SwiftData를 사용해서 TodoList 앱을 만들어보는 중입니다. 강의를 듣기 전에 복습 차원에서 먼저 구현해봤는데, 예상과 다른 동작을 발견했습니다. 처음에는 데이터를 저장하기 위해 modelContext.save() 를 명시적으로 호출해야 할 것이라고 생각했습니다. 그런데 실제로 코드를 작성하고 테스트해보니, .save() 메서드를 호출하지 않아도 데이터가 자동으로 저장되고 있었습니다. SwiftData에서 데이터가 자동으로 저장되는 특정한 시점이나 이벤트가 있나요? import SwiftUI struct TodoDetail: View { @Binding var todo: TodoList @Environment(\.modelContext) private var modelContext var body: some View { VStack { // placeHolder 작성 TextField("할 일을 입력하세요", text: $todo.title) .font(.title2) .padding(10) .overlay( RoundedRectangle(cornerRadius: 10) .stroke(style: StrokeStyle(lineWidth: 1)) ) TextEditor(text: $todo.todoDesc) .padding(10) .overlay( RoundedRectangle(cornerRadius: 10) .stroke(style: StrokeStyle(lineWidth: 1)) ) } .padding() .navigationTitle("할 일을 작성하세요.") .toolbar{ ToolbarItem{ Button("저장") { do { // try modelContext.save() } catch { print("Error Context Save: \(error)") } } } } } } /// 코드 셍략
import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit from sklearn.metrics import accuracy_score # 1. 로지스틱 회귀 모델 적합 (test로 직접 학습 — 실전에서는 train 사용 권장) model = logit('target ~ age + sex + cp + trestbps + chol + fbs + restecg + thalach + exang + oldpeak + slope + ca + thal', data=test).fit() # 2. 예측 수행 (test 그대로 사용) pred_probs = model.predict(test) pred = (pred_probs > 0.5).astype(int) # 3. 정확도 → 오류율 계산 error_rate = 1 - accuracy_score(test['target'], pred) print(f'오류율: {error_rate:.4f}') Optimization terminated successfully. Current function value: 0.310865 Iterations 8 오류율: 0.1034 # model = logit('target~age+sex+cp+trestbps+chol+fbs+restecg+thalach+exang+oldpeak+slope+ca+thal',test).fit() import statsmodels.api as sm X2 = test.drop(columns = ['target']) X2 = sm.add_constant(X2) pred = model.predict(X2) pred = (pred>0.5).astype(int) pred from sklearn.metrics import accuracy_score 1-accuracy_score(test['target'],pred) 0.1954022988505747 문제는 test데이터의 독립변수로 target 예측 후 오류율을 구하여라 입니다. 근데 로짓이랑 sm이랑 차이가 좀 심하게 나는데 원래 로지스틱 회귀분석할때 sm으로 해야하나요..?
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 | 아니요] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 | 아니요] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예 | 아니요] ( https://inf.run/DvsRD ) 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 up 으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. ( https://inf.run/Ljaer ) [질문 하기] tabby를 실행해도 아무런 반응이없습니다. 다른 게시글을 확인해봤을때 저와 같은 사례가 몇개 있는거 같지만 명확한 답이 작성되있질않내요. tabby라는 오류 메세지라던지 특별한 메세지가 나와야 검색을 해볼텐데 그냥 무작정 응답이 없습니다. 어떻게 해결해야하나요
아래와 같이 train과 test를 합해서 스케일링과 인코딩을 모두 진행할 경우, 각각 진행하는 것과 차이가 있나요? 그리고 스케일링과 인코딩에 추천하는 함수가 있으신가요? df= pd.concat([x_train, x_test], axis=0) num = df.select _dtypes(exclude='object').columns from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() df[num] = scaler.fit _transform(df[num]) objs = df.select _dtypes(include='object').columns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for obj in objs : encoder = LabelEncoder() df[obj] = encoder.fit _transform(df[obj]) x_train2 = df[:len(x_train)] x_test2 = df[len(x_train):]
VPC CIDR이 Minimum 이 /28인경우가 이해가안가서요,,, Class c 1바이트 마다 아래처럼 구성되어있다고치면, 네트워크 | 네트워크 | 네트워크 | 호스트 인데 지금 섭넷팅이 된거겠죠? /28이라하면? 그러면 2의 사승 16만큼 사용 가능할테고, 강의마지막을 보니 AWS는 아키테쳑에서 bit 5개가 예약이죠. 질문은 왜이게 Minimum이 되나요?사실 2개의 호스트만 있어도 되지않나 해서 총 minimum이 /29이어도 되지 않나 생각해봤습니다. (사실 굳이 그럴필요도없지만요,,,) 즉 2의 3승 8 -5 는 3개의 호스트로 네트워크가 가능하니까요? 즉 섭넷은 2의 13승8192개로 호스트 3개씩 돌릴수있다고 생각하거든요,, 같은 이유로 Maximum또한 궁금합니다. Class A는 네트워크 호스트 호스트 호스트 인데그러면 8비트인데 이거는 AWS VPC의 범위밖이면 class A는 못쓰나요?
이번 강의 시작하면서 message-start 폴더를 message 로 변경(받은 소스 파일 모음집에는 message 폴더가 있어 다른 폴더로 이동후 변경하였습니다) 변경 후 빌드 open project로 했는데 처음에 스프링 MVC 2편 - 백엔드 웹 개발 활용 기술 | 학습 페이지 이분과 비슷한 에러가나서 gradle.properties 를 distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-8.14.2-bin.zip 로 변경했습니다. 이것은 현재 spring.stat.io에서 프로젝트 생성시 생기는 버전을 그대로 들고온것입니다. 그리고 싱크 후 다시 빌드하니 아래와 같은 에러가 뜹니다,. 여기서는 지금 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 이전 프로젝트도 그렇고 이번 프로젝트도 그렇고.. 에러가 나는 분들은 많은 것같은데 다른 경우와 달리 pdf 파일에도 안내가 없어서 강의 진행에 좀 답답하네요. 이전 프로젝트처럼 다른 분께서 알려주신대로 start.spring.io 에서 message 라는 이름의 프로젝트를 생성후 강의에 올라온 main과 resource 폴더를 복사 붙여놓기해야하나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래처럼 코드 짜도 되는지? m = df.loc[2000] > df.loc[2000].mean() print(sum(m))
메시지를 발송하면 그 시점 기준으로 최신 뉴스를 요약하여 보여주는 걸 구현해보고 싶었는데, 트리거에 텔레그램이 있지만 localhost 이다보니 웹훅이 제대로 안되는 것 같습니다. AI와 씨름하며 ngrok을 통해 설정을 해보았는데, TEST url의 주소는 바뀌었지만 역시나 product URL은 안바뀌었고, ACTIVE도 안되네요.. 이런 작업을 위해선 클라우드 서비스나 N8N SAAS를 이용해야할 것 같은데 (추후 자동화 자체를 24시간 돌리기 위해서도) 어떤 방식을 추천하시는지 궁금합니다!
안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다. 객체 비교에 대한 설명 중, ‘동일성(identity)’과 ‘동등성(equality)’ 의 개념이 일반적인 프로그래밍 용어와 다르게 설명된 부분이 있는 것 같아 확인 요청드립니다. 강의에서 설명된 내용은 다음과 같습니다: (4-1, 4-2에서) 속성 기반 ‘동일성(equality)’ 모든 변수가 동일한 객체 참조 -> ‘동등성(identical)’ 하지만 일반적으로 다음과 같이 구분됩니다: 동일성: 참조가 같다, identical, 메모리 상에서 같은 객체를 가리킴 동등성: 값이 같다, equality, 서로 다른 객체여도 내용이 같다. 한 번 확인해주시면 감사드리겠습니다. 감사합니다!
따라하기로 강의를 수강중에 있습니다. 강의 환경을 구성하려고 하는데, ova 등 관련링크가 모두 옛날자료라서 유효하지가 않아 다운로드가 불가능합니다. 보유하고 있는 파일 공유 또는 다운로드 사이트를 업데이트 하면 좋을것 같습니다. 강의 내용 구성이 좋아서 끝까지 수강해야 하는데, 중간에 관련자료 확보 불가로 따라하기가 어려워 수강에 어려움을 겪고 있습니다. 이점 충분히 검토 바랍니다.
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안녕하세요 선생님 덕분에 열심히 공부하고 있습니다. 질문 있습니다. 작업형 유형 2 분류든 회귀든 랜덤포레스트 할때, train_test_split 할때와 하지 않을때 f1_score나 accuracy_score 등 성능점수에 차이가 보입니다. (데이터 분할 시 성능이 더 낮게나옴) 제가 직접 해봤을 때 1. train_test_split 한 이후 x_val_pred = model.predict(x_val) accuracy_score(x_val_pred, y_val) 성능 점수 2.별도 train_test_split 안하고 y_hat = model.predict(x_train) accuracy_score(y_hat, y_train)시 성능점수 데이터를 분리한 1의 성능점수가 더 낮게 나오는데 왜 그럴까요,,,, ㅜㅜ
안녕하세용 이번에 revalidatePath로 서버단에서 데이터를 변경하고 리랜더링 까지 하는 작업을 보고 궁금한게 하나 생겼습니다. 기존 csr 방식처럼 상태값이 변경될시에 리랜더링이 발생하는 방식 말고 이렇게 서버액션을 통해 데이터를 받고 재랜더링을 하는 이유가 완전히 서버 컴포넌트들로만 작동하게 되어 SSG로 구현이 가능하기 때문인건가요? 머릿속이 지금 복잡해서 그냥 useEffect랑 state를 쓰고싶다는 욕망이 크게 느껴지고 있는데 왜 이걸 사용해야 하는지에 대해 조금 명쾌한 해답을 듣고 싶습니다!
