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?
안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사합니다! BE Aws ec2 배포 과정 중에 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. 보통 웹에서는 프론트 주소를 백엔드 ec2 인바운드 규칙에 넣어서 그 주소의 api요청만 허용하게 해, 보안을 강화하는 한편, 앱에서는 웹과 다르게 프론트 배포 주소를 알 수 없는데 이때는 모든 아이피를 허용하게 보안규칙을 넣어야 하나요? 만약 그렇게하면 악성 유저가 서버 주소를 알아서 악용하는 상황에서는 어떻게 보안을 강화해야할까요? 너무 궁금합니다! 이상입니다. 감사합니다.
npx sst dev 실행시 It seems that your package manager failed to install the right version of the SST CLI for your platform. You can try manually installing the "sst-win32-x64" package.이런 오류가 나오는데 뭐가 문제인지 알수있을까요?
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
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 컴포넌트의 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...?
안녕하세요 파일시스템에서 lab-vpc-efs 까지 생성하고, 리눅스에서 마운트 진행하는데 오류가 발생합니다. [root@ip-10-1-1-101 html]# sudo mount -t efs -o tls fs-056022cb1085245f6:/ efs Failed to resolve "fs-056022cb1085245f6.efs.us-east-1.amazonaws.com" - check that your file system ID is correct, and ensure that the VPC has an EFS mount target for this file system ID. See https://docs.aws.amazon.com/console/efs/mount-dns-name for more detail. Attempting to lookup mount target ip address using botocore. Failed to import necessary dependency botocore, please install botocore first. 원인이 무엇인지 설명해주시면 감사합니다.