22:03 do...while문 질문제 생각으로는printf문 출력 후 i++이 나와서 증가되고while문 i에는 2가 들어가야 될거 같은데잘못 이해하고 있나요...선생님 말씀대로라면 while문 실행 후 증감이 되야 될거 같은데요

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요데이터 안 불러져오는데 어떻게 해야하나요? 

최근에 시작하였는데 project를 만들고 실행하여도 영상에 나오는 것처럼 generate code가 나오지 않습니다. 혹시 직접 code를 작성해서 넣어야 하는 방식인건지 궁금해서 글 남깁니다.

비전공자 열심히 쫓아가는중입니다..^^;21:00초대 int check=i 변수가 가 실행되는 시점이 잘 이해가 안갑니다.i 에 대입되는 값이 그대로 check에 들어가는 원리인가요?홀수는 "현재숫자"만 출력되고짝수는 "짝수입니다"까지 출력되구요?

전체 학생수의 계산 값이 너무 크게 나옵니다..

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세여기서 계속 오류가 납니다그리고 궁금한게 있는데요 데이터가 세개일때는 train으로 합쳐줘야해서 concat해서 df를 만든것이 train 데이터가 되는거 아닌가요?df=pd.concat([X_train,y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) df위에 코드처럼 df를 만들면 저게 train으로 해서 뒤에 쓰여야 할것 같은데 뒤에라벨인코딩 할 때 왜df[col]=le.fit_transform(X_train[col])가 아니고 X_train[col]=le.fit_transform(X_train[col])l])이렇게 되는지 잘 모르겠어요... df는 그럼 concat으로 생성하고 뒤에 안쓰이는거 아닌가요?

시험 환경에 csv파일 생성 예시 코드가 주어지나요?케글 모의고사 보니까 주어져 있어서요!

안녕하세요! 강의 듣다가 에러가 발생해서 문의드립니다.어디가 정확히 에러가 나는지 잘 모르겠어서, 어떻게 해결을 해야할지 모르겟네용... 클라이언트와 서버컴포넌트의 하이드레이션 과정에서 에러가 발생한다고 하는데요ㅠㅠ...4ch 앱라우터 데이터 패칭 할 때 에러난건데, 서버 에러도 같이 뜹니다!! 아니면 서버의 문제라서 클라이언트-서버컴포넌트 하이드레이션까지 문제가 생긴걸까요??( 서버는 건드린 적이 없는데 ㅠㅠ )  < 에러 발생 내용 >hook.js:608 A tree hydrated but some attributes of the server rendered HTML didn't match the client properties.  아래 사진은 서버 vscode 터미널 사진입니당 ㅠInvalid this.prisma.book.findMany() invocation inC:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 24 } 25 26 async findAllBooks() {→ 27 return await this.prisma.book.findMany(Error querying the database: FATAL: Tenant or user not foundPrismaClientInitializationError:Invalid this.prisma.book.findMany() invocation inC:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 at In.handleRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:7154) at In.handleAndLogRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:6188)

package hellojpa; import jakarta.persistence.*; public class JpaMain { public static void main(String[] args) { EntityManagerFactory emf = Persistence.createEntityManagerFactory("hello"); EntityManager em = emf.createEntityManager(); //code EntityTransaction tx = em.getTransaction();//트랜잭션 생성 tx.begin(); try { Member member = new Member(); member.setId(4L); member.setName("유동곤7"); em.persist(member); tx.commit(); }catch (Exception e){ tx.rollback(); } finally { em.close(); } emf.close(); } } 위코드에서 member의 setId와 setName을 바꾸면 강의를 보면 DB에 데이터가 쌓이는것같은데 저는 아이디를 바꾸고 이름을바꿔도 기존 데이터가사라지고 새로운데이터로 바뀌게됩니다 . 뭐가문제일까요

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('data6-1-3.csv') print(df.shape) # print(df) df['sum'] = df.iloc[:,1:7].sum(axis=1) # print(df.head()) df['year'] = df['날짜'].str[:4] # 2022 12 # 2020 11 # 2021 9 # 2024 9 # 2023 9 df1 = df.groupby('year')['sum'].mean() # print(df1) df1 문제풀이를 보니까 groupby이후에 그냥 12로 나누셨던데 년도자료마다 갯수가 달라서 12로 나누면 안되는건아닌지 궁금합니다 아래는 선생님 풀이입니다. # 3. 연도별 그룹핑(총범죄).sum() result = df.groupby("연도")['총범죄'].sum()/12

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요시간이 너무 없어서, 3유형은 선택과 집중해서 보고 가려고 합니다.from statsmodel.formula.api import olsmodel = ols('키 ~ 몸무게' , data=df).fit()print(model.summary()) newdata = pd.DataFrame({'몸무게':[50]})pred = model.get_prediction(newdata)pred.summary_frame(alpha=0.05) 이 부분 말고도 볼만한 부분이 따로 볼만한 부분이 있을까요.. 

안녕하세요.  강의영상의 코드를 다운받을수 있는곳이 있나요?강사님 네이버 카페 가보니 코드로배우는리액트 자료실에 타입스크립트 추가되어 있는 yes24 링크인가요?들어가봤는데 아닌것 같아서 여쭤봅니다..  

먼저, 저는 선생님이 하신대로 하단바 고정이 안되서 계속 고생하다가 결국 해결했는데~ fixed(stay in place) 선택하기전에 하단바 Constraint를 Scale(생략가능?) + bottom으로 설정을 해놓고서 fixed를 해야하는게 맞는거죠?1번 방법으로 시정해서 하단바 고정은 잘 되었는데, 프로토타이핑에서 전체 화면은 특정 디바이스(ex. 아이폰 13 mini)로 보이게 하고 진짜 화면처럼 해당 화면 사이즈 내에서 하단바 고정시키려면 어떻게 해야하는거예요? 프레임 중간에 하단바를 놓는건 아닐거잖아요? ㅎ

안녕하세요 강사님 덕분에 최종예제를 따라서 어찌어찌 챗봇을 만드는데까지는 성공했습니다.이제 수행속도를 좀 올릴수 있는 방법이 없을까하다가..llm(업스테이지), 업스테이지 임베딩, 파인콘인덱스 등등get_***()함수에서 가져오다보니 질문을 한번 할떄마다 인스턴스를 생성하는 거 같더라구요.. 혹시llm(업스테이지), 업스테이지 임베딩, 파인콘인덱스 등등은 가장 바깥에 선언해두고 get_***()함수에서는 그냥 가져다 쓰면안되는건지 궁금합니다. 

안녕하세요.이전 질문 중에 DoGlobalQueueWork가 실행되면서 GlobalQueue에서 일감을 꺼내 멀티스레드 환경에서 처리되는 도중에, 데이터가 겹쳐 레이스 컨디션이 발생할 수 있냐는 질문에 강사님께서 멀티스레드 이슈가 다시 생길 수도 있다고 말씀하셨습니다. 관련해서 궁금한 점이 생겼습니다.적어도 저희 강의에 적용된 코드에 국한해서, 데이터가 겹친다는 이유로 레이스 컨디션이 발생할 수 없지 않나요? GlobalQueue로 데이터를 넣고 빼는 부분에 락을 거니까 해당 부분에서는 아주 잠깐의 락 대기 시간이 생길 수 있고, 일감을 일단 Pop한 이후에는 데이터가 겹치는 일이 생길 수 없는 것 같은데, 이전 답변을 보고는 생길 수 있는 가능성이 없지 않다는 느낌을 받아서 이 궁금증을 해소하고 싶습니다~이전 질문에서 답변해주신 것 중에 Zone 단위로 JobQueue를 배치하는 경우 데이터 공유가 거의 없고 Actor 단위일 경우엔는 필연적으로 순간에 Lock을 걸거나, 정밀 조정이 어려우니까 그냥 락 걸지 않고 데이터를 get할 수 있다는 내용은 이해했습니다!

안녕하세요, 동일 이벤트에 대해 보고서(참여도-이벤트)와 탐색(경로 탐색 분석)에서 이벤트 수의 차이가 많이 나는 이유를 알고 싶습니다.  보고서-참여도-이벤트에 대해서 발생한 이벤트는 동일 기간에 143건으로 조회되나,경로 탐색 분석을 통해 시작점에 해당 이벤트를 넣었을 경우, 29건으로 조회됩니다. 100건이 넘게 차이나는 원인을 알고 싶습니다.

uncaught syntaxerror: unexpected identifier 'assert' 가 계속 떠요. gpt한테 물어보니까 너무 다른 방향으로 알려주는거 같아서 질문들여용      

섹션14페이징기능_1게시글 목록 화면에 페이징 적용_feed_repository.dart에서 에러가 발생했습니다 그런데 예전에 좋아요에서 원본코드 (feed_repository.dart) getFeedList()부분QuerySnapshot<Map<String, dynamic>> snapshot = await firebaseFirestore.collection('feeds').where('uid', isEqualTo: uid).orderBy('createAt', descending: true).get(); 문제가 발생되어 다음과 같이 수정하여 동작아였으나 14페이징기능_게시글 목록 화면에 페이징 적용 하면서 어떻게 해야할지요Query<Map<String, dynamic>> query = await firebaseFirestore.collection('feeds').orderBy('createAt', descending: true); if (uid != null) {query = query.where('uid', isEqualTo: uid); } QuerySnapshot<Map<String, dynamic>> snapshot = await query.get();

vagrant up에서 오류가 발생하는데 해결하는 방법이 있을까요?

print(train.shape, test.shape) train.head(1) test.head(1) train.info() test.info() train.isnull().sum() test.isnull().sum() train.describe() test.describe() target = train.pop('Segmentation') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val)다음과 같이 작업형 2 기출 4회를 한 셀에 풀고 있는데 target 구문을 겟더미 실행하기 전에 타이핑했습니다. 이후 모델 학습 및 평가를 실행하려고 하니  다음과 같은 에러가 뜹니다. 에러 코드가 복사가 안됩니다. 이 점 양해바랍니다. ㅜㅜ