지금 제로초님은 벡엔드와 프론트서버를 구분해두셨고 백엔드서버는 ec2에 올리지않아서 백엔드와 관련된 것들은 작동하지 않는 상태인데, 만약에 fetch할때 백엔드서버주소가 아닌 프론트쪽 경로로 해서 하면 본 강좌에서 한것과 같이 ec2로 배포를 해도 작동을 할까요? 아니면 이경우 배포방법이 달라지나요?
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 섹션 7에서 dev container 를 사용하는 부분을 보고 있는데, 계속 에러가 납니다. 일단 화면 왼쪽 아래를 클릭하고 add dev container configuration file 클릭하고, 나머지 부분을 말씀하신 것 처럼 해도 오른쪽 아래 reopen in container 팝업이 뜨질 않고요 다시 왼쪽 아래를 클릭하고 중간 위에 뜨는 옵션 중 reopen in container를 클릭하면, 돌아가다가 아래와 같은 에러가 뜹니다. 혹시 뭐가 문제인지 확인이 가능하실까요
예측 결과를 ROC_AUC 평가 지표를 사용하라고 해서, predict_proba를 사용하면, 결과값이 1인 경우의 확률값(소수점 값)으로 나오는데, 예시 화면에서는 0 또는 1의 값으로 나타내게 되어 있어서, 평가시 predict로 해야할지 predict_proba를 적용해야 할지 다소 혼란스러운 부분이 있는데 실전에서 어떻게 해야 할까요?
안녕하세요! 강의와 직접적으로 관련된 질문은 아니지만 도저히 해결책을 도저히 찾기가 어려워서 질문 글 올립니다.. 하나의 Next.js 프로젝트에서 백엔드 api를 구성할 때, node.js와 파이썬 서버리스 함수를 함께 사용할 수 있나요? 백엔드로 파이썬 서버리스 함수를 단독으로 사용하는 것은 가능한 것 같은데, 동일한 프로젝트에서 node.js 서버리스 함수와 함께 사용할 수 있는지가 궁금합니다..
안녕하세요 강사님, 질 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다. 아래 첨부한 제 코드로 진행하면 DFS(L+1, sum+s[L], time+t[L]) 에서 list list index out of range 에러가 뜹니다. 강사님은 아래와 같이 푸셨던데, 제 코드에서 어떠한 점이 에러를 반환했을까요? if L==n: if sum>answer: answer=sum import sys sys.stdin=open("input.txt","r") def DFS(L, sum, time): global answer if time>m: return if L==n and sum>answer: answer=sum else: DFS(L+1, sum+s[L], time+t[L]) DFS(L+1, sum, time) n,m=map(int, input().split()) s=list() t=list() for i in range(n): ss,tt=map(int,input().split()) s.append(ss) t.append(tt) answer=0 DFS(0,0,0) print(answer)
작업형 2유형 평가하기 관련 질문입니다. 작업형 2유형을 지속적으로 공부하고 있습니다. 헷갈리는 사항이 있는데요. 바로 평가하기 입니다. metrics 에서 해당 함수를 찾아서 응용하는것은 암기하여 가능하나 어떤문제에서는 train_test_split 에서 산출된 x_val 의 pred 값과 y_val 로 평가하기를 돌리는 경우가 있고, 또 어떠한 경우에는 주어진 test 엑셀파일과 y_test 엑섹파일 간에 평가하기를 돌려서 값을 산출하는 경우가 있는것 같습니다. 그래서 실제 기출문제를 풀 경우에 평가하기에서 어떤걸 평가하라고 주어지는 것인지, 아니면 평가하기는 test 파일로 진행해야하는지 헷갈려서 기준점이 있을까 하여 질문드려 봅니다. 결론 : 평가하기를 시행하라 하였을때 어떤값으로 평가하는게 정답일지 헷갈립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(x_tr, y_tr) pred = model.predict(x_val) real_pred = model.predict(test) from sklearn.metrics import recall_score recall_score(y_val, pred) #0.8282442748091603 recall_score(y_test, real_pred) #0.8211143695014663 from sklearn.metrics import precision_score print(precision_score(y_val, pred)) #0.9353448275862069 print(precision_score(y_test, real_pred)) #0.9333333333333333
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 왜 처음에 pd.read _csv하고 df.head()를 했을 때, 데이터 프레임 형태로 안 나오는 건가요? 매번 load 함수로 넣어야 되나요?
안녕하세요. 인프런을 통해 개발자님 강의 잘 들어보고 여러가지로 배우고 있습니다. 그러던 중에 댓글형식이 워드프레스는 우리나라와 달리 수정 삭제에 제한이 조금 있더군요. 그래서 프론트엔드에서 댓글을 익명으로 패스워드를 걸어 작성하고, 수정, 삭제가 가능하게 구현하고 싶은데 그 방법을 알 수 있을까해서 문의드립니다. 검색하다 아래 내용을 발견했는데 쿠키를 통해서 시간상으로 수정 삭제가 되게 구현하신 방법이더군요. http://biscuitpress.kr/519 책관련 사이트 찾아보다 여기 문학수첩 사이트도 워드프레스로 만들어진것 같은데,,, 패스워드를 넣는 댓글이 제가 구현하고 싶은 방법으로 만들어진 것 같더군요. 혹시나 방법을 알 수 있을까해서 문의드려 봅니다 ^^ 감사합니다 http://moonhak.co.kr/《반연간-문학수첩》-2024년-상반기호-출간-기념-매거진/
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 데이터 프레임은 [[]] 시리즈는 [] 인건 이해했습니다. 다만, 스케일링을 할 때 앞에 2과목 강의에서는 [] 한번만 사용했는데 이는 cols라는 새로운 리스트를 만들어줘서 그런것으로 생각됩니다. 이 문제에서는 qsec라는 하나의 열에 스케일링을 적용하지만 qsec가 데이터 프레임 형태에 하나의 열로 들어가 있기 때문에 [[]]으로 생각하면 될까요?
Supabase, Next 풀 스택 시작하기 (feat. 슈파베이스 OAuth, nextjs 14)
5장까지 너무나도 좋은 강의 감사하며 잘듣고 있습니다. 질문이 있는데요 왜 useTodoController를 TodoList 컴포넌트에서 가져와서 직접쓰지 않고 TodoContainer에서 불러와서 props로 주는건가요?? TodoList로 바로 받으면 TodoContainer도 만들 필요 없지 않나요??
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 스케일링 진행 시 train 에는 있지만 test 에 컬럼이 없는 경우 "None of [Index(['Attrition_Flag'], dtype='object')] are in the [columns]" 의 오류가 발생합니다. 컬럼 리스트의 기준을 train으로 잡지 않고 중복되는 컬럼만 존재하는 test의 기준으로 컬럼 리스트를 잡고 fit_transform 을 진행해주어도 상관이 없을까요? from sklearn.preprocessing import RobustScaler rols = test.select_dtypes(exclude='object').columns for rol in rols: rs = RobustScaler() train[rol] = rs.fit_transform(train[[rol]]) test[rol] =rs.transform(test[[rol]]) 작성한 코드입니다.