안녕하세요 연구실에서 자체적으로 실험기기와 컴퓨터랑 통신을 진행하는 중인데, 하나가 해결이 안 되어서 너무 답답해서 고수님들께 자문을 구하려고 합니다. Rs232 rtu 모드를 지원한다고 한 OS-20 overhead stirrer과 통신을 진행 중 입니다. 이 친구의 통신 규격과 방식은 아래 그림 3개와 같습니다. 이중 stirrer control 부분을 제가 참조해서 저 command를 hex 방식으로 입력하였는데 도무지 안되는 겁니다. 그런데 웃긴게 이 회사에서 지원하는 공식 통신프로그램을 사용하면 작동이 잘 되더군요. Instruction overview에서 나온 규칙은 다음과 같습니다. Command 구조는 Prefix Instruction_code Data_frame Checksum로 되어 있고 입력의 prefix는 0xfe로 시작하며 responce는 0xfd로 시작합니다. 모든 바이트 사이에는 50ms delay가 존재해야하며 Dataframe은 큰 수 자리부터 전송합니다. ex) 1000rpm을 data frame에 입력하려고 할 시 Hex값이 03E8이니까 앞에 두 자리를 0x03에 해당하고 뒤에 두 자리를 0xE8로 해당시킵니다. Null은 0x00입니다. Checksum 방식은 0xfe,0xfd인 prefix를 제외하고 나머지를 전부 더한 값으로 0xnn 이런식으로 표현됩니다. 신기하게도 16진수의 2자리를 넘어가도 뒤에 2 자리만 붙이면 된다고 하더군요. ex) 0xfe 0xb1 0x03 0xe8 0x00 checksum인데 0xfe를 제외하고 다 더하면 019c이지만 0x9c만 입력하면 되는 형식입니다. 그래서 이 규칙대로 코드를 짜서 통신을 해 보았는데, 아무리 해도 안되어서 너무 답답합니다. 심지어 제가 잘못했는지 확인하려고 시리얼 통신 sniffer을 사용하여서 공식 프로그램에서는 어떻게 통신이 되나 뜯어보았습니다. 결과는 아래 사진과 같습니다. 제가 python으로 작성한 코드는 아래와 같습니다. import serial import time ser = serial.Serial( port='COM7', # Update with your actual port baudrate=9600, parity=serial.PARITY_NONE, # No parity stopbits=serial.STOPBITS_ONE, # 1 stop bit bytesize=serial.EIGHTBITS # 8 data bits ) def send_hex_string(hex_string): # Convert the hex string to bytes byte_data = bytes.fromhex(hex_string) # Send the bytes over the serial port ser.write(byte_data) def send_hex_string_with_delay(hex_string, delay_ms=50): for i in range(0, len(hex_string), 2): # Extract each pair of characters and convert to bytes hex_pair = hex_string[i:i + 2] byte_data = bytes.fromhex(hex_pair) # Send the bytes over the serial port ser.write(byte_data) # Wait for the specified delay time.sleep(delay_ms / 1000.0) command = 'feb103e8009c' send_hex_string_with_delay(command) ser.close() 또한 파이썬에서의 결과를 시리얼 전송으로 보면 다음과 같습니다. 입력은 제대로 되는데 기기에는 반응이 제대로 나오지 않네요... 제가 잘못하고 빠뜨린 점이 있을까요? 읽어주셔서 정말 감사드립니다.
콘솔로그 결과 안녕하세요 선생님, 강의를보고 간단하게 따라해보았는데요 NextRequest 타입의 req를 매개변수로 받아와서 req를 console.log 에 찍어보면 undefined가 뜹니다. 혹시 NextRequest 사용에 조건이 따로 있을까요? req.nextUrl.pathname 으로 url 도 가져와보고 싶고한데 생각처럼 잘 안되네요..
이전까지는 도커 서비스를 잘 수행이 됐었습니다. 이번 강의에서 docker-compose.yaml파일을 수정 후 서비스를 내렸다가 다시 올리려고 하니 사진처럼 해당 로그까지만 찍힌 후에 더 이상 진행이 되지 않고 있습니다. 계속 기다려봐도 상태가 그대로인 것을 보아하니 어딘가 문제가 생긴 것 같습니다. yaml파일은 올려주신 파일과 비교해봤을 때 오타나 다른 문제는 없는 것 같습니다. 원래의 docker-compose.yaml로 교체하면 잘 실행이 되는 상태입니다. 뭐가 문제일까요?
이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?
ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~ 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데 0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다! roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다
안녕하세요. 데이터 추가 기능 구현 중 오류가 생겼는데, 여러번 들어봐도 어디서 놓쳤는지 알수 없어서 문의드립니다. 저장 성공 얼럿이 뜬 후 diaryList.map is not a function 오류가 발생하는데 이유가 뭘까요ㅠㅠ? 올려주신 코드와 비교해봐도 잘못 작성된 부분을 찾지 못해서.. 확인 부탁드립니다! https://codesandbox.io/p/sandbox/dawn-silence-dtzj4w?file=%2Fsrc%2FApp.js%3A5%2C1 감사합니다.
인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
SSR 방식에 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트를 둘 다 적절히 사용하는 것인가요?? 서버 컴포넌트는 데이터 페칭, 보안, 캐싱, JS 번들크기 감소와 같은 장점이 있고 event와 hook을 사용하지 못한다는 특징도 이야기해주셨는데, 그렇다면 데이터를 받아서(페칭해서) 클라이언트 컴포넌트에 데이터를 뿌려주는 느낌으로 조합해서 사용하는 건가요?? 서버컴포넌트는 event를 사용하지 않으므로, TTI를 개선하기 위해 나온 개념은 아닌거죠???
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355 를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때 pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False) output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요? 그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?
