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미해결
Airflow 마스터 클래스
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?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
형별로 합하기 위해 df = df.T 를 쓰셨는데 print(sum(df.sum(axis=1) > 3000)) 를 쓰면 안 될까요 ? 해보니 답은 동일 했습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다중분류에서 쓰는 average = 'macro'가 무슨 의미일까요??
해결됨
윤파고의 정보처리기사 DB/프로그래밍 All-In-One
혹시 기출문제 올인원은 어디서 볼 수 있나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
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.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫 인코딩 코드에서 괄호 안에 [cols]를 쓸 때와 columns=cols를 쓸 때의 차이가 궁금합니다. 3-4 Feature engineering에서와 3-6 Regression에서 작성법이 달라서요. 3-6 Regression에서는 train[cols]로 썼더니 에러가 나네요ㅠ # 3-4 Feature engineering c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) # 3-6 Regression train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols)
미해결
따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 기본 강의
라우터 돔 사이트에서 베이직이 안보이는데 어떤걸 복사하면되는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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
미해결
PHP 개발자의 최종 테크트리, 라라벨 강의
안녕하세요. storage 이미지 업로드 하는 부분에서 진행이 안되고 있습니다. window10 이며, 최신 버전의 라라벨과 livewire를 사용하고 있습니다. --upload.blade.php -- Upload.php --웹화면
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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.
해결됨
손에 익는 Next.js - 공식 문서 훑어보기
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???
미해결
Slack 클론 코딩[실시간 채팅 with React]
import Chat from '@components/Chat'; import { ChatZone, Section, StickyHeader } from '@components/ChatList/style'; import { IChat, IDM } from '@typings/db'; import React, { FC, RefObject, VFC, forwardRef, useCallback, useRef } from 'react'; import { Scrollbars } from 'react-custom-scrollbars'; interface Props { scrollRef: RefObject<Scrollbars>; chatSections: { [key: string]: IDM[] }; setSize: (f: (index: number) => number) => Promise<IDM[][] | undefined>; isEmpty: boolean; isReachingEnd: boolean; } const ChatList: VFC<Props> = (({ chatSections, setSize, isEmpty, scrollRef, isReachingEnd}) => { const onScroll = useCallback((values) => { // 끝에 도달하면 불러오지 않기 if(values.scrollTop === 0 && !isReachingEnd){ console.log('가장 위'); setSize((prevSize) => prevSize + 1).then(()=>{ // 스크롤 위치 유지 if(scrollRef?.current){ scrollRef.current?.scrollTop(scrollRef.current?.getScrollHeight() - values.scrollHeight); } }); } }, []); return ( <ChatZone> <Scrollbars autoHide ref={scrollRef} onScrollFrame={onScroll}> {Object.entries(chatSections).map(([date, chats]) => { return ( <Section className={`section-${date}`} key={date}> <StickyHeader> <button>{date}</button> </StickyHeader> {chats.map((chat) => ( <Chat key={chat.id} data={chat} /> ))} </Section> ); })} </Scrollbars> </ChatZone> ); }); export default ChatList; 이쪽 코드는 문제가 없는것같은데 희한하게 위치가 유지가 되지않고 원래처럼 쭉 올라가버립니다.. ref쪽이 문제인가요..? 혹시몰라 DirectMessage 컴포넌트도 아래에 첨부하겠습니다. import React, { useCallback, useEffect, useRef } from 'react'; import gravator from 'gravatar'; import useSWR, { mutate } from 'swr'; // swr 인피니티스크롤링 전용 메서드 import useSWRInfinite from 'swr/infinite'; import { IDM, IUser } from '@typings/db'; import fetcher from '@utils/fetcher'; import { useParams } from 'react-router'; import ChatBox from '@components/ChatBox'; import { Container, Header } from '@pages/DirectMessage/style'; import ChatList from '@components/ChatList'; import useInput from '@hooks/useInput'; import axios from 'axios'; import makeSection from '@utils/makeSection'; import Scrollbars from 'react-custom-scrollbars'; const DirectMessage = () => { const { workspace, id } = useParams<{ workspace: string; id: string }>(); const { data: userData } = useSWR(`http://localhost:3095/api/workspaces/${workspace}/users/${id}`, fetcher); // 내정보 const { data: myData } = useSWR(`http://localhost:3095/api/users`, fetcher); const [chat, onChangeChat, setChat] = useInput(''); // 과거 채팅리스트에서 채팅을 치면 최신목록으로 바로 스크롤을 내려줄려면 ref를 // 이 컴포넌트에서 props로 내려줘야하기 때문에 forwardRef를 사용해서 props로 넘겨준다 // 💡 HTML 엘리먼트가 아닌 React 컴포넌트에서 ref prop을 사용하려면 React에서 제공하는 forwardRef()라는 함수를 사용해야 합니다 const scrollbarRef = useRef<Scrollbars>(null); // 채팅 받아오는곳 (setSize : 페이지수를 바꿔줌) // useSWRInfinite를 쓰면 [{id:1},{id:2},{id:3},{id:4}] 1차원배열이 [[{id:1},{id:2}],[{id:3},{id:4}]] 2차원배열이 된다. const { data: chatData, mutate: mutateChat, setSize, } = useSWRInfinite<IDM[]>( (index) => `http://localhost:3095/api/workspaces/${workspace}/dms/${id}/chats?perPage=20&page=${index + 1}`, fetcher, ); // 데이터 40 개중에 20개씩 사져오면 첫번째페이지부터 20 + 20 + 0 세번째 페이지 0 이되면 isEmpty, isReachingEnd는 true가 됨 // 반대의 상황에서 데이터가 45개면 20 + 20 + 5 isEmpty는 0이 아니라서 false isReachingEnd는 여전히 데이터 가져옴 const isEmpty = chatData?.[0]?.length === 0; const isReachingEnd = isEmpty || (chatData && chatData[chatData.length - 1]?.length < 20) || false; const onSubmitForm = useCallback( (e) => { e.preventDefault(); if (chat?.trim() && chatData) { const savedChat = chat; // 💡 옵티미스틱 UI // 서버쪽에 다녀오지 않아도 성공해서 데이터가 있는거처럼 보이게 미리 만듦 mutateChat((prevChatData) => { // infinite 스크롤링은 2차원 배열이다. prevChatData?.[0].unshift({ // unshift : 앞쪽에 추가 id: (chatData[0][0]?.id || 0) + 1, content: savedChat, SenderId: myData.id, Sender: myData, ReceiverId: userData.id, Receiver: userData, createdAt : new Date(), }); return prevChatData; },false) // 옵티미스틱 UI 할땐 이부분이 항상 false .then(()=>{ setChat(''); // 버튼클릭 시 기존 채팅지우기 scrollbarRef.current?.scrollToBottom(); // 채팅 첬을때 맨 아래로 }) axios .post( `http://localhost:3095/api/workspaces/${workspace}/dms/${id}/chats`, { content: chat, }, { withCredentials: true, }, ) .then(() => { mutateChat(); // SWR에서 데이터를 다시 불러와서 캐시를 갱신하는 역할을 합니다. }) .catch(() => { console.error; }); } }, [chat, chatData, myData, userData, workspace, id], ); // (채팅이 최신것을 아래에 두기 위함) = 기존것 데이터를두고 새 데이터를 뒤집어서 출력 / flat() 배열을 1차원 배열로 만들어줌 const chatSections = makeSection(chatData ? [...chatData].flat().reverse() : []); // 로딩 시 스크롤바 제일 아래로 useEffect(()=>{ if(chatData?.length === 1){ // 채팅 데이터가 있어서 불러온 경우 scrollbarRef.current?.scrollToBottom(); // 가장 아래쪽으로 내려줌 } },[chatData]) // 로딩 if (!userData || !myData) { return null; } return ( <Container> <Header> <img src={gravator.url(userData.email, { s: '24px', d: 'retro' })} alt={userData.nickname}></img> <span>{userData.nickname}</span> </Header> {/* 컴포넌트 위치를 미리 지정해도 좋다. */} {/* 전역 상태관리 라이브러리를 사용해도 컴포넌트상황에따라 props 로 넘겨줌*/} <ChatList scrollRef={scrollbarRef} chatSections={chatSections} setSize={setSize} isEmpty={isEmpty} isReachingEnd={isReachingEnd} /> <ChatBox chat={chat} onChangeChat={onChangeChat} onSubmitForm={onSubmitForm} /> </Container> ); }; export default DirectMessage;
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b) 이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?
해결됨
React + GPT API로 AI회고록 서비스 개발 (원데이 클래스)
GPT API 호출, 프롬프트 연동 강의 0:24 계속해서 useState에 다음과 같은 오류가 뜹니다. import { useState } from "react"; 오류 사유는'useState' is declared but its value is never read. 대체 왜 해결이 안되는 것일까요..?ㅜ.ㅜ
미해결
실습으로 끝장내는 웹 크롤링과 웹 페이지 자동화 & 실전 활용
driver = webdriver.Chrome () 여기서 계속 오류가 나는데요. 혹시 최근에 바뀐게 있나요? 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.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 무게에서 - 120을 뺀 이유가 무엇인가요?
