1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4-9 4주차 끝 & 숙제 설명 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 첫번째 문제 (라면공장) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? stock이라는 변수에, 날짜가 stock값보다 작은 date일 때의 supplies들 중 최대 값을 얻어서 다시 stock에 += 해주면서 최종적으로 stock이 k보다 커졌을 때 반복을 종료하고 결과값을 return하는 전반적인 알고리즘은 이해하였습니다. 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 정답이 4가 나오는 예시 문제 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? while stock <= k : 라는 반복문이 실행될 때 마다 max_heap을 왜 초기화시켜주지 않는 건가요? stock을 업데이트 하기 전에 남아있는 max_heap의 원소들과, stock을 업데이트 한 후에 새로이 추가된 max_heap의 원소들 중에 전자의 경우에서 max값이 나올 수 있기 때문인가요? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 가장 바깥의 while문에서 벗어나지 못하는 문제 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 def get_minimum_count_of_overseas_supply(stock, dates, supplies, k): # 풀어보세요! max_coverd_date = 0 result = 0 remained_stock = stock max_coverd_date += remained_stock while max_coverd_date < k: #k일을 버틸 수 있을 때까진 반복해야 함 can_supplied_qty_list = [] while dates: supply_date = dates[0] if supply_date <= max_coverd_date: dates.pop(0) can_supplied_qty_list.append(supplies.pop(0)*-1) else: break if can_supplied_qty_list: heapq.heapify(can_supplied_qty_list) max_supplied_qty = heapq.heappop(can_supplied_qty_list)*-1 max_coverd_date += max_supplied_qty result += 1 return result 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? => 1-5. 알고리즘과 친해지기 (2) 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? => 최빈값 구하기 2. 어려움을 겪는 부분 어떤 개념이 헷갈리시나요? => 안녕하세요~ 화면 캡쳐가 안돼서 말로 설명하자면, 강의 마지막 시뮬레이션 영상(25:58)에서 max_alphabet_index가 8이었다가, 13이었다가, 마지막에 14인 채로 끝나는 이유가 뭔가요? 코드 상으로, if문 조건절에 등호를 붙이지 않았기 때문에(`if alphabet_occurrence > max_occurance:`), 동일한 최빈값 중에서는 알파벳 순서가 가장 앞에 위치한 알파벳이 max로 저장된다는 것은 이해했습니다! 그냥 시뮬레이션 영상 자체에 대한 질문이었어요! 근데 쓰다 보니 쓸 데 없는 질문인 것 같긴 하네요 😅 그냥 코드 상으로 이해했다면 넘어가도 괜찮겠죠!?? 감사합니다!!
안녕하세요 "부트캠프에서 만든 완벽한 프론트엔드 코스" 강의를 구매해서 열심히 듣고 있습니다. 강의소개에서 웹 프론트엔드 부트캠프 부분에 CRUD에 충실한 여행자 게시판 '트립토크'와 숙박상품을 구매할 수 있는 여행플렛폼이라고 나오는데 그렇다면 이 강의에 이 여행 플랫폼을 만드는 내용도 있나요?
3-8 해쉬-2 강의 수강 중 출석체크 문제에서 2중 for문, 정렬, hash table 3가지 방식에 대한 시간복잡도를 설명해주셨는데 hash table 시간복잡도에서 값 등록 시 최선이 1 최악이 N인데 최선을 고려한다. 라고 하셨는데 보통 어떤 입력이 들어올지 모르니 최악을 고려해야하는거 아닌가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 빅분기 실기 작업형 1유형, 2유형, 3유형은 대체 무엇을 묻기 위해 어떤 기준으로 구분한 것인지 그 설명을 듣고 싶습니다. 그래서 무엇을 정리하고 준비해야 하는지에 대한 정리를 실제 작업형 1,2,3유형 문제를 두고 설명해 주시기 바랍니다. 즉, 작업형 문제를 바로 풀기에 앞서 이 문제는 무엇을 묻기 위한 문제로 배경지식으로는 무엇이 필요한 것인지 문제에 출제 문제의 설명(출제 포인트)을 달아 주시기 바랍니다. 빅분기 실기 항목은 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업이라고 나와 있는데 이것이 각각 작업형 1~3유형에 어디에 해당하는지 설명이 없고, 작업형 1~3유형 또한 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업 중 어디에 해당하는지 설명이 없습니다. 이러한 내용이 정리되었으면 좋겠습니다. GPT에 물으니 아래와 같은 답변이 나왔는데 맞는지도 검토바랍니다. 빅데이터분석기사 실기 시험에서 작업형 문제는 제1유형, 제2유형, 제3유형 으로 구분됩니다. 각 유형은 문제 해결 방식과 요구되는 기술적 접근법이 다릅니다. 작업형 문제 유형별 특징 작업형 제1유형 (30점, 3문제, 각 10점) 주요 내용 : 데이터 전처리 및 기초적인 데이터 분석 요구되는 기술 : 데이터 정리(결측치 처리, 이상치 제거) 데이터 변환(스케일링, 원-핫 인코딩 등) 간단한 통계 분석(평균, 중위수, 표준편차 등) 예제 : 주어진 데이터셋에서 특정 열의 결측치를 평균값으로 대체하시오. 작업형 제2유형 (40점, 1문제, 가장 배점 높음) 주요 내용 : 머신러닝 모델 구축 및 평가 요구되는 기술 : 데이터셋 분할(훈련/테스트 세트) 머신러닝 알고리즘 적용(랜덤포레스트, XGBoost 등) 모델 성능 평가(정확도, RMSE 등) 예제 : 주어진 데이터를 이용하여 고객 이탈 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하고, 정확도를 출력하시오. 작업형 제3유형 (30점, 2문제, 각 15점) 주요 내용 : 데이터 시각화 및 고급 데이터 분석 요구되는 기술 : 데이터 시각화(히스토그램, 박스플롯, 산점도 등) 군집 분석(K-means, DBSCAN 등) 연관 분석(Apriori, FP-Growth 등) 예제 : 주어진 데이터를 이용해 군집 분석을 수행하고, 각 군집의 평균값을 시각화하시오. 시험에서 중요한 점 작업형 제2유형(40점)이 가장 중요 하므로, 모델 구축과 평가 연습이 필수입니다. 시험 환경은 구름IDE 기반 이므로, Python(Pandas, Scikit-learn, Matplotlib 등)에 익숙해져야 합니다. 제1유형과 제3유형은 기본적인 데이터 처리 및 시각화 능력을 평가 하므로, 이를 빠르게 해결할 수 있도록 연습이 필요합니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
xgboost 2.1.3 버전의 XGBRegressor 사용시 pandas 2.2.2에서는 pd.util.version이 제거되었으므로 "AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'util'"에러 발생하여 xgboost 라이브러리 코드를 수정해야 함 경로: $ANACONDA3_HOME/lib/python3.12/site-packages/xgboost/data.py 수정 후 주피터 재시작 # 기존 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd if hasattr(pd.util, "version") and hasattr(pd.util.version, "Version"): Version = pd.util.version.Version if Version(pd.__version__) >= Version("2.1.0"): from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype) from pandas.api.types import is_sparse return is_sparse(dtype) # 변경 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype)
안녕하세요! 완강하고 프로젝트 배포 끝내놓고 확인 도중 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다. localstorage의 경우 사용자가 직접 삭제하지 않는 한 영구적으로 저장된다고 하였는데 PC(window)에서 새 일기 작성 후 노트북(mac)에서 도메인 접근 시 데이터가 다 삭제되어 있습니다. 또한, 도메인 접근 시 vercel 로그인 창이 현출되고 동일 계정으로 로그인 하면 데이터가 마찬가지로 매번 삭제되어있습니다. PC 브라우저에서 해당 도메인 북마크 후 불러올 경우엔 데이터가 그대로 남아있습니다.. 따라서 현재 PC에서 접근 시 저장된 데이터가 현출되고 노트북에서 접근 시 데이터가 안보이는 상황입니다. 질문 : localstorage에 저장된 데이터는 어디에서든 같은 도메인으로 접속하면 똑같은 데이터가 보여야하는거 아닌가요? 그리고 프로젝트 도메인에 접근하려면 꼭 vercel 로그인이 필요한걸까요? 구글링을 해봐도 정확한 정보를 찾을 수 없어 문의드립니다. 배포는 강의와 동일하게 진행하였습니다. 감사합니다.
"[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스강의" 를 수강하고 배포 부분을 이 강의를 수강하고 있는 수강생입니다. 고농축 강의에서 만든 포트폴리오를 aws에서 배포했을때에, CORS 에러가 다음과 같이 나는 문제가 있는데 어떻게 해결해야할까요? 찾아보니 백엔드에서 CORS 를 허용해야하거나 프론트에서 프록시를 사용하라고 되어있는데 어떻게 해결해야할지 모르겠네요
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 def get_max_discounted_price(prices, coupons): if prices: prices.sort() if coupons: coupons.sort() discounted_prices = [] while prices and coupons: max_price = prices.pop() max_coupon = coupons.pop() discounted_prices.append(max_price * (100 - max_coupon) / 100) total_sum_prices = sum(discounted_prices) + sum(prices) return total_sum_prices 사실상 같은코드긴 한데, 혹시나해서 검증받고싶어서..
영한님 강의에서 where절에 들어가는 모든 구분은 전부 영어입니다. ex) where(member.username.eq("member1")) 근데 저는 한글데이터를 넣고 where을 해보니 원하는 결과가 조회되지않았고 다음과같은 로그가 출력됩니다. org.hibernate.orm.jdbc.bind : binding parameter (1:VARCHAR) <- [%2프%] /**/prep5.setString(1, "%2\u1111\u1173%"); '2프'라는 글자를 where절에 넣어서 조회하려하고 hibernate에서는 실제로 %2프% 라는 원하는 결과를 바인딩 해줬습니다. 하지만 h2db의 로그에서는 2는 제대로지만 프가 ㅍ과 ㅡ를 분리하여 유니코드로 치환된 상태로 바인딩이 되서 분명 데이터가 있음에도 아무데이터도 조회되지않습니다. h2db에서 prepareStatement에 한글을 바인딩할때 깨지는현상 어떻게 해결할 수 있나요??
