실습에 문제 발생 시 최대한 캡쳐 화면을 꼭 올려 주세요. (원인 파악에 도움이 큽니다) 영상 내용 질문 시 해당 영상 제목과 내용이 있는 시간을 같이 올려주세요. (내용을 다시 들어보고 답변을 드리기 위해서 입니다) 긴 로그는 제 메일로 보내주세요. (k8s.1pro@gmail.com) 카페 [강의 자료실]에도 많은 질문과 답변들이 있어요! cafe: https://cafe.naver.com/kubeops 사내에서 진행하고 있어 그냥 Azure VM을 만들어서 실습을 따라하고 있었습니다. 환경은 Ubuntu 24.04 버전 기존 22 버전을 사용하다 이 버전에 gpg key issue가 있다고 하여 24로 올렸습니다. 하지만 에러가 발생하여 문의 올립니다. https://kubernetes.io/ko/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/#kubeadm-kubelet-%EB%B0%8F-kubectl-%EC%84%A4%EC%B9%98 기준으로 설치 진행중입니다. sudo apt-get update sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl 마지막으로 진행하는 이 CLI에 대해서 진행하던 중 이러한 문제가 발생했습니다. 어떻게 진행하면 될까요?
문제를 풀때, 재귀함수를 사용하여 백트래킹 하는 방법이 있고 완전 탐색 for 문을 돌리는 방법 두가지가 있다고 했을때, 어느것을 사용하든지 관계 없나요? 본질적으로 모든 경우의 수 탐색하는 건 똑같은데 그 방법의 차이일 뿐인가요?? 만약 그렇다면 for 문으로 일일이 코딩하기 어려운 문제들을 재귀로 푼다고 생각하면 될까요?
실습에 문제 발생 시 최대한 캡쳐 화면을 꼭 올려 주세요. (원인 파악에 도움이 큽니다) 영상 내용 질문 시 해당 영상 제목과 내용이 있는 시간을 같이 올려주세요. (내용을 다시 들어보고 답변을 드리기 위해서 입니다) 긴 로그는 제 메일로 보내주세요. (k8s.1pro@gmail.com) 카페 [강의 자료실]에도 많은 질문과 답변들이 있어요! cafe: https://cafe.naver.com/kubeops 현재 구성하려고 하는 건, 서버 1에 Jenkins를 window운영체제로 실행해놓고, 나머지 서버 2에는 Kubernetes를 활용해서 구성하려고 합니다. 1. 서버 1에도 Kubernetes 관련 파일들을 설치해야할까요? 사용하려는 형상저장소를 Github가 아닌 bitbucket을 쓰려고 합니다. 사용하는데 문제는 없나요? 현재 소스코드가 jre1.8로 돌아가는데, jenkins에는 jdk 17 버전을 사용하고 추가로 jdk 8버전을 다운해서 사용하면 될까요?
예를들면 헤더컴포넌트에서 실시간으로 현재 시간을 보여주고싶은 경우가 있다면 헤더 컴포넌트는 모든 페이지에서 보여지는 레이아웃이기때문에 클라이언트 라우터 캐시가 되어서 제가 새로고침을 하는게 아니라면 모든 페이지에서 시간이 멈춰있다는건데 해당 기능을 구현하기 위해서 클라이언트 라우터 캐시를 사용안할수는없나요?
소스코드: movies_df['genres_literal'] = movies_df['genres'].apply(lambda x : (' ').join(x)) count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2)) genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal']) print(genre_mat.shape) 에러 코드: InvalidParameterError Traceback (most recent call last) Cell In[99], line 10 8 count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2)) 9 # print(movies_df['genres_literal']) ---> 10 genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal']) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:1467, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs) 1462 partial_fit_and_fitted = ( 1463 fit_method.__name__ == "partial_fit" and _is_fitted(estimator) 1464 ) 1466 if not global_skip_validation and not partial_fit_and_fitted: -> 1467 estimator._validate_params() 1469 with config_context( 1470 skip_parameter_validation=( 1471 prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation 1472 ) 1473 ): 1474 return fit_method(estimator, *args, **kwargs) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:666, in BaseEstimator._validate_params(self) 658 def _validate_params(self): 659 """Validate types and values of constructor parameters 660 661 The expected type and values must be defined in the `_parameter_constraints` (...) 664 accepted constraints. 665 """ --> 666 validate_parameter_constraints( 667 self._parameter_constraints, 668 self.get_params(deep=False), 669 caller_name=self.__class__.__name__, 670 ) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py:95, in validate_parameter_constraints(parameter_constraints, params, caller_name) 89 else: 90 constraints_str = ( 91 f"{', '.join([str(c) for c in constraints[:-1]])} or" 92 f" {constraints[-1]}" 93 ) ---> 95 raise InvalidParameterError( 96 f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be" 97 f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead." 98 ) InvalidParameterError: The 'min_df' parameter of CountVectorizer must be a float in the range [0.0, 1.0] or an int in the range [1, inf). Got 0 instea
실습에 문제 발생 시 최대한 캡쳐 화면을 꼭 올려 주세요. (원인 파악에 도움이 큽니다) 영상 내용 질문 시 해당 영상 제목과 내용이 있는 시간을 같이 올려주세요. (내용을 다시 들어보고 답변을 드리기 위해서 입니다) 긴 로그는 제 메일로 보내주세요. (k8s.1pro@gmail.com) 카페 [강의 자료실]에도 많은 질문과 답변들이 있어요! cafe: https://cafe.naver.com/kubeops 이렇게 발생하면서 Root certificate 오류가 발생하는데 이러한 오류는 어떻게 처리하면 될까요?
안녕하세요 Next.js 강의를 잘 보고 있습니다. Next.js 장단점 내용을 보고 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. 1. 8:59초에 서버에서 모든 컴포넌트를 사전 렌더링을 한다고 말씀하셨는데, 작성한 모든 컴포넌트 의 HTML을 서버에 생성해놓는다는 의미인가요? 그렇다면 그 HTML을 받아서 브라우저가 파싱할 때, 서버로부터 받는 스크립트는 해당 컴포넌트의 관련된 로직의 js 파일을 받아오는건가요? 이 동작까지 Next.js에서 담당해주는건가요..? 사용자의 접속 요청이 들어왔을 때, FCP는 빠르겠지만 이 과정에서 서버에서 모든 컴포넌트의 사전 렌더링이 진행되고, 하이드레이션 과정까지 있습니다. 전처리 작업은 늘어난 것 같고, 사용자의 인터렉션이 불가한 지점까지 있는데 이 부분은 어떻게 핸들링하는지와 과연 FCP가 단축된게 장점이라고 할 수 있는지 궁금합니다. 해소가 안되는 부분들이 계속 생기는데, 영상을 계속 보다보면 뒤에서 다 설명을 해주시는 부분들일까요...?
