3장 강의자료 다운로드 시, 2강이 다운로드 됩니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Alice Lee님! 강의 자료 다운로드 시 잘못된 파일이 다운로드되는 문제는 파일이 잘못 업로드되었거나 연결이 잘못된 경우에 발생할 수 있습니다. 현재 상황을 해결하기 위해 다음 단계를 시도해 보실 수 있습니다: 다시 시도하기: 먼저, 브라우저 캐시를 지우고 다시 다운로드를 시도해 보세요. 캐시 문제로 인해 잘못된 파일이 다운로드될 수 있습니다. 다른 브라우저 사용하기: 만약 특정 브라우저에서 문제가 지속된다면 다른 웹 브라우저를 사용하여 다운로드를 시도해 보세요. 문의 게시판 확인: 해당 강의의 Q&A 게시판을 확인하여 다른 학습자들도 비슷한 문제를 겪고 있는지 확인하세요. 종종 강사나 다른 학습자가 유사한 문제에 대한 해결책을 제시한 경우가 있습니다. 관련된 유사 문제의 해결 방안을 확인해볼 수 있는 링크를 추천드립니다: - 강의 자료 다운로드 문의 - 강의자료문의 위 링크들은 파일 다운로드 관련 이슈가 발생했을 때 참고할 수 있는 이전 질문들입니다. 이 답변이 도움이 되었길 바랍니다. 문제 해결에 추가적인 도움이 필요하다면, 강의 댓글에 문의하여 강사님의 직접적인 도움을 받는 것도 좋은 방법입니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

안녕하세요~ 강의자료 요청드립니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shqkelcode님, 안타깝지만 강의 자료를 직접 제공해드릴 수는 없습니다. 강의와 관련된 자료는 강의 내에서 제공되거나, 혹은 해당 강의를 제공하는 강사님에게 직접 문의하셔야 합니다. 더 궁금한 점이 있으시다면, 인프런 플랫폼 내의 수강 전 문의 게시판을 통해 지식공유자님에게 질문을 남겨보세요. 감사합니다.

받은 메일에는 코드가 없습니다. 그래서 /verify 코드 입력을 진행할 수 없습니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 해피바이러스님, 레드라쿤 가이드북의 초대 이메일에 코드가 포함되지 않아 불편을 겪으시고 계신 것 같아 죄송합니다. 보통 이런 경우에는 계정 등록이나 접근 권한을 설정하기 위한 초대 절차 중 누락이 발생할 수 있습니다. 이메일 확인: 스팸 메일이나 다른 폴더로 코드가 포함된 메일이 들어갔을 수 있으니 확인해 주세요. 만약 이메일이 도착하지 않았다면, 지원팀에 문의하여 상황을 설명하고 다시 받으실 수 있는지 요청해 보세요. 레드라쿤 디스코드 문의: 문제를 빠르게 해결하기 위해 레드라쿤 디스코드 서버에 접속하여 상황을 공유하고 도움을 요청하는 것이 좋습니다. 디스코드의 BHPT 질문 게시판에서 이 문제를 제기하면, 보다 빠른 해결책을 얻을 수 있습니다. 다른 링크 확인: 초대 메일에 포함된 비밀번호 설정 링크를 사용하여 계정에 접근할 수 있다면 해당 방법도 시도해 보시기 바랍니다. 이러한 방법들이 문제가 해결되지 않을 경우, 교재 담당자나 인프런 고객 지원팀에 직접 문의하여 해결책을 찾으시는 것이 좋습니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

DFS 에서 스택을 사용하는 이유

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 깡패 햄스터님. 깊이 우선 탐색(DFS)에서 왜 스택을 사용하는지에 대한 질문을 주셨네요. 사실 DFS는 깊이를 우선적으로 탐색하기 때문에, “가장 마지막에 추가된 노드”부터 탐색을 이어가는 특징이 있습니다. 이는 자연스럽게 스택의 LIFO(Last In First Out) 특성과 맞아 떨어집니다. 아래에서 이해를 도울 수 있도록 주요 이유를 설명드리겠습니다. DFS에서 스택을 사용하는 이유 DFS의 탐색 방향: DFS는 말 그대로 깊이 우선 탐색입니다. 즉, 한 길로 깊이 들어가다가 더 이상 진행할 수 없을 때 돌아오게 됩니다. 이때, 돌아오는 과정을 스택이 지원합니다. LIFO 구조: 스택은 자료를 넣었다가(LIFO: Last In First Out) 마지막에 넣은 것이 가장 먼저 나오는 구조입니다. 이는 DFS 탐색이 더 깊이 들어갔다가 다시 돌아오는 과정에 부합합니다. 이미지로 이해하기: 스택을 이용한 DFS 이해하기에서는 DFS 과정에서 스택이 자료를 어떻게 쌓고 제거하는지 시각적으로 설명합니다. 재귀와의 관계: DFS를 재귀적으로 구현하면 시스템의 호출 스택(call stack)을 이용하게 됩니다. 하지만 재귀로 인해 발생할 수 있는 RecursionError를 피하고자 명시적 스택(명시적으로 구현한 스택)을 사용하면 보다 안전하게 구현할 수 있습니다. 효율적인 방문 관리: 스택을 사용하여 이전에 방문한 상태를 저장하고 쉽게 돌아갈 수 있습니다. 즉, “방문 처리 후 탐색을 끝내고 돌아갈 지점”을 스택으로 관리하는 것이죠. 고민의 시간을 줄이고자 한 가지 팁을 드리자면, DFS 혹은 깊이 우선으로 “한 길로 끝까지 갔던” 방문 순서를 효율적으로 관리해야 할 때는 스택을 고려하시면 됩니다. 반대로, BFS처럼 “순차적으로 넓혀 가면서 오는 순서대로 처리할 때”는 큐를 활용하시면 좋습니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

문제 7번, 풀이 코드 cond = df.iloc[1] > mean_2001 관련

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김지혜_남는건 사진이였어님. 귀하의 질문은 Python의 Pandas 라이브러리 사용과 관련이 있습니다. for문을 통해 각 값을 비교하려고 하는데, 그 과정에서 기대하지 않은 값이 출력되는 문제가 발생한 것 같습니다. 아래에서 그 원인과 해결 방안을 설명하겠습니다. 문제의 원인 for문에서 i 값을 반복하면서 list2001의 모든 값이 mean_2001보다 큰지를 확인하는 코드입니다. 여기서 list2001이 제대로 정의되지 않았거나, 원하는 값이 아닌 다른 값들을 가지고 있을 가능성이 있습니다. 일반적으로 Pandas의 데이터프레임에서 특정 열의 데이터를 리스트로 만드는 과정에서 혼동이 있을 수 있습니다. 해결 방안 먼저, list2001을 명확히 정의하여야 합니다. df.iloc[1]은 DataFrame의 두 번째 행을 가져옵니다. 이를 리스트로 변환하여 올바로 작동하게 하기 위해서는, 해당 행의 값을 정확히 리스트에 담아야 합니다. 다음과 같이 코드를 수정해보세요: # df.iloc[1].values를 사용하여 1행의 값을 리스트로 변환 list2001 = df.iloc[1].values mean_2001 = df.iloc[1].mean() print(mean_2001) for i in list2001: if i > mean_2001: print(i) 이렇게 하면, df.iloc[1].values를 통해 1행의 데이터가 정확히 리스트로 변환되며, for문을 돌면서 각 값이 mean_2001보다 큰지를 확인하는 것이 가능합니다. 추가 정보 및 유사 질문 링크 유사한 문제에 대한 더 많은 해결책은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: - 4-3 type1 7번 문제: 데이터 프레임의 loc를 활용한 수식 간결화. - 작업형1 모의문제3 7번 문제: 데이터 프레임 전치 후 데이터 접근 관련 문제. 이해를 돕기 위한 설명과 예제 코드를 포함하여 설명 드렸습니다. 추가적인 질문이나 문제가 해결되지 않았다면 언제든지 더 문의해 주세요. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

메서드 오버라이드

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jongbin7245님. 자바에서 메서드 오버라이딩(Overriding)과 관련하여 혼란스러울 수 있는 부분에 대한 설명을 드리겠습니다. 메서드 오버라이딩 오버라이딩은 자식 클래스에서 부모 클래스의 메서드를 재정의하는 것입니다. 이때, 실제 객체의 타입에 따라 오버라이딩된 메서드가 실행됩니다. 즉, Parent ref = new 자식(); 구조일 경우, ref가 자식 객체를 참조하고 있으므로, 자식 클래스의 오버라이딩된 메서드가 실행됩니다. 정적 메서드 및 변수 정적(static) 메서드와 정적 변수는 클래스 소속이므로, 오버라이딩이라는 개념이 적용되지 않습니다. 따라서 참조 타입의 클래스에 정의된 메서드나 변수가 호출됩니다. 만약 Parent ref = new 자식();인 상황에서 정적 메서드나 변수를 호출하면, 부모 클래스의 것이 호출됩니다. 관련 예시 class Parent { static int x = 2; int y = 3; static void printStatic() { System.out.println("Parent static method"); } void print() { System.out.println("Parent instance method"); } } class Child extends Parent { static int x = 4; int y = 5; static void printStatic() { System.out.println("Child static method"); } @Override void print() { System.out.println("Child instance method"); } } public class Test { public static void main(String[] args) { Parent ref = new Child(); // 정적 변수와 메서드 System.out.println(ref.x); // 2 출력 ref.printStatic(); // "Parent static method" 출력 // 인스턴스 메서드 ref.print(); // "Child instance method" 출력 } } 여기서 보듯이, ref.print();는 “Child instance method”를 출력하지만, 정적 변수나 메서드는 Parent 클래스의 것이 호출됩니다. 자바의 이 특성은 객체 지향 프로그래밍에서 다형성을 구현하는 데 중요한 요소입니다. 필요에 따라 인스턴스 변수와 정적 변수/메서드의 동작 차이를 염두에 두시길 바랍니다. 관련 토론이나 추가 설명이 필요하다면, 다음 링크들을 참고해 보시면 도움이 될 것입니다: 자바 클래스 멤버와 메서드 하이딩 정적 메서드와 오버라이딩 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

4강에서 SerAPI 부분에 에러가 났어요. ^^;

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이강택님. 먼저 강의를 수강하시면서 발생한 문제로 인해 불편을 겪으신 점 유감스럽게 생각합니다. SerpAPI 노드에서 “Missing query ‘q’ parameter” 에러로 어려움을 겪고 계신 것 같습니다. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제시드리겠습니다. SerpAPI 노드 설정 확인: SerpAPI 노드에서 보통 q 파라미터에는 검색할 내용을 지정해야 합니다. SerpAPI 노드의 옵션에서 ‘Add Option Manually’가 보이지 않는다면, 노드 자체가 최신 버전으로 업데이트 되어 설정 방법이 달라졌을 수 있습니다. JSON 데이터를 활용한 설정: q 파라미터에 검색어를 입력하기 위해서는 OpenAI 노드 또는 이전 노드에서 가져온 데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, $json.chatInput과 같은 변수가 있다면 이를 q 파라미터 값으로 설정해야 합니다. Expression Editor를 사용하여 변수로 표현하는 방법은 $json.chatInput를 사용해 보세요. 워크플로우 내 데이터 흐름 점검: 이전 노드에서 생성된 데이터가 SerpAPI 노드의 q 파라미터에 올바르게 전달되고 있는지 확인해야 합니다. 데이터 흐름이 올바르지 않다면, 연결을 점검하고 데이터가 올바르게 전달되는지 확인하세요. 비슷한 상황을 다룬 이전의 질문과 답변들을 참고하시면 큰 도움이 될 수 있습니다: - SerpAPI 노드 q파라메터 에러: 다른 강의생 분들이 겪었던 같은 문제와 해결법을 공유하고 있습니다. - google 검색 툴: n8n에서 Google API 설정 관련 문제 해결 방법을 다룹니다. 위의 내용이 문제 해결에 도움이 되기를 바랍니다. 도중에 다른 질문이 있거나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

2회 기출 1번 문제

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 99ethan님. 주어진 문제는 ‘views’ 컬럼에서 상위 10개 데이터를 특정 값으로 대체하고, ‘age’ 컬럼에서 80 이상인 데이터의 ‘views’ 평균을 계산하는 것입니다. 코드에서 주의할 점과 해결 방법을 안내드리겠습니다. 문제 해결 과정 설명 상위 10개 데이터 처리: df.nlargest(10, 'views') 를 통해 ‘views’ 컬럼에서 상위 10개의 행을 얻는 과정 자체는 맞습니다. 하지만 이를 그냥 콘솔에 출력하는 것만으로는 데이터프레임에 변경이 적용되지 않습니다. 상위 10번째 값 대체: m=df.loc[21,'views'] 코드를 통해 상위 10번째 값을 찾고 있습니다. 이때 특정한 인덱스 값(21)을 사용하고 있는데, 이 방법은 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 대신, 상위 10개의 ‘views’ 중 최솟값을 직접 구해야 합니다. 대체 적용: df.iloc[:10,-1]=m 에서 -1은 마지막 컬럼이라고 이해되지만, 명시적으로 'views'라고 쓰는 것이 분명합니다. 조건부 평균 계산: cond=df['age']>=80 에 따라 조건을 부여하고, df[cond]['views'].mean() 을 통해 평균을 계산합니다. 코드 개선사항 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") # 'views' 컬럼에서 상위 10개의 데이터를 가져온 후, 그 중 최솟값을 구합니다. top_10_views = df.nlargest(10, 'views')['views'] min_of_top_10 = top_10_views.min() # 상위 10개 'views' 데이터를 최솟값으로 대체합니다. df.loc[df.nlargest(10, 'views').index, 'views'] = min_of_top_10 # 조건을 적용하여 평균값을 구합니다. cond = df['age'] >= 80 print(df[cond]['views'].mean()) 이 코드는 상위 10번째 ‘views’ 값을 직접 지정하는 대신, nlargest() 함수로 가장 큰 값 10개를 추출하여 그 중 최소값으로 대체하는 방법을 사용하여 문제를 해결합니다. 이와 유사한 문제 및 그 해결 과정에 대한 논의는 아래 링크를 통해 확인하실 수 있습니다: 2회 기출 작업형 1문 풀이 질문있습니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

3-D 반례

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Vanellope i님! 4179번 문제에서 불이 전혀 없는 경우에 대해 fireCheck를 0으로 초기화하게 되면 지훈이가 이동할 수 있는 경로를 제대로 계산하지 못하게 됩니다. 이 경우 발생할 수 있는 문제에 대한 설명과 해결 방법은 다음과 같이 설명할 수 있습니다. 불이 전혀 없는 경우 fireCheck 배열을 0으로 설정하면, 지훈이의 이동 경로가 jihunVisited[y][x] + 1보다 작거나 같은 모든 경우 if (fireVisited[sy][sx] 조건문이 항상 참(true)으로 판단되어 이동을 방해하게 됩니다. 이는 지훈이가 사실상 어디로도 이동할 수 없게 만드는 문제가 생깁니다. 불이 없는 경우에는 지훈이의 이동을 전혀 막을 장애물이 없기 때문에, 모든 칸을 이동 가능한 상태로 두어야 합니다. 이를 위해 fireCheck 값을 아주 큰 값(예: INF)로 설정해 두어야 합니다. 이렇게 함으로써 지훈이가 이동하려고 할 때, 불로 인해 가지 못하는 경우와의 비교에서 항상 안전하게 지나갈 수 있는 상황으로 인식하게 됩니다. 관련해서 구체적인 설명과 예제는 이러한 질문에서 더욱 이해할 수 있습니다: 3-D 불! 문제 반례 질문에서는 불이 없는 상황에서의 경로 처리와 BFS 사용에 대한 더 많은 정보를 제공하고 있습니다. 3-D INF로 fire_check를 초기화해야 하는 이유의 답변에서는 무한대( INF)로 초기화하는 이유를 잘 설명하고 있습니다. 이 글들이 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 추가 궁금한 점이 있으시면 자유롭게 질문해 주세요. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

혹시 해당 강의에서invalidateQueries를 사용한 이유가 있을까요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. oridori2705님. invalidateQueries와 setQueryData는 모두 React Query에서 사용하는 쿼리 상태 관리 메소드입니다. 두 가지의 목적과 사용 용도가 조금 다르기 때문에 상황에 따라 적절한 방법을 선택해서 사용하게 됩니다. invalidateQueries: 특정 쿼리를 무효화하고 다시 데이터를 가져오게 만드는 방법입니다. 데이터를 강제로 갱신해야 할 때 주로 사용하며, API 데이터가 부분적으로 갱신되거나 다른 사용자에 의해 서버 데이터가 변경될 가능성이 클 때 유용합니다. setQueryData: 캐시에 있는 데이터를 수동으로 업데이트할 수 있는 방법입니다. 네트워크 요청을 최소화하려는 경우, 이미 알고 있는 데이터로 쿼리의 캐시를 업데이트할 때 사용됩니다. 예를 들어, 사용자가 데이터를 업데이트한 후 직접 변경된 데이터를 캐시에 반영하여 네트워크 요청을 생략할 수 있습니다. 강의에서 invalidateQueries를 사용한 이유는, 사용자가 변경한 데이터에 대한 전체적인 최신 상태를 보장하기 위해서입니다. 여러 클라이언트나 페이지에서 동일한 데이터를 접근하는 경우가 많을 때, 전체를 무효화하고 다시 가져옴으로써 데이터의 일관성을 유지할 수 있습니다. 관련된 유사한 질문이나 해결 방법을 참고하시려면 다음 링크를 확인해 보세요: - staleTime과 invalidateQueries 이 링크에서는 invalidateQueries와 관련된 다양한 사례와 설명이 포함되어 있으니, 사용 방식에 대한 참고가 되기를 바랍니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.