안녕하세요, 비트라커 관련 마운트 한 드라이브를 로지컬로 이미징하라는 강의는 잘 보았습니다.그러면, 처음에 FTK를 통해 USB를 이미징하는것도 로지컬로 하는 의미인가요? 그거는 피지컬로 하면 되죠???그러니까, 마운팅한 드라이브를 이미징할떄는 로지컬로 하면 되고, 다른 이미징은 피지컬로 하면 된다는 말씀이신가요?답변 부탁드립니다!!

안녕하세요 선생님작업형 2유형에서 스케일링, 로그변환 등을 꼭 해야하는걸까요?말씀하신 기본 베이스라인으로만 머신러닝 진행하고 제출 시에 문제 되는 부분이있을까해서요. 

pd.get_dummies(train, columns = cols) pd.get_dummies(train[cols]) 이 둘의 차이는 단순하게 원핫 인코딩 한것만 보여주는지 전부 다 보여주는지의 차이 같은데요, 아래 걸로 해도 상관 없나요..?

과제. 직접 retention 구해보기(주별 weekly)WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), first_week_and_diff AS( SELECT *, -- DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) AS diff_of_day, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, event_date, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_cnt_and_diff AS( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY ALL ORDER BY diff_of_week ), retain_base AS ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt FROM user_cnt_and_diff ) SELECT diff_of_week, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_user_cnt), 2) AS retention FROM retain_base과제. 월별 리텐션 쿼리 작성해보기WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, user_pseudo_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), first_month_and_diff AS( SELECT *, -- DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) AS diff_of_day, -- DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week DATE_DIFF(event_month, first_month, MONTH) AS diff_of_month FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), MONTH) AS first_month, event_date, DATE_TRUNC(event_date, MONTH) AS event_month FROM base ) ), user_cnt_and_diff AS( SELECT diff_of_month, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_month_and_diff GROUP BY ALL ORDER BY diff_of_month ), retain_base AS ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (ORDER BY diff_of_month) AS first_user_cnt FROM user_cnt_and_diff ) SELECT diff_of_month, user_cnt SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_user_cnt) AS retention FROM retain_base 리텐션 연습문제Weekly Retention을 구하는 쿼리를 바닥부터 스스로 작성해보세요. # 답 -- Weekly Retention을 구하자! (Retention이란, 시간이 흐르면서 다시 제품을 사용하는지 측정하는 지표) -- 첫 방문 후 매주 재방문 비율(weekly retention)을 계산하자! WITH base AS ( SELECT DISTINCT ###### DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, ###### user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2023-08-31" ), event_week_and_first_week AS ( SELECT DISTINCT DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date), WEEK(MONDAY)) AS first_week FROM base ), retention_base AS ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY day_of_week) AS total_user FROM( SELECT DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS day_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM event_week_and_first_week GROUP BY ALL ) -- ORDER BY day_of_week ) SELECT day_of_week, SAFE_DIVIDE(user_cnt, total_user) AS retention FROM retention_base Retain User를 New + Current + Resurrected + Dormant User로 나누는 쿼리를 작성해보세요# 답 -- 신규 유저: 첫 활동일 기준 7일 이내 -- 기존 유저: 첫 활동일 기준 7일 이후, 마지막 활동으로부터 90일 이내 -- 휴면 유저: 마지막 활동일 이후 90일 이상 경과 -- 복귀 유저: 90일 이상 비활성화 이후 다시 돌아온 유저 WITH base AS ( SELECT DISTINCT DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs --WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2023-08-31" ),user_first_last AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_date) AS first_date, #OVER(PARTITION BY user_pseudo_id)를 넣으면 윈도우함수사용과 GROUPBY졸 사용 비교했을 때처럼 중복행이 생긴다 MAX(event_date) AS last_date FROM base GROUP BY user_pseudo_id ), last_event_date AS ( -- 원래라면 CURRENT_DATE()로 해야하지만, 앱로그 데이터의 마지막 날로 설정. SELECT MAX(event_date) AS current_date FROM base ), user_activity AS ( -- 90일 이상 제품을 사용하지 않았다면 1, 아니면 0 SELECT user_pseudo_id, event_date, LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS next_event_date, CASE WHEN DATE_DIFF(LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date), event_date, DAY) > 90 THEN 1 ELSE 0 END AS dormant_history FROM base ) -- user_types AS ( SELECT DISTINCT u.user_pseudo_id, u.first_date, u.last_date, led.current_date, us.dormant_history, CASE WHEN DATE_DIFF(led.current_date, u.last_date, DAY) > 90 THEN 'dormant_user' WHEN DATE_DIFF(u.last_date, u.first_date, DAY) <= 7 THEN 'new_user' WHEN dormant_history = 1 THEN 'resurrected_user' ELSE 'current_user' END AS user_type FROM user_first_last AS u CROSS JOIN last_event_date AS led LEFT JOIN user_activity AS us ON u.user_pseudo_id = us.user_pseudo_id주어진 데이터에서 어떤 사람들이 리텐션이 그나마 높을까요? 찾아보세요WITH base AS ( SELECT DISTINCT DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs ), user_first_last AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_date) AS first_date, MAX(event_date) AS last_date FROM base GROUP BY user_pseudo_id ), last_event_date AS ( SELECT MAX(event_date) AS current_date FROM base ), user_activity AS ( SELECT user_pseudo_id, event_date, LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS next_event_date, CASE WHEN DATE_DIFF(LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date), event_date, DAY) > 90 THEN 1 ELSE 0 END AS dormant_history FROM base ), user_types AS ( SELECT u.user_pseudo_id, u.first_date, u.last_date, led.current_date, MAX(us.dormant_history) AS dormant_history, CASE WHEN DATE_DIFF(led.current_date, u.last_date, DAY) > 90 THEN 'dormant_user' WHEN DATE_DIFF(u.last_date, u.first_date, DAY) <= 7 THEN 'new_user' WHEN MAX(us.dormant_history) = 1 THEN 'resurrected_user' ELSE 'current_user' END AS user_type FROM user_first_last AS u CROSS JOIN last_event_date AS led LEFT JOIN user_activity AS us ON u.user_pseudo_id = us.user_pseudo_id GROUP BY u.user_pseudo_id, u.first_date, u.last_date, led.current_date ), first_week_and_diff AS ( SELECT ut.user_type, fw.user_pseudo_id, fw.event_date, DATE_DIFF(DATE_TRUNC(fw.event_date, WEEK(MONDAY)), DATE_TRUNC(ut.first_date, WEEK(MONDAY)), WEEK) AS diff_of_week FROM base AS fw JOIN user_types AS ut ON fw.user_pseudo_id = ut.user_pseudo_id ), user_cnt_by_type_and_week AS ( SELECT user_type, diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY user_type, diff_of_week ), retention_base AS ( SELECT user_type, diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER (PARTITION BY user_type ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt FROM user_cnt_by_type_and_week ) SELECT user_type, diff_of_week, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_user_cnt), 2) AS retention_rate FROM retention_base ORDER BY user_type, diff_of_week current user의 1주차 리텐션은 0.11부터 시작해서 5~6주차에는 0.15까지 오릅니다.new user의 경우 1주차까지 밖에 리텐션을 구하지 못하고, 0.06입니다.resurrected user의 경우 1주차 리텐션은 0.04부터 시작해서 7주차에는 0으로 빠르게 감소합니다.dormant user의 경우 휴면고객의 리텐션을 구하는 것이 의미가 있는지 잘 모르겠지만, 1주차 리텐션은 0.05부터 시작해서 11주차까지 0으로 감소합니다.리텐션이 그나마 높은 유저는 current user이고, 리텐션이 주마다 서서히 증가하거나 감소하는데 2주차에 오른 것으로 보아 기능 배포나 이벤트가 있지 않았을까 예상해봅니다.Core Event를 “click_payment”라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요WITH base AS ( SELECT DISTINCT DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, event_name, user_id, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_name = "click_payment" ), event_week_and_first_week AS ( SELECT DISTINCT DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date), WEEK(MONDAY)) AS first_week FROM base ), retention_base AS ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY day_of_week) AS total_user FROM ( SELECT DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS day_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM event_week_and_first_week GROUP BY day_of_week ) ) SELECT day_of_week, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, total_user), 2) AS retention FROM retention_base ORDER BY day_of_weekapp_logs 테이블에서 event_name이 click_payment인 것만 필터 걸어서 리텐션 구하기를 진행했는데 이렇게 푸는 것이 맞을까요..?

안녕하세요! 강의 너무 잘 수강하고 있습니다.App.js 컴포넌트에서  onClick함수를 저렇게 정의하면 올바르게 동작하는 건 알겠는데이런식으로 코드를 작성해 tabbar 컴포넌트에서 onClick함수를 실행하면 오류가 뜨는 이유가 궁금합니다!

❗질문 작성시 꼭 참고해주세요최대한 상세히 현재 문제(또는 에러)와 코드(또는 github)를 첨부해주셔야 그만큼 자세히 답변드릴 수 있습니다.맥/윈도우, 안드로이드/iOS, ReactNative, Node 버전 등의 개발환경도 함께 적어주시면 도움이 됩니다. 에러메세지는 일부분이 아닌 전체 상황을 올려주세요. (일부만 자르거나 일부만 복사해서 올려주시면 답변이 어렵습니다.)  처음에 java 버전이 낮다고 해서 17로 업데이트했는데 계속 java 오류가 생겨요...

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state = 0, max_depth = 3, n_estimators = 200) model.fit(X_tr, y_tr) pred_proba = model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(pred_proba) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:, 1]))안녕하세요,모델학습 후 검증하려고 하니 print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:, 1]))에서 아래와 같은 오류가 발생합니다.list indices must be integers or slices, not tuple 혹시 pred_proba의 형태에 문제가 있어서 그러나 출력해봤더니 아래처럼 array가 2개가 뜨는데 원래 출력되던 값이랑 다른 것 같기도 한데 어떤 부분이 잘못된걸까요..?[array([[6.17771951e-04, 3.90720727e-04, 5.61044129e-04, ..., 1.88014875e-05, 2.71602426e-05, 9.26113606e-05], [4.72241735e-04, 7.55194719e-04, 3.70085375e-04, ..., 7.58005053e-06, 2.24283166e-05, 3.95537961e-05], [2.06135825e-05, 1.04454196e-05, 1.96540881e-06, ..., 2.93436306e-05, 1.84382330e-05, 6.98070487e-05], ..., [2.26718012e-05, 2.39307053e-05, 1.96540881e-06, ..., 3.02043842e-05, 1.54553261e-05, 6.62548451e-05], [1.51536674e-05, 2.15648698e-05, 2.06815630e-06, ..., 4.15875993e-05, 3.06270026e-05, 3.26545900e-05], [2.84102759e-05, 1.47138847e-05, 6.29396294e-06, ..., 3.17093190e-05, 1.71020727e-05, 4.92247989e-05]]), array([[0.05156594, 0.94843406], [0.0402204 , 0.9597796 ], [0.54197093, 0.45802907], ..., [0.53420482, 0.46579518], [0.5344612 , 0.4655388 ], [0.53436829, 0.46563171]])]  @ 위 문제를 기존에는 y_train의 'ID' 값을 drop하지 않았다가, y_train의 'ID' 값을 drop하니해결되었는데 그것과 관련이 있는 것일까요?그리고, 'ID'값을 제거하려고 할 때에는 X_train, y_train, X_test 세 데이터 프레임 모두의 'ID'값을 반드시 제거해야 하는 것인가요?

➜ MatzipApp git:(main) npm start > MatzipApp@0.0.1 start > react-native start info Welcome to React Native v0.76 info Starting dev server on port 8081... ▒▒▓▓▓▓▒▒ ▒▓▓▓▒▒░░▒▒▓▓▓▒ ▒▓▓▓▓░░░▒▒▒▒░░░▓▓▓▓▒ ▓▓▒▒▒▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▒▒▒▓▓ ▓▓░░░░░▒▓▓▓▓▓▓▒░░░░░▓▓ ▓▓░░▓▓▒░░░▒▒░░░▒▓▒░░▓▓ ▓▓░░▓▓▓▓▓▒▒▒▒▓▓▓▓▒░░▓▓ ▓▓░░▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▒░░▓▓ ▓▓▒░░▒▒▓▓▓▓▓▓▓▓▒░░░▒▓▓ ▒▓▓▓▒░░░▒▓▓▒░░░▒▓▓▓▒ ▒▓▓▓▒░░░░▒▓▓▓▒ ▒▒▓▓▓▓▒▒ Welcome to Metro v0.81.0 Fast - Scalable - Integrated node:events:495 throw er; // Unhandled 'error' event ^ Error: EMFILE: too many open files, watch at FSWatcher._handle.onchange (node:internal/fs/watchers:207:21) Emitted 'error' event on NodeWatcher instance at: at FSWatcher._checkedEmitError (/Users/sinseoyeon/Documents/github/MatzipApp/node_modules/metro-file-map/src/watchers/NodeWatcher.js:82:12) at FSWatcher.emit (node:events:517:28) at FSWatcher._handle.onchange (node:internal/fs/watchers:213:12) { errno: -24, syscall: 'watch', code: 'EMFILE', filename: null } Node.js v18.20.4Mac bookAir M2사용중입니다. npm start 명령어를 사용하면 위와 같이 실행이 되던 중, error 메시지가 뜨고 제대로 빌드가 수행되지 않습니다.버전도 동일하게 진행하였는데 계속해서 이와 같은 오류 메시지가 떠서 어떻게 하면 해결이 가능할지 문의 드립니다. 

질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다![질문 전 답변]1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? 예(https://www.inflearn.com/blogs/1719)4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. (https://www.inflearn.com/questions/992407/comment/281901)[질문 하기]tabby로 노드 접속 시 pass워드 입력창이 떠 질문게시판 보고 비밀번호 입력해 들어갔고,그 후 tabby-v1.0.207/config.yaml 도 다시 한번 cp했습니다. PS C:\Users\sua\sua-study\k8s-edu\_Lecture_k8s_learning.kit\ch1\1.5\tabby-v1.0.207> cp ./config.yaml $env:APPDATA/tabby/PS C:\Users\sua\sua-study\k8s-edu\_Lecture_k8s_learning.kit\ch1\1.5\tabby-v1.0.207> $env:APPDATAC:\Users\sua\AppData\RoamingPS C:\Users\sua\sua-study\k8s-edu\_Lecture_k8s_learning.kit\ch1\1.5\tabby-v1.0.207> cd C:\Users\sua\AppData\Roaming\tabbyPS C:\Users\sua\AppData\Roaming\tabby> ls디렉터리: C:\Users\sua\AppData\Roaming\tabbyMode LastWriteTime Length Name---- ------------- ------ ----d----- 2024-11-09 오후 11:20 blob_storaged----- 2024-11-09 오후 11:20 Code Cached----- 2024-11-09 오후 11:30 Crashpadd----- 2024-11-09 오후 11:20 DawnCached----- 2024-11-09 오후 11:20 Dictionariesd----- 2024-11-09 오후 11:20 GPUCached----- 2024-11-09 오후 11:20 Local Storaged----- 2024-11-09 오후 11:30 Networkd----- 2024-11-09 오후 11:20 pluginsd----- 2024-11-09 오후 11:20 sentry-a---- 2024-11-09 오후 11:20 36 .updaterId-a---- 2024-11-09 오후 12:17 9408 config.yaml-a---- 2024-11-09 오후 11:23 9377 config.yaml.backup-a---- 2024-11-09 오후 11:20 434 Local State-a---- 2024-11-09 오후 11:20 0 lockfile-a---- 2024-11-09 오후 11:27 5190 log.txt-a---- 2024-11-09 오후 11:20 57 Preferences-a---- 2024-11-09 오후 11:20 2 window.json컨트롤 플레인 노드에 접속해controlpalne_node.sh을 실행하니 계속해서 no such file, directory, unable to load certificate 에러가 뜹니다. root@cp-k8s:~/_Lecture_k8s_learning.kit.git/ch1/1.5# ./controlplane_node.shI1109 23:46:22.735630 2906 version.go:256] remote version is much newer: v1.31.2; falling back to: stable-1.30[init] Using Kubernetes version: v1.30.6[preflight] Running pre-flight checkserror execution phase preflight: [preflight] Some fatal errors occurred:[ERROR FileContent--proc-sys-net-ipv4-ip_forward]: /proc/sys/net/ipv4/ip_forward contents are not set to 1[preflight] If you know what you are doing, you can make a check non-fatal with --ignore-preflight-errors=...To see the stack trace of this error execute with --v=5 or highercp: cannot stat '/etc/kubernetes/admin.conf': No such file or directorychown: cannot access '/root/.kube/config': No such file or directoryerror: error validating "https://raw.githubusercontent.com/sysnet4admin/IaC/main/k8s/CNI/172.16_net_calico_v3.26.0.yaml": error validating data: failed to download openapi: Get "http://localhost:8080/openapi/v2?timeout=32s": dial tcp 127.0.0.1:8080: connect: connection refused; if you choose to ignore these errors, turn validation off with --validate=falsefatal: destination path '_Lecture_k8s_starter.kit' already exists and is not an empty directory.mv: cannot stat '/home/vagrant/_Lecture_k8s_starter.kit': No such file or directoryfind: ‘/root/_Lecture_k8s_starter.kit’: No such file or directoryCloning into '/tmp/update-kube-cert'...remote: Enumerating objects: 166, done.remote: Counting objects: 100% (54/54), done.remote: Compressing objects: 100% (45/45), done.remote: Total 166 (delta 18), reused 20 (delta 8), pack-reused 112 (from 1)Receiving objects: 100% (166/166), 63.56 KiB | 1.63 MiB/s, done.Resolving deltas: 100% (81/81), done.CERTIFICATE EXPIRESgrep: /etc/kubernetes/controller-manager.conf: No such file or directoryCould not read certificate from /dev/fd/63Unable to load certificate/etc/kubernetes/controller-manager.configgrep: /etc/kubernetes/scheduler.conf: No such file or directoryCould not read certificate from /dev/fd/63Unable to load certificate/etc/kubernetes/scheduler.configgrep: /etc/kubernetes/admin.conf: No such file or directoryCould not read certificate from /dev/fd/63Unable to load certificate/etc/kubernetes/admin.configCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/ca.crt40E755C3AE7F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40E755C3AE7F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/ca.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/ca.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/apiserver.crt40676913F77F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40676913F77F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/apiserver.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt40A791BE7A7F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40A791BE7A7F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/apiserver-kubelet-client.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt40E7648A397F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40E7648A397F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.crt40D71C6F6E7F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40D71C6F6E7F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt40276AA0EE7F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40276AA0EE7F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt40479185CE7F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40479185CE7F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/etcd/peer.crt4037467AD47F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file4037467AD47F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/etcd/healthcheck-client.crt40F739C5117F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40F739C5117F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/etcd/healthcheck-client.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/etcd/healthcheck-client.crtCould not open file or uri for loading certificate from /etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt40474EDD807F0000:error:16000069:STORE routines:ossl_store_get0_loader_int:unregistered scheme:../crypto/store/store_register.c:237:scheme=file40474EDD807F0000:error:80000002:system library:file_open:No such file or directory:../providers/implementations/storemgmt/file_store.c:267:calling stat(/etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt)Unable to load certificate/etc/kubernetes/pki/apiserver-etcd-client.crt[2024-11-09T23:46:25.77+0900][WARNING] does not backup, /etc/kubernetes.old-20241109 already exists[2024-11-09T23:46:25.78+0900][INFO] updating...Wait 30 seconds for restarting the Control-Plane Node... 추가 설정이 더 필요할까요,,,?ㅜ

Window 환경에서 meteor 설치하는 부분에 대해 실습 환경 구축 부분에 추가 내용이 없습니다.현재 node 18.20.0 버전을 사용하고 있습니다.window의 경우 설치 시 vscode 내부의 터미널에서 npm install -g meteor 명령 하는 것인가요? 아니면 git bash창에서 설치하는 것인가요? 자세한 설명 부탁드립니다.  

검증 데이터 분리 시,X_tr ~ = train_test_split( train.drop('output', axis=1) 에서전단계에서 데이터 전처리 할 때, 이미 train에서 output 드랍하고 train에 저장했는데 (train = train.drop('output')) 검증 데이터 분리 작성 시 다시 drop 해주는 이유가 있나요?X_tr ~ = train_test_split( train) 이렇게 바로 하면 안되나요?

안녕하세요. 완강하였습니다~~혹시 다음 계획중인 강의인 사이버보안 프로세스 강의는대략 언제쯤 출시 예정일까요~~?감사합니다.

6강의 강의가 누락되어 있는 것 같아요..!https://youtu.be/knxDbLl12RA?si=zhqgd50szsozynm2유튜브 링크가 연동되어 있어서 유튜브로 넘어가서 보고 왔습니다!그나저나 유익하고 쉬운 강의 정말 감사드립니다..피그마 기초 강의 중에 최고 같아요 😄

안녕하세요.  기초적인 질문 같지만, 코루틴을 처음 사용하는 입장에서 imageProcessingDispatcher를 인라인으로 넣을 수 없는 이유가 궁금합니다. 직접 테스트했을 때,launch(Dispatchers.Default.limitedParallelism(2)) { //... }와 같은 코드는 예상한대로 동작하지 않고, 머신 processor만큼을 사용하는 것으로 보이는데, 그 이유가 뭘까요?

안녕하세요 선생님, 개인적으로 이 강의를 다 보고,혼자서 이것저것 해보고 있는데, 뭔가 이해가 안되는 현상이 있어서 질문드립니다. 일단 제가 작성한 아주 간단한 Batch 코드를 먼저 공유하겠습니다. (Spring boot 3 + Spring Batch core 5 버전입니다.)```javapackage coding.toast.batch.job.reader.config; import coding.toast.batch.job.reader.listener.EmptyReadFailureListener; import lombok.RequiredArgsConstructor; import org.springframework.batch.core.Job; import org.springframework.batch.core.Step; import org.springframework.batch.core.job.builder.JobBuilder; import org.springframework.batch.core.repository.JobRepository; import org.springframework.batch.core.step.builder.StepBuilder; import org.springframework.batch.item.support.ListItemReader; import org.springframework.batch.repeat.RepeatStatus; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager; import java.util.List; @Configuration @RequiredArgsConstructor public class CustomItemStreamConfig { private final JobRepository jobRepository; private final PlatformTransactionManager transactionManager; @Bean public Job customItemStreamConfigJob() { return new JobBuilder("customItemStreamConfigJob", jobRepository) .start(customItemStreamConfigStep()) .next(simpleStep2()) .build(); } private Step simpleStep2() { return new StepBuilder("simpleStep", jobRepository) .tasklet((contribution, chunkContext) -> { System.out.println("이게 나오면 안됩니다!"); return RepeatStatus.FINISHED; }, transactionManager).build(); } @Bean public Step customItemStreamConfigStep() { return new StepBuilder("customItemStreamConfigStep", jobRepository) .<Integer, Integer>chunk(5, transactionManager) .reader(new ListItemReader<>(List.of())) // 고의적으로 비워놨습니다! .writer(chunk -> { chunk.getItems().forEach(System.out::println); }) .listener(emptyReadFailureListener()) .build(); } @Bean public EmptyReadFailureListener emptyReadFailureListener() { return new EmptyReadFailureListener(); } } 여기서 EmptyReadFailureListener 타입의 인스턴스를 빈으로 등록하고, 이를 Step 의 listener 로 등록했습니다. 이 리스너의 역할은 ItemReader 로 부터 읽은 것이 아무것도 없을 때 Step 이 FAILED 되도록 하기 위한 것입니다.  자세한 내용은 아래와 같습니다.package coding.toast.batch.job.reader.listener; import org.springframework.batch.core.*; public class EmptyReadFailureListener implements StepExecutionListener { @Override public ExitStatus afterStep(StepExecution stepExecution) { if (stepExecution.getReadCount() > 0) { return stepExecution.getExitStatus(); } else { return ExitStatus.FAILED.addExitDescription("exit Because Of No Item Read"); } } } 위처럼 작성했습니다.저는 위의 Job 을 실행하면...Job 의 BatchStatus 와 ExitStatus 모두 FAILED 가 된다.simpleStep 은 이전 Step 에서 ExitStatus Failed 가 됐으므로 실행되지 않는다. ... 하지만 정확히 정반대의 결과가 나왔습니다 😅😅 batch_job_execution 테이블의 결과:  batch_step_execution 테이블의 결과:  보시는 바와 같이 Job 자체는 Completed 로 끝이 났습니다.또한 실행되지 않았으면 했던 두번째 step(=simpleStep) 도 실행이 되버리더라구요...  질문:1. 왜 이렇게 동작하는 걸까요? 혹시 ExitStatus 에 대해서 뭔가 잘못 알고 있는 걸까요?2. 그리고 이를 해결하기 위해서는 EmptyReadFailureListener 를 어떻게 고치면 좋을까요? 아니면 혹시 더 좋은 방법이 있을까요??

안녕하세요!명목형 자료의 인코딩 시 Test 데이터에만 있는 Unique 값이 있을 수 있어 데이터를 합치고 인코딩 한 후에 다시 분리하는 것으로 이해하였습니다.예시에 사용된 원핫인코딩의 pd.get_dummies와 달리 라벨인코딩의 경우 사이킷런의 인코더를 이용하는데, 이에 따라 fit_transform, transform으로 나누어 진행하는 것 같습니다.질문은! 라벨인코딩의 경우에 Train, Test 데이터를 합쳐서 인코딩 할 때 fit_transform을 사용하면 될까요?

안녕하세요 강사님 강의 잘 봤습니다.덕분에 kafka와 redis를 어떤식으로 사용할 수 있는지 많은 걸 엿볼 수 있는 느낌이었습니다.강의가 다 진행되고 난 후 궁금한 점이 하나 있습니다. 쿠폰 생성 에러 처리 관련되어서 질문이 있는데, 만약 메시지를 수신하는 쪽이 아니라 발송하는 쪽에서 문제가 생겼다면 어떻게 해야하나요? 예를들어 redis에서 increment로 수량에 대해서 가져왔지만, 만약 kafka에 메시지를 보내는 것이 실패 될 경우reids에 있는 값을 다시 하나 줄여야할 것 같습니다. 이런 경우 try catch 블럭으로 처리를 하는 지? 아니면 다른 방식으로 예외처리 하는지 궁금합니다.

안녕하세요 강사님..pod install 과정에서 아래와 같이 오류가 발생하는데구글에 검색해보니 버전을 15.5 업그레이드 하라고 나와있는데.. 혹시 업그레이드 해도 되는걸까요..!?현재는 13.0 버전입니다..!!https://stackoverflow.com/questions/78829036/pod-error-conflicting-versions-library-ssziparchive-react-native-code-push-with 

안녕하세요!결측치 처리 시에 아래와 같이 수치형 컬럼의 경우 Train 데이터의 평균, 중앙값을 Test 데이터 결측치 처리에 사용한 반면,명목형 컬럼의 경우 Test 데이터 결측치 처리 시에 Test 데이터의 최빈값을 이용한 이유가 궁금합니다!통상적으로 이렇게 진행되는 것인지, 아니면 해당 데이터셋의 경우 Train 데이터와 Test 데이터의 최빈값이 동일해서 단순히 이렇게 처리된 것인지 궁금합니다!# X_train데이터 X_train['workclass'] = X_train['workclass'].fillna(X_train['workclass'].mode()[0]) X_train['native.country'] = X_train['native.country'].fillna(X_train['native.country'].mode()[0]) X_train['occupation'] = X_train['occupation'].fillna("X") X_train['age'] = X_train['age'].fillna(int(X_train['age'].mean())) X_train['hours.per.week'] = X_train['hours.per.week'].fillna(X_train['hours.per.week'].median()) # X_test데이터 X_test['workclass'] = X_test['workclass'].fillna(X_test['workclass'].mode()[0]) X_test['native.country'] = X_test['native.country'].fillna(X_test['native.country'].mode()[0]) X_test['occupation'] = X_test['occupation'].fillna("X") X_test['age'] = X_test['age'].fillna(int(X_train['age'].mean())) X_test['hours.per.week'] = X_test['hours.per.week'].fillna(X_train['hours.per.week'].median())

조건대륙('continent')별 맥주 소비량(‘beer_servings’)의 평균을 계산하고, 평균이 가장 큰 대륙을 찾으시오.1번에서 찾은 대륙에서 맥주 소비량이 5번째로 많은 국가(‘country’)의 맥주 소비량을 구하시오. 이 문제를 풀 때 정답과는 조금 다르게 풀었는데 단순히 답만 나오면 상관 없나요 ? 선생님이 풀이해주신 걸 보면, 별도의 변수를 만들어 대입 후 비교를 하셨는데, 저같은 경우는 데이터프레임에 바로 대입을 하고,1번 조건이 Europe인 것을 확인 후 주석처리를 했습니다. # df = df.groupby('continent').mean('beer_servings') # df = df.sort_values('beer_servings',ascending = 0) # 평균 가장 큰 대륙 : Europe cond = df['continent'] == 'Europe' df = df.sort_values('beer_servings', ascending = 0) print(df.iloc[4, 1])이후 조건 변수에 대입 후 313 답을 도출했는데, 이렇게 풀면 틀릴까요 ?