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If you've ever wondered why your friend won't stop talking about jumping through geometric obstacles, you're about to get it. Geometry jump games have this unique charm that keeps players coming back—not because they're easy, but because they hit that sweet spot between challenging and rewarding. Let's dive into what makes these games tick and how you can jump into this world yourself.What's the Big Deal with Geometry Jumping?Geometry jump games, with Geometry Dash standing as the most iconic example, are deceptively simple at first glance. You control a square, triangle, or some other shape, and your job is to jump through obstacles while perfectly timing your moves to a pulsing electronic beat. Sounds easy, right? Then you hit the first spike, and suddenly you understand why millions of players are obsessed.The appeal isn't just about reflexes. These games tap into something psychological—the desire to master a pattern, to finally nail that section you've been struggling with, and to experience that rush when everything clicks into place. The music syncs perfectly with your movements, creating this hypnotic experience that pulls you in for "just one more try."How the Gameplay Actually WorksIn Geometry Dash, you're essentially navigating through a series of challenges that get progressively more complex. Your shape automatically moves forward at a constant speed, and you control the jumping. That's it. No power-ups, no special abilities—just timing and rhythm.The game throws different level mechanics at you as you progress. Sometimes you're dodging spikes in a narrow corridor. Other times, you're jumping through portals that flip your gravity upside down. Platforms shrink and disappear. Rotating obstacles spin in unpredictable patterns. Each level teaches you something new while reminding you that mastery takes practice.The genius of Geometry Dash and similar games is that they scale difficulty smoothly. Early levels teach mechanics without overwhelming you. By the time you're attempting harder levels, you've developed muscle memory and pattern recognition skills that feel almost second nature. The music reinforces everything—you start jumping to the beat naturally, turning the game into a rhythm experience.Practical Tips to Actually Get GoodStart with the early levels and resist the urge to jump into harder content immediately. Those starting levels aren't just tutorials; they're building blocks for the skills you'll need. Every jump pattern you learn serves a purpose later on.Pay attention to the music. Seriously. The beat carries information about what's coming. Many players find success by listening to the soundtrack and anticipating obstacles before they see them. This transforms the game from a visual challenge into a rhythm puzzle.Practice specific sections instead of restarting full levels constantly. Most geometry jump games let you create checkpoints or practice from certain points. Use this feature. Grinding the same five seconds until it's perfect is way more productive than running through the whole level repeatedly.Watch your jump timing closely. In Geometry Dash, the timing window is tighter than you'd think, and one millisecond can mean the difference between clearing an obstacle and restarting. This teaches precision, which becomes satisfying once you develop it.Take breaks when you're frustrated. This genuinely works. Walk away for an hour, come back, and suddenly you'll pass something you were stuck on. Your brain needs time to process the patterns.Don't worry about speed-running or trying to set records immediately. The goal at the beginning is just to finish levels and understand them. Speed and style come naturally as you improve. Focus on consistent, steady progress rather than rushing to beat harder content.The Community and BeyondOne unexpected aspect of geometry jump games is the community. Levels created by players range from genuine masterpieces to wild experiments. Geometry Dash in particular has an enormous library of custom levels, meaning the game never really ends. There's always something new to try, always someone creating increasingly creative challenges.This community aspect transforms the game from a single-player experience into something social. You can share your progress, celebrate victories together, and get encouragement when you're stuck on a difficult section.Final ThoughtsGeometry jump games aren't for everyone, and that's completely fine. They require patience, dedication, and comfort with repeated failure. But if you're drawn to games that reward learning and improvement, they're absolutely worth your time.The beauty of Geometry Dash and similar games is that they respect your intelligence and effort. They don't demand luck or randomness—just you, your timing, and your determination. Every time you fail, you learn something. Every time you succeed, it feels earned.If you're curious, jump in. Try some early levels. You might find yourself chasing that next completion, then the next, until suddenly you understand why this simple concept has captivated so many players worldwide.

안녕하세요!본 강의와 더불어 기출 문제들을 보면서 chi2_contingency 수행 시 correction 보정 여부가 존재하는 것을 확인했습니다. 문제에서 보정 여부를 명시하지 않으면 correction을 false로 두고 수행하고 있는데 또 다른 기출에서 및 본 강의에서 crosstab의 결과가 2x2인 경우에 correction 여부를 명시하지 않았음에도 불구하고 correction을 True로 두고 푸는 것을 확인했습니다.시험장에서 chi2_contingency 문제에서 correction을 어떻게 두고 풀어야 할지 헷갈려서 질문 남깁니다.감사합니다~

샘 일반에서 (3가지 돌렸을때 에러일때 작은숫자를 선택하라하셨느데요) 일반에서는 거의 (960, 1000) 이란 숫자가 심화에선(600, 700대 숫자가나왔으면) 이건 일반과 심화를 비교하는건 아니죠? 심화한사람들인 훨 점수가 더 높은건가요? 숫자가 훨씬 더 작은니까요??

안녕하세요, BigQuery 활용편 강의를 듣고 있는데요.BigQuery 환경설정 관련해서 초보자를 위한 BigQuery 입문을 참고해달라고 강의 상 말씀을 주셨는데요. 현재 해당 강의가 무료가 아니어서 환경설정 방법을 확인하기 어려운 상황입니다. 해결할 수 있는 방법이 있을까요?

2유형 보내주신 메일 잘 받았습니다. 감사합니다샘 3가지 유형을 돌리고 나서 가장 좋은거 선택하고 나머지 2개는 주석처리 하면 5번 새로생긴항목 안해도 되는거죠~~

혹시 엑셀 및 강의 자료를 어디서 다운 받을 수 있는 지 문의 드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요2유형 object컬럼에서 개수 다르면 어떻게 해야하나요? 확인 안 하고 레이블인코딩, 랜덤포레스트, lgbm으로만 연습하고 있었는데 object 컬럼에서 안에 개수가 다르면 레이블인코딩을 못 쓰는게 아닐까요..?

안녕하세요.수업을 너무 게을리 들었습니다. ㅠ죄송하지만 수강연장 해주실수 있나요 ?마음잡고 열심히 해보겠습니다.

35강 smart composer에 대해 배우고 있습니다.너무 좋은 내용인데요,현재 가능한 ai 모델들을 보면 gpt-5.2, opus 4.5등 너무 옛날 모델들인데,gpt 5.5나 fable까지(지금은 못쓰지만) 나온 이 시점에.. 더 업데이트된 모델을 사용할 수 있는 방법은 없나요?다른 커뮤니티 플러그인 이라던가..알려주시면 감사하겠습니다 ^^

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요코딩팡학습하다가 의문이 생겨서요작업형2 문제에서 나머지문제는 다 40점 나오는데 3번문제만 어떤방법을 써도 25점 이상 안올라가요..ㅠㅠ이유가 뭔지 알길이 없네요.. 문제 다 똑같은 형식으로 제출했습니다.train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val)from sklearn.metrics import root_mean_squared_errorprint(root_mean_squared_error(y_val, pred))import lightgbm as lgblg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1)lg.fit(X_tr, y_tr)pred = lg.predict(X_val)print(root_mean_squared_error(y_val, pred))import xgboost as xgbxg = xgb.XGBRegressor(random_state=0, n_estimators = 400)xg.fit(X_tr, y_tr)pred = xg.predict(X_val)print(root_mean_squared_error(y_val, pred))lg.fit(train, target) -> pred = lg.predict(test) 로도 해봤어요!pred = lg.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv'))

안녕하세요, 시각 자료가 너무 잘되어 있어서 이해가 잘 됩니다. 혹시 시각 자료도 공유 받을 수 있을지 문의드립니다.

관찰값이라면 말그대로 실제로 관측된값이고기대값은 관측이 되지않았지만 기대할 값이라는것 같은데 이문제에서는 이번회차를 관측값으로 두고지난 3년을 기대값으로 뒀는데 왜 지난3년이 기대값이 되는건가요..?

안녕하세요 작업형2에 대한 질문입니다.train, test 모두 id 컬럼이 있는 경우에 train, test 모두 id 컬럼을 제외해도 되는지 궁금합니다.제외하려는 이유는 모델의 예측결과가 id 컬럼과는 무관할 것 같기 때문인데 test 셋을 건드는게 조심스러워 질문드립니다.만약에 제거하게 된다면 train, test 모두에서 제거해야 하는지, train에서만 제거해야 하는지 궁금합니다.데이터 예시는 아래와 같습니다.ID 연월 업종명 이용자구분 성별 이용자수 이용건수 0 ID_6105 202212 비알콜 음료점업 동남아 알수없음 151 173.0 1 ID_6125 202212 슈퍼마켓 기타외국 알수없음 66 71.0 2 ID_6773 202306 한식 음식점업 법인 알수없음 146682 165699.0감사합니다.

안녕하세요.강의 촬영 시점과 수강 시점이 많이 차이가 나 그동안 여러 변경사항이 있는 것 같은데요! 인텔리제이 설치 후 새 프로젝트 셋팅하려고 보니 언어 선택하는 부분이 없음 (이 부분은 왼쪽 패널에 new project > java/kotlin... 등으로 선택하게 되어 있네요!)JDK 버전이 26까지 올라와 있음이런 상태인데, JDK는 항상 최신 버전을 다운로드 받아도 될까요? 아니면 21 버전으로 다운로드 해야 할지 확인 부탁 드립니다.

2유형 보내주신 메일 잘 받았습니다. 감사합니다샘 3가지 유형을 돌리고 나서 가장 좋은거 선택하고 나머지 2개는 주석처리 하면 5번 새로생긴항목 안해도 되는거죠~~

안녕하세요. 올려주신 모의문제 작업형 2유형 2번 문제를 푸는 도중 아래와 같은 에러가 발생했습니다. 코드 문법 관련된 오류는 아닌 것 같은데, 시험장에서도 이런 오류가 발생할 가능성이 있을까요? 감사합니다. Traceback (most recent call last): File "<exec>", line 22, in <module> File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/base.py", line 1389, in wrapper return fit_method(estimator, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 487, in fit trees = Parallel( ^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/utils/parallel.py", line 77, in __call__ return super().__call__(iterable_with_config) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/joblib/parallel.py", line 1918, in __call__ return output if self.return_generator else list(output) ^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/joblib/parallel.py", line 1847, in _get_sequential_output res = func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/utils/parallel.py", line 139, in __call__ return self.function(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 189, in _parallel_build_trees tree._fit( File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 472, in _fit builder.build(self.tree_, X, y, sample_weight, missing_values_in_feature_mask) File "_tree.pyx", line 153, in sklearn.tree._tree.DepthFirstTreeBuilder.build File "_tree.pyx", line 268, in sklearn.tree._tree.DepthFirstTreeBuilder.build File "_tree.pyx", line 923, in sklearn.tree._tree.Tree._add_node File "_tree.pyx", line 892, in sklearn.tree._tree.Tree._resize_c File "_utils.pyx", line 29, in sklearn.tree._utils.safe_realloc MemoryError: could not allocate 63832064 bytes

hermes 데스트앱을 맥에서 업데이트 하는데 exit code1 메세지 계속뜨고 있습니다.데스크앱을 지우고 재설치 해도 같은문제가 계속 뜹니다. 몇 시간째 이걸로 머리싸메고 있음. 또다른 문제 hermes model명령어, 아래상태에서 멈춤.맥오에스를 아예 초기화 한상태에 다시 해야하나 고민하고 있습니다.

안녕하세요!코딩살구클럽 신청을 했는데, 로그인이 되지 않아 질문드립니다!dzzzing@naver.com 입니다.- 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. 시험이 얼마 남지 않은 상황에서 아래와 같은 템플릿을 작업형 2유형에 대한 고정 템플릿으로 가져가는게 괜찮은지 여쭤보고싶습니다. 올려주신 모의문제 기준으로는 25/40점을 기록하여 노파심에 여쭤봅니다. 감사합니다. *분류 문제는 RandomForestClassifier, 회귀문제는 RandomForestRegressor 쓸 예정이며, 평가지표가 roc-auc인 경우 predict()를 predict_proba로 바꿔야한다는 점까지는 인지하고 있습니다.  import pandas as pd train = pd.read_csv('data/car_train.csv') test = pd.read_csv('data/car_test.csv') # print(train.head()) # print(test.head()) # target : target (분류) # 데이터 전처리 target = train.pop('target') temp = pd.concat([train, test]) temp = pd.get_dummies(temp) train = temp.iloc[:len(train)] test = temp.iloc[len(train):] # 모델 정의 및 훈련 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(train, target) p = model.predict(test) # csv 파일 만들기 및 확인 submit = pd.DataFrame({'pred': p}) submit.to_csv("result.csv", index = False) result = pd.read_csv("result.csv") print(result.head())