--------------------------------------------------------------------------- FileNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[8], line 1 ----> 1 train_data = pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv") 2 train_data.head() 다운이 제대로 받지 않아서 생기는 문제 같은데요... 영상에서는 다운을 받는 과정이 생략되어있는거 같은데 자세하게 알려주세요
단일표본검정 예시 문제에서 귀무가설을 기각하고 채택하는게 헷갈려 질문합니다! 단측검정 "합격원두 상품의 평균 무게는 120g보다 크다"의 경우 코드를 실행했을 때 p-value가 0.01985가 도출됩니다. 그렇다면 유의수준 0.05보다 작기 때문에 귀무가설을 기각하고 대립가설인 "합격원두 상품의 평균 무게는 120g보다 작다"를 채택하는 것이지요? 그런데 해당 표본의 평균은 120g보다 큰 121g인데.... 어디서 제가 잘못이해한걸까요?
안녕하세요. 수업 내용 중 Ollama 임베딩 모델에서 아래와 같이 임베딩 모델을 설정하고 embed_documents 사용하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. from langchain_ollama import OllamaEmbeddings embeddings_model = OllamaEmbeddings(model="bge-m3") documents = [ "인공지능은 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.", "머신러닝은 인공지능의 하위 분야입니다.", "딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다.", "자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다.", "컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하는 방법을 연구합니다." ] # 문서 임베딩 document_embeddings = embeddings_model.embed_documents(documents) # 임베딩 결과 출력 print(f"임베딩 벡터의 개수: {len(document_embeddings)}") print(f"임베딩 벡터의 차원: {len(document_embeddings[0])}") print(document_embeddings[0]) 오류의 캡처 사진과 문구는 아래와 같습니다. 오류문구 : ConnectError: [WinError 10061] 대상 컴퓨터에서 연결을 거부했으므로 연결하지 못했습니다 해결방법 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 모의3 같은 경우에는 전처리 스케일링 따로 안하셨는데, 시험장에서도 제가 판단하고 하지 말아야할까요? 아니면 라벨링 같은 데이터는 빼고 나머지 숫자 데이터에대해서 전처리하고 해야하는지,, 아니면 라벨링 신경쓰지않고 스켕일링 모두 해도 되는지요?
안녕하세요 강사님. jooq 강의 잘 듣고 있습니다. 현재 update 부분 강의를 들으면서 실습해보고 있는데 Actor 에 setter 메소드들이 없어서 dao 를 통한 update를 하는데 다소 어려움이 생겼습니다. insert 의 경우는 생성자에 데이터를 넣어서 잘 넘어갔는데, update 에서는 setter 가 없으니까, insert 한 값을 Actor 객체로 반환 받아서 그 객체에 있는 setter 를 이용해 update 하는 방식이 불가능하다 보니 "setter 는 어디로 갔는가?" 생각이 들더라구요. 실습중인 jooq 버전은 3.19.5 이고, 아래는 Actor pojo 파일 구조 입니다.
안녕하세요 강사님, 강의를 듣는 중 문제가 발생해 글 남깁니다. book/id 상세페이지에서 SSG getStaticPaths를 적용중인데, id를 인식을 못해 에러가 발생합니다. Error: A required parameter (id) was not provided as an array received string in getStaticPaths for /book/[[...id]] 강의에 의하면, books/1 은 보여야 하는데 페이지가 보이지 않네요 오타인 것 같아 강사님 깃헙 코드도 복사해서 붙여봤는데 에러가 납니다 혹시 다른 문제가 있을까요? 에러 메세지에는 id가 제공이 안된다고 하는데, 제가 보기에는 staticProps에 맞게 변경한거 같은데, 왜 에러가 날까요??
재귀함수에서 보통 베이스 케이스에 리턴이 있는 경우를 많이 봤는데 베이스 케이스 부분에 return 안쓰는거랑 return 쓰고 그 뒤에 비워놓는거랑 같은 건가요?? 예를 들어 이 두개가 같은건가요? (함수 안 부분 띄어쓰기해도 질문등록하면 다 왼쪽으로 정렬되서 보이네요ㅠ) 함수1: def function() for _ in range(N): ... 함수 2: def function() return for _ in range(N): ...
강의 정말 도움 많이 되었습니다!! 강의 내용 중에 동시성인지 병렬성인지 헷갈리는게 있어 질문드립니다..! 7:35에 일반 def 함수 라우터로 작성한 ThreadPool(병렬) 방식은 매번 요청시 ThreadPool에서 유휴 Tread를 찾아 동작하고 i/o wait가 발생할때 context switch를 해가면서 작업하는 것으로 이해했는데...이게 맞다면..! 완벽한 병렬성이 아니라 동시에 작업하는 것 처럼 보이는 동시성으로 동작하는 건가요?
import "./App.css"; import { Routes, Route } from "react-router-dom"; import Home from "./pages/Home"; import Diary from "./pages/Diary"; import New from "./pages/New"; // 1. "/" : 모든 일기를 조회하는 Home 페이지 // 2. "/new" : 새로운 일기를 작성하는 New 페이지 // 3. "/diary" : 일기를 상세히 조회하는 Diary 페이지 function App() { return ( <Routes> <Route path="/" element={<Home />} /> <Route path="/new" element={<New />} /> <Route path="/diary" element={<Diary />} /> </Routes> ); } export default App; const Home = () => { return <div>Home</div>; }; export default Home; 이렇게 작성했고, 오타도 없는 것 같은데 화면에 home이라는 글자가 안 뜹니다. router도 6.28. 으로 설치됐습니다.
안녕하세요 SQLD 준비하고 있는 전진호 학생입니다. 강의 2:47에서 'PRIOR PK = FK' PK (부모)-> FK(자식) 순방향 전개 'PRIOR FK = PK' FK (자식)-> PK(부모) 역방향 전개 이렇게 나와야 하는 슬라이드에서 'PRIOR PK = FK' PK (부모)-> FK(자식) 순방향 전개 'PRIOR FK = PK' FK (자식)-> FK(부모) 역방향 전개 FK -> PK가 FK -> FK로 바뀐 거 같습니다. 감사합니다. 전진호 드림.
1) Weekly Retention을 구하는 쿼리를 바닥부터 스스로 작성해보세요 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul")) AS event_date FROM `advanced.app_logs` ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ) SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE((COUNT(DISTINCT user_pseudo_id)), (FIRST_VALUE(COUNT(DISTINCT user_pseudo_id)) OVER(ORDER BY diff_of_week))), 3) AS retention FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week 2) Retain User를 New+Current+Resurrected+DormantUser로 나누는 쿼리를 작성해보세요. 유저 구분 기준은 제품이나 서비스에 따라 다르겠지만 applogs 데이터는 주단위로 했을때 총 24주치 데이터가 있었고, 유저별로 평균 구매 주기와 방문 횟수를 구해보았을 때 6주를 기준으로 유저를 구분하면 될 것이라 생각함. New : 첫 방문한 신규 유저 Current : 방문 횟수 2회 이상이면서 6주 이내 재 방문 이력 있는 유저 Resurrected : 방문 횟수 2회 이상 & 직전 방문 경과 7주 이상이면서 6주 이내 재방문 이력 있는 유저 Dormant : 직전 방문 경과 7주 이상이면서 6주 이내 재방문 없는 유저 (사실 이렇게 나누는게 맞는지 모르겠지만, 나름의 논리적인 기준을 찾아보려고 노력하였음. 😫 과제 기한 연장에도 개인적인 사정으로 시간이 부족하여 깊이 탐구하지 못했고, 쿼리 작성을 완성하지 못했습니다 😩 추후에 완성하면 보완하도록 하겠습니다. ) 3) 주어진 데이터에서 어떤 사람들이 리텐션이 그나마 높을까요? 찾아보세요 미완성으로 추후에 완성하면 보완하겠습니다 ! 4) Core Event를 “click_payment” 라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul")) AS event_date FROM `advanced.app_logs` ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ) SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE((COUNT(DISTINCT user_pseudo_id)), (FIRST_VALUE(COUNT(DISTINCT user_pseudo_id)) OVER(ORDER BY diff_of_week))), 3) AS retention FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week
WITH Sales AS ( SELECT 1 AS sale_id, DATE '2023-01-01' AS sale_date, 101 AS employee_id, 500 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 2 AS sale_id, DATE '2023-01-02' AS sale_date, 102 AS employee_id, 700 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 3 AS sale_id, DATE '2023-01-03' AS sale_date, 101 AS employee_id, 300 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 4 AS sale_id, DATE '2023-01-04' AS sale_date, 103 AS employee_id, 900 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 5 AS sale_id, DATE '2023-01-05' AS sale_date, 101 AS employee_id, 400 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 6 AS sale_id, DATE '2023-01-06' AS sale_date, 104 AS employee_id, 600 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 7 AS sale_id, DATE '2023-01-07' AS sale_date, 105 AS employee_id, 800 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 8 AS sale_id, DATE '2023-01-08' AS sale_date, 101 AS employee_id, 350 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 9 AS sale_id, DATE '2023-01-09' AS sale_date, 102 AS employee_id, 450 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 10 AS sale_id, DATE '2023-01-10' AS sale_date, 103 AS employee_id, 750 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 11 AS sale_id, DATE '2023-01-11' AS sale_date, 101 AS employee_id, 250 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 12 AS sale_id, DATE '2023-01-12' AS sale_date, 104 AS employee_id, 650 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 13 AS sale_id, DATE '2023-01-13' AS sale_date, 105 AS employee_id, 850 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 14 AS sale_id, DATE '2023-01-14' AS sale_date, 101 AS employee_id, 450 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 15 AS sale_id, DATE '2023-01-15' AS sale_date, 102 AS employee_id, 550 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 16 AS sale_id, DATE '2023-01-16' AS sale_date, 103 AS employee_id, 950 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 17 AS sale_id, DATE '2023-01-17' AS sale_date, 104 AS employee_id, 700 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 18 AS sale_id, DATE '2023-01-18' AS sale_date, 105 AS employee_id, 900 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 19 AS sale_id, DATE '2023-01-19' AS sale_date, 101 AS employee_id, 500 AS amount FROM dual UNION ALL SELECT 20 AS sale_id, DATE '2023-01-20' AS sale_date, 102 AS employee_id, 600 AS amount FROM dual ) SELECT SALE_ID, TO_CHAR(SALE_DATE, 'YYYY-MM-DD') AS sale_date, employee_id, amount, FIRST_VALUE(amount) OVER (PARTITION BY employee_id ORDER BY sale_date) AS "FIRST_VALUE" FROM ( SELECT SALE_ID, SALE_DATE, employee_id, amount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY employee_id ORDER BY sale_date) AS rn FROM Sales ) WHERE rn = 1; 안녕하세요 SQLD 준비하면서 강의 듣고 있는 전진호 학생입니다. 이렇게 SUBQUERY에서 ROW-NUMBER를 이용해서 하지 않고, PARTITION BY 의 첫번째 값만 뽑아낼 수 있는 좀 더 쉬운 방법이 있을까요? 감사합니다.
안녕하세요, API와 DB 연결을 다루는 강의를 시청 중 강의 11분 50초 정도에 웹소켓 연결이 안 되는 문제가 생겨 질문 드립니다! 코드를 전부 똑같이 따라 작성하고 있음에도 왜 localhost 7071로 경로 수정 후 연결이 되지 않는지 모르겠습니다.. 해결 방안이 있을지 여쭙고 싶습니다!