그전까진 잘됬는데 next url 사용한뒤 글 작성을 누르면 GET /login?next_url=http%3A%2F%2Flocalhost%3A5000%2Fwrite HTTP/1.1" 302 - GET /login?next_url=http%3A%2F%2Flocalhost%3A5000%2Flogin%3Fnext_url%3Dhttp%253A%252F%252Flocalhost%253A5000%252Fwrite HTTP/1.1" 302 - 이런식으로 next url 리디렉션 무한루프에 빠집니다 해결좀 부탁드립니다 , 코드는 아무리봐도 강좌랑 크게 차이가 없어 보이는듯한데

안녕하세요. 생짜 초보, 문과 수강생입니다. 7강 6분28초 경에 수업자료를 다운받아서 쥬피터 노트북 파일로 옮기라고 하셨는데...  다운받은 파일이 맞는지 모르겠어요. 쥬피터 노트북으로 이동이 잘 안 되고, 이동을 했는데 강의에서 보이는 화면이 아닌 엉뚱한 화면이 나옵니다. 관련 화면 첨부합니다. 겨우 여기까지 왔는데... 더 못 가고 있습니다. ㅠㅠ  

map 함수에서 수업에 응용해서 abs(x) > 1로 하니깐 밑에 람다식에서는 값이 그대로 나오는데 위의 식에서는 숫자가 아닌 False, True로 이루어진 값만 나옵니다. 왜 그렇게 나오는지 이해가 안됩니다.

print(round(6.5))를 하면 답이 왜 6인가요? 5.5는 6, 7.5는 8이던데.. 왜 6.5만 이런지 모르겠어요. 

def tot_length1(word: str, num: int) -> int:     return len(word) * num 이부분에서 ->의 기능이 무엇인가요?

안녕하세요. 수업을 잘 듣고 있는 학생입니다. 질문이 있어서 질문을 남깁니다. 첫번째 질문은, stratified K fold 부분을 설명해주실 때, stratified k fold 를 안쓰고 k fold만 쓰게 된다면, train set에 label 이 0,1 데이터 50개씩만 들어가고 test set에는 label 이 2만 들어가있는 데이터 50개만 들어가서 predict 가 제대로 할 수 없다(예측 정확도가  0)고 하셨는데 이 부분은 이해가 됩니다. 근데 직전 강의에서 iris데이터 가지고 stratified가 아닌 그냥 K fold를 써서 예측 정확도 0.9333을 얻은 것 아닌가요?  두 번째 질문은, GridSearchCV 설명 부분에서 제 사이킷 런 버전(2점대 버전)으로는 mean_test_score가 0.9666이 아닌 0.975가 나옵니다. 이것은 버전이 업그레이드 되어서 더 좋은 알고리즘(?)으로 능력치가 향상된것인지? 그런데 또 GridSearchCV 최고 정확도: 0.975, 테스트 데이터 세트 정확도: 0.9667 는 각각 이렇게 나오네요. 왜 두개가 서로 다른것인지도 궁금합니다.

안녕하세요 좋은 강의를 해주셔서 열심히 듣고있는 학생입니다. 다름이 아니라 수강 중에 궁금한 것이 생겨 질문 드립니다. 강의 분류파트에서 분류 실습 1: 캐글경연대회의 산탄데르 은행 고객 만족 예측 강의 중 약 15:10 경에 LGBM_clf = LGBMClassifier(n_estimators=200) 이라고 적혀져 있습니다. 밑에 gridsearchcv를 수행할 때는 레이블 값으로 lgbm_clf를 넣어 주셨는데요. 혹시 오타로 잘못 기재된것인지 궁금하여 여쭤봅니다. 그리고 16:15 경에 subsample 파라미터가 sumbsample로 입력되어 실행되는 것을 보았습니다. 만약 이게 오타라고 한다면, 파라미터가 오타로 잘못 입력되어도 에러가 안뜨고 적용되어 실행될 수 있는 건지 궁금합니다.

선생님 안녕하세요 plt.figure(figsize=(10,3))을  sns.barplot(data=df_last, x="지역명", y="평당분양가격") 밑으로 코드를 입력하면  적용이 안되는 이유는 무엇인가요 ..?

print('e4:', 5+10>0 and not 7+3 == 10)  에서 5+10>0 인건 true 이고 not  7+3 == 10 인건 false 잖아요. 그러면  true and false 가 되니까 이런 경우는 무조건 false 인가요? 

안녕하세요 GridSearch 가 어떻게 작동되는지 많이 햇갈려서요  예제코드가 iris data 값들을 파라미터값들인 깊이 와 split 으로 분할해서 학습시키는것이 맞는지요? 그리고 학습시키고 예측은 어느부분에서 실행되는것인지요 감사합니다.

불균일한 데이터셋이라는 게 바로 와닿지가 않네요 4:49 

for i in range(1,n+1): for j in range(1, n+1): if(a[i][j] > max(a[i-1][j], a[i][j-1], a[i+1][j], a[i][j+1])): cnt+=1이런 식으로 푸는 건 별로인가요?

안녕하세요 위 그림과같이 cond1 , cond2, cond3의 조건을 모두 만족하는 행을 뽑아내셨는데 cond1 or cond2 or cond3 와 같은 조건을 한번에 뽑아내는 방법이 있을까요? & 대신 or을 집어 넣어 보았는데 오류가 발생하여 질문드립니다!

str_sl = "Nice Python" print(str_sl[1:4:2]) 하면 ie 가 나오는데,  4번째 글자가 아니라 3번째 글자에서 끊어야 하는거 아닌가요? 그래서 i 만나와야 하지 않나요?

안녕하세요!  수업 잘 듣고 있습니다. 무엇이 문제인지 모르겠는데... 입력 커서가 자꾸 자기 멋대로 이동됩니다ㅜㅜ 예를 들어 10줄에서 입력을 하다가,  잠깐 5줄로 되돌아가 입력한 내용을 수정하거나 빈 줄에 내용을 추가 하려고 하면 커서가 바로 10줄에 있던 마지막 위치로 되돌아가서 5줄에 입력이 안 됩니다ㅜㅜ 되돌아갈 때 마지막 입력 단어가 지워지고 새로 입력하는 내용으로 대체돼서 자꾸 내용이 지워지고요.  무엇이 문제일까요... ㅜㅜ

조합처럼 이렇게 풀었는데 in1,in2까지는 정답이 잘 맞는데 그 이후에는 답이 틀리게 나옵니다. 어떤 부분이 잘못되었을까요? def DFS(s, time, score):     global res     if time>m :         if score-a[s-1][0]>res:             # print("score %d" %(score-a[s-1][0]))             res=score-a[s-1][0]     else:         for i in range(s, n):             DFS(i+1,time+a[i][1],score+a[i][0]) n, m=map(int, input().split()) a=[] for i in range(n):     x1,x2 = map(int, input().split())     a.append((x1,x2)) res=0 DFS(0,0,0) print(res)

$가 10줄이 아니라 왜 6줄인가요??

안녕하세요~! 기존에 flask로 만든 간단한 웹 서비스가 있는데 그걸 장고로 변경하려고 해당 강의를 듣고 있습니다. :) 기존 flask에서는 mongodb를 쓰고 있는데 mongodb에 저장된 data들을 studio 3T나 robo 3T등 실서버로 접속하여 간편하게 db를 확인할 수 있었거든요~ sqlite3의 경우 찾아보니 DB Brower for sqlite라는 프로그램이 있어서 해보니 local에 저장된 sqlite파일을 import하여 보는 방식이라 만약 실서버에 배포를 한 후에는 어떻게 해당 프로그램이나 다른 프로그램들로 sqlite를 접속하여 확인가능할까요?? 물론 /admin으로 들어가서 볼 수 있지만 백업이나 검색등 조금 더 편의적으로 사용하려고 찾아보고 있습니다. 그럼 답변 기다르겠습니다! 감사합니다.

안녕하세요! 20강 수업 15분 정도 위치에 있는 문제를 푸는 중에 궁금한게 생겨서 여쭤봅니다. 강사님께서 하신 것과 똑같이 작성했는데 (아래 첨부그림에서 보이듯) 계속 str object is not callable이란 오류가 떠서요. 구글링 했는데 이해가 가지 않아 여쭤봅니다. 새해복 많이 받으세요

print('%1.7f' % (23.32534242353))  이렇게 입력을 하면 ' . ' 앞 숫자에 관계없이  23.3253424 로 출력 됩니다  그렇다면 1.7이나 0.7이나 같게 줄력되는것 아닌가요? print('%1.7f' % (23.32534242353))