강의 1분쯤에 jest.config.cjs로 쓰는 것과 package.json에서 작성하는 법 2가지를 알려주셨을 때 전자대로 적용해 실행하니 아래와 같은 에러가 발생했습니다! 이후에 package.json에 작성해서 실행하는 방법으로 변경하니 정상적으로 작동했는데 혹시 이 원인을 알 수 있을까요? modules를 import하지 못한 이유를 잘 모르겠습니다!
[코드팩토리] [초급] Flutter 3.0 앱 개발 - 10개의 프로젝트로 오늘 초보 탈출!
안녕하세요 윈도우 환경에서 실습을 진행중에 에뮬레이터 세팅을 끝마치고 Device Manager 에서 실행 시킨후 최상단 메뉴쪽에 있는 실행을 할 경우 터미널에서 아래와 같은 exception이 발생한후 기본 앱은 실행되지 않고 있습니다. exception 내용은 아래와 같습니다. Launching lib\main.dart on sdk gphone64 x86 64 in debug mode... Running Gradle task 'assembleDebug'... FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: The supplied javaHome seems to be invalid. I cannot find the java executable. Tried location: C:\Program Files\Android\Android Studio\jbr\bin\java.exe * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights. * Get more help at https://help.gradle.org Error: Gradle task assembleDebug failed with exit code 1 자바 세팅관련해서는 아래 내용과 같습니다. jdk-22_windows-x64_bin.exe 설치 변수 : JAVA_HOME 변수값 : C:\Program Files\Java\jdk-22 변수 : Path 변수값: %JAVA_HOME%\bin 위 에러 내용을 보니 What went wrong: The supplied javaHome seems to be invalid. I cannot find the java executable. Tried location: C:\Program Files\Android\Android Studio\jbr\bin\java.exe 해당 경로에 java실행파일이 없다고 하여 확인을 해보니 C:\Program Files\Android\Android Studio\jbr\bin 하위에는 java.exe는 없고, server라는 빈폴더만 존재하고 있습니다. 이 문제를 해결하려면 어떻게 해야 할까요??
import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] x = new int[1000001]; int[] y = new int[1000001]; // 첫 번째 꼭짓점 int firstW = sc.nextInt() + 500000; int prevH = sc.nextInt() + 500000; int prevW = firstW; // 나머지 꼭짓점 for (int i = 1; i < n; i++) { int w = sc.nextInt() + 500000; int h = sc.nextInt() + 500000; if (prevW == w) { // 수직선 y[Math.min(prevH, h)]++; y[Math.max(prevH, h)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, w)]++; x[Math.max(prevW, w)]--; } prevW = w; prevH = h; } // 마지막 꼭짓점과 첫 번째 꼭짓점 연결 if (prevW == firstW) { // 수직선 y[Math.min(prevH, firstW)]++; y[Math.max(prevH, firstW)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, firstW)]++; x[Math.max(prevW, firstW)]--; } // 큰 값 찾기 int xMax = 0; int yMax = 0; for (int i = 1; i < 1000001; i++) { x[i] += x[i - 1]; // 이전 값이랑 누적합 y[i] += y[i - 1]; xMax = Math.max(x[i], xMax); // 큰 값 비교 yMax = Math.max(y[i], yMax); } System.out.println(Math.max(xMax, yMax)); } } 안녕하세요 17611번 문제 자바로 풀고있습니다. 백준 게시판과 인터넷에 공유된 풀이가 거의 없어 커뮤니티에 질문 올리게 되었습니다. 문제에서 주어진 예를 테스트 했을 때는 잘 작동하는데, 제출시에(40%쯤) '틀렸습니다' 라고 나옵니다. 해당 코드로는 작동하지 않는 반례 또는 식의 오류를 알려주세요. 감사합니다.
train = pd.DataFrame({ '과일': ['사과', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], '가격': [5000, 7000, 10000] }) test = pd.DataFrame({ '과일': ['딸기', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], '가격': [15000, 7000, 10000] }) 이 상태에서, Label Encoding을 진행할 경우 ValueError : y contains previously unseen labels: '딸기' 라는 오류 문구가 뜹니다. 선생님께서는 이렇게, train과 test의 카테고리가 다를 경우, train과 test의 데이터를 합친 이후, Label Encoding을 진행하고, 그 후 분리하라고 강의에서 설명하셨습니다. 하지만 해당 방법을 시험에서 적용하지 못할 경우, 그 대안으로, 차라리 train과 test의 과일 컬럼을 아이에 삭제하고 수행해도, 문제 풀이에는 큰 지장이 없을까요? roc_auc_score, accuracy, 등의 평가지표가 조금 낮게 나오고, 정상적으로 제출에는 이상이 없는지, 아니면 제출 자체에도 이상이 생기는지 궁금합니다.
강의 내용 외 개인적인 실습 사이트의 질문은 답변이 제공되지 않습니다. 문제가 생긴 코드, 에러 메세지 등을 꼭 같이 올려주셔야 빠른 답변이 가능합니다. 코드를 이미지로 올려주시면 실행이 불가능하기 때문에 답변이 어렵습니다. 답변은 바로 제공되지 않을 수 있습니다. 실력 향상을 위해서는 직접 고민하고 검색해가며 해결하는 게 가장 좋습니다. 쿠팡 아이템 리스트를 html로 작성해서 호스팅 주소에 올리는 과정입니다. 파이썬 파일 돌리면 로그인 과정에서 실패합니다. 주소 id pw는 제대로 입력한 것 확인 했는데 무엇이 문제인지 알려주세요...
최소 최대 가격을 수정할 때 최소 금액이 0보다 작을 때 최대 금액이 최소 금액보다 작을 때 위 같은 조건을 처리할 때 관련 질문입니다 describe 사용 여부 // 1 describe('최소 최대 가격 확인 테스트', () => { it("최소 금액이 0보다 작을 때, 이렇게~ 처리", () => {}); it("최대 금액이 최소 금액보다 작을 때, 이렇게~ 처리", () => {}); it("최소 최대 가격을 수정하면 setMinPrice, setMaxPrice action이 호출된다", () => {}) }) // 2 it("최소 금액이 0보다 작을 때, 이렇게~ 처리", () => {}); it("최대 금액이 최소 금액보다 작을 때, 이렇게~ 처리", () => {}); it("최소 최대 가격을 수정하면 setMinPrice, setMaxPrice action이 호출된다", () => {}) 위 같은 조건 테스트를 작성 하는게 좋은지 아니면 아예 입력 처리를 해서 작성 안하는게 좋은지 확인 (0보다 작은수는 입력되지 않고, 최대 금액은 최소 금액보다 무조건 크게 작성하도록 처리 등)
문제에서 데이터수를 구하라고 할 때, sum이나 len을 사용하곤 하는데요. 어떨때 보면 sum으로 구할때와 len으로 구할때의 값이 다릅니다. 실례를 들어보면 [캐글 , 작업형1, 26번에서] menu컬럼에 "라떼" 키워드가 있는 데이터의 수는? df['menu'].str.contains('라떼').sum() len(df['menu'].str.contains('라떼')) 이렇게 sum과 len으로 구할 때 답이 다르게 나옵니다. 혹시 어떨 때 sum과 len을 써야할까요? 둘다 같은 의미로 알고 있는데.. 제가 잘못 이해하고 있는걸까요.?
저는 제가 만들고 싶은 어플이 있어 여기에 결제 기능을 넣고 싶습니다. 그런데 강의해주시는 것은 이미 만들어 놓은 코드와 전체적인 이론 수업으로 이루어져 있습니다. 실제로 내가 지금 만들고 있는 어플에 적용할 수 있도록 버튼을 만들고, 액션을 만들고, 백엔드 설정하는 과정이 필요한데 이 수업만 듣고서는 이 기능을 구현할 수가 없습니다.. 어떻게 해야 하나요?
#1.문제정의 #평가:ROC-AUC #target:'성별' 1 #최종파일:"result.csv"(컬럼 1개 pred, 1확률값) #2.라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #3.탐색적 데이터분석(EDA). shape head info isnull.sum. value_counts. describe target pd.set_option('display.max_columns', None) print(train.shape, test.shape) print(train.head(2)) print(test.head(2)) print( train.info ()) print( test.info ()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) print(train['성별'].value_counts()) #결측치채우기 train = train.fillna(0) test = test.fillna(0) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) # 4.데이터전처리 - object데이터를 인코딩 df = pd.concat([train,test]) df = pd.get_dummies(df) train = df[:len(train)].copy() test = df[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #5. 검증 데이터 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('성별', axis=1), train['성별'], test_size=0.2, random_state=10) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #6. 머신러닝 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) score = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print(score) # 7. 예측 및 평가 파일 생성 pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to _csv("result.csv") print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 했는데요. pred = model.predict_proba(test)만 작성하면 오류가 나는 이유가 뭘까요?? Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 64, in <module> pred = model.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 421, in validate data X = check_array(X, **check_params) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 63, in inner_f return f(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 720, in check_array assert all_finite(array, File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 103, in assert all_finite raise ValueError( ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').