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def solution(nums): answer = -1 count = [0] * 1001 for x in nums: count[x] += 1 for y in range(len(count)): if count[y] == 1: if answer < y: answer = y return answer안녕하세요.선생님 코드와는 두번째 for문의 구현이 조금 다른데 이런 방식도 문제 없는지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님.lower_bound나 upper_bound의 경우 vector의 크기가 n이면 시간복잡도가 n일 것 같은데이 문제의 경우에for(int i = 0; i < n; i++){ auto pos = lower_bound(v.begin()~~~)~~~`}이면 시간 복잡도가 n^2로 이분탐색하는 것보다 더 클 것 같은데 맞나요?

작업형2를 아래와 같이 했는데 DataConversionWarning 나왔습니다검색해보니 y_train 변경때문이며 ravel()을 사용하라고하는데 이유 설명 부탁 드립니다[error명]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().[작성내용]import pandas as pdX_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")pd.set_option('display.max_columns',None)# 사용자 코딩#print(X_train.shape,X_test.shape,y_train.shape)#print(y_train.isnull().sum())#print(X_train['환불금액'].describe())X_train['환불금액']=X_train['환불금액'].fillna(X_train['환불금액'].mean())X_test['환불금액']=X_test['환불금액'].fillna(X_train['환불금액'].mean())#print(X_train.isnull().sum())X_train=X_train.drop('cust_id',axis=1)X_test_id=X_test.pop('cust_id')y_train=y_train.drop('cust_id',axis=1)#print(X_test.head(2))#print(X_train.select_dtypes(exclude='object').columns)# '주구매상품', '주구매지점'# '총구매액', '최대구매액', '환불금액', '내점일수', '내점당구매건수', '주말방문비율', '구매주기'from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols=['주구매상품', '주구매지점']for col in cols: le=LabelEncoder() X_train[col]=le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col]=le.transform(X_test[col])#print(X_train.head()) from sklearn.preprocessing import MinMaxScalercols2=['총구매액', '최대구매액', '환불금액', '내점일수', '내점당구매건수', '주말방문비율', '구매주기']scaler=MinMaxScaler()X_train[cols2]=scaler.fit_transform(X_train[cols2])X_test[cols2]=scaler.transform(X_test[cols2])#print(X_train.head(2))from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr,X_val,y_tr,y_val=train_test_split(X_train,y_train, test_size=0.3, random_state=2023)#print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape)#(2450, 9) (1050, 9) (2450, 1) (1050, 1)from sklearn.metrics import roc_auc_scorefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf=RandomForestClassifier(random_state=2023)rf.fit(X_tr,y_tr)pred=rf.predict_proba(X_val)print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1]))#0.654227735236709 

- 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.http://boj.kr/07ed32a221874496820c25211823021a선생님 안녕하세요 강의 덕분에 많은 도움을 받고 있습니다.제가 쓴 코드에서 1번으로 하면 정답이 안나오는데 이유를 잘 모르겠어서 질문을 드립니다. 비록 부족한 지식에 정보 공유 부탁 드리겠습니다 

강의 회차 : [20/20] 지역별 분양가를 시각화하고 정리하기 질문 : 마지막 시각화 단계에서, boxplot, boxenplot, violinplot 다 잘 구현되는데 swarmplot만 계속 에러가 납니다. 구글에서 에러메시지 검색도 해 봤는데, 잘 해결이 안되네요.. 확인해 주실 수 있으신가요.* 에러메시지도 함께 첨부드립니다.--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[307], line 2 1 plt.figure(figsize=(24, 7)) ----> 2 sns.swarmplot(df, x='지역명', y='평당분양가격') File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/categorical.py:2664, in swarmplot(data, x, y, hue, order, hue_order, dodge, orient, color, palette, size, edgecolor, linewidth, hue_norm, native_scale, formatter, legend, warn_thresh, ax, **kwargs) 2657 linewidth = size / 10 2659 kwargs.update(dict( 2660 s=size ** 2, 2661 linewidth=linewidth, 2662 )) -> 2664 p.plot_swarms( 2665 dodge=dodge, 2666 color=color, 2667 edgecolor=edgecolor, 2668 warn_thresh=warn_thresh, 2669 plot_kws=kwargs, 2670 ) 2672 p._add_axis_labels(ax) 2673 p._adjust_cat_axis(ax, axis=p.cat_axis) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/categorical.py:330, in _CategoricalPlotterNew.plot_swarms(self, dodge, color, edgecolor, warn_thresh, plot_kws) 321 def plot_swarms( 322 self, 323 dodge, (...) 327 plot_kws, 328 ): --> 330 width = .8 * self._native_width 331 offsets = self._nested_offsets(width, dodge) 333 iter_vars = [self.cat_axis] File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/categorical.py:229, in _CategoricalPlotterNew._native_width(self) 226 @property 227 def _native_width(self): 228 """Return unit of width separating categories on native numeric scale.""" --> 229 unique_values = np.unique(self.comp_data[self.cat_axis]) 230 if len(unique_values) > 1: 231 native_width = np.nanmin(np.diff(unique_values)) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/seaborn/_oldcore.py:1134, in VectorPlotter.comp_data(self) 1132 else: 1133 comp_col = pd.Series(dtype=float, name=var) -> 1134 comp_data.insert(0, var, comp_col) 1136 self._comp_data = comp_data 1138 return self._comp_data File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:4786, in DataFrame.insert(self, loc, column, value, allow_duplicates) 4783 if not isinstance(loc, int): 4784 raise TypeError("loc must be int") -> 4786 value = self._sanitize_column(value) 4787 self._mgr.insert(loc, column, value) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:4877, in DataFrame._sanitize_column(self, value) 4875 return _reindex_for_setitem(value, self.index) 4876 elif is_dict_like(value): -> 4877 return _reindex_for_setitem(Series(value), self.index) 4879 if is_list_like(value): 4880 com.require_length_match(value, self.index) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:11620, in _reindex_for_setitem(value, index) 11616 except ValueError as err: 11617 # raised in MultiIndex.from_tuples, see test_insert_error_msmgs 11618 if not value.index.is_unique: 11619 # duplicate axis > 11620 raise err 11622 raise TypeError( 11623 "incompatible index of inserted column with frame index" 11624 ) from err 11625 return reindexed_value File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:11615, in _reindex_for_setitem(value, index) 11613 # GH#4107 11614 try: > 11615 reindexed_value = value.reindex(index)._values 11616 except ValueError as err: 11617 # raised in MultiIndex.from_tuples, see test_insert_error_msmgs 11618 if not value.index.is_unique: 11619 # duplicate axis File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/series.py:4914, in Series.reindex(self, index, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 4897 @doc( 4898 NDFrame.reindex, # type: ignore[has-type] 4899 klass=_shared_doc_kwargs["klass"], (...) 4912 tolerance=None, 4913 ) -> Series: -> 4914 return super().reindex( 4915 index=index, 4916 method=method, 4917 copy=copy, 4918 level=level, 4919 fill_value=fill_value, 4920 limit=limit, 4921 tolerance=tolerance, 4922 ) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:5360, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 5357 return self._reindex_multi(axes, copy, fill_value) 5359 # perform the reindex on the axes -> 5360 return self._reindex_axes( 5361 axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy 5362 ).__finalize__(self, method="reindex") File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py:5375, in NDFrame._reindex_axes(self, axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy) 5372 continue 5374 ax = self._get_axis(a) -> 5375 new_index, indexer = ax.reindex( 5376 labels, level=level, limit=limit, tolerance=tolerance, method=method 5377 ) 5379 axis = self._get_axis_number(a) 5380 obj = obj._reindex_with_indexers( 5381 {axis: [new_index, indexer]}, 5382 fill_value=fill_value, 5383 copy=copy, 5384 allow_dups=False, 5385 ) File ~/anaconda3/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:4274, in Index.reindex(self, target, method, level, limit, tolerance) 4271 raise ValueError("cannot handle a non-unique multi-index!") 4272 elif not self.is_unique: 4273 # GH#42568 -> 4274 raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels") 4275 else: 4276 indexer, _ = self.get_indexer_non_unique(target) ValueError: cannot reindex on an axis with duplicate labels

안녕하세요 강사님 해당 강의를 듣던 도중 질문이 있어서 글 남깁니다. 라벨 인코딩 부분에서 cols = X_train.select_dtypes(include='object').columns으로 표현하였는데시험장에서는 그냥 info()를 통해 데이터타입 확인이후 object에 해당하는 컬럼들만 직접 수기로 입력해도 되나요?ex) cols = ['Warehouse_block', 'Mode_of_Shipment', 'Product_importance', 'Gender'] 라벨인코딩을 해야될때와 원핫인코딩을 해야될때 상황판단을 어떻게 하는지 궁금합니다. 그냥 매번 라벨인코딩만해도 무방할까요? 검증 데이터 분리시 test_size를 때에따라 0.1이나 0.2나 매번 바뀌는데 시험장에서는 성능이 더 좋은 test_size를 판단하기 위해 숫자를 바꿔가며 시도해봐야하나요? 그게 아니라면 그냥 test_size와 random_state는 0.1과 2023으로 해도 무방할지요 해당 강의와 마찬가지로 모델값들은 전부 같은 값이 나오는데 (0.7084055061812334, 0.6321275746145835, 0.7279225281811363, 0.7370938759652275)이를 이용해 예측 및 제출에서 pred를 형성하면 array안의 확률값이 다르게 나옵니다. 이유가 있을까요? 강의에서 score가 0.7정도면 괜찮은 성능이라고 하셨는데요. 시험장에서 채점기준에서 만점과 부분점수를 맞는 기준이 성능차이인가요? 만약 성능을 내지 못하고 전처리까지만 하고 csv파일을 만들지 않았다면 이는 부분점수도 못받는걸까요?? 한 질문에 여러가지 질문을 해서 죄송하게 생각합니다! 좋은 강의 감사드립니다

저희 강의에서 멀티쓰레드를 사용하는 걸로 알고 있는데 쓰레드를 생성하는 부분이 정확히 어디 부분인가요..?해당 부분에서 Connect 될 때 필요하다면 count의 개수만큼 쓰레드를 생성하는 걸까요..?혹시 아니라면 어디 부분일까요... 도저히 못 찾겠어서 질문드립니다..!

문제 4번 마지막에 데이터수를 구하기위해 sum을 할때 이런 오류가 뜹니다 ㅠㅠ 정수형이랑 수치형은 연산이 불가하다는(?) 오류인거같은데 수치형으로 바꿔보고자 int(df) int(df.sum()) 등 다양한 시도를 해봤는데 이런 식은 통하지않더라구요 ㅠㅠ 질문1) 풀이 과정에서 뭔가 잘못건드렸을까요? 왜 이런 오류가뜰까요 ㅠㅠ 질문2) 이런 오류가 떴을때 df를 수치형으로 바꾸는방법? # your codeimport pandas as pddf = pd.read_csv('members.csv')cols = df.select_dtypes('object').columnscolsdf = df[cols]df.head()df = df.fillna(0)df = df.Tdf.head()print(sum(df.sum() > 3000)) <--------이 과정에서 발생되는 오류입니다  <오류메세지> /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/_libs/ops.pyx in pandas._libs.ops.scalar_compare() TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'int'

강의 듣고 혼자서 다시 풀어보는 도중에.. 질문이생겨 글남깁니다 ㅠㅠ 이상치를 벗어나는 값 찾기 cond1 = df['age'] < lowercond2 = df['age'] > upper여기까지는 이해가 가는데 여기서 이상치의 합을 구할떄 sum(cond1 + cond2) 를 하면 왜 안되는걸까요?'age'컬럼에서 lower 보다 작은것, upper보다 큰것을 더한다는 의미에서 될것같기도한데..sum(cond1 + cond2) 와 df[(cond1)|(cond2)]['age'].sum() 의 차이가 궁금합니다 ㅠㅠ 비전공자인지라 아직 개념이 부족하여 쓸데없는 질문을 많이드리는것같지만 ㅠㅠ 정확하게 공부하고싶어서 질문드립니다

안녕하세요.말씀해주신 대로 호스트를 localhost 로 사용하는 경우에는 17::24 화면처럼 세션을 찾을수 없는 문제가 있는것을 확인하였습니다.redirect uri 를 모두 localhost 로 세팅 하였을때도 문제가 있는것을 확인했는데요, 그렇다면 authorization server 에서 로그인 성공시 host 가 localhost 이면 별도로 쿠키에 세팅을 해주지 않는다는 의미인가 해서 보니 권한 동의 이후 /oauth2/authorize 로 submit 을 할 Authorization Server 의 OAuth2AuthorizationEndpointFilter.java 에서 187 line 의 sessionAuthenticationStrategy 에서는 정상적으로 세션을 세팅하는것 같아보였습니다. (아래는 세팅되는 OAuth2AuthorizationServerConfigurer.java 282line. 의 lamda 로직입니다그렇다면 Client 쪽에서 같은 localhost 의 쿠키 id를 가져와서 사용하지 못한다는 말 같은데, 제가 빠뜨린 부분이 있는지 확인부탁드리겠습니다.

안녕하세요,선생님 습하고 더운 여름 몸 건강히 계시길 바랍니다.강의를 듣는 도중 궁금한 부분이 생겼습니다.DIP와 IoC가 다르다고 말씀하신 부분이,DIP가 의존성 주입을 역전함으로써 제어의 흐름을 바꾸지만 IoC가 의존성을 주입해주는 것은 아니어서 그렇다고 이해되는데 제대로 이해한 게 맞을까요? ㅜㅜ 또, Open-Closed 법칙을 설명해주시는 1:32초 부분에 수정에는 열려있어야 한다는 말씀을 하셨는데수정 시 많은 메소드 혹은 클래스를 수정해야 하는 경우가 수정에 열려있는 것이 아닌지요 ㅜㅜ...제가 잘 모르다보니 헷갈려서 질문드립니다! 

수업관련 추가 질문이 있어 문의드립니다Api : DB에서 데이터를 가져오는 매개 (이미지 포함(?))스토리지 : 이미지, 파일등을 가져오는 매개Api서버와 스토리지 서버 둘다 이미지를 가져올 수 있다고 말씀하신 것 같은데,, 각 서버에서 가져오는 이미지는 무슨 차이가 있나요? 영상 자료에서 웹서버와 api서버는 쿠팡 로고가 붙어있고 스토리지는 없는데, 스토리지 서버는 쿠팡의 서버가 아닌건가요??클라우드 안에서 DB도 관리되는거지요? (쿠팡같은 대규모 커머스의 일반적인 경우기준)

Router처럼 한 Port를 Trunk port로 설정하여 vlan을 사용할 수 있듯이 L3 switch도 Trunk port로 설정할 수 있을 까요? 있다면 설정하는 법을 알려주셨으면 합니다.

1차 시도로 강의자료를 보고 그대로 따라한 후 우측 Gradle Tasks/orther/compileQueryDsl 누르니plugins { id 'java' id 'org.springframework.boot' version '2.7.12' //querydsl 추가 id "com.ewerk.gradle.plugins.querydsl" version "1.0.10" id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.15.RELEASE' } group = 'study' version = '0.0.1-SNAPSHOT' sourceCompatibility = '11' configurations { compileOnly { extendsFrom annotationProcessor } } repositories { mavenCentral() } dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' compileOnly 'org.projectlombok:lombok' runtimeOnly 'com.h2database:h2' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' //querydsl 추가 implementation 'com.querydsl:querydsl-jpa' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' } tasks.named('test') { useJUnitPlatform() } //querydsl 추가 시작 def querydslDir = "$buildDir/generated/querydsl" querydsl { jpa = true querydslSourcesDir = querydslDir } sourceSets { main.java.srcDir querydslDir } configurations { querydsl.extendsFrom compileClasspath } compileQuerydsl { options.annotationProcessorPath = configurations.querydsl } //querydsl 추가 끝 아래와 같은 에러가 발생했습니다.Unable to load class 'com.mysema.codegen.model.Type'.This is an unexpected error. Please file a bug containing the idea.log file. 그래서 커뮤니티에 올라온 질문에 대한 답을 보고 따라해봤습니다. plugins { id 'java' id 'org.springframework.boot' version '2.7.12' id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.15.RELEASE' } group = 'study' version = '0.0.1-SNAPSHOT' sourceCompatibility = '11' configurations { compileOnly { extendsFrom annotationProcessor } } repositories { mavenCentral() } dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' compileOnly 'org.projectlombok:lombok' runtimeOnly 'com.h2database:h2' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' //Querydsl 추가 implementation 'com.querydsl:querydsl-jpa' annotationProcessor "com.querydsl:querydsl-apt:${dependencyManagement.importedProperties['querydsl.version']}:jpa" annotationProcessor "jakarta.annotation:jakarta.annotation-api" annotationProcessor "jakarta.persistence:jakarta.persistence-api" testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' } tasks.named('test') { useJUnitPlatform() } //Querydsl 추가, 자동 생성된 Q클래스 gradle clean으로 제거 clean { delete file('src/main/generated') }노란박스 안에 compileQueryDsl 버튼이 생기지 않습니다. 어떻게 해결해야될까요???

프로젝트 다운 받고 실행해보니 몇개의 오브젝트에 스크립트가 없습니다.제가 사용하는 유니티 버전이 2022.3.0인데 혹시 버전 문제인지,공유하실 때 제거가 된건지 궁금합니다.

예제 실습에서 이미지 표시를 해 보면 다음과 같이 python gui 화면이 안 뜨고 응답없음이라고 import cv2def handle_image():imgfile = 'images/sample.png'img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()cv2.waitKey(1) if name == '__main__':handle_image()  실습파일 - 실습예제코드(python3.5&opencv3.2)monterey 12.6.6 / conda 23.3.1 / opencv 4.6.0 jupiter notebook 환경이 아닌 일반 python3 로 해당 코드를 실행해도 위와 똑같습니다. 자답)강의자료는 conda install -c menpo opencv 로 해서 opencv 4.6.0 이 설치되는데pip3 install opencv-python 으로 설치하면 opencv 4.7.0 이 설치되고jupiter notebook과 일반 python 환경 모두에서 정상 동작함 pip3 로 설치해도 되는것 맞겠죠?

안녕하세요 선생님! 수업을 신청했는데 실습을 진행할 때 맥북으로도 진행할 수 있나요??? 실습진행을 우분투로 하셨다고 나와있었서요..그리고 Node JS로 서버를 만들어본적이없는데 수업을 듣는데 문제 없을까요??

$ npm run start> saju-backend-nodejs@1.0.0 start> cross-env NODE_ENV=prod PORT=3000 node server.js3000 번 포트에서 대기중ConnectionRefusedError [SequelizeConnectionRefusedError]: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:3306 at ConnectionManager.connect (C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\dialects\mysql\connection-manager.js:92:17) at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:96:5) at async ConnectionManager._connect (C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\dialects\abstract\connection-manager.js:222:24) at async C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\dialects\abstract\connection-manager.js:174:32 at async ConnectionManager.getConnection (C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\dialects\abstract\connection-manager.js:197:7) at async C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\sequelize.js:305:26 at async MySQLQueryInterface.tableExists (C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\dialects\abstract\query-interface.js:102:17) at async Function.sync (C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\model.js:939:21) at async Sequelize.sync (C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\node_modules\sequelize\lib\sequelize.js:377:9) { parent: Error: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:3306 at TCPConnectWrap.afterConnect [as oncomplete] (node:net:1161:16) { errno: -4078, code: 'ECONNREFUSED', syscall: 'connect', address: '127.0.0.1', port: 3306, fatal: true }, original: Error: connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:3306 at TCPConnectWrap.afterConnect [as oncomplete] (node:net:1161:16) { errno: -4078, code: 'ECONNREFUSED', syscall: 'connect', address: '127.0.0.1', port: 3306, fatal: true }}C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\server.js:29 throw new Error("Mysql 연결 에러!"); ^Error: Mysql 연결 에러! at C:\Users\User\Desktop\saju\saju-backend-nodejs-master\saju-backend-nodejs-master\server.js:29:13 at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:96:5) npm run start 하면 에러가 나요컴퓨터를 껐다가 켜도 에러가 납니다.. 코드는 아래와 같은데 틀린 부분이 있을까요?JWT_SECRET= test2022 DEV_DB_HOST= saju-db-prod.c5d7ias6lj0q.ap-northeast-2.rds.amazonaws.com DEV_DB_DATABASE= saju-db-prod DEV_DB_USERNAME= admin DEV_DB_PASSWORD= liUvR09EgxX5xgPU9ilE DEV_DB_PORT= 3309 TEST_DB_HOST= TEST_DB_DATABASE= TEST_DB_USERNAME= TEST_DB_PASSWORD= PROD_DB_HOST= PROD_DB_DATABASE= PROD_DB_USERNAME= PROD_DB_PASSWORD= PROD_DB_WRITER_HOST= PROD_DB_READER_HOST= SLACK_KEY=  

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) 아니오3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)예[질문 내용]인터넷 프로토콜로 통신?한다고 하면 될까요?하여튼 통신하는 과정이 ip만 보내고 tcp만 보내고 이런게 아니라 인터넷프로토콜 4계층을 전부 보낸다는걸로 이해하면 되는걸까요?