수강노트는 어디에서 볼수있나요?깃에는 최종코드만 있어서 에러가 발생해가지구요실행시키기 위해 npx expo를 많이했는데도 에러가 발생하더라구요 ERROR Error: Cannot find native module 'ExpoLocation', js engine: hermes   ERROR Error: Cannot find native module 'ExponentImagePicker', js engine: hermes

2.2의 크로마 생성하는 부분, 리트리벌 설정하는 부분에서 계속 에러가 발생하여서 크로마 생성이 잘 안됩니다... 2.3에서는 생성된 크로마 기반으로 이어지는데 진행할수가 없습니다 ㅠㅠ  git 에 올려주시면 감사드리겟습니다

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)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]프록시는 싱글톤인건가요? 아니면 요청마다 최대 하나의 프록시가 생성되는건가요?

기본편 강의 수강을 다 하고 복습 및 좀 더 깊은 이해를 위해 JPA 프로그래밍 책을 구매하였습니다 JPA 로드맵의 각 강의가 책의 어떤 부분과 매핑 되는지 알 수 있을까요?- 기본편 : 책 1~10장- 활용1 : 책 11장- 활용2, 스프링 데이터 JPA, Querydsl : ??? 기본편과 활용1 두 강의는 1~11장에 딱 매핑 되는 거 같은데나머지 강의들은 뭔가 순서가 섞여있는 거 같아서요 "어떤 강의는 책의 어느 장을 봐야 한다" 등의 가이드가 혹시 따로 있을까요?

 from langchain_community.document_loaders import UnstructuredMarkdownLoader markdown_path = "./documents/income_tax.md" loader = UnstructuredMarkdownLoader(markdown_path) document_list = loader.load_and_split(text_splitter)위 코드를 주피터에서 실행하였는데  아래와 같은 nltk 에러가 나옵니다.... [nltk_data] Error loading averaged_perceptron_tagger_eng: <urlopen [nltk_data] error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate [nltk_data] verify failed: unable to get local issuer certificate [nltk_data] (_ssl.c:1028)> [nltk_data] Error loading punkt_tab: <urlopen error [SSL: [nltk_data] CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: [nltk_data] unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1028)> 몇번을 시도해봐도 같은 에러가 발생하는데 어떻게 해결해야하나요  

#include <iostream> using namespace std; int N, M, J; int l, r, cnt; int main(){ cin >> N >> M >> J; // 초기화 l = 1; r = M; cnt = 0; for (int i = 0; i < J; i++){ int apple; cin >> apple; // 범위 안이라서 움직일 필요 없다. if (apple >= l && apple <= r) continue; // 왼쪽에 가까우면 왼쪽으로 이동 오른쪽에 가까우면 오른쪽으로 이동 int leftLength = abs(l - apple); int rightLength = abs(r - apple); bool isLeft = leftLength < rightLength ? true : false; if (isLeft){ l -= leftLength; r -= leftLength; cnt += leftLength; } else{ l += rightLength; r += rightLength; cnt += rightLength; } } cout << cnt; return 0; }제가 만든 로직대로라면 절대로 경계값을 벗어날 수가 없습니다.왜냐하면 문제에서 "각 사과는 N칸중 한 칸의 상단에서 떨어지기 시작하며" 라고 주어져 있기 때문입니다.67%에서 틀렸다고 나옵니다..!

제가 푼 내용을 보면pred = rf.predict(test) : 질문자 pred = rf.predict(x_val) : 해설위 두가지가 다릅니다.해당 건 때문에 pred 했을 때, 값 차이가 많이 나는건가요?  ㅜ_ㅠ챗gpt에 물어보니 어떨때는 test고 어떨대는 x_val인지 아직도 모르겠습니다.  # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)

openai model = gpt-4o-mini 를 사용중입니다. 주피터노트북 실행을 하였는데 아래와 같은 에러코드가 나와서 해결방법 질문을 드립니다  ERROR:root:Error converting PDF to images: Unable to get page count. Is poppler installed and in PATH?

수업자료중 유료에셋들을 구매하고 싶은데, 링크를 알 수가 없네요 ㅜ 어디서 설치할 수 있을지 궁금합니다.

'age' 컬럼의 이상치(소수점 나이와 음수나이, 0포함)를 제거하고제거 전 후의 views 컬럼 표준편차를 더하시오 (최종 결과 값은 소수 둘째자리까지 출력, 셋째자리에서 반올림)제가 생각한 이상치 제거는1. 사분위수를 이용해서 1차적으로 이상치를 제거하고1번을 통해 필터링 된 데이터에서 0, 음수, 소수 데이터를 제거라고 생각했는데 아닌가요?답은 우연인지 의도인지 둘다 8420.69 이 나오긴 했습니다import pandas as pddf = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")bef = df['views'].std()#1#0, 음수 제거 -> 소수 제거# opt6_1 = df['age'] <= 0# df= df[~opt6_1]# opt6_2 = df['age'] % 1 == 0# df = df[opt6_2]# aft = df['views'].std()# print(round(bef+aft, 2))###### 8420.69 출력#2# 이상치 제거 -> 0,음수 제거 -> 소수제거Q1 = df['age'].quantile(0.25)Q3 = df['age'].quantile(0.75)IQR = Q3 - Q1cond1 = df['age'] > Q3 + (1.5 * IQR)df = df[~cond1]cond2 = df['age'] < Q1 - (1.5 * IQR)df = df[~cond2]cond3 = df['age'] <= 0df = df[~cond3]cond4 = df['age'] % 1 == 0df = df[cond4]aft = df['views'].std()print(round(aft + bef, 2))###### 8420.69 출력

안녕하세요 강사님, 열심히 강의 잘 듣고 있습니다.정규표현식 핵심문제를 풀어보고 있는데문제와 문제의 정답, 해설이 일치하지 않는거 같습니다. 1. SQL에서 정규 표현식(Regular Expression)의 주요 목적은 무엇인가? ① 데이터를 그룹화하여 평균 값을 계산한다. ② 문자열 데이터를 특정 패턴으로 검색, 매칭 및 수정한다. ③ 데이터를 특정 열 기준으로 정렬한다. ④ 테이블 구조를 변경한다. 해당 문제는 정규 표현의 목적에 대해서 묻는 문제인데 해당 문제의 정답 및 해답에서는 정규 표현식 ^에 대한 해설이 나와 있는 등 해당 핵심문제들의 문제와 정답 해설이 일치하지 않는거 같습니다. 확인 부탁드립니다.

Funny meme sounds are the ultimate game-changer. Whether it's the classic “Bruh,” the chaotic “Goofy Ahh laugh,” or the dramatic “Sad Violin,” these sounds never fail to make people laugh.They’re perfect for:Spicing up group calls or Discord convosAdding comic effects to reels, TikToks, or editsLightening the mood with just one tapFunny meme sounds are more than just audio clips – they’re internet culture at its finest. Let the laughter begin! 😂🔊

안녕하세요stack empty 함수에 return size() > 0으로 하게되면 비어있으면 false가 나올텐데 의미가 반대로 사용된 것 아닌가요??🙃

아래 질문 대댓글로 올렸는데, 잘 못보실것같아 이곳에 정식으로 올립니다.모든 프로그램 설치 후, 재부팅, 커서 재실행등은 다 해봤습니다.=============================처음 코드를 만들고 gtts에서 에러가 나네요.선생님의 코드 요청과 똑같이 요청을 했고, 그래서 아래와 같은 코드가 생성되었습니다.그래서 pip install -r requirements.txt 를 터미널에 입력 시켜주었으며위와 같이 제대로 설치가 된것 같습니다.requirements.txt 내용 ->gTTS==2.3.2 그랬는데 아래와 같이 Python cmd창에서 에러가 납니다. (대소문자 에러인줄알고 그마저도 고쳤는데도) gtts가 설치가 된것 같은데 왜 불러오질 못하는지 모르겠네요 ㅠㅠ(참고로 코알못입니다)커서도 여러번 껐다가 재실행했는데도 꼭 저러네요..이것저것 만져보기도 겁다고한데... 해결 방법 좀 알려주시면 감사하겠습니다.!======= 혹시 추가 정보가 필요하신게 있으면 알려주시면 바로 확인해서 올리겠습니다. 

오즈비를 구할때a=result.params['판매수량']print(round(a, 4))으로 풀이 됬는데자료를 찾다 보니 오즈비를 구할때 위 구한 계수에 np.exp() 함수를 사용해서 하던데 어떤게 맞는 걸까요 ? ㅜㅜ

tag를 통해 분류하는 부분 내용은 이해했습니다.궁금한건 만약 실무에서 적용 시api로 받아온 유저 정보가 있을 때그 정보가 admin/member/guest어느 것일지 모른다는 상황이라면api response에 tag 값도 보내주는게맞는거겠죠? 프론트와 백엔드 개발자가 다르다는 기준에서 위와 같은 궁금증이 생겼습니다.

행렬변환 강의 두번째 페이지 중간답이( 1 -1 ) 아닌가요?

문의드립니다. 퇴근후딴짓 빅분기 섹션4 작업형1 강의에서문제가 명확하게 제시되지 않아 보입니다. 재확인 바랍니다."주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고"에서표현이 모호합니다.  "주어진(?) 데이터에서 결측치가 30% 이상인 컬럼" 주어진데이터(?)를 무엇으로 해석해야 하나요.무엇에 대한 결측치가 30%인지를 명확하게 제시하지 않았습니다. (1) 전체 결측치(100%) 중 결측치가 30%이상인 컬럼인지(2) 전체 데이터(100개, 100%) 중 결측치가 30% 이상이 되는 컬럼인지 f3에서 결측치가 28개가 나왔고 f1에서는 결측치가 31개 나왔으므로 여기에서 알 수 있는 것은 결측값 수는 총 59개란 사실입니다. 그럼 나머지 41개 데이터는 정상 데이터로 볼 수 있습니다.그런데 f1컬럼에 일반 데이터가 몇 개 들었는지 제시된 단서는 없습니다. 무엇으로 유추했는지 궁금합니다. 가정은 둘 수 있습니다. F1컬럼(결측값 31개)에 정상 데이터 41개 모두 들어 있어서 총 72개 데이터가 들었을 수도 있다고 가정할 경우 30%이상 되는 결측값 수는 총 31개 결측값 중에서 22.32개가 되는 지점이 30% 지점. (이는 결측값 내에서의 비율) 반대로 결측치(31개)만 들어 있고 정상데이터는 한 개도 없다면 결측치는 100%가 됩니다. 즉, 해당 컬럼에 결측치 숫자 만으로는 해당 컬럼에 정상데이터 수를 예측할 수 없고정상데이터 수를 예측할 수 없으므로 (1)과 (2) 모두를 예측하기 어렵다는 것입니다. 강의에서는 이 경우 len * 30%, 데이터 수에 비례(?)해서 유추하는 방식으로 접근하신 것 같은데요이해를 못했습니다.10개의 컬럼이 있고, 컬럼당 10개의 데이터가 있다고 가정을 해 봅니다.1컬럼당 10개의 데이터가 있습니다.f1컬럼의 경우에는 이미 31개 이므로 모든 컬럼에 데이터가 평균적으로 분포했다고 예측할 수도 없습니다. 아울러 강의에서는 f1의 결측치 31개(수량)를 삭제했지만, 문제는 결측치 30%(비율)을 삭제하라고 했습니다. 확인을 요청 드립니다. 또는 이 문제를 건너 뛰어야 하는지도 확인을 바랍니다.

안녕하세요 uv sync 로 해서 패키지 설치후에 vs code로 노트북 커널 설정이 아래와 같은 오류가 나옵니다. 해결방법이 궁금합니다.   

안녕하세요 선생님수강중에 헷갈린게 있습니다public void RegisterSkill(CardDB db, int level){SkillBase existing = activeSkills.Find(x => x.skillid == db.id );if (existing != null){existing.LevelUp(level);return;} SkillBase existing = activeSkills.Find(x => x.skillid == db.id ); 이 부분이 이해가 잘 안됩니다그리고혹시 지금 스킬 파트 하고 있는데 스킬카드 선택 할때마다 별표시 추가랑 ,타임 옆에 스킬구슬ui 에 스킬 들어가는거 강의가 없는데 혹시 없는건가요 ? 스킬이 나오질 않아요 ㅠㅠ