1. Kaggle House Prices 예제에서 LinearRegression/ Ridge/ Lasso 에 대해 R2 를 모두 구해보니 동일한 값이 나오는데 맞는 걸까요? 2. Corr 로 구해진 상관계수의 경우 값이 클수록 두 변수간의 상관관계가 크다고 해석하면 되는 것으로 아는데요, Kaggle House Prices 예제를 가지고, coefficient 의 값을 구했을때, coefficent 값의 크기가 의미하는 것은 무엇인지 정확히 이해가 가지 않는데, 설명 주실 수 있을까요?

기존에 반복문이 1개 돌던거를 이렇게하면 2번 도는데...   성능적으로 오히려 떨어지는거 아닌가요

member와 team이 "다대일"관계일 경우 member쪽에 joinTeam이라는 연관관계 편의 메소드를 짜보았는데 public void joinTeam(Team team){ if(this.team != null){ this.team.getMembers().remove(this); } this.team = team; team.getMembers().add(this);} 제 생각에는 일단 this(member)의 team이 null이 아니라는 것은 이미 연관관계 편의 메소드를 통해서 this(member)의 team이 지정된 상태이고 team의 List<Member>에도 해당 member가 add되었다고 생각하였습니다   따라서 일단 this(member).team의 List<Member>에서 해당 멤버를 지워주고 새로 join하려는 team의 List<Member>에 멤버를 추가해주었습니다.   그러나 책에서 표현된 Member의 연관관계 메소드를 보면 public void joinTeam(Team team){ this.team = team; if(!team.getMembers().contains(this)){ team.getMembers().add(this); }} 이처럼 표현되었는데 이러면 만약에 현재 member는 이미 팀이 teamA인 상태에서 새로 joinTeam(teamB)를 했을 경우 teamA의 List<Member>에는 현재 member가 그대로 남아있어서 데이터 정합성 문제가 발생하지 않는건가요??   -- 추가적으로 책에 있는 코드대로 실험을 해본 결과는 다음과 같았습니다 -- Member member = new Member("member1");member.joinTeam(teamA);member.joinTeam(teamB);em.persist(member); teamA에 member 존재? = true Member{id=1, username='member1'} =============================== teamB에 member 존재? = true Member{id=1, username='member1'}   만약 로직 자체가 team의 List<Member>에는 다른 팀으로 join한 member도 남기는 것이라면 이것이 옳겠지만 제 생각으로는 다른 팀으로 join을 하였다면 이전 team의 List<Member>에서는 remove시켜주는 것이 맞다고 판단하는데 혹시 어떻게 생각하시는지 궁금해서 질문을 올리게 되었습니다  

율무님! 정말 관계없는 질문이긴 한데 옆에 아이콘들이 너무 귀여워요! 어떤 플러그인인지 알려주실 수 있을까요?

강의 중에 자료 참고하면 된다고 되어있는데, 어떻게 하면 되는지 잘 모르겠어서요.. 해당 예시 양식에 대한 관련 양식 자료 공유 안되나요?

1. bone frame에 저장되는 정보들은 to_root 정보들인건가요? 2. 애니메이션을 넣으려면 루트 본에 있는 vertex 위치가 아닌 본의 좌표계 기준으로 한 vertex 위치가 필요하기 때문에, 본의 좌표계 기준으로 vertex 위치를 얻는 오프셋 변환이 필요하다고 말씀하셨는데 오프셋 변환을 하는 부분은 코드 어디에 있나요? 3. g_final[threadIdx.x] = mul(g_offset[threadIdx.x], matBone); 위 코드는 단지 오프셋과 그 to_root 매트릭스의 조합처럼 보이는데, 이 수식이 어떤 원리로 Final_i를 나타내는 것 인가요? 영상을 찾아봐도 이해가 잘 가지 않아서 여쭤봅니다. 좋은 하루 보내세요

수업 들으면서 따라하다가 궁금한 점이 있어서 문의드립니다,  1. position: absolute 를 쓸 때 left: 0 이 기본값인지 생략해도 되는 것인지 궁금해요 2.background: url(...) no-repeat left top ; 에서 위치에서 left top으로 쓰든 top left쓰든 순서는 상관없나요 ? 3. 예를 들어 section > .inner > h2 구조일 때, css로 section h2 이렇게 쓰면 안되고 section .inner h2 이렇게 다 써줘야하나요? 어떤 경우에 어느 정도가 생략 가능한지 궁금해요  

강사님은 유니티안에 c#파일 더블클릭하면  비주얼 스튜디오 왼쪽에 솔루션 탐색기가 열리는데요.   저는 솔루션 탐색기를 '보기'에서 추가한 후 봤더니 하위 폴더가 안 보입니다 ㅠ   이것저것 눌러서 해봤는데, 뭔가 강사님처럼 안나오더라고요 (비슷하게 나오지만, 도중에 오류가 몇개 껴있어서 다시 하고 있습니다...)   해결방법이 있나요? 참고로 2022버전 쓰고 있습니다!  

UIThread 가 멈추면 제어가 안된다라는데 어떤 제어가 안된다는지가 궁금합니다. 실행시 두개의 Form1과 Form2가 로드 되는데 로드는 정상적으로 되는데 어떤 제어를 말씀하시는지 잘모르겠습니다. 개별 쓰레드 동작이 안된다고 하는데 두개의 폼이 저는 정상적으로 로드가 됐거든요 사용하는 VS 버전은 2022입니다.

작가님. 그림초보라 마우스로 그리기가 어렵습니다. 그래서 크리에이터에서 그린 그림(jpg)을 가져와 캐릭터의 머리 팔 다리 부분별로 그룹을 하려 선택을 하니 전체가 설정됩니다. 그림을 가져와서 애니를 만들떄 어떤 방법이 있는지요. ....

선생님 제가 아톰 말고 vscode 하고 있는데요 vscode 에서 terminal이 실행이 되다 안되다 하는데 왜 그런지 알려주세요! 사진 첨부하겠습니다. 사진에서 세모로 되어 있는 걸 눌러야 terminal이 작동이 되는데 두번째 사진에서는 그 세모가 있었다가 없었다가 해요 그 알려주신 control shift B도 여기서는 실행이 안돼요

# 범주형 데이터의 카테고리 df_out['weather_code'] = df_out['weather_code'].astype('category') df_out['season'] = df_out['season'].astype('category') df_out['year'] = df_out['year'].astype('category') df_out['month'] = df_out['month'].astype('category') df_out['hour'] = df_out['hour'].astype('category') df_out['dayofweek'] = df_out['dayofweek'].astype('category') # dayofweek 추가됨 # 더미처리 df_out = pd.get_dummies(df_out, columns=['weather_code','season','year','month','hour','dayofweek']) # dayofweek 추가됨 # 종속변수 'cnt', 독립변수('나머지 컬럼')을 분리하는 작업 df_y = df_out['cnt'] # 종속변수 Y df_x = df_out.drop(['timestamp', 'cnt'], axis = 1) # 독립변수 X # 훈련용, 테스트용 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_x, df_y, random_state=66, test_size=0.3, shuffle=False) # 매번 동일한 래덤값을 고정하여 값 변경되지 않게, shuffle=False는 시계열 데이터 이므로 ## .... 이후 model.compile(loss='mae', optimizer='adam', metrics=['mae']) early_stopping = EarlyStopping(monitor='loss', patience=5, mode='min') history = model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=50, batch_size=1, validation_split=0.1, callbacks=[early_stopping])   train 데이터 오류로 인해 딥러닝이 되지 않습니다.  선생님 강좌와 차이점은 dayofweek을 추가한 내용입니다.  왜? dayofweek을 카테고리 & 더미 처리를 하면 딥러닝이 되지 않는지? 궁금합니다.

안녕하세요 강사님  강사님 강의를 듣는 사람입니다. 다름이 아니라 저역시 실습파일을 적용할수 없어서 깃허브의 sql 쿼리를 직접 날리고 있는데요 아이템즈 테이블 그외 쉽먼트 같은 테이블 생성시 fk 관계들 때문에 생성이 안되네요 일단 해당 제약 조건들을 삭제후 모두 생성하기는 했는데요 온전한 강의 진행시 문제가 되지 않을까 해서 이렇게 질문 남깁니다. 아마도 제약조건이랑 해당 테이블 생성 쿼리 위치(생성시기)가 맞지 않아서 생기지 않나 싶습니다. 

dataId를 useState를 사용하여 state값을 1씩 증가시키면서 사용하는것보다 useRef를 사용하는 이유가 있을까요??

안녕하세요. 주피터 노트북 저장할 때 아웃풋들까지 다 저장하는 방법이 있나요? 주피터 노트북 파일을 다시 열면 그 전에 실행했던 것들이 다 사라지는 것 같은데요. 그럼 한줄 한줄 코드를 다시 처음부터 실행해줬다가, 내가 다시 작업하는 부분에 와서 시작해야 되는 건가요? 실무에서도 작업하다가 끄고 다음에 다시 켜서 이어할때 그렇게 코드를 쭉 재실행하고 작업 시작하는지도 궁금합니다.

diaryLIst.map() 메서드 사용부분에서 JS 문법에서는 map 메서드에 콜백함수를 넣어줄때 map((it) => {} 이런식으로 중괄호를 사용하는것으로 알고있는데 JSX문법에서는 반드시 ()같이 소괄호를 사용해야하는것인가요? 그 이유는 무엇인지 알 수 있을까요??

예전 데이터를 사용할 때는  setState(prev => ([...prev,  {...}])); 로 적어야 문제가 안 생긴다고 말씀하셨습니다. 그런데 setState({tries: {...tries, { ... }}}) 와 같이 적어서 실행해봤는데 같은 결과가 나왔습니다. 강의에서 말씀하신 문제발생의 예시를 설명해주실 수 있을까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   선생님, 안녕하세요.  강의 열심히 듣고 있는 학생입니다 :)    CIFAR10 데이터세트를 이용하여 CNN 모델 구현 실습 - 01 강의 실습 따라서 진행 중인데,  마지막 시각화 과정에서 오류가 발생하여 문의 드립니다.      https://colab.research.google.com/drive/1AMGA7UAURKaYPTwrUwBXBpArDnPnQjxN?usp=sharing     'Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers)'   해당 문구가 지속적으로 출력되는데, 전처리 과정 이후에 발생하는 듯 합니다.  혹 원인이 무엇이며 해결을 어떻게 해야할지 확인해주실 수 있으신지요? 참고로 수업에서는 원핫인코딩X + sparse categorical crossentropy로 진행하셨지만,  저는 원핫인코딩 적용하는걸 추천하신다기에 원핫인코딩O + categorical crossentropy로 진행했습니다.    실습하는 코드는 첨부해두었으며, 제가 놓치고 있는 부분이 어떤 부분인지 말씀해주시면 참고하여 학습하겠습니다!   참고로 하기 경로의 방법은 모두 시도해보았습니다만 까만 화면이 나오거나 오류 메시지가 그대로 나옵니다ㅠㅠㅠ  https://stackoverflow.com/questions/49643907/clipping-input-data-to-the-valid-range-for-imshow-with-rgb-data-0-1-for-floa     답변 기다리겠습니다, 감사합니다!

    섹션3 부분 강의 따라하는데 도저히 강의처럼 안나와서 한 이틀정도를 나름 코드를 변경했는데도 안되길래..   강의파일에 혹시 잘못 덮어씌웠나 해서 강의파일 다시 다운받아서 해보니까 애초에 안되네요..   환경은 윈도우10, 크롬이고 2560*1440입니다. VSCODE 라이브서버로 실행시켰습니다. 물론 창크기 어떤식으로 해도 섹션 3가 위에 미드텍스트를 캔버스가 가리고, 캔버스 애니메이션 시작 시점도 다르게 나옵니다.   혹시 제 컴퓨터 환경이 이상한건지 아니면 뭐 호환사항이 변견된건지.. 궁금합니다.

- 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 강의 잘 듣고있습니다. 다름이 아니라 수강하고나서 코드에 대한 질문이 있습니다. 1. tensorflow-text라는 패키지를 제가 찾아본 결과 text 전처리를 쉽게 하기위한 패키지라고 하는데 본 코드내에서는 패키지 사용을 하지 않더라고요 전처리할때에는 hub에서 전처리 모델을 가져와서 사용하더라고요. 그런데 왜 tensorflow-text라는 패키지를 임포트 했는지 모르겠습니다. 2. optimizer로 adamw를 사용한거 같은데 그냥 adam이 아니라 adamw를 사용한 이유가 궁금합니다. from official.nlp import optimization # to create AdamW optimizer 에서의 adamw하고 tensorflow-addons 패키지에 있는 adamw(https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/AdamW)하고 차이가 있을까요?