안녕하세요. [3-8] React Query 도입(1) 강의를 수강하던 중 질문이 생겼습니다. 저는 백엔드 개발자로 일하고 있고, RN 을 취미로 공부하고 있는 개발자입니다. 보통 웹 환경에서는 보안상의 이유로 refresh token 을 서버에서 secure cookie 로 set 하고, 클라이언트측에서는 읽거나 수정하지 못하게 하고, 로그아웃 시에도 서버에서 해당 refresh token cookie 를 날려(delete)주는데, 모바일 환경에서는 refresh token 을 response body 로 받는 방법밖에 없는걸까요? (웹 브라우저 환경처럼 다른 선택지가 있는지 ex. 쿠키) refresh token 을 상용 앱 개발에서도 이렇게 다루는지 궁금합니다! (response body 로 받아서 Encrypted storage 에 저장해서 사용) 만약 그렇다면 이렇게 했을때 보안적으로 큰 문제가 없기 때문에 이렇게 사용하는 것일까요? 감사합니다.
a=[1,2,3,4,5] b=a[:] b.append(6) print(id(a[0]),id(b[0])) a[0]=-1 print(id(a[0]),id(b[0])) 위 코드에서 강사님께서 말씀하신대로 b=a[:] 했을때 각 a와 b의 elment들이 같은 id인것을 확인 했습니다. 그런데 a[0]=-1을 했을때 새로운 주소에 할당이 되는것 같은데요 이유가 뭔지 궁금합니다. 그리고 혹시 id로 접근해서 값을 변경하는것도 가능한가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df[:int(len(df)*0.7)] 저는 위와 같이 적었는데 이렇게 적어줘도 상관없을까요? 강의에서는 iloc를 사용해서요!
위의 에러가 발생하여 질문드립니다. 맨 아래는 제가 작성한 전체 코드 이고, df['subscribed'] = pd.to_datetime(df['subscribed']) 위 코드에서 에러가 발생한 것입니다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/빅분기 놀이터 Dataset/members.csv') # print(df.head()) df['subscribed'] = pd.to_datetime(df['subscribed']) df['month'] = df['subscribed'].df.month df = df.groupby(df['month']).count() print(df.sort_values('subscribed').index[0])
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 a1 = a[['s1','s2','s3','s4','s5']] sum = a1.sum(axis=1)>0.1 print(sum.sum()) 문제에서 요구한 칼럼을 뽑아서 새로운 데이터 프레임을 만들어서 코딩했습니다. 이렇게 하니 102개가 나왔는데, 어떤 부분에서 문제가 발생하는지 잘 모르겠습니다.
코랩의 노트북 작업시 질문입니다. 노트북에서 한번 따라쳐보고 밑에서 새로 혼자 작성해보는 식으로 해보는데요, 언제부턴가 한번 코드를 치고난 후에는, 코드가 자꾸 자동완성이 되서 치기도 전에 코드가 완성되더라구요.혹시 노트북내에서 자동완성 기능을 끌 수 있는 방법이 있나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선형회귀분석에서 statsmodel.formula.api.ols와 sklearn.linear_model.LinearRegression의 차이가 궁금합니다. 어떨 때 ols를 쓰고, 어떨때 LinearRegression을 쓰는지 구분이 잘 안돼요.
작업형 2 풀이를 할 때 수치형 데이터들 따로 건들지 않고 id 부분만 삭제하고 object형 데이터들을 단순 삭제 하고 모델 학습 후 검증 데이터로 평가했을때 어느정도 %가 나와야지 채점을 할 때 만점 받을 수 있을까요?단순하게 데이터를 전처리해도 검증 데이터로 평가했을 때 90% 정도가 나온다면 하이퍼파라미터 변경이나 수치형 데이터 스케일링, object형 원핫, 레이블 인코딩을 굳이 할 필요는 없는 것일까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다. 작업형2번 검증데이터 나누기 부분 질문드립니다. 어떤 문제에서는 cols에 범주형 데이터를 제외하고 -> 랜덤포레스트(섹션10 작업형2신유형), 어떤 문제는 labelencoder -> 검증데이터 나누기 -> 모델 학습 및 평가로 이어지는데요. 범주형 데이터가 적을 경우 cols에 범주형 컬럼은 빼고 적은 후 (labelencoder 안하고) 바로 모델 학습을 해도 괜찮은가요?(섹션10 작업형2) 검증데이터 나누기 작업이 들어간 문제들은 어떤 상황이라서 인가요? 꼭 필요한 작업인가요? 감사합니다!
안녕하세요 문의드립니다. 그룹바이 정의값을 df['월평균']으로 넣으면 오류가 나고 df['월평균'] = df.groupby('연도')['총범죄'].sum()/12 df['월평균'] result로 넣으면 오류가 안나는 이유가 뭘까요? result = df.groupby("연도")['총범죄'].sum()/12 result
안녕하세요 일코님 이번에 질문드릴 내용은 선택된 영역의 수식의 String을 변수에 저장하고 싶어서 질문드립니다. 일전에 질문드린 내용에서 hwp.get_selected_pos()를 사용하여 선택된 영역의 위치값을 알 수 있었는데요 이 위치값 안에 위치한 수식의 String을 가져오고 싶어서 문의드립니다. 123과 1/3은 수식으로 입력된 내용입니다. 만약 선택된 내용을 hwp.get_selected_pos()로 받고 math_string = '앞은 문자' + 123 (123은 수식에서 가져온 'String') 이런식으로 변수에 선언해주고 싶다면 어떻게 해야할까요.. (문자와 수식이 혼합된 경우 동일한 순서로 값을 받는 방법이 있을지 궁금합니다.) selected_pos 안에 ctrl을 조회하는게 이전에 설명주신 내용에서는 전체 문서의 ctrl_list의 UserDesc를 조회를 하게되는 방식이였는데 선택된 내부의 ctrl만 조회하게 하는 방법은 없는지도 질문드립니다.
