오브젝트 카테고리가 동일한지 알아보려고 set이용하는것과 nunique()로 알아보는게 다른가요? nuique()로 동일한 숫자가 나오면 카테고리가 동일하다고 볼수 없나요?

질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다![질문 전 답변]1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예 | 아니요]2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 | 아니요]3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예 | 아니요](https://inf.run/DvsRD)4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. (https://inf.run/Ljaer)[질문 하기]안녕하세요.M2 Mac Air에서 실습 중입니다.현재까지 Tabby에서 cp-k8s, w1,23-k8s 4개 모두 접속하는 거 까지 성공하였습니다. 근데 Tabby에서 cp-k8s에 접속해서 kubectl run nginx --image=nginx를 하면 ImagePullBackOff 가 나고 있습니다.kubectl describe pod nginx | sed -n '/Events/,$p' 를 보면 아래와 같이 나오고 있습니다Failed to pull image "nginx": failed to pull and unpack image "docker.io/library/nginx:latest": failed to resolve reference "docker.io/library/nginx:latest": failed to do request: Head "https://registry-1.docker.io/v2/library/nginx/manifests/latest": dial tcp: lookup registry-1.docker.io on 127.0.0.53:53: server misbehaving다른 QnA를 봐도 같은 내용은 없는 거 같아 문의드립니다. 감사합니다.

cols = [ '지역', '작물종류', '토양유형', '등급'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df= pd.concat([train,test]) for i in cols: df[i] =le.fit_transform(df[i]) train = df.iloc[:4000] test = df.iloc[4000:] print(train.shape, test.shape)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 작업형 2에서 만약 앞에서 모델만 잘 만들었다면 굳이 평가안하고 바로 테스트하고 제출해도 될까요?예를 들어 평가지표를 rmse로 하라고했는데 그냥 생략하고 잘 만들어겠지 하고 제출하려고합니다어차피 랜덤포레스트 원툴인데 실전에서 기준점수가 뭔지도 모르고 이것저것 시도해서 점수를 높일 여유가 없을거같아서요 ㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 값들을 고정시키고자 랜덤스테이트 = 0의 작업을 한다고 배웠는데 그럼 혹시 실전에서 나는 랜덤포레스트 원툴로 간다 라고하면 랜덤스테이트 = 0 등을 안적어도 무방할까요?

안녕하세요 선생님.인터넷에서 강의해주신내용 보면서스프링으로 만들려고하는 제 사이트에적용하고싶은데..혹시 스프링도 의존성을 추가해야하는지..또 PQ? Persistent Queue는 어떻게 적용해야하는지 질문드려도 괜찮을까요?

안녕하세요.22강에서 'Video-요청용JSON구성(1개)' EDIT구간에서 아래와 같은 execution에러가 발생합니다. 캡쳐이미지도 첨부합니다.직전 if단계까지는 execution이 정상적으로 실행되었습니다.edit구간의 json코드는 노션에 올려주신 코드 'Video - 요청용 JSON 구성(테스트용 1개)'를 사용했습니다.  roblem running workflowThe workflow has issues and cannot be executed for that reason. Please fix them first.   

이런 식으로 에러가 뜹니다.

리눅스를 잘 모르고 aws 볼려고 했는데 ...아쉽군요

안녕하세요 강사님! 정말 명강입니다....감탄하면서 잘 듣고 있습니다! 다름이 아니라, 혹시 강의 교안은 따로 제공이 될까요?코랩 실습파일은 있는데, 강의 교안 다운 링크가 없어서요 혹시 강의 교안 pdf로 제공되는지 문의드립니다!

하이브리드앱 과제 진행 중입니다과제01에 " project/mobile 경로에 app 폴더를 생성하고, project/mobile/app 경로에 숙제가이드에 포함된 _layout.tsx, index.tsx 파일을 복사해 주세요." 라고 되어 있는데 숙제가이드가 안 보여서 문의드립니다.노션에서는 "레퍼런스 코드는 모든 과정이 업데이트 후 최종 공개됩니다" 라고 되어있는데 그럼 아직 업데이트가 안 돼서 _layout.tsx, index.tsx 파일을 못 보는 건가요? 아니면 강의에서 진행했던 것처럼 _layout.tsx, index.tsx 두 파일을 수정하면 되나요?

소리는 나오는데 화면이 전혀 안나오세요 강이는 애플앱스토어 배포하기 입니다.. 마우스를 아래 로가 미리보기를 보면 미리보기 화면에는 영상이 있는것 같아 보이는데..

(급 ) 엑셀 활용하기 중급 수료증은 있는지 궁금합니다 수강 후 수료증은 바로 발급 받을 수 있나요 수료증은 어디서 출력 할수 있나요

[질문 내용]지역 클래스 예제3 의 LocalPrinter 인스턴스 생성 직후 메모리 그림인데 이때 스택 영역에서 이미지에 질문이 있습니다.process 메소드가 끝나면서 x002 를 리턴하는데 이를 받는 변수가 main 메소드 내에 printer 지역변수가 있어야 되지않나요?더해서 localOuter 의 변수또한 가져야 된다고 생각해서 스택 프레임이 사라지면 printer 변수에 담긴 객체는 '어떻게 지역변수와 파라미터를 기억하냐?' 에 대해서는 힙 영역의 객체를 가리키고 LocalPrinter 객체를 만들때 사라질 운명인 지역변수를 복사해서 넣어둔다고 이해했습니다.

기술 역할이 발전하고 산업이 더욱 스마트한 시스템과 디지털 인텔리전스로 재편됨에 따라, 전문가들은 Palo Alto Networks NGFW-Engineer 시험에 합격하기 위해 빠르게 진화하는 학습 도구가 필요합니다. 바로 여기입니다.CertsTimePalo Alto Networks NGFW-Engineer 시험 준비 자료 제공자일 뿐만 아니라, 여러분의 장기적인 전문성 성장을 위한 파트너로서 함께합니다. Palo Alto Networks NGFW-Engineer 시험을 단순한 장애물로 여기지 말고, 새로운 가능성을 향한 도약대로 생각해 보시기를 권장합니다. 이 접근 방식의 차별점은 적응력에 중점을 둔다는 것입니다. 세심하게 설계된Palo Alto Networks NGFW 엔지니어 연습 문제현실적인 시험 시뮬레이션과 지능적으로 구성된 덤프를 통해 시험을 준비하는 동안 이러한 적응력을 강화할 수 있습니다. 여기서 성공은 단순히 시험에 합격하는 것이 아니라, 추진력을 얻는 것입니다. 모든 Palo Alto Networks NGFW-Engineer 시험 문제, 여러분이 다듬어가는 모든 개념, 그리고 여러분이 다듬어가는 모든 시도는 미래의 기회를 위한 기반을 다집니다. 따라서 앞으로 나아가면서,Palo Alto Networks Certified Next-Generation Firewall Engineer 자격증그리고 당신이 만들어가는 길에 집중하세요. 명확성, 준비, 그리고 자신감으로 가득 찬 길입니다. 올바른 사고방식과 적절한 지원이 있다면, 당신의 직업적 야망은 단순히 달성 가능한 것이 아니라 필연적인 것입니다.전통적인 학습 방법을 넘어서많은 수험생들이 교과서, 비디오 튜토리얼, 또는 노트에만 의존합니다. 이러한 자료들은 유용하지만, 시험에 필요한 정확성을 갖추지 못하는 경우가 많습니다. 저희는 다음을 결합한 하이브리드 학습 방식을 권장합니다.개념 이해실제 사례시나리오 기반 질문실제 시험 스타일 덤프자체 테스트 및 성능 추적이 방법은 지식을 강화할 뿐만 아니라 적응력도 키워줍니다. 적응력은 현대 기술 환경에 꼭 필요한 자질입니다.실제 적용을 위한 더욱 날카로운 기술Palo Alto Networks NGFW-Engineer와 같은 시험은 단순히 이론적인 것이 아닙니다. 실제 업계 과제를 반영하고 실제 기술 환경에서처럼 생각하고, 분석하고, 대응하도록 유도하는 방식으로 자료를 설계합니다.반복적으로 연습하면 자연스럽게 다음과 같은 능력을 개발할 수 있습니다.더 나은 문제 해결 기술더 빠른 의사결정 능력향상된 논리적 사고력실제 시스템을 처리하는 데 대한 자신감NGFW-엔지니어 시험 준비와 기술 향상을 결합한 이 과정은 합격만을 위해 공부하는 다른 사람들과 차별화를 이룰 수 있도록 도와줍니다.마음가짐이 중요합니다: 두려움보다 자신감을 가지고 준비하세요대부분의 응시자는 Palo Alto Networks Certified Next-Generation Firewall Engineer 자격증 시험을 부담스러운 시험으로 여겨 두려워합니다. 하지만 적절한 준비 전략을 세우면 시험의 압박감이 시험의 힘이 됩니다. CertsTime의 실제 NGFW-Engineer 학습 자료는 두려움에서 자신감으로 전환할 수 있도록 설계되었습니다. 현실적인 문제에 반복적으로 참여하면 불확실성이 점차 사라집니다. 문제 구조를 이해하면 심리적인 안정감을 얻을 수 있으며, 연습을 많이 할수록 시험 전체가 더욱 자연스럽게 느껴집니다.25% 할인 지금 살펴보세요:https://www.certstime.com/cheat-sheet-ngfw-engineer-dumps전문적인 성장에 대한 새로운 관점기술이 매주 진화하는 세상에서, 최신 정보를 얻는 능력이 여러분의 전문성을 좌우합니다. 자격증을 최종 목적지로 여기기보다는 지속적인 성장을 위한 디딤돌로 생각하세요. 저희 학자는 시험 합격뿐만 아니라 지속적인 학습을 지원하는 도구를 제공하여 여러분이 이러한 사고방식을 갖도록 도와드립니다.

이 강의가 restAPI 기반인지, graphQL 기반 CRUD 구현인지 궁금합니다.

actor TaskImageDownloader { /// (다운로드) 상태를 저장하기 위한 열거형 정의 enum DownloadState { case completed(UIImage) case loading(Task<UIImage, Error>) case failed } private(set) var cache: [String: DownloadState] = [:] func image(from url: String) async throws -> UIImage { /// 기존에 저장된 상태가 있는 경우 (캐시 먼저 확인) if let cachedState = cache[url] { switch cachedState { case .completed(let image): /// 이미지 리턴 return image case .loading(let task): /// 작업(Task)을 기다렸다가 ===> 이미지 리턴 return try await task.value case .failed: throw "이미지 다운로드 실패" } } /// 작업(Task)을 생성 let task = Task.detached<UIImage, Error> { let image = try await downloadImage(from: url) return image } /// 일단 (완료되지 않은) 작업 상태를 보관 cache[url] = .loading(task) do { /// 작업의 완료를 기다렸다가 ===> 완료되면 ===> 완료상태(이미지)로 바꿔서 보관 let image = try await task.value cache[url] = .completed(image) return image } catch { cache[url] = .failed // 에러 발생의 경우 throw "이미지 다운로드 실패" } } } Actor에서 Task vs Task.detached 사용 시 재진입 문제 질문안녕하세요.위 코드에서 Task.detached 대신 일반 Task {}를 사용하면 재진입 문제가 발생할 수 있을 것 같아 질문드립니다.제가 이해한 바로는:Task {}를 사용하면 생성된 작업이 actor의 context를 상속받아 serial executor에서 실행됩니다다운로드 작업 중 await를 만나면 actor가 suspension되고, 이 시점에 다른 스레드에서 해당 actor에 재진입할 수 있습니다따라서 동일한 URL에 대해 중복으로 다운로드 작업이 생성될 가능성이 있습니다반면 Task.detached를 사용하면 actor context와 독립적으로 실행되어 이러한 재진입 문제를 방지할 수 있는 것으로 이해했습니다.제가 이해한 내용이 맞는지 확인 부탁드립니다. 감사합니다. 

안녕하세요 시간이 별로 없는 상태라 빅이시를 학습 중입니다.빅이시에선# 1. 데이터 전처리 target = train.pop('TravelInsurance') # ' '에는 예측할(타겟) 컬럼명 작성 train = pd.get_dummies(train) # train 문자형 컬럼 인코딩 (숫자로 변경) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 하고 바로 머신러닝 모델 선택 후 학습을 진행하는데 꿀팁 섹션의 한가지 방법으로 풀기에서는 검증 데이터 분리를 추가로 수행하도록 되어 있더라구요# 검증데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)40점을 받기 위해서는 굳이 한가지 방법에 정리된 검증데이터 분리 코드를 사용하지 않아도 되는 것인가요 ?      

카이제곱검정에서 관찰값과 기대값은 어떻게 구분하는게 안 헷갈릴까요? ㅜ

아웃풋에 오류가 발생 하는데 해결 방법을 모르겠습니다.