안녕하세요 일코님 날씨 많이 추워졌는데 건강 잘 챙기시기 바랍니다 ^^ 현재 문제가 텍스트로만 이루어졌을 경우 아래와 같이 BreakPage메소드를 통해 페이지에 걸친 문제가 없도록 정리하고 있씁니다. while 찾기("#"): # 샵 "#"표시는 문제의 시작지점입니다. hwp.Run("MoveLineBegin") start_page = hwp.KeyIndicator()[3] start_pos = hwp.GetPos() # hwp.Run("MoveParaEnd") 둘중_빠른것_찾기("#", "<<<") 현재문단블록처리() if 블록내_텍스트_포함_여부("<<<"): hwp.Run("MovePageBegin") hwp.Run("MoveLeft") else: hwp.Run("MoveParaBegin") 위로_찾기_아무거나() # 다음문제로 넘어간뒤, 아무런 텍스트나 위로 찾기 하여 문제의 끝을 특정함 hwp.Run("MoveParaEnd") end_page = hwp.KeyIndicator()[3] endpos = hwp.GetPos() if end_page != start_page: # 문제 시작점과 끝점의 페이지가 다를 경우 BreakPage hwp.SetPos(*start_pos) hwp.Run("BreakPage") hwp.Run("MoveParaEnd") 문제는, 문제의 형식이 표로 되어 있을 때가 있다는 것인데요. 이런식으로 표가 존재하고, 이 표가 넘어갈경우에,, 현재 코드를 적용하면 저 "수정"으로 이동하여 endpos의 위치가 잡히게 되네요.. 문제가 표로 마무리 될경우에 문제의 끝을 올바르게 특정해서 문제를 깔끔하게 정리할 방법이 없을까요? 감사합니다 !
현업에서의 부하테스트와 Ngrinder 사용에 대해 질문드립니다. 현업에서는 부하테스트용 서버(e.g. Stage 서버)를 두고 해당 서버에 부하테스트를 하는지, 아니면 로컬에 띄워두고 간략하게 테스트를 하는지 궁금합니다. Ngrinder를 어떤 서버에 설치하는지 궁금합니다. 별도의 IDC 서버에 설치한 후, 팀 내 개발자가 모두 해당 Ngrinder를 사용해 부하테스트를 적용하는지, 아니면 Ngrinder는 로컬 컴퓨터(개인 노트북 등)에 설치 후 부하 테스트 대상 서버만 Stage 환경 등에 두고 해당 서버에 테스트를 하는지 궁금합니다.
안녕하세요, 강사님 3회 기출 유형 작업형1 문제 2번에서 df.T를 이용해 푸는 방법에서 'm = df[2000].mean()' 이렇게 작성하였는데, 데이터프레임에서 컬럼을 선택할 때는 df['DataFrame'] 형태로 작성해야 한다고 하셔서 'm = df['2000'].mean()'으로 작성하니 에러가 발생하였습니다. 컬럼명이 숫자일 때는 따옴표를 붙이면 안 되는 것인가요? 괄호 안에 따옴표를 붙이는 기준과 안 붙이는 기준이 너무 헷갈리네요 ...ㅠㅠ
JS 의 Promise 랑 개념이 비슷한거 같아서요 !! MDN 설명 Promise 는 프로미스가 생성된 시점에는 알려지지 않았을 수도 있는 값을 위한 대리자로, 비동기 연산이 종료된 이후에 결과 값과 실패 사유를 처리하기 위한 처리기를 연결할 수 있습니다. 프로미스를 사용하면 비동기 메서드에서 마치 동기 메서드처럼 값을 반환할 수 있습니다. 다만 최종 결과를 반환하는 것이 아니고, 미래의 어떤 시점에 결과를 제공하겠다는 '프로미스(promise)'를 반환합니다.
도저히 이해가 안가서,,, 제가 테스트겸으로 하나의 오브젝트 컬럼만으로 라벨 인코딩 테스트를 해보아도 오류가 뜹니다 branch컬럼으로 테스트해보았는데요,,, train test 둘다 A B C 가지고 있어서 label인코딩이 되야하는데 자꾸만 오류가 뜨네요 위는 오류 내용입니다. 이게 오류가 발생하는 이유가 무엇인가요
OLS 모델을 적합하는 라이브러리 임포트를 아래와 같이 알고 있는데요. statsmodels.formula. api import ols 선생님께서는 statsmodels.formula. api import smf로 쓰셨는데 동일한 기능인건가요? formula를 만드실 때에도 아래와 같이 쓰셨는데요. model_refit = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit() ols와 smf 같이 쓰지 않아도 학습이 잘되긴 해서 저는 ols로만 학습시키고 있는데 smf는 어떤 기능이 있는지 궁금합니다.
상관관계 값이 가장 큰값에 대한 질문입니다. 값을 찾을 때 독립변수(x1~x4)만을 비교하여 값을 찾으면 될까요? 아니면 종속변수( y)를 포함하여 가장 큰 값을 찾으면 될까요? 처음에는 0.822594 이라고 생각했는데 문제에서 x변수들간의 상관관계를 물어보는 것 같아 -0.224881라 생각하는데... 가장 큰 값에 대하여 헷갈리네요^^:
