학습 관련 질문을 남겨주세요. 구체적으로 적을수록 좋아요!마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편하게 작성할 수 있어요.커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해보세요.강의노트 노션 오랜만에 들어가니 권한이 없다고 나오는데요, 다시 신청해야하나요? 확인 부탁드립니다.

MCP server 설치 내용이 현재와 달라서, 좀 헷갈립니다. 강의 6분 정도 되는 부분에서 막히기 시작했는데, 이전 Q&A 질문에서 업데이트로 인해 'npx ctx7 setup --claude'로 설치해도 된다는 답글을 확인했는데, MCP server로 설치하고 이후 github 로그인한 후 인증을 받아서 끝났는데, 이후로는 어떻게 해야할지 모르겠습니다 ㅠㅠ위와 같이 해도, .mcp.json 파일이 새로 생기지 않았어요 ㅠㅠ

제가 한국투자증권 모의투자 신청을 했는데 모의투자 로그인했더니 계좌현황이나 얼마가 있는지 확인이 안되던데. 제가 별도로 입금을 안해도 그냥 거래가 가능한건가요? 얼마의 금액이 있는지 안나와있는거 같은데.

안녕하세요. MCP가 토큰 46.9% 절감해주고, 컨텍스트엔지니어링의 핵심 도구로 설명해주셨는데요. 뒷쪽에서는 MCP가 불필요한 토큰을 소비한다고 설명해주시는 부분도 있어서 헷갈립니다. 보충 설명 가능할까요? AI 모델 vs AI 코딩 도구: 무엇이 다를까? [UP_260206]

안녕하세요 강사님, 항상 좋은 강의 감사합니다 !다름이 아니라, 강의 수강 기한이 곧 만료되어 혹시 가능하다면 이번 시험 일정까지만 연장이 가능할지 여쭤봅니다..!(연락 가능한 메일 : hk2044@naver.com)감사합니다!

클로드 콘솔에서 크레딧 충전이 안되네요.... 구매버튼이 활성화되지 않습니다. 확인하고 확인했는데도 1주일째 크레딧 충전을 못하고 있습니다.

rdb 만들 때 인스턴스 구성시 인스턴스 유형에 활성화 되는 것이 없습니다.현재 강의와 달리 aurora and rdb 가 같이 묶여 되어있고 프리티어이다보니 똑같이 따라해도 인스턴스 유형에 활성화 되는 것이 없네요그래서 퍼블릭 액세스 가능이 아닌 기본 디폴트인 불가능으로 밖에 할수가 없어서 실습을 따라할 수가 없는데 어떻게 해야할까요?

6:27분 쯤 강의 내역에서각 브로커가 파티션을 분사하는 과정에서브로커 3에 topic3이 갑자기 생겼는데 그림에서 오타인 걸까요 ?

안녕하세요, 백준 종료로 고민이었는데 유용한 코테 대비 사이트를 제공해주셔서 감사합니다.어제자로 구글폼 작성한 후 오늘 다시 접속해보았는데 아직 로그인이 되지 않아 문의드립니다.추가로, 해당 사이트에서 자바스크립트 언어도 지원해주시면 좋을 것 같습니다!- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

안녕하세요. Cursor에서 왼쪽 사이드바에서 레포지토리 초기화를 하였고, 선생님의 영상에서 처럼 커밋을 하려는데, "스테이징에 변경된 사항"에 무려 1000개가 나옵니다. 그간 연습하면서 했던 모든 것들이 나오나? 싶기도 하고요. (선생님 영상에는 6개)이렇게 많으니깐 무엇을 커밋해야 되고 무엇을 하면 안되는지 감이 오지 않습니다. 어떤것이 문제로 작용했을까요? 어떻게 해결 하면 좋을까요? 감사합니다!

교안은 프린트가 안되나요?

커서 AI 클로드 코드 사용하기 (Windows) 따라가는 중 커서 툴 설치 후에 터미널에서 claude 를 실행하면 제목과 같이 오류가 나는데요. 어떻게 조치해야 할까요?

Brave search api 는 이제 유료로 전환됐나보네요. ㅡ.ㅡ;;

안녕하세요 강사님평가지표 강의중에 문득 궁금한게 생겨서요앞선 강의에서는 문자는 모두 인코딩을 통해 숫자형으로 변환했는데,갑가지 강의에서 실제값, 예측값에 문자가 있을 경우를 설명해주시니 조금 혼란스럽네요...그리고 이번 강의는 너무 빠르게 훑고 넘어가서 이해가 잘 안되는거 같습니다아래 average 부분도 언제 이걸 쓰는지 알아야 할 거 같은데... 설명없이 슥 넘어가버려서...average= micro, macro, weighted

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/hr_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/hr_test.csv") # 4. 데이터 전처리 target = train.pop('target') train = train.fillna('X') test = test.fillna('X') com = pd.concat([train, test]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() cols = train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols: # com[col] = le.fit.transform(com[col]) # n_train = len(train) # train = com[:n_train] # test = com[n_train:] # # 5. 검증 데이터 나누기 # 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=0) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) # # 6. 학습 및 평가 # from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # rf = RandomForestClassifier(random_state=0) # rf.fit(X_tr, y_tr) # pred = rf.predict_proba(X_val) # from sklearn.metrics import roc_auc_score # ras = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) # print("랜덤ras:", ras) # import lightgbm as lgb # lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) # lg.fit(X_tr, y_tr) # pred = lg.predict_proba(X_val) # from sklearn.metrics import roc_auc_score # ras = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) # print("엘지비ras:", ras) # # 7. 제출파일 생성 # pred = rf.predict_proba(test) # result = pd.DataFrame({"pred":pred[:,1]}) # result.to_csv("result.csv", index=False) **레이블인코딩 부분이 오류가 계속 나는데 어디가 잘못 됐는지 찾지를 못합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형1_section14 에서 fillna(0)을 적용한 뒤 map() 함수를 사용하면 최종 결과 값은 동일하나 df 조회 시 다시 결측값이 발생됩니다.이 경우 map() 대신 replace()를 사용하는 것이 맞는지 궁금합니다.# 값 대체 df['f3'] = df['f3'].fillna(0) dict_list = {'silver':1, 'gold':2, 'vip':3} df['f3'] = df['f3'].map(dict_list)

강의 내용 인상 깊게 잘 보았습니다!각 JD의 자격 요건에 대해 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. 아래 방향으로 접근하면 될지, 더 나은 의견 역시도 궁금합니다.JD의 자격 요건을 최대한 커버할 수 있도록 이력서 내용을 구성 (보조 내용으로서 이미지도 포함하여)자격 요건(또는 우대사항)이 10개 넘어가는 경우에는 다 넣기가 어렵지 않을까?자격 요건이 명시되어야 기업에서 뽑아주지 않을까?JD마다 자격 요건이 다를 수 있으니, 특성에 따라 여러 버전의 이력서를 준비할 것이렇게 접근할 때, 관리 부담과 작업 공수를 최소화하려면 버전 간 차별화를 어느 정도 수준으로 유지하는 것이 적절한지감사합니다!

매일매일 꾸준히 학습 인증해서 단서를 획득해서 제출 폼에서 알맞은 답변들을 선택했습니다. 마지막에 '몽타주를 완성하시겠습니까?' 에서 '아니오'를 선택하고 넘겨서 최종 제출하게 되었는데 몽타주를 안 그릴 경우에 사례금을 받는 조건에서 인정 안되나요?몽타주를 안 그려서 다시 제출하려고 했는데, 최초 제출된 것만 인정한다고 하셔서 질문 남깁니다.

20번 강의 > 7번 문제를 풀던 중, 모든 나이에 1을 더하고, cond1 cond2를 설정한 뒤 각 조건의 절댓값 차이를 result 변수에 넣고 값을 확인했습니다. 값이 783.37이 나왔습니다. 선생님께서는 정답을 263.13으로 말씀 주셨습니다. 코드가 같은데, 값이 다른 이유가 궁금합니다. 제가 쓴 코드는 아래에 첨부하였습니다. df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/type1_data1.csv") df['age'] = df['age'] +1 cond1 = (df['age']>=20) & (df['age']<30) cond2 = (df['age']>=30) & (df['age']<40) result = abs(df[cond1]['views'].mean() - df[cond2]['views'].mean()) print(result) print(round(result, 2))

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요기출 9회 작업형 1에서 보면,grouped[1] 을 사용해서 지역코드와 성별로 그룹된 데이터프레임에서 1에 해당하는 컬럼명과 데이터를 선택합니다.그런데 저는 이제까지 연습할 때 데이터프레임에서 열을 선택하기 위해 df[숫자]를 쓰면 행이 선택이 되었고, df[: , 숫자]를 입력하면 에러가 났었습니다. 그래서 df에서는 loc나 iloc를 사용해서 슬라이싱 혹은 인덱싱을 하고 있었습니다. 그런데 본 데이터에서는 오히려 loc와 iloc를 사용하면 에러가 납니다. 차이가 무엇인가요?해당 데이터에서는 왜 컬럼 선택으로 출력이 되는 건가요?