현재 18강까지 강의를 들었습니다. 수업 방식이 굉장히 효율적이고 짜임새가 있어 독학하기 굉장히 좋다는 느낌을 많이 받았습니다. 근데 저의 공부 방식이 효율적인지 비효율적인지 이 글을 보고 코드캠프 측의 견해를 알려주시면 좋겠다는 생각을 들어 글을 남겨봅니다. 현재 저의 방식은 이렇습니다. ex) 섹션 17, 18강을 듣는다 -> 개념을 노션에 정리하고 이해한다 -> 퀴즈와 포트폴리오를 될 수 있으면 하루에 한개씩 푼다 -> 다 풀기 전에 다음 섹션의 강의를 듣는다 .입니다. 그런데 한 차례의 섹션을 듣고 퀴즈와 포트폴리오를 모두 클리어하고 다음 강의를 듣는게 맞는지, 아님 저처럼 미리미리 들어놓고 다시 한번 재복습 느낌으로 그날그날 해당 섹션의 퀴즈와 포트폴리오를 풀면서찾아보는게 맞는건지 의문이 들어 글을 남겨봅니다.
안녕하세요! 강사님 서울시 공공데이터 API를 이용해 데이터를 추출하는 것을 보고 저도 넥슨 오픈 API를 가지고 데이터를 출력해보려고 DAG과 PythonOperator를 만들어봤는데요, 보통 민감정보는 .env파일에다 적어놓고 가져와서 사용하기에 이렇게 짰는데, .env파일은 gitignore에 들어가니 dag실행시 읽어올 수가 없는데 이런 경우는 어떻게 할까요...? 강의에서 보여주신 것처럼 서울시 공공 api에서 simplehttpoperator를 사용하고, airflow웹에서 variable 변수를 사용했듯이 이것도 이렇게 해야할까요..?!
list의 시간복잡도를 설명하실 때 visited = [True, True, False, True, False, True, False] # if visited[3] == True: if visited[3]: print("room number 3 visited") 이 코드에서 입력값 n에 따라 visited의 길이가 n으로 바뀌는 거면 visited 리스트를 n개의 원소로 초기화하는데에 걸리는 시간은 O(n)이므로 , if visited[3]: 이부분에서의 시간복잡도가 O(1)이여도 코드의 총 시간 복잡도는 O(n) 아닌가요 ??
안녕하세요 선생님 선생님강의 따라서 로그인을 구현했습니다. auth에서 관리해주는 세션으로는 프론트용, 로그인 후 내려주는 connect.id 세션으로는 백엔드용, 으로 사용했습니다. 그런데 궁금한게 로그인을 하고 기간이 지나거나 그런 경우를 대비해서 엑세스토큰, 리프레시 토큰을 많이 사용하는 것을 보았는데 선생님은 넥스트에서 어떤 방식을 사용하시는지, 어떤방식을 추천하시는지 궁금합니다. 검색해보니까 엑세스토큰이 아닌 쿠키세션으로 사용할때에는 일정시간 inter시켜주고 특정시간지나면 쿠키시간을 업데이트해주기도 하더라구요. 선생님 조언이 궁금합니다. 감사합니다.
8회 첫실기 합격했습니다. 비 전공자 직장인이라 걱정했는데 다행히 한방에 붙었네요 ㅠㅠ 3유형 오즈비 *5 문제를 틀린것 같네요. 캐글 문제는 여유가 없어서 거의 못풀어봤고 강의 쭉 보고 잘 안되는 3유형과 1유형 위주로 복습했습니다. 마지막에 정리해서 올려주신 2유형 같은 방법으로 풀기, 마인드맵이 많은 도움이 됐습니다. 감사합니다.
네이버 자동 로그인 하고 있는데, 잘 되지 않습니다. 코드가 동일하게 작성된 것 같은데 제가 놓치고 있는 부분이 있을까요? from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import pyperclip #크롬 드라이버 생성 driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://nid.naver.com/nidlogin.login?mode=form&url=https://www.naver.com/") time.sleep(1) #아이디 입력 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#id') pyperclip.copy(userid) id.click() id.send_keys(Keys.CONTROL,'v') time.sleep(1) # 비밀번호 입력 pw = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#pw') pyperclip.copy(userpwd) pw.click() pw.send_keys(Keys.CONTROL,'v') time.sleep(1) # 로그인 버튼 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#log\\.login').click()
from sklearn.metrics import precision_recall_curve # 실제값 데이터 셋과 레이블 값이 1일 때의 예측 확률을 precision_recall_curve 인자로 입력 precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, pred_proba_class1 ) print('반환된 분류 결정 임곗값 배열의 Shape:', thresholds.shape) print('반환된 precisions 배열의 Shape:', precisions.shape) print('반환된 recalls 배열의 Shape:', recalls.shape) print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5]) print('precisions 5 sample:', precisions[:5]) print('recalls 5 sample:', recalls[:5]) precision_recall_curve 함수를 이용해 precisions, recalls, thresholds 값을 반환받는 과정입니다. 여기서 thresholds의 개수가 precisions, recalls보다 1개 더 적게 나오는 이유가 궁금합니다. 위에서 개수 차이로 인해 thresholds값에 따른 precisions, recalls값들이 대응되지 않는 위치에 존재하지 않나요? print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5]) print('precisions 5 sample:', precisions[1:6]) print('recalls 5 sample:', recalls[1:6]) 이렇게 하는게 옳다 생각했는데 제 생각이 잘못되었는지 궁금합니다.
7-37번강의에 관련 커밋으로 아래 처럼되어 있는데 delete 예시 url이 잘못연결되어 있는것같습니다. pre_save 예시 : slugify 자동 호출 post_save 예시 : User 생성 시에 Profile 자동 생성 post_delete 예시 : Profile 삭제 시에 관련 이미지 파일 자동 삭제 django-lifecycle 예시 : blog.Post의 content/status 변경 탐지 연결되야할 페이지: https://github.com/pyhub-kr/course-django-complete-guide-v3/commit/563749a5be33f10ec46a166faf29bbaa0e1d7144 현재 연결된 페이지: https://github.com/pyhub-kr/course-django-complete-guide-v3/commit/714c274e0d6f26b68aa5bc75a9bf2a78c924633c 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
