고생많으십니다. /new memory-study를 하고 hermes sessions list 로 생성된 세션을 확인했는데 생성이 되지 않습니다. 세션이 아에 생성이 안되는게 아니라 간혈적으로 생성이 되고 있었고 /new 로는 아직 한번도 생성이 안되고 있는데 왜 이런걸까요 ㅠ

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_test.csv") target=train.pop('Drug') df=pd.concat([train,test]) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)] test=df.iloc[len(train):] from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(random_state=2022) rf.fit(X_tr, y_tr) pred1=rf.predict(X_val) import lightgbm as lgb lg=lgb.LGBMClassifier(random_state=2022,verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred2=lg.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred1, average='macro')) print(f1_score(y_val, pred2, average='macro'))lightgbm으로 진행해서 random_state=0으로 진행하면 0.9415가 나오고 42나 2022나 로 바꾸면 1.0이 나오는데random_state를 0으로 해야할까요 42나 2022로 해야할까요

In the vast landscape of online interaction, few platforms have captured the raw, unscripted essence of human connection quite like Omegle. For the uninitiated, it might seem like a simple concept – talk to strangers. But beneath that surface lies a fascinating and often unpredictable world, offering glimpses into diverse perspectives and unexpected encounters. If you're curious about diving into this unique experience, here’s a friendly guide to getting started.Introduction: What is Omegle?At its core, Omegle is a free online chat website that connects users anonymously with other random users for one-on-one text or video conversations. Think of it as a digital blind date, but with the option to instantly disconnect if things aren’t gelling. Its appeal lies in its spontaneity – you never know who you’ll meet or what the conversation will entail. It's a platform built on the premise of random encounters, offering a unique blend of excitement and occasional peculiarity. You can find your way to this intriguing platform by searching for "Omegle" or by visiting Omegle.Gameplay: The Art of Random ConnectionPlaying Omegle isn't about winning or losing; it's about experiencing. Here’s a breakdown of how it works:Access the Platform: Head to the Omegle website. You'll be greeted with a simple interface.Choose Your Mode: You have two primary options:Text Chat: This is the classic Omegle experience, allowing you to type messages back and forth. It’s a good starting point for those who are a bit more hesitant about video.Video Chat: For the more adventurous, video chat adds a visual dimension to your interactions. Be prepared for anything!Add Your Interests (Optional but Recommended): This is a crucial step! You can enter keywords or "interests" that you'd like to share with your potential chat partners. For example, if you love "gaming," "movies," or "philosophy," adding these will try to pair you with others who share similar interests, significantly increasing your chances of a more engaging conversation.Start Chatting! Once you click "Start a chat," you'll be instantly connected with a stranger. A simple "Hi!" or "How's your day?" is often a good icebreaker.Disconnect and Reconnect: If a conversation isn’t going well, or if you simply want to move on, just click "Stop" or "New chat." There's no obligation to stay, and this quick exit is a fundamental part of the Omegle experience.Tips for a Rewarding ExperienceBe Respectful and Polite: The golden rule of online interaction applies here. Treat others as you’d like to be treated.Set Your Boundaries: If something makes you uncomfortable, don't hesitate to disconnect. Your safety and comfort are paramount.Use Interests Wisely: As mentioned, interests are your best friend for finding meaningful connections. Don’t just leave it blank!Be Open-Minded: You’ll encounter people from all walks of life. Embrace the diversity and be prepared for different viewpoints.Practice Your Conversation Skills: Omegle is a great low-stakes environment to work on your ability to talk to new people, ask open-ended questions, and keep a conversation flowing.Have Fun and Don't Take It Too Seriously: Remember, it's all about random encounters. Some will be great, some will be fleeting, and some might be a bit odd. That's part of the charm!ConclusionOmegle, for all its quirks, offers a genuinely unique platform for exploring the vast and varied tapestry of human connection. It’s an exercise in spontaneity, a test of conversational wit, and a window into perspectives you might never otherwise encounter. By approaching it with an open mind, a respectful attitude, and a willingness to simply "see what happens," you can uncover some truly interesting and memorable experiences in this digital melting pot. Happy chatting!

'@/styles/globals.css' 부수 효과 가져오기에 대한 모듈 또는 형식 선언을 찾을 수 없습니다. 이거 자꾸 발생하면서 css 가 안먹히는데 해결방법좀요 경로에 파일은 존재함

랜덤포레스트로 돌리다보니 test_size=0.05로 했을 때 가장 에러가 작더라구요..근데 이렇게 test_size를 작게 둬도 되는걸까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요# 레이블 인코딩, 랜덤포레스트: 807.8000397227841# 원핫 인코딩, 랜덤포레스트: 819.45688399024339# 레이블 인코딩, lgb: 779.846084731424# 원핫 인코딩, lgb: 786.6443289033147# 모델은 lgb로 선택# 모델 선택 후 튜닝, 결측치 처리 유무, 인코딩 유무 확인하며 성능 비교하기# 튜닝 X -> 더 높아짐# 결측치 0으로 처리, 카테고리로 인코딩: 772.4958384891883# 결측치 처리 X, 카테고리 인코딩: 768.6458172187305# 결측치 처리 X, 레이블 인코딩: 782.66052200386# 결측치 0으로 처리, 레이블 인코딩: 779.8460847311424위의 과정을 거쳐 lgb모델, 결측치 처리 X, 카테고리 인코딩으로 선택하여 진행하였는데, 이렇게 하는 것이 맞는지 확인차 질문드립니다 !!!그리고, 다 선택 후, train, target 전체 데이터로 재학습 후 test 예측하는 것이 더 좋을지 질문드립니다 !

이번년도까지 열심히 들으려고 합니다. 수강연장부탁드립니다ㅠㅠ 감사합니다!

안녕하세요,train 데이터에는 없지만 test 데이터에는 있는 범주형 데이터를 인코딩하기 위해서 train test를 다 합친 후에 인코딩을 수행하는 것으로 알고 있는데요, (라벨인코딩, 원핫인코딩) 만약 train test 두 데이터를 합친 데이터를 fit 하고 train, test 별로 transform 하면 이것도 결국엔 Data Leakage가 되는 것이 아닌지 여쭙고 싶습니다. 만약 시험 환경에서 저런 상황이 나타난다면 Data Leakage는 감수하고 인코딩을 수행해야 하는 것인지 궁금합니다. 감사합니다.

(00:50) config 안에 이미 폴더가 많이 있어요.이렇게 다르면 수업을 어떻게 따라 가나요?

# 1) 학습, test데이터를 사용해 예측 (0.5 미만: 0, 0.5 이상 1) model = logit("gender ~ weight", data=train).fit() target = test.pop("gender") pred = model.predict(test) > 0.5 7회에서 젠더를 타겟으로 빼 놓았는데요# 1) test데이터에서 design값 계산 test['pred_design'] = model.predict(test) # 2) test데이터에 대한 RMSE 계산 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(test['design'], test['pred_design']) round(rmse, 3)9회 디자인은 타겟으로 빼놓는게 아닌가요? 타겟을 했더니 에러가 나서 ㅠㅠ 잘 모르겠습니다 알려주세요

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.

먼저 강의는 정말 잘 듣고 있습니다. 강의 내용을 주로 들으면서 따로 궁금한 점들을 인터넷에 나와있는 다른 정보를 찾아가면서 해결해 나아가니 습득이 잘 되는 것 같습니다. 문의 사항은 다음과 같습니다.17강 강의 마지막 부분 (강의 동영상 16:00 부분) 에서 feature 에 대한 y 값이 0 0 0 0 1 1 1 1 1 이 되는 그래프를 직접 그리신 다음 선형회귀 직선을 그리셨는데, 기울기가 음이 되도록 좌상향 직선을 그리셨습니다. 이부분이 많이 헷갈리는데, 지금까지 선형회귀를 학습한 내용을 생각하면 오차가 최소화되어야 하기 때문에 기울기가 양이 되는 우상향 직선이 되어야 하는 것이 아닌가 생각합니다.이에 대한 답변 부탁드립니다. 강의 막바지 내용이고 다음 강의에서 다룰 내용이라 그냥 그러려니 하고 넘어갈 수도 있는데 (아직 18강 강의를 듣기 전입니다.) 혹시나 해서 문의드립니다. 감사합니다.

 저는 print 도 보라색이고 import 도 보라색인데요. 강사님의 화면에서는 print 는 파란색이고 import 는 보라색이네요.모두 보라색으로 나와도 되는 건가요?

섹션 9. 60회차 의 메모리관리 및 claude.md 파일 관련 강의에서 한국어 설정은 settings.json에서 하도록 업데이트 되었다는 내용을 설명하면서 md파일에서는 관련 내용이 빠졌었는데, 섹션 11. 68회차 의 내용 및 교안에는 claude.md 파일 작성시 한국어 설정 관련 내용이 다시 들어가 있어 질문드립니다claude.md 파일의 설정이 좀 더 디테일한 설정(상황에 따른 언어사용)을 할 수 있다는것은 알고있지만 앞선 강의의 내용과 다른부분이 있어 혼동이 됩니다(양쪽 섹션 모두 사용자(user)레벨 파일에 대한 내용이기도 해서 어떤게 맞는건지 정확히 알기 어려워 질문드립니다)만약 claude의 업데이트로 인해 변경된 부분이라 그렇다고 한다면 섹션11에도 강의교안에라도 관련 내용을 반영해주시면 감사하겠습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요2유형을 푸는 과정에서 eda에 관한 코드는 삭제하고 실행해야하는지 궁금합니다 !

 4분 33초 강의에서 1 # Chapter02-1 2 # 파이썬 완전 기초 3 # Print 사용법으로 쓰셨는데, #은 왜 붙이는 거죠? 이유가 있나요?

현재 강의에서 UI 카메라를 추가하시고 메인 게임과 별도로 작업을 진행하시는데, 이러면 카메라마다 렌더링 비용이 따로 발생하여 최적화에 불리한지 궁금합니다.또한 원신같은 게임에서 궁극기를 쓰는 경우와 같이, 스킬 컷씬을 보여주는 상황에서도 지금처럼 Skill CutScene Camera를 따로 생성해서 구현하는 것이 더 좋은 방법인지 궁금합니다

안녕하세요 강의 중에 사용하신 Permanent Magnet Synchronous Machine은 Matlab 2026a 버전에서 확인이 되지 않습니다.3상이 표시되어있는 다른 PMSM 모터를 찾고 있으나, 찾기가 어렵습니다. 혹시 어떤 블록파라미터를 사용하면 좋을까요? 

VS Code의 Command pallet에서 'install command'해도 'code' command가 안보입니다.

작업형 2를 풀때 회귀문제에서 카테고리가 다른 경우는 기출에서는 나오지 않았고 연습문제에서만 나왔는데 지금까지 카테고리가 같은 것만 공부해서 카테고리가 다른 경우는 공부하지 않았습니다 카테고리가 다른 경우가 나올 확률이 높아서 공부하는게 좋을지 시험3일 전에 여쭤봅니다..!