그리디 연습문제 및 목표 문제 중에 12865번 평범한 배낭 문제가 있던데 그리디로 풀 수가 있나요? 최적의 해가 전체 최적해를 보장하지 않는데.. dp로만 풀리는 문제가 아닌가 해서 질문드립니다.

제공해주신 백엔드 서버는 어떤 기술 스택으로 백엔드가 구성이 되었는지 궁금합니다.      

안녕하세요!인프런 강의를 들으면서 요 두달정도?에 앱을 여러개 만들어봤는데플레이콘솔 들어갈때마다 다운로드 수는 0명만 나와서 웃기만 하고 있는 상태입니다.앱이 매력적이면 자연유입이 되는것인지,아니면 구글애즈를 통해 광고를 집행해야 비로소 자연유입이 생기는건지? 궁금합니다.(아직 광고 집행은 겁이 나기도 하고 제 앱 자체에 확신이 없어서 구글 광고 집행 관련 영상은 아직 안 본 상태입니다 ㅎㅎ;) 

안녕하세요. 강의를 듣고 정리하면서 제가 이해한 게 맞는지 확인하고 싶어 질문드리게 되었습니다!클라이언트 컴포넌트를 포함하고 있는 서버 컴포넌트의 경우, 프리페칭 시 RSC payroad만 미리 가져오고 이후 해당 서버 컴포넌트에 접근하게 되면 클라이언트 컴포넌트를 실행하기 위해 JS Bundle을 불러오는 건가요?페이지를 캐시 및 하드 새로고침으로 진행했을 때 아래처럼 인덱스 페이지에서 이동할 수 있는 페이지인 search페이지와 book/1페이지의 RSC payroad만 프리페칭 되어있는 걸 볼 수 있었습니다.이후 위의 Link 태그를 통해 search 페이지로 이동했을 때 아래처럼 새롭게 search 페이지의 RSC payroad가 나타나는 이유가 뭔가요? book 페이지도 똑같이 RSC payroad가 새롭게 추가되는데 이미 인덱스 페이지에서 프리페칭을 통해 RSC payroad를 불러왔는데 추가되는 이유가 궁금합니다! 2번과 연관되어 있는데 search 페이지로 이동했을 때 인덱스 페이지의 RSC payroad가 네트워크에 나타나지 않는 건 인덱스 페이지에서 이동한 것이기 때문에 프리페칭이 일어나지 않기 때문인가요? 이것도 2번과 연관된 질문입니다! search 페이지나 book/1페이지에서 새로고침을 진행하고 인덱스 페이지로 넘어갈 때는 새롭게 인덱스 페이지에 대한 RSC payroad가 나타나지는 않는데 그 이유가 궁금합니다URL에 직접적으로 book/5로 이동하게 만들었는데, 프리페칭으로 네트워크상에 인덱스와 search, book/1의 RSC 페이로드뿐만 아니라 clinet-component 파일과 searchbar 파일에 대한 JS Bundle도 함께 들어와있는데 search 페이지가 동적인 페이지여도 같은 레이아웃을 사용하고 있는 인덱스 페이지가 정적인 페이지이기 때문에 clinet-component와 searchbar의 JS Bundle이 같이 프리페칭 된 건가요?

4강 초반 자막싱크가 맞지 않습니다. 음성더빙도 속도가 안맞아요.

커서에서 깃을 커맨드 프롬프트창에서 커밋하는 방법은 없나요? 마우스 클릭 말고요.

ChatGPT API말고 로컬에 n8n 설치할 때 올라마가 함께 설치 된 경우 올라마를 쓰면 API비용이 발생 안하는 건가요?!

안녕하세요강의 41-45 음성만 나오고 화면이 나오지 않습니다.

train 데이터에 ID값을 갑자기 왜 삭제하나요 ? train = train.drop("ID", axis=1) train.head(1)

영상에서는 원핫 인코딩 이후 int형으로 바뀌는데 저는 bool 형식으로 바꼈습니다. 정상적인가요?<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6665 entries, 0 to 6664 Data columns (total 30 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 6665 non-null int64 1 Age 6665 non-null int64 2 Work_Experience 6665 non-null float64 3 Family_Size 6665 non-null float64 4 Segmentation 6665 non-null int64 5 Gender_Female 6665 non-null bool 6 Gender_Male 6665 non-null bool 7 Ever_Married_No 6665 non-null bool 8 Ever_Married_Yes 6665 non-null bool 9 Graduated_No 6665 non-null bool 10 Graduated_Yes 6665 non-null bool 11 Profession_Artist 6665 non-null bool 12 Profession_Doctor 6665 non-null bool 13 Profession_Engineer 6665 non-null bool 14 Profession_Entertainment 6665 non-null bool 15 Profession_Executive 6665 non-null bool 16 Profession_Healthcare 6665 non-null bool 17 Profession_Homemaker 6665 non-null bool 18 Profession_Lawyer 6665 non-null bool 19 Profession_Marketing 6665 non-null bool 20 Spending_Score_Average 6665 non-null bool 21 Spending_Score_High 6665 non-null bool 22 Spending_Score_Low 6665 non-null bool 23 Var_1_Cat_1 6665 non-null bool 24 Var_1_Cat_2 6665 non-null bool 25 Var_1_Cat_3 6665 non-null bool 26 Var_1_Cat_4 6665 non-null bool 27 Var_1_Cat_5 6665 non-null bool 28 Var_1_Cat_6 6665 non-null bool 29 Var_1_Cat_7 6665 non-null bool dtypes: bool(25), float64(2), int64(3) memory usage: 423.2 KB add코드add텍스트

데이터프레임을 만들때 'ID'는 test_id로 pop 했기 때문에 'ID':test_ID가 되는게 이해가 되는데 그러면 'Segmentation'은 :pred가 아닌 target이 되어야 하는것 아닌가요? target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') # 예측 결과 -> 데이터 프레임 submit = pd.DataFrame({ 'ID': test_ID, 'Segmentation':pred }) submit  

기존 브랜치를 풀 리퀘스트하고 또다시 풀 리퀘스트를 하게 된다면 어떤 문제점이 생길 수 있나요?기존의 브랜치가 누락되는 경우가 생길 수 있나요?

rf.fit(train,target)에 들어가는 값과 pred = rf.predict(test)에 들어가는 값이 train,target, test가 들어가는 이유가 있나요? 저기 들어가는 값의 기준이 궁금합니다. # 모델 선택 및 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test) pred

대상 브랜치를 잘못된 브랜치로 설정했는데 이를 취소할 수 있나요?예를 들어 main 브랜치로 머지해야 하는데 Develop 브랜치로 잘못 머지하게 된 경우입니다.

sementation과 id를 삭제하는 이유가 뭔가요? 그리고 id를 복사할 때 train 데이터가 아닌 test 데이터를 사용하는 이유도 뭔가요 ? 

다른 질문 답변에서는 구름모양 아이콘이 있을 것이라는데, 보이질 않습니다.

안녕하세요! 캐시관련 질문 사항이 있습니다! 현재, 강의 내용에선, react query를 사용한 클라이언트측 캐시와, unstable_cached 를 사용한 서버 캐시를 둘다 같은 하나의 데이터에 적용하신 모습을 확인하였습니다. 궁금증은, 현재 블로그 목록 조회는 두개 캐시 기법이 모두 적용되어 있는데, 둘 중 하나만 캐시를 해 놓아도 될 것 같다 라는 생각이 드는데, 이게 맞는지 궁금합니다. 혹시, 하나만 선택해야 된다면 이번 블로그 목록 케이스에서는 어떤 방식의 캐시를 적용하시는걸 추천하시나요?

이곳에 suno ai 배울수있는 영상은 없나요? 

안녕하세요! GA4 기본태그와 웹사이트 링크 관련 질문입니다. GA4 기본태그 설정할 때 트리거 선택을영상에서는 앞서 만들어 놓았던 'GA4_모든페이지 트리거'로 선택블로그에서는 기존에 만들어져있는 'Initialization - All Pages'로 선택영상과 블로그에서 다르게 선택하던데, 두 가지가 동일한 트리거인 걸까요? 같은 거라서 아무거나 선택해도 무방한 건지 궁금합니다. 추가로,처음에 애널리틱스, 태그관리자 계정 생성할 때 웹사이트 링크 아무거나 적으라고 하셔서www.ga4study.com 이걸로 적어서 생성했었는데추후 cafe24 홈페이지 링크 생성하고나서는 애널리틱스, 태그관리자 링크 모두 cafe24.com 링크로 수정해주어야 할까요? 감사합니다.

[Rookiss University] Haker님의 UE5 소스코드 분석 시리즈 #1 (게임 프레임워크)[Rookiss University] Haker님의 UE5 소스코드 분석 시리즈 #2 (네트워크)[Rookiss University] UE5 Lyra 클론 코딩 (Haker)[켠김에 출시까지] UE5 다크앤다커 스타일의 익스트랙션 RPG (D1) 저는 언리얼엔진게임개발자가 꿈인데이렇게 네 가지 강의를 듣고서 공부하고 싶습니다. 근데 문득 고민이 드는게 이 네 가지 강의를 한번에 다 들어야 할 필요가 있을까요? 만약 다 들어야 한다면 이유는 무엇인지가 궁금합니다. 만약 이 많은 강의들을 들어야 한다면 어떤식으로 어떤순서로 체계적으로 공부할지 고민이 됩니다.