선생님. #10부터 1까지 2씩 감소하는 숫자를 출력 이라고 하셨는데, 당연 시험에는 나오지 않겠죠 저런 말이.. 그럼 10부터 -6까지지 2씩 감소하는 숫자를 출력 이라는게 성립 되려면 for i in range(10 : -7 : -2): print(i) 이렇게 되면 10 8 6 4 2 0 -2 -4 -6 결과값이 이렇게 나오는걸까요?
문자열 슬라이싱이 사실 쉬우면서도 실수하기에 딱 좋은 파트인듯 합니다. 좋은 강의 감사드리며, 처음에는 강의 들으면 무슨 소리인가...... 싶었는데 점점 시간이 지나고 강의를 들으면 들을수록 이해가 되고 있네요!! 선생님 강의 들으면 50점은 먹고 들어간다는 댓글을 봤었는데 꼭 50점은 먹고 들어가서 비전공자인 제가 1트에 정처기 합격 하고 멋있게 후기 남겨보겠습니다.
안녕하세요, 이번 강의를 듣고 아주 간단한 질문을 남깁니다. Soft Delete + 이력 테이블 설계가 필요한 이유가 외래 키 제약 조건으로 인한 삭제 어려움 때문이라 이해했습니다. 일부 실무자들은 이러한 삭제 불편함으로 인해 물리적으로 외래 키 제약조건을 DB에 걸지 않는다는 말을 들은 적이 있는 것 같은데요, 만약 그렇게 제약이 없다면 단순히 Hard Delete + 이력 테이블 구조로 고정해도 괜찮은 걸까요?
Master calculus 1 using Python: derivatives and applications
파이썬 튜토리얼 sympy 부분부터 듣고 있는데 해당 섹션에서 한국어 음성 부분이 아예 안 들리는 구간들이 존재하는 것 같습니다(예를 들어 Latex 입문 부분에 5:35, 6:13초 구간 등 sympy 소개 1부도 마찬가지). 혹시 다른 섹션에서도 그런지 확인이 가능할까요? 혹은 그냥 해결이 어려워 어쩔 수 없는 부분일까요?
안녕하세요. 5-6. JOIN 연습문제 4번을 풀 때, pokemon 테이블에 type1도 있고, type2도 있는데 문제에서는 특정 하나를 사용하라고 되어있지 않아서 고민을 많이 했는데요. (type1 + type2 된 컬럼이 존재하는 새 테이블을 만들 수 있나? 까지 생각이 나아갔습니다...) 풀이를 보니, type1만 사용된 것 같아서요! type1과 type2가 모두 존재하는 포켓몬도 있어서, 이런 경우에 대한 대응은 어떻게 되는지 궁금합니다. type1이면서 type2인 포켓몬의 type1+type2 타입을 구하기 (ex.Grass&Poison) type1과 type2를 합집합으로 생각했을 때, 그 중에서 가장 많은 포켓몬 타입을 구하기 type1만 있거나, type2만 있거나, type1/2 모두 있는 케이스를 고려하여 특정 유의미한 데이터를 구하기 등의 다양한 요구 케이스가 발생할 수 있을 것 같아서요! 확인 부탁 드립니다 :)
강사님 안녕하세요! 캐글 nucleus segmentation 챌린지 코드를 runpod에서 그대로 실행하던 중, 디버깅에 몇시간 고민하고 질문드립니다. (강사님 깃헙에서 받은 그대로 실행했는데 runpod에서 에러가 발생하였습니다) 모델 학습을 위해 에포크를 돌리는 부분에서 첫번째 에포크를 다 돌기도 전에 (총 12회 예정이었음) 에러가 발생합니다. inference 직전에서요! 구글과 gpt에서 열심히 몇번 검색하며 찾아보니, 폴리곤 좌표가 pycocotools가 기대하는 형식(짝수 길이의 플랫 리스트)가 아니기 때문이라고 하는데, 해결에 어려움이 있습니다. 에러의 내용은 다음과 같이 나왔습니다. File "/content/mmdetection/mmdet/datasets/pipelines/ loading.py ", line 306, in poly2mask rles = maskUtils.frPyObjects(mask ann, img_h, img_w) File "pycocotools/_mask.pyx", line 309, in pycocotools._mask.frPyObjects Exception: input type is not supported. import os.path as osp mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir)) # epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회 train_detector(model, datasets_train, cfg, distributed=False, validate=True)
안녕하세요. 이번에 챌린지에 참석했는데요. 아래처럼 한빛 마일리지 2만점 지급이라고 되어 있는데, 강의에는 관련 내용이나 안내가 없네요. 제가 인프런에서 한빛미디어 도서로 완독챌린지를 몇번 한적이 있는데 보통 1주차에 도서 구입 인증하고, 마지막 회차에 한빛 마일리지 적립을 구글 폼을 받더라구요. 이번 강의는 그런게 없고, 별도 안내도 안되어 있습니다.
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 primary key 로 where 절에 넣고 select 를 하면 key 에 primary 가 찍혀 효율적인 조회가 가능하다고 알고있습니다! 그런데 수업 내용에서 EXPLAIN SELECT item_id, price, item_name FROM items WHERE price BETWEEN 50000 AND 100000; 해당 쿼리를 사용하면 extra 에 Using index condition 나와 인덱스를 사용해서 구했다 < 까지는 이해가 가는데 여기서 item_id 라는 primary key 가 존재하는데 이거로 db 접글을 재시도하면 어째서 랜덤i/0가 발생하는건지 궁금합니다.
자빅스 에이전트 EC2 만드는데서 ZABBIX-GRP 보안그룹을 그대로 사용하는데 자빅스 서버 8080에서는 10050으로 연결해 연결이 되지 않습니다. 잘못 말씀하신건지 혹은 제가 실수한건지 궁금합니다. 실제로 10051로 해서 기본 템플릿에서 안되다가 10050으로 해서 연결되어서요..
내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기
안녕하세요! 코드 중에서 이해 안가는 부분이 있어 질문드립니다. fig = px.sunburst(df, path=["Pclass", "Sex", "SurvivalStatus"], values="PassengerId", # 각 조각의 크기를 승객 수로 설정 title="Hierachical View of Survival by Class and Sex", color="Survived", color_discrete_map={1:'gold', 0:'darkblue'}) fig.show() 여기에서 values="PassengerId", # 각 조각의 크기를 승객 수로 설정 이라고 하셨는데 PassengerId는 단순 인덱스 개념이 아닌가요? 왜 사람 수를 의미하게 되는지 이해가 잘 가지 않습니다.
현재 안내된 내용을 기준으로 볼 때, 전반적인 진행 구조와 참여자가 실제로 무엇을 어떻게 수행해야 하는지에 대한 설명이 다소 부족하게 느껴집니다. 강의 소개에는 20개 수업 학습 4회 미션 수행 라이브 1회 질문에 대한 즉답 한빛 마일리지 최대 2만 점 지급 역자 동영상 강의 제공 등이 안내되어 있습니다. 다만 실제 진행을 살펴보면 별도의 강의 제공은 없는 것으로 보이며, 각자 자료를 읽은 뒤 ‘봤어요’ 체크를 하는 방식의 챌린지인지 궁금합니다. 만약 해당 방식이 맞다면, 개인적으로 학습하는 것과 비교했을 때 챌린지에 참여함으로써 얻을 수 있는 차별점이나 장점이 무엇인지도 함께 안내해주시면 감사하겠습니다. 챌린지의 취지와 기대 효과를 보다 명확히 이해하고 싶어 문의드리오니, 확인 후 안내 부탁드립니다.
7:45 에서 해당 코드대로 아래와 같이 작성했는데 TypeError가 발생하였습니다. grouped_by_city = df.groupby('City').mean() print("\nGrouped by City:") print(grouped_by_city) 에러 원인을 찾아보니 groupby().mean() 을 수행할 때 숫자가 아닌 컬럼이 함께 포함되었기 때문이라 아래와 같이 작성해야 된다고 합니다. data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'], 'Age': [25,30,35,40,45], 'City' : ['New York','San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston'], 'Salary' : [50000, 60000, 70000, 80000, 90000] } df = pd.DataFrame(data) df['Experience'] = [2,5,8,10,12] print("\nDataFrame after adding coulmn:") print(df) 제가 data를 잘못 작성해서 이런 오류가 발생한 것일까요?