좋은 강의 감사합니다.강의 내용과 같이 설정이 잘 진행 되었습니다.python 3.10.4가상환경 kiwoom_32python platform ('32bit', 'WindowsPE')문제는 VS-Code 터미널에 "pip install pykrx" 입력 하면 아래 와 같은 오류 메세지가 표시되면서 설치 되지 않습니다. (pandas 설치도 동일함.)" Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error"설치 방법 도움 부탁 드립니다.p.s VS-Code 터미널 캡처 화면 유첨 하오니 참고 바랍니다. 

그림을 아래코드처럼 삽입하면 표 안 중앙 위치에 삽입되는게 아니라 오른쪽으로 치우치게 삽입이 됩니다어디에서 오류가 나는건지 몇 번 다시 반복해봐도 안되고코드를 사용하지 않고 수동으로 복사 붙여넣기로하면 정사적으로 이미지가 표안에 크기가 맞추어 삽입이 되는데해결방법 알려주십시오.hwp.insert_picture(r"C:\Users\rkdmf\Downloads\number\002.png")

windows 에서 pip freeze로 requirements.txt 를 만들기 위해선 아래와 같은 명령어를 사용하시면 됩니다.pip list --format=freeze > requirements.txt강의 마지막까지 진행된 conda 환경에서 실행하시고 결과 답변주세요.감사합니다.

강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다.정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다.하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에원본값은 대략 저렇고속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20... 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.)                    x_tr1      속성1   속성2   속성3 ...... 속성30 y_test1       0         1          1      .....       0. 1                     .                     .                    .                    x_tr15    속성1   속성2   속성3 ...... 속성30. y_test20       1        0          1      .....       1                     .                     .                    .2)  Y_test1.          y_pred1          y_proba1        0                    1                 0.91        1                     1                 0.43        1                     1                 0.73        0                    1                 0.80                              .                               .                               . Y_test15.          y_pred20          y_proba20        0                    1                 0.34        1                     1                 0.35        1                     1                 0.73        0                    1                 0.91                              .                               .                               . 3)  군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다.Y_proba1. .........   Y_proba20   0.91       ....         0.34   0.43.      ....        0.35   0.73       ....        0.73   0.80       ....       0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다.군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지?왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요?(예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요.)즉 1 = 예측  0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다.저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요.하지만 제가 보내드린 예는 속성이  0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이y_proba1. y_proba2 .... y_proba 200.91 0.43 0.80...y_proba1. y_proba2 .... y_proba 200.32 0.62 0.65 있다면의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요.주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.

똑같이 코드 작성했는데 왜 오류가 나는건지 모르겠어요 ㅠㅠ!

[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL)부트캠프 [입문부터 활용까지] 강의 결제하여 수강 시작했는데요!강의자료는 연습문제만 있는 거고 강의 중에 활용하시는 파일은 따로 없는 게 맞는건가요?

안녕하세요, 강사님.아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요??아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..?마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ  

하다가 막히면 먼저 선행한 사람들 한테 해결법 들을 수 있는 카카오톡 채널 같은데 있을까요?

google colab 오픈 하여 새노트를 열면로드 에러가 발생합니다.어떻게 해야 하나요?=============================A network error occurred and the request could not be completed.GapiError: A network error occurred and the request could not be completed. at $L.PE [as constructor] (https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/a17fd496db698d4637390557595457ce/external_binary_l10n__ko.js:1733:732) at new $L (https://ssl.gstatic.com/colaboratory-

안녕하세요. 지금 파이참에서 프로 활성화가 계속 되지않고, 유효한 라이센스가 없다고 나옵니다.1개월 무료 활성화를 시켜보려하면 계속 구매 페이지로 이동되는데 정책이 바뀐걸까요?

db.users.find({age: {$lt:30, $gt:40}})안녕하세요강의 9분쯤 사용하신 이 구문이 작동되지 않아서 ai에게 물어보니 틀린 문법이라고 $or 를 사용하라고 합니다.그런데 선생님 화면에는 잘 출력이 되어서 여쭤봅니다.어떤게 맞는건가요?  

31강에서 구현된 users.py의 read_all_users는 화면에 구현이 안되는 것이 맞는 것인가요? Users의 POST /users 밑에 GET /users/all로 있어야 할 것 같은데...===> PC를 재시작 후 다시 서버를 실행해 보니 나타납니다.DB Browser에서 특정 User의 is_admin을 true로 수정하고 저장까지 완료하고 난 후, 각각의 User들로 로그인해보았습니다. 그런데, is_admin이 false인 모든 User들도 read_all_users의 endpoint인 /users/all에서 모든 회원들의 리스트가 조회가 됩니다./docs 페이지라서 그런 것인지 아니면 잘못 구현된 것인지 궁금합니다. 강의에서는 docs에서의 이런 상황에 대한 언급이 없어 질문을 드립니다.

30강을 완강후에Postman을 통해 post로 http://127.0.0.1:8000/token으로 요청을 보냈는데 아래 처럼 응답으로 토큰이 날아오지 않습니다. 422 Unprocessable Content 에러가 나오구요~~oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token") # http://<your_domain>/token 뭐가 문제일런지요? postman사용법에 맞게 된것 같지가 않은데요..... @@@ 추가 질문그리고, 더불어서 발급받은 토큰을 /docs에서 Authentication의 어디에 입력을 해서 테스트를 해야 하는지도 같이 안내바랍니다.여기 client secret에 입력해서 테스트 하는것 같은데.... username, password를 입력해서 로그인하면 token은 잘 생성됩니다.그리고 이렇게 username과 password로 로그인할 때 생성된 토큰으로 client secret에 입력해서 로그인하면 auth errorError: Unprocessable Content 라는 메시지가 뜹니다. postman사용법이 미숙해서인지 postman에서 post /token으로 날려도 토큰이 반환되어 오질 않습니다. 당연히 docs에서 username, password로 로그인한 후에... 수정, 삭제 권한적용은 잘 적용됩니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

26강에서 User model를 만들고, Task model의 관계 설정까지 하고 env.py에서 User를 임포트하고 난후 alembic revision --autogenerate를 실행하고, alembic upgrade head 를 실행하면 User 테이블과 Task 모델의 관계설정은 잘 만들어 졌지만,  아래에 보이는 것처럼, 제약조건에 name을 지정하라고 나옴니다. 그래서 name을 지정하고 db를 삭제하고, alembic을 초기화된 상태로 만든 후에 다시 똑같은 과정을 거쳐 실행햇는데, 두번째 alembic revision --autogenerate 을 실행하면, sqlalchemy.exc.NoReferencedColumnError: Could not initialize target column for ForeignKey 'users.id' on table 'tasks': table 'users' has no column named 'id' 이런 오류가 나타납니다. 자꾸 자꾸 계속해서 다시 해봐도 제약조건에 이름을 넣으라고 나오고, 그것을 수정하면 users에 id가 없다는 둥 계속 똑같이 오류가 나옵니다. 해결 방법은 무엇일까요? 완전히 새로 해봐도 똑같은 오류만 계속 반복됩니다.  

Preparing metadata (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully. 이런 오류가 납니다.

💡 질문하기 전에 먼저 확인해보세요!UnicodeDecodeError: 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 3465: illegal multibyte sequence 유니코드 관련에러가 발생합니다. utf-8 관련 설정에 문제가 있어보이는데, 해결방법을 구합니다. 별것을 다해본것 같은데 해결이 되질 않습니다. 코드는 알려주신데로 아래와 같이 수정했습니다.# /alembic.ini 파일 sqlalchemy.url = sqlite+aiosqlite:///./sql_app.db # /alembic/env.py 파일 import asyncio # 추가 from logging.config import fileConfig import os # 경로 작업 위해 추가 import sys # 경로 작업 위해 추가 from sqlalchemy import engine_from_config from sqlalchemy import pool # ✨ 추가: 비동기 엔진 설정을 위해 async_engine_from_config 사용 ✨ from sqlalchemy.ext.asyncio import async_engine_from_config from alembic import context # --- ✨ 추가: 프로젝트 루트 경로 추가 (env.py가 app 모듈을 찾도록) ✨ --- # env.py 파일의 부모 디렉토리의 부모 디렉토리 (즉, 프로젝트 루트)를 sys.path에 추가 sys.path.insert(0, os.path.realpath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))) # -------------------------------------------------------------- # --- ✨ 추가: Base 및 모델 임포트 ✨ --- from app.database import Base # database.py의 Base 임포트 import app.sql_models.task # task 모델 모듈 임포트 (Base.metadata가 인식하도록) # 만약 다른 모델 파일들이 있다면 모두 임포트해주는 것이 안전합니다. # ----------------------------------------------------------------------------- # this is the Alembic Config object, which provides # access to the values within the .ini file in use. config = context.config # Interpret the config file for Python logging. # This line sets up loggers basically. if config.config_file_name is not None: fileConfig(config.config_file_name) # add your model's MetaData object here # for 'autogenerate' support # from myapp import mymodel # target_metadata = mymodel.Base.metadata # target_metadata = None # --- ✨변경: target_metadata 설정 ✨ --- target_metadata = Base.metadata # 우리의 모델 메타데이터 지정! # -------------------------------- # other values from the config, defined by the needs of env.py, # can be acquired: # my_important_option = config.get_main_option("my_important_option") # ... etc. # ✨ 추가 ✨----------------------------------------------------------------- def do_run_migrations(connection): # context 설정 및 마이그레이션 실행 (run_sync 내부에서 호출될 함수) context.configure(connection=connection, target_metadata=target_metadata) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --------------------------------------------------------------------------- # ... (run_migrations_offline 함수는 보통 그대로 둠) ... def run_migrations_offline() -> None: """Run migrations in 'offline' mode. This configures the context with just a URL and not an Engine, though an Engine is acceptable here as well. By skipping the Engine creation we don't even need a DBAPI to be available. Calls to context.execute() here emit the given string to the script output. """ url = config.get_main_option("sqlalchemy.url") context.configure( url=url, target_metadata=target_metadata, literal_binds=True, dialect_opts={"paramstyle": "named"}, ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() # --- ✨ 변경: run_migrations_online 함수 비동기 방식으로 수정 ✨ --- async def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode for an async application.""" # config 섹션에서 비동기 엔진 생성 connectable = async_engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, future=True, # SQLAlchemy 2.0 스타일 사용 ) # 비동기적으로 DB 연결 async with connectable.connect() as connection: # 동기적인 마이그레이션 함수(do_run_migrations)를 # 비동기 연결의 run_sync 메서드 내에서 실행 await connection.run_sync(do_run_migrations) # 엔진 연결 종료 await connectable.dispose() # ----------------------------------------------------------------- ''' # ✨ 위의 것으로 수정 def run_migrations_online() -> None: """Run migrations in 'online' mode. In this scenario we need to create an Engine and associate a connection with the context. """ connectable = engine_from_config( config.get_section(config.config_ini_section, {}), prefix="sqlalchemy.", poolclass=pool.NullPool, ) with connectable.connect() as connection: context.configure( connection=connection, target_metadata=target_metadata ) with context.begin_transaction(): context.run_migrations() ''' if context.is_offline_mode(): run_migrations_offline() else: # ✨ run_migrations_online() # 아래로 변경 # 온라인 모드일 경우 비동기 함수 실행 asyncio.run(run_migrations_online())  

안녕하세요PPT가 꺠져서 보입니다

안녕하세요.구글 API Kye 만들때 프로젝트를 선택해야 하는데, 프로젝트는 어떻게 만드나요?

 안녕하세요.helloworld.py에 대해print('hello world') 작성 후 저장, 디버깅을 했음에도python helloworld.py 를 입력하면 'hello world'가 아닌 'Python'이 도출됩니다.py helloworld.py 를 입력하면 'hello world'가 제대로 나옵니다.무엇이 잘못되었고 어떻게 수정할 수 있을까요?