유형2에서 전처리 전에 나머지(스탠다드스켈러, 트레인_테스트, 랜포만) 하고 돌렸을때 에러 떨어져서... 긴장해서 시간보내다가...(라벨인코딩이나 겟더미 를 했어햐 하는데... )범주3개를 그냥 지워는 형태로 하고. 랜포하고 400대의 평가점수... 그랬더니....유형2의 점수가 10점 주네요.. 나머지1,3도 모르는 문제+센스부족(오즈비5배)+문제이해부족(유의한 것 쓴 부분도 꺼꾸로 쓴 듯하고요) 각각 틀려버려서 불합격했습니다만... 궁금한점은... 전에 1년짜리로 했는데... 1달 단위로 수강하는게 가능한 것 처럼 보이는데....가능한지요 ? 그리고 기출에서 풀이는 있는데...빈노트형태가 없는 것도 있는데,... 이부분도 만들어져 있었으면 좋겠습니다. 그리고 별도 최종 모의고사도 1~2개 추가 되었으면 참 좋겠습니다.. 감사합니다.
안녕하세요! 강사님 서울시 공공데이터 API를 이용해 데이터를 추출하는 것을 보고 저도 넥슨 오픈 API를 가지고 데이터를 출력해보려고 DAG과 PythonOperator를 만들어봤는데요, 보통 민감정보는 .env파일에다 적어놓고 가져와서 사용하기에 이렇게 짰는데, .env파일은 gitignore에 들어가니 dag실행시 읽어올 수가 없는데 이런 경우는 어떻게 할까요...? 강의에서 보여주신 것처럼 서울시 공공 api에서 simplehttpoperator를 사용하고, airflow웹에서 variable 변수를 사용했듯이 이것도 이렇게 해야할까요..?!
list의 시간복잡도를 설명하실 때 visited = [True, True, False, True, False, True, False] # if visited[3] == True: if visited[3]: print("room number 3 visited") 이 코드에서 입력값 n에 따라 visited의 길이가 n으로 바뀌는 거면 visited 리스트를 n개의 원소로 초기화하는데에 걸리는 시간은 O(n)이므로 , if visited[3]: 이부분에서의 시간복잡도가 O(1)이여도 코드의 총 시간 복잡도는 O(n) 아닌가요 ??
8회 첫실기 합격했습니다. 비 전공자 직장인이라 걱정했는데 다행히 한방에 붙었네요 ㅠㅠ 3유형 오즈비 *5 문제를 틀린것 같네요. 캐글 문제는 여유가 없어서 거의 못풀어봤고 강의 쭉 보고 잘 안되는 3유형과 1유형 위주로 복습했습니다. 마지막에 정리해서 올려주신 2유형 같은 방법으로 풀기, 마인드맵이 많은 도움이 됐습니다. 감사합니다.
네이버 자동 로그인 하고 있는데, 잘 되지 않습니다. 코드가 동일하게 작성된 것 같은데 제가 놓치고 있는 부분이 있을까요? from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import pyperclip #크롬 드라이버 생성 driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://nid.naver.com/nidlogin.login?mode=form&url=https://www.naver.com/") time.sleep(1) #아이디 입력 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#id') pyperclip.copy(userid) id.click() id.send_keys(Keys.CONTROL,'v') time.sleep(1) # 비밀번호 입력 pw = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#pw') pyperclip.copy(userpwd) pw.click() pw.send_keys(Keys.CONTROL,'v') time.sleep(1) # 로그인 버튼 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#log\\.login').click()
from sklearn.metrics import precision_recall_curve # 실제값 데이터 셋과 레이블 값이 1일 때의 예측 확률을 precision_recall_curve 인자로 입력 precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, pred_proba_class1 ) print('반환된 분류 결정 임곗값 배열의 Shape:', thresholds.shape) print('반환된 precisions 배열의 Shape:', precisions.shape) print('반환된 recalls 배열의 Shape:', recalls.shape) print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5]) print('precisions 5 sample:', precisions[:5]) print('recalls 5 sample:', recalls[:5]) precision_recall_curve 함수를 이용해 precisions, recalls, thresholds 값을 반환받는 과정입니다. 여기서 thresholds의 개수가 precisions, recalls보다 1개 더 적게 나오는 이유가 궁금합니다. 위에서 개수 차이로 인해 thresholds값에 따른 precisions, recalls값들이 대응되지 않는 위치에 존재하지 않나요? print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5]) print('precisions 5 sample:', precisions[1:6]) print('recalls 5 sample:', recalls[1:6]) 이렇게 하는게 옳다 생각했는데 제 생각이 잘못되었는지 궁금합니다.
7-37번강의에 관련 커밋으로 아래 처럼되어 있는데 delete 예시 url이 잘못연결되어 있는것같습니다. pre_save 예시 : slugify 자동 호출 post_save 예시 : User 생성 시에 Profile 자동 생성 post_delete 예시 : Profile 삭제 시에 관련 이미지 파일 자동 삭제 django-lifecycle 예시 : blog.Post의 content/status 변경 탐지 연결되야할 페이지: https://github.com/pyhub-kr/course-django-complete-guide-v3/commit/563749a5be33f10ec46a166faf29bbaa0e1d7144 현재 연결된 페이지: https://github.com/pyhub-kr/course-django-complete-guide-v3/commit/714c274e0d6f26b68aa5bc75a9bf2a78c924633c 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
