강의에 따라서 Firebase의 storage를 시작하기 하려고 하는데 시작하기 버튼이 없어지고Storage 기능을 사용하려면 프로젝트의 결제 요금제를 업그레이드하세요로 바뀐거 같은데 …? 어떡하죠 클라우드 파이어스토어랑 , authentication은 설정 완료했습니다

안녕하세요 강의에 appium studio download 방법이 자세히 나와있지 않아 문의드립니다.영상내에서 홈페이지에서 간단하게 신상정보 입력 후 이메일을 통해 다운로드 링크를 받으라고 안내해주셨는데 아래 링크가 맞는지 문의드립니다. https://digital.ai/products/continuous-testing/appium-studio/free-trial/ 위 링크에 정보 입력 후 등록한지 30분가량이 되었지만 메일로 링크는 못받고있는데 보통 얼마나 소요가 될까요?

프로젝트 작성할 때 ,APP.js와 components폴더 안의 js모듈로 보통 구성을 하시는데,왜 APP.js에서 $app을 매개변수로 받을 때는 소괄호에서 바로 받는데,다른 컨포넌트 내부 js모듈에서는 중괄호로 받는건가요? export default function App($app) {} export default function CityList({ $app, initialState,handleLoadMore }) {}  APP의 경우 전달받는게 하나인데, CityList의 경우 APP에서 여러개의 매개변수를 받아오기 떄문에 구조분해로 받아오는 건가요? 만약 그렇다면 한개만 매개변수로 받아오는 경우, CityList도 (소괄호)안에 {중괄호}없이 바로 매개변수를 써도 되는 건가요?

안녕하세요 .강의노트가 피그마 파일로 되어 있어 보기가 불편한데 혹시 PDF 파일로도 다운 받을 수 있게 해주실 수 있나요? 감사합니다.

실습문제를 더 풀어보고싶던 차에좋은 문제 제공해주셔서 감사드립니다!! 덕분에 아직 부족했던 항목들에대해서연습도 되고, 아직 숙달하지못한곳들 확인할수있었습니다 다름이아니라 제가 3번문제와 관련해서 샘플 찾을때, log tracker를 활용하지않고 풀이했는데 해당방법이 유효한 방법인지 궁금해서 문의드립니다ㅠ *첨부파일 save 되길래, 추출된 파일을 어떻게든 열어보려고 시도하다가 성공했는데 해당방법으로 풀이해도 되는지 궁금합니다!...*풀이과정: 이메일 파일중에 첨부파일을 저장후 열어보려고했으나 오류발생>> HxD이용 시그니쳐 등 분석>>Base64 인가싶던차에 Autopsy의 ,Data Artifacts항목의 이메일 Header 관련 분석화면에서 "content-transfer-encoding: base64" 확인 >> cmd 에 제공되는 certutil 명령어 옵션 -decode 이용해서 복호화시도>> 정상적으로 파일열리는것 확인 *풀이요약: 이메일 첨부파일을 certutil -decode (cmd명령어) 이용해서 파일을 복호화하여 내용확인했는데 유효한방법인지 궁금합니다...실습할때마다 뭔가 놓치는 것들이 한두개보이는것같은데 잘 정리해서 남은기간열심히 준비해보겠습니다 좋은강의 제공해주시고, 질문드릴때는친절하고 상세하게 답변해주셔서항상 감사드립니다!!

캐글 타이타닉 문제에서검증 데이터 분리 작업을 안해도 되는건가요?수업 영상 작업형2 모의고사는 전부 검증 데이터 분리 작업을해주셨던데,안해도 무방한건지 궁금합니다.

이걸 풀어서쓰면 int32Array = int32Array + {2,4,6,8,10}; 이거인데문법오류가 나더라구요  +=는 어떻게 가능한건가요? TArray는 배열끼리의 +연산자가 오버로딩되어있나요?

True, False 같은 BOLEAN type을 안쓰고 TINYINT type을 사용하는 이유가 궁금합니다

안녕하세요 카일스쿨님:)강의 마지막에 선택과제(?)로 주신 집계데이터 pivot쿼리 작성해봤습니다.쿼리를 작성하면서, 지금은 피봇할 컬럼이 많지 않아서 하나하나 피봇해주는 것으로 진행했는데 이게 최선일지가 의문이 들어서요,피봇하는 컬럼 조건이 다를 뿐 과정은 동일해서 공통으로 적용할 수 있는 방법이 있을 것 같은데 제가 잘못 이해하고 있는 것인지, 아니면 피봇을 항상 이런식으로 진행해야 하는 것인지도 같이 질문드립니다.감사합니다:) with base as ( select event_date ,event_timestamp ,event_name ,user_id ,user_pseudo_id ,max(if(param.key = 'firebase_screen',param.value.string_value,null)) as `firebase_screen` ,max(if(param.key = 'food_id',param.value.int_value,null)) as `food_id` ,max(if(param.key = 'session_id',param.value.string_value,null)) as `session_id` from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where 1=1 and event_name in ('screen_view','click_payment') and event_date >= '2022-08-01' and event_date <= '2022-08-18' group by all order by 1 ) , before_pivot as ( select event_date ,concat(event_name,'-',firebase_screen) as `event_name_with_screen` ,case when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'welcome' then 1 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'home' then 2 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'food_category' then 3 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'restaurant' then 4 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'cart' then 5 when event_name = 'click_payment' and firebase_screen = 'cart' then 6 end as `step_number` ,count(*) as cnt from base where 1=1 group by 1,2,3 having step_number is not null ) select event_date ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-welcome',cnt,null)) as `screen_view-welcome` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-home',cnt,null)) as `screen_view-home` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-food_category',cnt,null)) as `screen_view-food_category` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant',cnt,null)) as `screen_view-restaurant` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-cart',cnt,null)) as `screen_view-cart` ,max(if (event_name_with_screen = 'click_payment-cart',cnt,null)) as `click_payment-cart` from before_pivot group by all order by 1

안녕하세요. dir 이나 __all관련해서,,,print(sklearn.__all__) 은 알겠는데요. 그 다음,,,  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 여기서,, randaomforestclassifier 이게 생각이 나지 않을때 이걸 찾을 수 있는 방법은 없는지요?  

두 번째, 세 번째 자리수의 0이면 안된다는 제한 사항은 없지 않나요? 이렇게 탐색하면 틀렸다고 나와서 질문드립니다!for a in range(1, 10): for b in range(10): for c in range(10):

안녕하세요,작업형3을 공부하던 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다. 어떤 상황에서 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석(ANOVA)를 수행하는건지명확히 분류가 잘 안 되는데 위와 같이 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석 중어떤 것을 수행할지는 문제에서 주어지는 사항일까요? 감사합니다!

coolsms statuscode 2000 인데 폰에 메시지가 안오면 번호도용문자차단 서비스 사용중인지 확인해보세요.이게 인터넷 문자메시지를 막는 모양입니다.해지신청하고 3~7일 정도 시간이 걸려 적용된답니다.저도 신청하고 대기중...

안녕하세요. 저는 전공자고, 자바는 학교에서 배운 상태입니다.백엔드 공부하려고 김영한 선생님 로드맵 따라가고 있고, 현재 스프링 입문 강의까지 맞춘 상태입니다.스프링에 처음 접하는데 스프링 입문 강의를 듣고 기능적인 부분은 대충 이해를 하였는데, 문법적인 것들은 처음 접해서 어려움을 느끼고 있습니다. 혹시 스프링에 대해 따로 공부하고 로드맵을 진행해야 할까요? 아니면 따로 스프링 공부 없이 로드맵을 따라가도 괜찮을까요..?

우선 빌더를 활용해 내부에서 객체를 생성하고 외부에서 해당 객체를 생성하려면 정적 팩토리 메서드를 사용하거나 혹은 toEntity 같은 메서드를 만들어 사용하면 좋을거 같다 라는 생각이 들었습니다. 궁금한 점은 외부에서 객체를 생성할때 어떤 경우에는 정적 팩토리 메서드를 사용해서 생성하고 어떤 경우에는 toEntity 같은 메서드를 만들어서 사용하면 좋을지 궁금합니다.@Getter @NoArgsConstructor public class ProductCreateServiceRequest { private ProductType type; private ProductSellingStatus sellingStatus; private String name; private int price; @Builder private ProductCreateServiceRequest(ProductType type, ProductSellingStatus sellingStatus, String name, int price) { this.type = type; this.sellingStatus = sellingStatus; this.name = name; this.price = price; } public Product toEntity(String nextProductNumber) { return Product.builder() .productNumber(nextProductNumber) .type(type) .sellingStatus(sellingStatus) .name(name) .price(price) .build(); } }

train = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_train.csv')test = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_test.csv')target = train.pop('TotalCharges')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)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=2022)from sklearn.metrics import mean_absolute_errorfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=2022, max_depth=7, n_estimators=600)rf.fit(X_tr,y_tr)pred = rf.predict(X_val)answer = rf.predict(test)rf.predict(X_val)까지는 잘 예측이 되어,866.4986350062683의 값을 얻었습니다.그리하여 마지막으로 본 test파일을 예측하여 제출하려고 하는데, 계속해서 오류가 발생하네요 ㅠㅠㅠ아래는 에러 코드입니다.ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[97], line 14 12 rf.fit(X_tr,y_tr) 13 pred = rf.predict(X_val) ---> 14 answer = rf.predict(test) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:981, in ForestRegressor.predict(self, X) 979 check_is_fitted(self) 980 # Check data --> 981 X = self._validate_X_predict(X) 983 # Assign chunk of trees to jobs 984 n_jobs, _, _ = _partition_estimators(self.n_estimators, self.n_jobs) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:602, in BaseForest._validate_X_predict(self, X) 599 """ 600 Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba.""" 601 check_is_fitted(self) --> 602 X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", reset=False) 603 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or X.indptr.dtype != np.intc): 604 raise ValueError("No support for np.int64 index based sparse matrices") File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:548, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 483 def _validate_data( 484 self, 485 X="no_validation", (...) 489 **check_params, 490 ): 491 """Validate input data and set or check the `n_features_in_` attribute. 492 493 Parameters (...) 546 validated. 547 """ --> 548 self._check_feature_names(X, reset=reset) 550 if y is None and self._get_tags()["requires_y"]: 551 raise ValueError( 552 f"This {self.__class__.__name__} estimator " 553 "requires y to be passed, but the target y is None." 554 ) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:481, in BaseEstimator._check_feature_names(self, X, reset) 476 if not missing_names and not unexpected_names: 477 message += ( 478 "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 479 ) --> 481 raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - customerID_CUST0001 - customerID_CUST0002 - customerID_CUST0006 - customerID_CUST0007 - customerID_CUST0008 - ... Feature names seen at fit time, yet now missing: - customerID_CUST0000 - customerID_CUST0003 - customerID_CUST0004 - customerID_CUST0005 - customerID_CUST0009 - ...

[질문 내용]질문 1.ComponentScan과 Autowired를 이용한 스프링 빈 등록 과정을 다음과 같이 이해해보았는데 틀린 내용이 있을까요? 특히 2,3,4 과정이 자세히 알고 싶습니다. @Component 애노테이션이 달린 클래스의 이름을 갖는 빈( 빈 껍데기 )을 등록빈으로 등록된 클래스의 생성자를 실행이 때 생성자의 매개변수가 적은 순서대로 실행 ( MemoryMemberRepository,RateDiscountPolicy -> MemberServiceImpl -> OrderServiceImpl )@Autowired 애노테이션이 달려있다면 생성자의 매개변수 클래스 타입을 확인한다. 해당 클래스 타입을 등록되어 있는 스프링 빈에서 가져온다.생성자를 실행하여 의존 관계 주입을 받은 인스턴스를 등록되어 있는 빈에 넣는다.  질문 2 .3~4 과정에서 @Autowired 애노테이션이 없다면 의존 관계 주입이 이루어지지 않을 것이라고 생각해서 MemberServiceImpl에 @Autowired를 제거해보았는데 MemoryMemberRepository 빈을 알아서 가져와서 의존관계 주입을 받게 되는데 어떻게 주입 받는 것인지 궁금합니다.  Dependencies Diagram을 확인해보았더니 @Autowired를 통해서 주입 받는 orderServiceImplr과는 다르게 depends on 이라고 적혀있는데 MemoryMemberRepository가 @ComponentScan으로 빈으로 등록되어서 스프링이 자동으로 알맞은 의존 관계 주입을 해준 것인가요?  

안녕하세요. flutter 설치가 안되어 옾챗에 들어가서 문의 드리려고 했는데1:1 사용자가 많다며 금요일부터 막혀서 설치를 못하고 있습니다.강의를 빨리 수강해야 해서요. 확인 부탁드립니다.

++연산자가 1을 더해주는 연산자임을 배웠는데, 연산자 자체에 정수와 실수를 판단하는 명령이 있는지 궁금합니다.변수가 만약 실수일 경우 연산자 자체에서 변수가 실수임을 인지하여 1.0을 더하는 명령 수행 (유사 오버로딩)변수가 정수인지 실수인지 상관없이 연산자는 1을 더하려고 시도하나, 컴파일 타임에서 암시적 형변환이 이루어져 1.0을 더함둘 중 무엇이 맞는지 궁금합니다. 또 만약 1번이 정답일 경우, c에는 오버로딩이란 개념이 없는데 비슷하게 작동을 한다 치면 c++에선 오버로딩이 적용되어 명령이 수행되는지 궁금합니다

llm이 어떤 기준으로 tool을 호출하나요? 강의에서는 필요하면 한다고 나와있는데 예를 들어 llm이 tavily search가 필요할 때가 언제인지, 어떤 기준으로 tool call 하는지 궁금합니다.