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묻고 답해요

172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

orm relationship 정의 중 해당 에러 발생 시 어떻게 고쳐야 하는걸까요

미해결

실전! FastAPI 입문

sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: When initializing mapper Mapper[ScheduleEntity(schedules)], expression 'CountryEntity' failed to locate a name ('CountryEntity'). If this is a class name, consider adding this relationship() to the <class 'src.models.schedule.ScheduleEntity'> class after both dependent classes have been defined. cities = relationship("src.models.city.CityEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") schedules = relationship("src.models.schedule.ScheduleEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") 이미 이렇게 다 해놨는데 말이죠...

  • python
  • 리팩토링
  • orm
  • FastAPI
  • pytest
윤서준 댓글 3 좋아요 0 조회수 256

도커 활용하기 (주피터 노트북 서버 만들어보기)에서 질문있습니다

미해결

풀스택을 위한 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, 배포까지) [풀스택 Part3]

15:15 에 로컬호스트는 사실 자기 서버라고 하셨는데 자기 서버인데 왜 localhost로 3306 열려져 있는 포트를 찾지 못했던 것인지 잘 모르겠습니다.

  • 네트워크
  • linux
  • docker
learnlearnlearn 댓글 1 좋아요 0 조회수 168

(기출) 2024년 2회 기출문제 수업자료가 강의랑 안맞아요

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

섹션7 (기출) 2024년 2회 기출문제 - 이론 포함 강의내용 0:53:26 자료 12페이지 람다 예제 1 만 있어요 예제 2가 없어요

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
마이동 댓글 2 좋아요 1 조회수 149

CV error

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

CV를 사용하였는데 하기와 같은 오류가 등장했습니다 : --> 98 raise InvalidParameterError( 99 f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be" 100 f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead." InvalidParameterError: The 'scoring' parameter of cross_val_score must be a str among {'f1', 'jaccard_micro', 'positive_likelihood_ratio', 'adjusted_rand_score', 'jaccard_weighted', 'homogeneity_score', 'average_precision', 'precision_weighted', 'rand_score', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'precision', 'explained_variance', 'jaccard_macro', 'recall_macro', 'f1_macro', 'normalized_mutual_info_score', 'precision_samples', 'neg_root_mean_squared_log_error', 'r2', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'precision_micro', 'neg_max_error', 'mutual_info_score', 'precision_macro', 'f1_micro', 'v_measure_score', 'completeness_score', 'neg_mean_squared_error', 'accuracy', 'neg_brier_score', 'recall_samples', 'jaccard_samples', 'neg_root_mean_squared_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'jaccard', 'f1_samples', 'matthews_corrcoef', 'neg_median_absolute_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'recall_micro', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_log_loss', 'roc_auc_ovo_weighted', 'd2_absolute_error_score', 'roc_auc', 'adjusted_mutual_info_score', 'recall', 'recall_weighted', 'balanced_accuracy', 'f1_weighted', 'top_k_accuracy', 'roc_auc_ovo', 'neg_mean_squared_log_error', 'fowlkes_mallows_score', 'neg_mean_poisson_deviance'}, a callable or None. Got 'f1-macro' instead. 제가 작성한 코드도 함께 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') print(y.info(), y.shape) y=y-1 int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=7, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier(random_state=2025) lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2025) xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val) y_pred_xgb=y_pred_xgb+1 from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_xgb, average='macro')) from sklearn.model_selection import cross_val_score scores=cross_val_score(rf, train, target, scoring='f1-macro', cv=5) print(scores) print(scores.mean())

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yaejin1016 댓글 2 좋아요 0 조회수 94

XGBClassifier 사용 에러

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

XGBClassifier 를 사용해서 target을 분류하려고 하는데, 아래와 같은 에러가 나타납니다 : ValueError : Invalid classes inferred from unique values of y . Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4] LabelEncoder를 사용해서 processing 도 다 했고, LGBMClassifier랑 RandomForestClassifier는 다 잘 돌아가는데 XGBClassifier만 저런 오류가 나타나네요;;; 참고를 위해 지금까지 작성한 코드 하기로 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') y=y.astype('object') y=y.astype('category') print(y.info(), y.shape) int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) y_val=y_val.astype('category') y_tr=y_tr.astype('category') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier() lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='weighted')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='weighted')) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier() xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val)

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yaejin1016 댓글 3 좋아요 0 조회수 202

쿠버네티스 대시보드 접속 안 됨

미해결

대세는 쿠버네티스 (초급~중급편)

Mac m1환경에서 아래 링크 따라 수행했고 대시보드도 제대로 설치 및 설정이 된 것 같은데 접속이 되지 않습니다. bridge가 아닌 shared network라서 접근이 안 되는걸까요? https://kubetm.github.io/k8s/02-beginner/cluster-install-case7/

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댓글 2 좋아요 1 조회수 158

이미지의 세부 정보 조회 오류

해결됨

개발자를 위한 쉬운 도커

분명 이미지가있는데 왜 없다고 나올까요?

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kkkkkk 댓글 3 좋아요 1 조회수 299

변수 앞 _ 하나를 사용할때

미해결

모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)

_ 를 변수에 사용하는데 있어 질문이 있습니다. 'Property(1) - Underscore' 강의에서 _가 하나를 사용할때는 PROTECTED 변수로, 상속받는 하위 클래스에 이용한다고 하셨습니다. 강사님의 다른 Python 강의에서 (정확히 어느 강의 인지는 기억이 안나네요) 가 붙은 변수를 클래스 변수로 사용하셨거든요. 혹시 두 의미가 상충되는것일까요 아니면 를 하나 사용할때는 두가지 경우 모두 사용가능할까요?

  • python
가보자고 댓글 2 좋아요 0 조회수 169

33분 if문 질문 있습니다!

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

코드에서 i=5일 때, j=7일 때 if 조건문을 만족 시키는 것은 이해했습니다. i++, j++로 숫자가 동일하게 증가하는데, 그러면 i는 j보다 먼저 if문을 만족 시키므로 i++이 실행되지 않고, j만 실행되는 것으로 이해하면 될까요?

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isu 댓글 2 좋아요 0 조회수 143

쿠팡 BeautifullSoup 헤더넣어도 막히네요

미해결

실습으로 끝장내는 웹 크롤링과 웹 페이지 자동화 & 실전 활용

headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36', "accept-language": "ko,en-US;q=0.9,en;q=0.8", "accept-encoding" : "gzip, deflate, br, zstd", "cache-control" : "max-age=0" } 위와 같이 헤더를 넣어도.... 타임아웃으로 나오지 않더라구요 이제는 헤더만으로는 못할 거 같은데 셀레니움 외 방법이 없을까요 ㅠㅠ

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sakuraibbo 댓글 1 좋아요 0 조회수 469

수강기간 무료!?

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

ㅎㄷㅆ이랑 여기랑 일주일 이상 고민하다가 여기를 고르게 되었습니다 혹시 수강기간 무료라고 되있는데 만약 떨어지면 강의 새로 업데이트 된 것으로 볼수 있는건가요? 우선 1회만에 붙겠다는 생각으로 열심히 공부해보겠습니다!

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박현서 댓글 1 좋아요 0 조회수 270

pydantic

해결됨

FastAPI 완벽 가이드

안녕하세요. 강의에서 사용한 pydantic은 V2인게 맞는 걸까요??

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Full Stack 개발자 댓글 2 좋아요 0 조회수 145

yolo 학습 관련

미해결

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

안녕하세요 강사님! 강사님의 강의를 듣고 현재 yolo를 이용해 간단한 프로젝트를 하나 진행해보려고 하는데 몇가지 질문 사항이 생겨 글을 적습니다. 전체적인 프로젝트 개요는 식물앞에 카메라를 두고 식물에 해충 및 질병 발생을 detect하는 모델을 만드려고 합니다. 이때 카메라에 라즈베리파이 같은 소형 컴퓨터를 달아 모델을 운용하려는 계획이라 yolo의 높은 버전보다 yolo v5 간소화 버전들을 사용해야 겠다고 결정했는데 괜찮은 선택인지 궁금합니다. 해충과 식물의 질병 부위 이미지 데이터셋으로 모델을 학습 시키려고 하는데 이때 coco dataset으로 pretrained된 모델을 사용해야 하는지 아니면 모델 구성부터 새로 한 후 원하는 해충/질병 이미지만 학습 시켜야 하는건지 궁금합니다. 감사합니다!!

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  • 컴퓨터-비전
배진영 댓글 2 좋아요 0 조회수 141

192.168.1.101, 102, 103으로 접속이 되지 않습니다.

미해결

쉽게 시작하는 쿠버네티스(v1.35)

질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다! [질문 전 답변] 1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [ 예 | 아니요] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [ 예 | 아니요] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [ 예 | 아니요] ( https://www.inflearn.com/blogs/1719 ) 4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up 으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. ( https://www.inflearn.com/questions/992407/comment/281901 ) [질문 하기] 좋은 강의 감사합니다. 영상과 같은 방법으로 nginx 를 expose했으나 192.168.1.101:31639에서 접속이 되지 않고 10.168.195.133:31639에서 접속이 됩니다 환경설정 virtual box 설치후 vagrant up 시에 헤드리스로 시작하는 부분에서 에러가 나와서 해당 부분 수정후 vagrant up 으로 이미지받아서 실행했으나, tabby와 통신이 안되어 ovf 파일로 추출후 vmware workstation pro 에서 실행및 네트워크 설정후 정상 동작 하였습니다. cp-k8s 네트워크 어뎁터 내용입니다. NAT,Custom(VMnet1 (hostonly )로 구성되어 있으며 vmnet1은 아래와 같이 구성되어 있습니다. 화면에 보이지 않지만 60010 TCP 192.168.1.10:22 도 되어 있습니다. 나머지 w1,w2,w3 또한 cp와 같은 네트워크 어뎁터[NAT,Custom(VMnet1 (hostonly)]로 구성되어 있습니다. 추가 정보 공유 드립니다. cp-k8s kubectl get pod -o wide kubectl get service kubectl get pods,svc,ep -o wide kubectl get nodes -o wide curl 192.168.1.101:31639 kubectl describe service nginx w1 ip입니다

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이희원 댓글 1 좋아요 0 조회수 950

C언어_조건&반복문 강의 문제에서(28:00)

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

중괄호가 많이 나오는데 어디에서 시작해서 어디에서 끝이 나는지 구분이 안되어 헷갈리는데 자세히 알려주시면 감사하겠습니다.

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이태양 댓글 2 좋아요 0 조회수 101

wsl 설치 오류

해결됨

개발자를 위한 쉬운 도커

안녕하세요 4단계는 해결했는데 5단계에서 지정한 경로를 찾을 수 없다는 오류가 발생하네요.. powershell에서 wsl만 앞에 붙으면 다 지정된 경로를 찾을 수 없다고 뜨네요 ㅠㅠ

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eoyeong 댓글 3 좋아요 1 조회수 1017

도커 설치 오류

해결됨

개발자를 위한 쉬운 도커

안녕하세요 도커 설치 도중 오류가 발생해서 질문 드립니다! docker desktop 설치 후 실행 시 위와 같은 에러가 발생해서 wsl 설치를 따라 진행하던 도중 4단계 커널 업데이트 패키지 설치에서 이런 에러가 발생해서 진행이 안되네요 ㅠ

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eoyeong 댓글 1 좋아요 1 조회수 147

하위의 여러 폴더 중 특정폴더의 사진만 추출하기

미해결

직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피

안녕하세요. 선생님 저의 질문이 어느 챕터에 해당하는지 알지 못해, 특정 챕터를 지정하지 않은 채 질문 드린 점 양해 부탁드립니다. 제가 궁금한 점 및 전제조건은 다음과 같습니다. 폴더구조(8단계): main폴더/sub폴더/sub-sub폴더/....../sub_sub_sub....폴더/ 맨 마지막 단계폴더들 중에서 특정 폴더의 사진목록을 추출하고 싶습니다. 마지막 단계 폴더들 중에서 특정 폴더 : 추출대상 폴더의 경로는 엑셀셀에 명기되어 있긴 합니다. 이렇게 추출된 사진을 폴더경로단위로 한/컴의 1페이지별 붙여넣기 할 예정입니다. 제가 수강 중인 인프런 강좌를 반복하면서 봐도 잘 해결되지 않네요. 강좌의 섹션 중 '학교명...지역명?' 에서 언듯 해결책을 느낀 것 같았지만 이내 벽에 부딪히게 되어 선생님께 문의 드리는 바 입니다. 좋은 해결 실마리가 있으면 조언 부탁드립니다. 감사합니다.

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조현우 댓글 2 좋아요 1 조회수 402

model fit 할 때 unknown label 오류

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강의에서 나온 내용 중 pd.get_dummies를 제외하고 동일하게 했는데 RandomForestClassifier로 모델링을 하려고 하니 아래와 같은 오류가 나타납니다 : Unknown label type: unknown. Maybe you are trying to fit a classifier, which expects discrete classes on a regression target with continuous values.

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yaejin1016 댓글 2 좋아요 1 조회수 154

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