10. Exception: RISC-V 레퍼런스 문서 분석 에 6분 40 초에서 나와 있는 excetpion 은 trap 을 포괄하는 계념이라고 하셨는데 , 그 근거를 알려주세요... arm spec 도 아니고 risc-v spec 을 에도 분명이 다르게 설명되어 있는데... " 트랩(trap) 이라는 용어를, 예외나 인터럽트로 인해 트랩 핸들러로 제어가 전환되는 상황을 나타내는 데 사용합니다."
안녕하세요 시간이 별로 남지 않아 일단 강의만 후루루룩 본 상태라 이제 중요사항만 다시 반복하려고 합니다ㅠ pd.set_option('display.float_format, '{:.10f}.format() 제 기억엔..이거랑 하나 더 있었던 것 같은데 외우라고 하셨는데ㅠ 강의를 일단 후루룩 본 상태라서ㅠ 어디 강의에서 말씀하셨는지 기억이 잘 안나네요ㅠ (혹시 알 수 있을까요..) 그리고 저 코드랑 비슷한거 하나 더 해서 외우라고 하셨는데.. 그 나머지 하나랑.... 저게 어떤 상황에서 쓰는 코드인지 다시 질문드립니다 데이터가 저런 식으로도 자주 나오는지도 궁금합니다! 좋은 강의 항상 감사드립니다!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 기출7회 작업형 3 강의 때는 accuracy_score 구할 때, target = test.pop('gender')을 하는 단계가 있었는데요, (아래코드) from sklearn.metrics import accuracy_score from statsmodels.formula.api import logit # 데이터셋 분할 train = df.iloc [: 210 ] test = df.iloc [ 210 :] # 1) 학습, test데이터를 사용해 예측 (0.5 미만: 0, 0.5 이상 1) model = logit ( "gender ~ weight" , data=train ) .fit () target = test.pop ( "gender" ) pred = model.predict ( test ) > 0.5 # 2) 실제 값과 예측 값을 사용하여 정확도 계산 acc = accuracy_score ( target , pred ) # 3) 오류율 계산 print ( round ( 1 -acc , 3 )) 지금 예시문제에서는 따로 없어서 작업형 3에서는 어떨 때 target = test.pop('gender') 를 해야하는지 궁금해요.
혹시 실습중에 Quota 초과되어서 호출 안되시는 분들은 gpt-4o 대신 비용이 더 낮은 gpt-5-nano 모델로 호출해보세요 저는 모델 바꾸니까 결제 안해도 호출은 되더라구요 (결국 여러번 시도하면 quota 때문에 막히긴합니다) https://platform.openai.com/docs/pricing
처음부터 다시 시작하면서 self-hosted-ai-starter-kit 설치후 접속이 안됩니다 모두 정상적으로 작동하는데 n8n 접속이 안됩니다. Docker 도 정상적으로 되는 것 같은데 도움 부탁드립니다 일단 도커를 초기화까지했습니다. 다시 처음부터 시작해보겠습니다 정말 어렵네요...ㅠㅠ 강의내용대로 하나하나 잘 따라갔는데도 안되니...
안녕하세요 딩코님, 클라우드 환경에서 비용이 발생하지 않는 올바른 테스트 방법에 대해 여쭙고자 질문 남깁니다. 제 스스로 느끼기에, 제가 프리티어로 사용하고 있는 EC2 인스턴스 내부에서 k6 스크립트를 실행하게 되면 EC2 과부화는 물론 RDS 에도 몇백만건의 데이터가 삽입이 되니 비용적, 컴퓨팅 자원적 문제가 발생할 것 으로 생각이 됩니다. 그래서 혹시 다음과 같은 방법으로 클라우드 환경 테스트를 진행하면 될지 여쭤보고 싶습니다. 테라포밍을 통해 AWS EC2 + RDS 조합으로 서버 배포 배포된 해당 주소로 제가 가지고 있는 노트북(EC2 아니고 제 로컬 PC) 터미널에서 k6 스크립트 실행 이때도 비용문제가 발생하는지? -> 아니라면 저비용으로 테스트하는 국룰 방법을 좀 소개해 주시면 감사드리겠습니다 ! 강의 너무 재밌습니다 ㅋㅋㅋ 감사합니다 !
안녕하세요 아직 기본기가 없어서 너무 당연한 내용을 질문 하는건 아닌지 걱정이네요.. 32강 09:40에서 발생하는 Null Crash 에러 관련하여 이해가 잘 안되는 부분이 있습니다 .. 총 2가지 문의사항이 있습니다 :) i) 로그를 보면 Listen Server, Client A, Client B 가 로그인을 해서 총 3개의 Player Controller 가 생겼고 Player Index 를 Self 로 교체해서 각자 독립적으로 컨트롤러를 사용할 수 있게 되었는데 게임을 종료하면서 Listen Server 가 종료되었는데 Client A, Client B의 Playser Controller 는 살아있기때문에 Null Crash 에러가 2개 발생한건가요 ? ii) 그래서 is Valid 를 통해서 Listen Server를 종료하면 Mapping context 에 이벤트가 넘어가지 않아서 에러가 안나오게 수정을 하는건지 궁금합니다! 추가로 PlayerController 관련해서 서버쪽에서 보면 아래와 같이 PlayerController 0, PlayerController 1, PlayerController 2 총 3개가 확인이 되는데 Clinet 0번과 Client 1번을 돌아가면서 확인을 해보면 둘다 PlayerController 0 만 확인이됩니다. PlayerContrller 는 플레이어마다 생성이 되는 걸로 알고 있는데 PlayerContrller1, PlayerContrller2 가 확인이 되어야하는게 아닌지 궁금합니다! 감사합니다 :)
안녕하세요, 코드바나나 님. 다른 강의에 문의글을 남기게 되어 먼저 죄송하다는 말씀드립니다. 제가 「AWS Certified Solutions Architect - Associate 자격증 준비하기」 강의를 통해 자격증을 준비하고 있었는데, 회사 일에 치여 지내다 보니 기간 내에 강의를 모두 수강하지 못한 채 수강 기간이 만료되어 버렸습니다. 강의가 만료된 상태라 해당 강의에서는 문의글 작성이 불가능해 이렇게 다른 강의를 통해 문의드리게 되었습니다. 문의게시판을 보니 수강 기간 연장이 가능한 경우가 있어 조심스레 부탁드리고자 합니다. 혹시 괜찮으시다면 해당 강의의 수강 기간을 한 번만 연장해주실 수 있을까요? 다른 강의에 글을 남기게 되어 다시 한 번 죄송하다는 말씀드리며, 항상 좋은 강의 제공해주셔서 깊이 감사드립니다.
작업형2 제출 방식에 대해 질문 있습니다! print(submit.to_csv(‘result.csv', index=False) 를 작성한 후에 확인하기 위해 print(pd.read_csv('result.csv')) print(pred.shape) 등을 실행하며 진행하고 있는데 이런 코드는 주석처리나 삭제할 필요 없이 그대로 제출해도 괜찮은지, 그리고 그 전에 EDA등을 하며 print문으로 작성한 것들도 주석처리 없이 그대로 제출해도 괜찮은지 문의드립니다! 😊
분산분석 강의노트( 가정에서 재배하고 있는 네 가지 토마토 종자(A, B, C, D)에 대해 세 가지 종류의 비료 (11, 12, 13)를 사용하여 재배된 토마토 수를 조사하였다. 종자 및 비료 종류 간의 토마토 수의 차이가 있는지 유의수준 0.05하에서 검정하시오. (단, 정규성, 등분산성에 만족한 데이터)) 문제에서 종자, 비료가 범주형 데이터여서 C를 씌워준 걸로 아는데, 회귀 분석 시에도 0, 1로만 나타나거나 A, B, C로만 나타나는 변수에 대해서 logit 또는 ols 안에서도 변수에 C를 작성해야 하는지 궁금합니다..!
답안 풀이는 anova_lm을 불러올 때 import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols # 1~9 이원 분산 분석 model = ols('수확량 ~ C(비료유형) * C(물주기)', data=df).fit() anova_table = sm.stats.anova_lm(model) print(anova_table) 이런식으로 불러오는데 아래와 같이 import하면 결과가 다른데 문제가 있나요? 뭐가 맞을까요 from statsmodels.stats.anova import anova_lm
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 index '2001' 데이터(행)에서 평균보다 큰 값의 개수를 구하시오. -> 평균보다 큰 값의 개수를 구한다고 해서 len을 썼는데 코랩에 있는 정답은 sum을 써서 다른 답이 도출 되는 것으로 확인됩니다. len이 아닌 sum이 쓰인 이유가 뭔지 알 수 있을까요? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/type1_data2.csv", index_col="year") df.head() df=df.T ma=df[2003].mean() cond1=df[2003]<ma len(cond1)