueError( 903 "Expected 2D array, got 1D array instead:\narray={}.\n" 904 "Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if "ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:array=[216. 199. 269. 205. 149. 196. 211. 131. 203. 126. 263. 248. 169. 261. 236. 229. 241. 254. 315. 221. 177. 232. 219. 160. 233. 341. 298. 229. 188. 212. 250. 326. 205. 293. 309. 212. 199. 255. 210. 239. 193. 274. 268. 264. 247. 222. 288. 564. 197. 303. 264. 276. 243. 187. 208. 233. 198. 177. 247. 246. 307. 220. 268. 295. 240. 302. 243. 303. 245. 256. 230. 141. 340. 149. 213. 223. 289. 354. 270. 342. 277. 231. 335. 206. 325. 201. 233. 209. 220. 353. 253. 330. 239. 212. 249. 201. 177. 266. 207. 224. 252. 166. 282. 243. 253. 222. 246. 157. 207. 213. 164. 306. 204. 281. 198. 244. 211. 227. 260. 266. 229. 258. 308. 249. 231. 313. 254. 209. 240. 269. 278. 335. 258. 289. 223. 240. 228. 286. 298. 261. 327. 216. 206. 249. 283. 223. 234. 360. 197. 257. 236. 394. 305. 172. 230. 286. 330. 318. 269. 265. 256. 167. 220. 217. 186. 184. 255. 211. 269. 319. 212. 215. 282. 234. 271. 236. 174. 271. 197. 288. 226. 219. 234. 225. 242. 294. 248. 304. 256. 221. 234. 309. 274. 299. 197. 265. 275. 244. 243. 300. 175. 274. 263. 218. 226. 275. 308. 254. 318. 290. 239. 175. 262. 302. 409. 197. 203. 225. 322. 192. 303. 177. 197. 234. 203. 185. 309. 200. 269. 270. 273. 258. 195. 267. 227. 233. 192. 321. 254. 196. 260. 214.].Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

회원가입 페이지 만들기(커스텀 훅) 강의를 듣던 중 질문 남깁니다.스타일 객체를 컴포넌트 바깥에 적으면 리랜더링을 줄일 수 있나요? 강의에서 style props값을 넣어줄때 객체로 넣어주면 react는 {} === {} //false이기에 매번 다르게 인식해서 리랜더 돌기에 useMemo를 해주면 좋다고 들었습니다.그런데, antd예시를 보니 style 객체를 컴포넌트 바깥에 두는 경우도 있더라구요.import { Button, Form, Input, } from 'antd'; const tailFormItemLayout = { wrapperCol: { xs: { span: 24, offset: 0, }, sm: { span: 16, offset: 8, }, }, }; const App = () => { const [form] = Form.useForm(); return ( <Form form={form} name="register" > <Form.Item name="agreement" valuePropName="checked" {...tailFormItemLayout} > <Checkbox> I have read the <a href="">agreement</a> </Checkbox> </Form.Item> </Form> ); }; export default App;이처럼 stlye에 담길 객체를 App 컴포넌트 바깥에 넣어두면 App이 랜더링되는 것과는 별개로 전역 선언된 거니까 리랜더 문제가 없는건 아닐까 궁금하여 문의 남깁니다.한마디로 App이 호출되서 랜더링 될때 tailFormItemLayout는 바깥에 선언되어있으니 리랜더 될 일이 없지 않을까..? 강의 잘 듣고 있습니다. 현명한 질문을 한 건지 모르겠네요. 답변기다리겠습니다. 감사합니다.

2강 1:50초에 나오는 data_2d_h36m_cpn_conf.npz와 data_2d_golfswing.npz 파일이 들어있는 datasets 폴더나 파일을 찾을수 가 없습니다.어디서 받아야 하나요?

강의들으면서 라이브 코딩 계속 진행했는데... 어느순간 부터 로그가 안나옵니다 ㅠㅠㅠㅠ위 그림처럼 로그가 나와야 하는데...아래처럼 실행해도 로그가 안나옵니다 ㅠㅠㅠ 도와주세요 ㅍ

안녕하세요!강의를 따라하고 있었는데 선생님은 OrderApp MemberApp을 실행하면 빈생성 로그가 보이는데 저는 보이지 않습니다.추가적으로 프로퍼티파일에 로그찍히도록 설정해줘도 되지않아요ㅜㅜ 해결할 방법이 있을까요?감사합니다!

안녕하세요 이번 강의에서 best_seller 함수에 대해 질문이 있어 글을 남기게 되었습니다.  score 함수에서 y_pred는 각 사용자가 평가한 영화의 평점의 평균값이 들어가있는데 y_true는 단순히 x_test의 rating이 들어가고 있습니다. y_true에는 y_pred 의 movie_id 의 순서와 동일하게 들어가야 동일한 영화에 대한 실제값과 예측값에 대한 오차를 확인할 수 있는 것 아닌가요 ? 단순히 np.array(x_test['rating']) 을 사용해도 y_pred array에 들어가있는 특정 사용자가 평가한 특정 영화에 대한 순서와 동일하게 삽입이 되는지 궁금합니다.

vue에서는 한글 실시간 바인딩을 다음 코드로 합니다. <template> <h1>{{ msg }}</h1><input type="text" :value="msg" @input="msg = $event.target.value" /></template> 하지만 퀘이사의 q-input에서는 @input 이벤트가 디프리케이트 되어서 동작하지 않습니다.한글 실시간 처리를 하려면 어떻게 해야할지요?감사합니다.  

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) 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]제가 이해한 부분은 @ComponentScan은 해당 어노테이션이 붙은 클래스 패키지부터 시작해서 하위 패키지를 모두 뒤지고 @Component 가 붙은 부분을 스프링빈으로 컨테이너에 등록한다는것으로 이해했습니다.그리고 Spring boot의 경우 @SpringBootApplication이 CoreApplication에 붙어있고 해당 어노 테이션은 @ComponetScan 내포하고 있고 그 위치가 프로젝트 최상위에 위치하다보니 결국 @ComponetScan 을 쓸필요가 없어지는것으로 이해했습니다. 이해가 안되는것은 @Configuration 에 대한 내용인데요. @SpringBootApplication 로 들어가보니 @Configuration는 포함하고 있지 않던데 어떻게 Spring boot에서 @Configuration이 사용되는건가요? 

import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") y_test = pd.read_csv("y_test.csv") 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]) train = train.drop('CLIENTNUM',axis=1) test_id = test.pop('CLIENTNUM') from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, train['Attrition_Flag'], test_size = 0.2, random_state = 2022) from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score,accuracy_score,f1_score,precision_score, recall_score model = XGBClassifier(random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) pred print(accuracy_score(y_val,pred)) print(f1_score(y_val,pred)) print(precision_score(y_val,pred)) print(recall_score(y_val,pred)) pred = model.predict(X_val) pred pred = model.predict_proba(test) pred (여기 과정에서 오류가 생깁니다 ㅠ) ValueError: Feature shape mismatch, expected: 20, got 19 이렇게 오류가 생기는데 뭐가 잘못된걸까요?ㅠㅠ

ttest_rel의 alternative 부분 scipy 공식문서를 보면Defines the alternative hypothesis. The following options are available (default is ‘two-sided’):‘two-sided’: the means of the distributions underlying the samples are unequal.‘less’: the mean of the distribution underlying the first sample is less than the mean of the distribution underlying the second sample.‘greater’: the mean of the distribution underlying the first sample is greater than the mean of the distribution underlying the second sample.이렇게 되어 있는데요.a와 b에 넣는 위치에 따라 달라진다고 이해하면 될까요? 이게 무조건 고정은 아닌 것 같아서요.. 예를 들어 a에 before, b에 after을 넣게 되면a에 있는 before 혈압이 더 크니까 'greater'를 써주고 a에 after, b에 before을 넣게 되면a에 있는 after 혈압이 더 작으니까 'less'를 써주는 게 맞는건가요?강의에서는 대립가설을 기준으로 뭐 하라고 설명 해주셨는데 잘 이해가 안 가서요.. 자세하게 설명해주실 수 있을까요?