먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 꼭 강의와 관련된 질문이 아니더라도, 최대한 답변해드리겠습니다. 건의사항도 괜찮습니다. 편하게 질문해주세요! 9:38에 html 소스 바꾸고, 다시 blob service에 다시 9:38에 변경한 소스파일을 다시 업로드해야하는거 맞을까요..?? 해당 작업을 해야되는게 맞다면 제 컴퓨터에서 수정했을 때 blob service에 수동으로 안올리고 자동으로 올려지게 하는게 ci/cd???같은건가요...?
좋은 강의 감사합니다. [onc88]강의 내용 중 삼각형 아이콘을 눌러 실행 화면 만들 때 아래 같이 구성 안되고 아래 : C:\Inflearn\source_stage\01_start_python_ai> python test.py & C:/Python111/python.exe..... 아래2 같이 나와서 삼각형 아이콘을 눌러도 동작 안됩니다. (python test.py 실행해야 동작) 아래2: C:\Inflearn\source_stage\01_start_python_ai 다음 & C:/Python111/python.exe.....을 추가하려면 어떻게 해야하나요?
안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 모델 서빙 경험이 없는 저한테는 매우 유익한 강의라고 생각하고 있습니다. 하지만 강의를 따라가면서 개인적으로 코드를 뜯어보는 과정에서 하나하나 이해하는 데에는 많은 시간이 걸려 강의를 다 듣고 다시 코드를 뜯어보며 확실하게 알고 넘어가고자 하는데 수업자료와 코드 요청을 드려도 될까요?
방금 사전점수 확인했는데 합격이네요 ㅎㅎ 강사님 덕에 1트에 바로 합격한 것 같습니다. 강의가 정말 도움 많이 되었고, 질문을 많이 남겼는데 답변도 빠르게 해주셔서 보다 빠르고 효율적으로 공부할 수 있었던 것 같습니다. 감사합니다! 여담이지만 2유형은 그냥 무지성 randomforest에다가 train_test_split 검증도 안 하고 score 확인도 안 한 채로 코드 실행되는 것만 확인하고 제출했더니 5점 감점됐고, 3유형에선 민감도 구하는 문제에서 민감도가 뭐였는지가 헷갈렸는데 아마 이거 틀린 거 같네요 ㅋㅋㅋㅠㅠ
고수가 되는 파이썬 : 동시성과 병렬성 문법 배우기 Feat. 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 (Inflearn Original)
안녕하세요. 저는 daemon=True 해도 서브가 모두 돌고 끝납니다. 무슨 이유가 있을까요? # 스레드 실행 함수 def thread_func(name, d): logging.info('Sub-Thread %s: starting', name) for i in d: print(i) logging.info('Sub-Thread %s: finished', name) ... # 함수 인자 확인 # daemon : default False x = threading.Thread(target=thread_func, args=('First', range(20000)), daemon=True) y = threading.Thread(target=thread_func, args=('Second',range(10000)), daemon=True) 19:16:32: Main-Thread: all done 0 1 2 ... 19999 19:16:32: Sub-Thread Second: finished 19:16:32: Sub-Thread First: finished
최적 값을 보장하지 않음에도 최소 개수를 출력 가능한 이유가 궁금합니다. 예를 들어 10 20 80의 경우 80+10/ 20 이나 80+20/10이나 결국엔 2개의 보트가 필요한 건 같고 낭비 공간의 총량도 동일합니다. 하지만 자꾸 돌아보면 최적 값으로 맞추는 로직이 추가 되어야 하지 않을까? 라는 의문이 남습니다.
안녕하세요. get_dummies 관련 문의드립니다. Feature Engineering 강의 듣다가 문의 있어 글 납깁니다. [Pclass:3,sex:male,Age:25,Parch:0,Fare:8,Embarked:Q] 만약에 새로운 위에 있는 데이터를 predict 하고 싶으면, df에 concat 시키고, 다시 get_dummies 후에 해당 Row로 predict 해봐야 되는건가요? 그리고 만약에 embarked에 Z라는 새로운 카테고리가 생기면 다시 학습시켜줘야 되는건가요?
# 코드스니펫 입출력 예제 두번째 라인 print("정답 = ()()( / 현재 풀이 값 = ", get_correct_parentheses("))()(")) 코드스니펫 예제 입출력에 오류가 있는것 같습니다. 문제 조건에도 다음과 같이 명시되어 있고 균형잡힌 괄호 문자열 p가 매개변수로 주어질 때, 주어진 알고리즘을 수행해 올바른 괄호 문자열로 변환한 결과를 반환하시오. 프로그래머스 원문제 링크 조건에도 문자열 p를 이루는 '(' 와 ')' 의 개수는 항상 같습니다. 라는 조건이 있는데 해당 입력케이스는 균형잡힌 괄호 문자열이 아니므로 요구조건에 부합하지 않네요
강사님! 혹시 Title 부분과 Narration을 하나씩 생성할 수 있는 방법은 없나요? 예를 들어, 킬러 주제를 한 가지 뽑아줘 > 위 주제를 토대로 대본을 생성해줘! 위와 같은 형태로요. 그리고 또한 작성된 대본을 spilt 노드를 통해 나눈 후 각 문장에 적합한 이미지를 생성하고 싶은데 가능할까요?
💡 질문 작성 가이드 보다 빠르고 정확한 답변을 위해, 아래 사항을 참고해 질문을 작성해주세요. 1. 간단한 내용은 ChatGPT로 먼저 확인해보세요. 기본 개념이나 용어 설명은 ChatGPT를 활용하는 것이 더 빠르고 효율적일 수 있습니다. 2. 질문하실 때, 아래 내용을 함께 적어주시면 좋아요. 어느 파트인지 풀이 코드 > Bottom-Up 방식의 구현 내가 이해한 내용 + 궁금한점 cost = [[0, 0, 0]] dp = [[-1, -1, -1] for _ in range(N + 1)] 해당 부분을 제거 하고 cost = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)] dp = [[-1, -1, -1] for _ in range(N)] 초기값 처리에서도 1번째가 아닌 0번째 초기화 처리 for문에서도 range(2, n+1)이 아닌 range(1, n) 처리 이렇게 0번째 배열부터 사용하도록 해도 같은 결과를 추출 할 수 있는데 굳이 0번째 배열을 [0,0,0], [-1,-1,-1]로 저장해놓는 이유가 있는지 궁금합니다. 0번째 배열을 쓰는 문제가 있는건지,,, 놓친 부분이 있는건지,, 해서 여쭤봅니다. N = int(input()) cost = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)] dp = [[-1, -1, -1] for _ in range(n)] dp[0][0] = costs[0][0] dp[0][1] = costs[0][1] dp[0][2] = costs[0][2] # DP Table 갱신 for i in range(1, n): # dp[i][0 ~ 2] # dp[i][0] dp[i][0] = costs[i][0] + min(dp[i - 1][1], dp[i - 1][2]) # dp[i][1] dp[i][1] = costs[i][1] + min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][2]) # dp[i][2] dp[i][2] = costs[i][2] + min(dp[i - 1][0], dp[i - 1][1])