강의 회귀 실습 1: 자전거 대여(공유) 수요 예측 -02에서 19분 52초 경에 나오는 선형 회귀의 피처별 회귀계수 시각화 부분에서 저 회귀계수 값들이 다르게 나올 수가 있는지, 질문드립니다. github의 주피터노트북 코드 다운로드 받아서 그대로 시행했는데 LinearRegression/Lasso/Ridge 각 회귀에 대한 RMSLE, RMSE, MAE까지는 값이 정확히 동일하게 나오는데 회귀 계수의 값을 보려고 lr_reg.coef_ 부분에서 결과가 다르게 나옵니다. 상식적으로 회귀 모형에서 이런 결과가 나올 수가 없다고 생각되는데 무슨 이유인지 모르겠어서 질문드립니다! 감사합니다
안녕하세요, 선생님. 강의 15분 경에 다음과 같은 코드가 나옵니다만, 저는 분명 동일한 코드를 실행했는데 오류가 떠서 질문드립니다. house_df.fillna(house_df.mean(),inplace = True) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str 이 코드가 Null있는 문자형 열까지 포함시켜 처리하기 때문에 오류가 나는 거 같은데, 혹시 원래 정상적으로 실행되는 코드인가요…? 책에 있는 코드도 동일한데 제가 실행시키면 에러가 나서 전 Null 있는 숫자혀여 열에 대해서만 각 열의 평균값으로 결측치를 채워서 실행했습니다. 만약 현재 버젼으로 정상적으로 실행이 되지 않는 코드라면 선생님께서 혹시 이 부분에 대해서만 새로 작성하신 코드를 여쭙고 싶습니다! 방금 확인해보니까 jupyter notebook으로는 잘 실행되는데, vscode에서는 위와 같은 오류가 뜹니다. 혹시 이 오류가 뜨는 이유를 알 수 있을까요?
강사님 안녕하세요 강사님 강의 덕분에 저 혼자서 페이지도 만들고 nginx 사용해서 서버까지 배포해보았습니다. 다름이 아니라 3일전 까지만 해도 느리긴 했지만 잘 되던 서버가 오늘 서버내의 기능을 사용할려고 하니 502 bad gateway를 내 뱉으면서 멈춰버립니다.(되다가 안되다가 반복함) 그래서 error 로그를 찾아보니 2023/11/01 00:20:22 [error] 10930#10930: *232 upstream prematurely closed connection while reading response header from upstream 라고 뜨네요 3일동안 해봤는데 헛발짓만 했네용.. gpt한테 물어봐도 메모리 리소스, 네트워크 문제 , 응답시간 문제 등 이라곤 하는데 메모리랑 네트워크에는 아무런 문제가 없는거 같습니다. 3일전까지만 해도 잘되던 서버가 안되니까 많이 답답하네요..
윈도우 빌드로 빌딩을 하고 퀘스트를 써서 해보려고 하는데 진행이 안되서 다른 설정을 해줘야 하는지 궁금합니다. 관련된 사이트 링크라도 아시면 공유 해주시면 감사하겠습니다. 빌드 이후에 어떻게 해야하는지 자료가 없네요 다 APK로 빌드를 뺴네서 하는데 제가 하고 싶은것은 PC로 빌드해서 퀘스트에서 진행 하는것입니다.
theme 적용시, 강사님께서 말씀해주신 것처럼 작업 폴더에 .streamlit 폴더를 만들고, 그 안에 config.toml 파일을 만들어 테마 적용을 했지만, 아래의 문구가 발생하며, 태마가 적용이 되지 않습니다. The page that you have requested does not seem to exist. Running the app's main page. 어떤 이유 인지 알려주세요.
안녕하세요 선생님! 동시성과 병렬성 관련해 기초가 약해 해당 강의를 들으면서 OS 부족한 부분을 많이 알게되어 도움이 많이되고 있습니다. 다름이 아니라 해당 강좌 범위는 벗어나지만.. 구글링해도 명확하게 해결되지 않아 질문 드립니다. 동시성을 구현하는 방법으로 멀티쓰레드 나 코루틴 방법으로 구현을 할 수있고 멀티쓰레드 방법에서 쓰레드 전환 간 context switch가 많기 때문에 오버헤드도 많아 Coroutine 방법을 많이 쓰고 또한 유저가 이벤트루프(스케쥴링)을 app에서 관리한다는 측면에서 디버그가 유용하다 정도로 이해하고 있습니다. 많은 블로그에서 멀티쓰레드보다 코루틴을 소개하면서 동시성 구현시 코루틴을 더 상위(혹은 좋은) 방법으로 서술이 많이 되어 있더라구요. I/O작업이 빈번할 경우 코루틴이 더 유리하다는 이해가 됩니다. 싱글스레드 + async 싱글스레드 멀티스레드 + async 멀티스레드 2개의 구현방법이 레이어가 다르다(thread와 task)보니 4가지 경우의 수를 적용할 수 있는데 실제 동시성을 적용해야되는 상황이면 어떻게 판단하고 최적의 구현방법(4가지 중 선택)을 적용할 수 있을까요? (파이썬 스택을 쓰고 있으며 GIL도 이해하고 있는 상태입니다.) 다시한번 해당 강의와 조금 벗어난 질문드려 죄송합니다. ( _ _ )
안녕하세요 선생님. 좋은 강의 감사합니다. 만들어주신 내용을 토대로 퀘스트2용 apk를 빌드하려고 하는데, 유니티 허브 문제인지 컴퓨터가 이상한지, 도저히 Openjdk가 설치되지 않아 apk를 빌드할 수가 없습니다. 혹시, 만들어진 파일을 토대로 apk 파일을 받을 수 있을까요? 간절한 마음으로 부탁드립니다. 감사합니다.
강의를 보고 유니티 내에서 실행이 모두 되는 것을 확인하고 vr 기기로 직접 플레이를 해보고 싶어서 빌드후 프로젝트 연결까지 성공했는데 vr기기로 플레이를 하려고 앱을 누르자 마자 made with unity 화면까지만 켜지고 게임이 진행되지않고 프로젝트가 꺼져버리는데 어디서 잘못된건지 모르겠습니다. 혹시 답변 가능할까요?
하고 싶은 것 일부 주문이 서비스 유형: 픽업임에도 배달메뉴코드로 생성되어 이를 찾고 싶습니다. (배달메뉴와 픽업메뉴 코드는 서로 다름) 엑셀 vookup을 사용해서 상품코드를 배달 메뉴 테이블에서 검색하고, 검색되지 않으면 오주문으로 판단하는 코드를 구현했습니다. 같은 프로그램을 파이썬을 통해 구현해보고 싶은데, 다른 dataframe에 없는 값을 찾아 행을 추가하는 과정이 어려워 조언을 구하고 싶습니다. 파이썬 코드 df_pickup = 픽업 주문내역 데이터 프레임 delivery_menu_code = df_delivery_menu["상품코드"] df_misorder = pd.DataFrame() # 픽업 주문내역에서 상품코드를 꺼내 해당 상품코드가 배달 메뉴 코드에 포함되어 있는지 확인 # 만약에 코드가 없으면 해당 row를 df_misorder에 추가 for idx, row in df_pickup.iterrows(): misorder = df_delivery_menu[delivery_menu_code.str.contains(row["상품코드"], na = False)] if len(misorder) != 0: df_misorder.concat(row) else: pass # 어떻게 추가해도 계속 0개로 나와서, 도와주시면 감사드리겠습니다! len(df_misorder)