실제 예측값의 제출형식이 0,1로 되어있으면 실제 predict 함수 사용 시 type="prob"를 삭제하면 되나요?

선생님 안녕하세요. 항상 좋은 포렌식 강의를 찍어주셔서 정말 감사합니다. 다름이 아니고 파티션 복구와 관련한 질문이 있어서 질문 글을 남기게 되었습니다.강의를 보면서 21회차 시험에 MBR대신 GPT로 출제가 되었다고 들었습니다.만약 실제시험에서 GPT로 출제된 상태에서 파티션이 훼손된다면, 기존에 MBR에서 배웠던 대로 복구를 하면 되는 것일까요?따로 개인적인 검색을 통해 찾아보긴 하였으나 GPT 파티션 복구에 대한 내용이 잘 이해가 되지 않아 고견을 여쭤보고 싶습니다.바쁘신 와중에 죄송합니다. 다시 한번 좋은 강의를 찍어주셔서 감사합니다! 

계속 그리면서 이해하다가 딜레마에 빠져 질문드립니다 ..새 노드 추가할때의 그림을 그려보며 이해중이였는데,else{pNewNode->pNext = g_pHeadNode;g_pHeadNode = pNewNode;}이 코드는 이미 헤드노드가 가리키는 '원래노드'가 따로 있는건데그렇다면 pNewNode의 pNext엔 헤드노드 주소값을 넣으면pNewNode는 AddNewNode에서 초기화된 각자의 멤버값을 가지면서 pNext를 따라가면 헤드노드가 나오게 되고, 그 헤드노드의 pNext를 따라가면 '원래노드'가 나오게 되는데그 상태로 g_pHeadNode = pNewNode; 를 수행하게 되면 헤드노드에 pNewNode값이 오버라이트되게 되는건데 그럼 이 상황에선기존헤드노드에 뉴노드멤버들의 값들과 pNext엔 헤드노드의 주소값, 이걸 따라가면 뉴노드멤버들의 값들과 pNext엔 헤드노드가 가리켰던 '원래노드'의 주소값, 이걸 따라가면 '원래노드'멤버들의 값과 pNext값 . . . 이렇게 생각하면 되는건가요 ?그럼 결국엔 이 상황에선 g_pHeadNode와 pNewNode는 pNext를 제외한 모든 멤버변수들이 같은값을 가지고 있는 상황인거라고 해석하면 되는건가요 ? ( 뭔가 3개의 노드가 다 다른 멤버변수값을 가져야할것만 같은데, 2개의 노드가 같은 멤버변수값을 가지는거같아 이상하여 이해한게 맞나, 아니면 개념을 잘못잡은건가 싶어 질문드립니다 )질문이 길어져 죄송합니다 . . .

들여쓰기를 했는데도 에러가 뜨는 데 왜일까요?

postgres 주소는 오프라인 강의 시에만 제공하고 온라인은 제공을 하지 않는다고 이해했는데요.해당 부분으로 대체 가능한 방법과 postgres 없이 graphql만 실행하여 강의를 따라가도 지장이 없는지 궁금합니다.이후 강의에는 데이터 처리하는 부분이 포함되어있는 것 같은데요. 해당부분 확인 바랍니다!

#train['환불금액']=train['환불금액'].drop#test['환불금액']=test['환불금액'].droptrain=pd.get_dummies(train)test=pd.get_dummies(test)target=train.pop('성별')from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel=RandomForestClassifier(random_state=0)model.fit(X_tr,y_tr)pred=model.predict(test)submit=pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv('result.csv',index=False)a=pd.read_csv('result.csv')print(a.head()) 위와 같이 한가지방법으로 풀기와 동일하게 진행하였는데 model.fit(X_tr,y_tr) 에서 오류가 납니다. 결측치가 있는 '환불금액'열을 삭제해도 동일한데 한가지방법으로 푸는 코드에 오류나 잘못된 부분이 있을가요?.

안녕하세요? target 값이 object이면 검증하기전에 항상 int형으로 변경해야되나요? RandomForest 나 lgb 사용할 경우에는 그냥 안해도 되는거죠....

안녕하세요 먼저 좋은 강의를 제공해주셔서 감사합니다. 바로 본론으로 들어가서, "카프카 기반 아키텍처" 섹션에서 스트림즈와 커넥트의 차이는 결국 Stateful 한 데이터에 대한 처리냐 아니냐 라고 말씀해주신거 같은데, 좀 더 구체적인 상황 사례가 있을까요? 스트림즈가 Stateful 한 데이터에 처리가 가능하다고 하는 것은 결국 스트림즈는 단일 파이프라인?, 단일 애플리케이션? 으로 구성되어야 한다는 의미일까요? (여러 파이프라인으로 분산 모드가 가능한 커넥트는 데이터 처리에 대해서 Stateful 할 수 없으니깐 말이죠)

안녕하세요검증용 데이터로 나눈 후 학습을 하면 비교적 적은 데이터로 학습이 될텐데요. 그러면 성능 확인 후 검증용데이터로 나누기전의 데이터로 다시 학습시키는 것이 좋을까요?

구체적으로 설명이 될 줄 모르겠습니다... 앞에서 tst <- tst[,-1]로 X값을 날려서 tst로 새롭게 저장이 됐는데,,, 인덱스 생성을 위해 마지막 답안 제출 시 tst$X로 실행 시 왜 X가 살아있는건지 이해가 잘 되지 않습니다..

한글 자동화 관련해서 공부할 강의 분량이 너무 많아서 완강은 아직 엄두도 안나고, 그냥 쭉 한 번씩 구경(?)하던 중이었는데요. 13-2. 녹화된 스크립트매크로를 파이썬에서 활용하는 방법이 강의에서는 내용이 전혀 뜨지 않네요. (아래 캡처) 제 컴퓨터 환경에 문제가 있는 것일까요?

안녕하세요, 강사님.int a(3)은 인트형식(혹은 클래스)의 인스턴스 a를 3으로 초기화 한것이고, 상수 5가 int(5) 인트형식(클래스)의 인스턴스 5라고 한다면,Q1 인트형식의 상수들은 다 인스턴스인 것인가요?Q2 int(5)라는건 식별자가 없는 인스턴스 인거고 가령, int(5) + int(3) == int(7) 이렇게 기술했을때 참이 되나요?  

setup을 끝내고 create / Reset Database 를 클릭하면 사진과 같이 하얀 화면만 나오네요... 해결 방법이 있을까요?만약 제가 뭔갈 잘못 건드렸다면 dvwa를 삭제하고 하려고 하는데 삭제 방법은 무엇인가요?

안녕하세요! 대세는 쿠버네티스 수업을 듣고 싶습니다.맥 밖에 없는데 맥용 설치 튜토리얼은 없나요? 감사합니다!

import { createParamDecorator, ExecutionContext } from '@nestjs/common'; //저장된 사용자 정보에 접근 가능 export const User = createParamDecorator( (data: unknown, ctx: ExecutionContext) => { const request = ctx.switchToHttp().getRequest(); console.log('사용자', request.user.id); return request.user; }, );위에있는것은 로그인을 하게되면 유저의 아이디값을 가져오는데 로그인가드쪽을 보면 여기서는 자꾸 false값이 나옵니다.다른쪽 로직도 작업하신 코드 그대로 사용을 했는데 왜자꾸 false값만 나올까요....import { Injectable, CanActivate, ExecutionContext } from '@nestjs/common'; import { Request } from 'express'; import { Observable } from 'rxjs'; @Injectable() export class LoggedInGuard implements CanActivate { canActivate( context: ExecutionContext, ): boolean | Promise<boolean> | Observable<boolean> { const request = context.switchToHttp().getRequest() as Request; console.log('로그인햇니?????????', request.isAuthenticated()); return request.isAuthenticated(); } } 로그인 유지가 안되는거로 보이기는 하는데 해결법이 있을까요?

안녕하세요, 강의와 교재로 공부하고 있습니다.교재 작업형2 ch4 회귀 부분에서트레인 테스트 데이터를 합친 후범주형 데이터를 레이블 인코딩 한 후 다시 트레인 테스트로 쪼개고결측치를 채우는 최솟값, 최빈값으로 채우는 과정으로 진행이 되는데요, 레이블 인코딩 과정에서 범주형데이터의 결측치가 하나의 값으로 인코딩이 되어서결측치가 존재하지 않아 중앙값으로 결측치를 대체하는 과정이 불필요한 것 같은데 맞을까요? 또한 원핫 인코딩을 사용하려는 경우 결측치를 먼저 대체한 후에 인코딩을 해야 오류가 안나는게 맞을까요?일반적으로 결측치 처리를 인코딩 후에 하는지 전에 하는지 궁금합니다.감사합니다.

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]안녕하세요 전 강의에서 @Configuration 파일은 하나의 파일에서 대부분 설정 한다고 하셨던거 같은데 @Import 를 사용하면 설정파일도 분리해서 사용 하는경우도 있을까요 ? 예를 들면 DB 부분, 인증부분 등등 .. 좀 큰 프로잭트에서 사용하는 방법인지 궁금합니다!

"메모리 맵 입출력은 메모리에 접근하기 위한 주소공간과 입출력 장치에 접근하기 위한 주소공간을 하나의 주소공간으로 간주하는 방법입니다." 는 한마디로 같는 램 안에 섞여잇단 말씀인가요? 예시로 1024개의 주소를 나타내는 램에 반은 일반적인 메모리를 위해, 반은 입출력장치를 위해 사용된다는 말씀인가요?그렇다면 고립형 입출력에서 메모리에도 1024, 입출력장치도 1024개의 주소를 사용할수 잇다는 말씀은...램이 두배로 증가한것도 아닐테고...메모리를 위한 주소공간은 램에 표현되고 입출력장치를 위한 주소공간은 입출력장치 내의 레지스터나 입출력장치내의 램을 뜻하는게 맞을까요?좀 두서없어서 죄송합니다...정리하자면 메모리맵 입출력에서 메모리를 위한 주소공간과 입출력을 위한 주소공간은 램에 존재하는 것이고 고립형 입출력에서 메모리를 위한 주소공간은 램에, 입출력장치를 위한 주소공간은 장치 컨트롤러 내의 기억장치에 존재하는 것..이 맞을까요?

수학강의로 지식공유를 하려고 하는데요교재료 사용할 문제집은 교과서나 시중에서 판매중인 교재를 사용해도 되는건가요?그게 저작권에 문제가 있다면 어떤방식으로 수학 강의를 하면 좋은지 알려주세요

2분대에 나오는 PizzaBuilder static내부 클래스에 기본 생성자가 없으면 뒤에 나오는 main문에서 new Pizza.PizzaBuilder()가 가능한가요??