fhvmf444@naver.com 입니다.급하게 파이썬을 배워서 사용해야하는상황이라 인강을 듣게됐습니다.파일이 올려져있는거는 다운했더니 아무것도 보이지않습니다. 강의 자료 보내주시면 감사하겠습니다.

UTM과 ESM가 둘 다 보안 기능을 하나로 통합한 것 같은데 어떤 점이 다른가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 여기서는 데이터셋 분할시에는 .copy()는 안해도 괜찮나요? 작업형 3에서는 데이터 분할시에는 .copy() 적어주는게 좋을지요? 

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_1/student_assessment.csv") print(df.head()) print(df.shape) print(df.isnull().sum()) df = df.dropna() print(df.isnull().sum()) print(df.shape) print(df['id_assessment'].value_counts()) cond = df['id_assessment'] == 12 df = df[cond] print(df.head()) df['zscale'] = (df['score'] - df['score'].mean()) / df['score'].std() print(df.head()) print(df['zscale'].max()) #ANS=2.150 저는 z스케일을 식으로 (표준편차/(값-평균))으로 구했는데 퇴근후딴짓님이 skkearn.preprocessing 으로 불러와서 구한것과 살짝 차이가나네요 왜 틀린건지 알수있을까요?

모의2 문제6에서 0이하인 데이터를 ~로 지우셨는데요!혹시 drop() 으로 지울 수 있는 방법이 있나요? 감사합니다import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") r1 = df['views'].std() cond = df['age'] <= 0 # print(df.shape) df = df[~cond] # print(df.shape)

python언어 기출문제의 변형(v2) 35:00에 result +=i+"-"에서 i는 숫자로 써야하는거 아닌가요?. 그래서 답이 0-32-74 이거 아닌가해서요

안녕하세요 선생님!시험 전까지 이해안가는 부분은 강의를 다시 들어보면서 복습을 진행하고 싶습니다.하지만 수강 만료일이 11월6일이라 앞으로 어떻게 공부를 해야할지 모르겠습니다 ㅠㅠ..혹시 시험일까지만이라도 수강 기간을 연장할 수 있는 방법은 없는지 문의 드립니다-!이메일은 maldong97@naver.com 입니다!

While (첫번째 조건 && 두번째 조건)-> 두번째 조건의 의미가 n1을 가리키고 있는 NODE의 next가 널이 아닌지를 묻고 있는것일까요?? 아니면 n1의 next가 n3라서 널이 아니라는 것인가요? 저는 node를 n1을 가리키고 있는 노드라고 생각해서 처음의 의미로 생각했는데 아닌것같아서 질문드립니다.   

7:30분 Java 예시 문제에서 답변을 m / 1000(m % 1000) / 500(m % 500) / 100(m % 100) / 10이렇게 괄호 쳐서 답변해도 정답 처리 되나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요선생님, 쌩초보입니다..너무 기초적인 질문일 수 있는데요,,문제 1-3 에서는data = test 라는 과정은 필요 없나요?1-2 적합한 회귀모형을 사용하랬으니,predict하는 과정만 있으면 된다고 이해하면 될까요from statsmodels.formula.api import ols model = ols("design ~ c1 + c2 + c4 ", data=test).fit() print(model.summary())

최고의 강의 너무나 감사합니다.설치 시 에러가 있어 문의드립니다.!cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ------------------------------ import inference # 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨. from tf2 import efficientdet_keras model = efficientdet_keras.EfficientDetModel(config=config) model.build((None, None, None, 3)) print('#### checkpoint name:', tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.summary() ValueError: File format not supported: filepath=/content/efficientdet-d0/model. Keras 3 only supports V3 `.keras` and `.weights.h5` files, or legacy V1/V2 `.h5` files. 

현재 71~87 페이지 공부 중인데...앞 부분은 어찌저찌 완성시켰지만 2장 들어오면서 부터 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요..결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 출력됐습니다. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요?책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요.현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.

91페이지 첫번째 코드에imprt tkinter.Font 해보면 찾질 못하더라고요.완성본 보니 import tkinter.font라고 적혀있고 그 뒤의 코드들은 없던데... 테스트 해보려면 어떻게 써봐야 하나요?

현재 71~87 페이지 공부 중인데...정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요.결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 봄.. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요?책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요.현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.

원래강의순서가 파이썬 자바 C언어를 계속 넘나들면서 하나요? 강의를 어떤 순서로 들어야 효율적일까요? 뭔가 언어별로 이어서 듣고싶은데 저런순서로 해놓으신 이유가 있으시겠죠? ㅜ

38강에 = 연산자 빼고 더하는 부분이 있는데 그 코드랑 # string_list.append(user_input[-1].strip()) 이 코드랑 의도가 다른걸까요? 혼자 해보다가 이 방법만 떠올라서요 ㅠㅠ

여러가지를 써보고 가장 좋은걸 선택하는게 베스트겠지만.. 다 외우기 어렵다고하면 랜덤포레스트 하나로만 우직하게 밀고가도 합격에 문제없을까요?

1강부터 쭉 강의를 들으면서 노트북 보고있는데 어렵긴한데.. 일단 한번 쭉 들어보고 차근차근 정리를 해야할까요

(ch01_env) C:\inflearn\inflearn_chatGPT-main\ch01>까지 완료하였느데 vscode에서 select interpreter 가상환경 안보입니다. ㅜㅜ

잘몰라서.. 계속 노트북 링크로만 하고있습니다.방법이 어떻게 될까요