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2024.05.20
MYSQL 맥북 오류
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 혹시 인텔 맥북이시라면, 다음과 같이 x86 으로 설치하신 것인지 우선 확인해보시면 좋을 것 같습니다. 인텔은 x86 이고 M1 M2 M3 등은 ARM 인데요. 이 부분은 기본 IT 지식에 속하지만, 가볍게 영상에서도 우선 언급해드리긴 했거든요. (사진) 만약 x86 으로 설치하셨는데도 이슈가 있다면, PC 마다 워낙 상황이 다를 것이라 정확히 어떤 부분이 문제인지를 알려드리는 무리가 있긴 할 것 같은데요. 하지만 다음과 같은 사안들을 검토해보시면 어떠실까요? 1. 로그 파일 확인 : 로그 파일에서 오류 메시지를 확인하면 문제의 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 로그 파일 위치는 설정 창에서 확인할 수 있습니다. /usr/local/mysql/data/mysqld.local.err 파일을 열어보세요. 각 PC 마다 에러메세지가 당연히 다를 것이니 뭐라 이야기드리긴 어려운데요. 해당 에러 메세지를 확인하셨다면, 구글이나 챗GPT 로 검색해보시면 관련 사안을 유추해보실 수 있지 않을까 합니다. ```sh cat /usr/local/mysql/data/mysqld.local.err ``` 2. 홈브류(Homebrew) 를 통한 설치 시도: 홈브류로도 MySQL 설치가 가능한데요. 홈브류로 설치해보시는 것은 또 어떠실까요? 다음 @ 이후 버전은 명기 안하고 mysql 로만 해도 최신 버전으로 설치는 가능할 것으로 이해가 됩니다. ```sh brew uninstall mysql brew install mysql@8.0.31 brew services start mysql@8.0.31 ``` 감사합니다. 잔재미코딩 드림
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2024.05.18
JOIN문과 서브쿼리 작성 관련
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 서브쿼리는 제약사항이 많아서, 모든 JOIN 을 서브쿼리로 바꾸기에는 무리가 있는 케이스도 있습니다. 제약사항이 많다보니 궁리를 많이 해야할 수도 있고요. 꼭 모든 쿼리를 서브쿼리로 작성할 필요는 없긴합니다. 이보다는 문제에 중점을 두어 결국 문제를 해결할 수 있는 쿼리를 어떤 식으로든 작성할 수 있는 역량이 가장 최우선으로 이해가 됩니다. 감사합니다.
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2024.05.18
주피터 노트북 NEW 생성에서 파이썬이 안보입니다.
안녕하세요. 답변 도우미입니다. Notebook 메뉴가 주피터 노트북 파일 생성 메뉴입니다. 수시로 프로그램 버전이 올라감에 따라 UI 가 조금씩 달라질 수 있어서요. 하지만 해당 UI 도 결국 사용자가 이해할 수 있고, 바로 사용할 수 있게끔 UI 로 표현하는 것도 맞긴 해서요. 주피터 노트북 파일 생성이라는 표현이 Notebook 으로 간결히 표현된 것입니다. 감사합니다.
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2024.05.18
100vw 관련 질문
안녕하세요 답변 도우미입니다. 100vw 를 사용하여 너비를 설정했음에도 불구하고 페이지 양쪽에 흰색 테두리가 생기는 이유는 보통 body 태그에 기본적으로 적용된 마진 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 body 태그의 기본 마진을 제거해야 합니다. 다음은 이 문제를 해결하는 방법에 대한 설명입니다: ### 1. 100vw 의 의미 - vw 는 뷰포트 너비(Viewport Width)의 약자로, 뷰포트의 너비를 기준으로 단위를 설정합니다. - 100vw 는 뷰포트 너비의 100%를 의미합니다. 즉, 화면의 전체 너비를 차지해야 합니다. ### 2. 기본 마진 문제 - HTML의 기본 스타일시트는 body 태그에 기본 마진을 적용합니다. - 이 기본 마진 때문에 100vw 로 설정된 요소가 실제로 화면 전체를 채우지 못하고 양쪽에 여백이 생기게 됩니다. ### 3. 해결 방법 body 태그의 기본 마진을 제거하면 됩니다. CSS에서 body 태그의 마진을 0으로 설정하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. #### 예제 다음은 body 태그의 기본 마진을 제거하고, 100vw 를 적용하여 화면 전체를 채우는 방법에 대한 예제입니다: ```html Full Width Example body { margin: 0; } .full-width { width: 100vw; height: 100vh; background-color: lightblue; } ``` 위 예제에서는 body 의 마진을 0으로 설정하여 기본 여백을 제거했습니다. 그리고 .full-width 클래스를 사용하여 div 요소의 너비를 100vw 로 설정하였습니다. 이렇게 하면 div 가 화면의 전체 너비를 차지하게 됩니다. 감사합니다.
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2024.05.16
크롤링 데이터를 웹으로 보여주고 싶습니다.
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 크롤링한 JSON 데이터를 스프링 또는 스프링부트 웹 애플리케이션에서 화면에 표현하려면, 여러 가지 방안이 있을 수는 있을 것 같습니다. 그 중 한가지 방안에 대해 큰 그림으로 의견드리면, 프로그래밍 언어가 다르기 때문에, 파일로 JSON 데이터를 저장한 후, 스프링등에서 해당 데이터를 읽어와서 스프링을 통해 읽어들인 후, 웹페이지등에서는 Javascript 등을 통해서 스프링 API 를 호출해서, 해당 데이터를 화면에 표시할 수 있을 것 같습니다. 스프링이나 Javascript 등은 본 강의 범위를 넘어서는 부분이기도 하고, 답변으로 설명하기에는 방대한 문법등이 필요할 것 같아서, 이렇게 큰 그림으로만 의견드리고요. 파이썬에서 JSON 데이터로 저장하는 부분은 다음과 같은 방식이면 가능할 것 같습니다. ### JSON 데이터 크롤링 우선, JSON 데이터를 크롤링합니다. 예를 들어, Python의 requests 와 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 데이터를 크롤링한 후 JSON 형태로 저장할 수 있습니다. ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import json url = ' https://example.com/data ' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 필요한 데이터를 추출하여 JSON 형태로 저장 data = {'key': 'value'} # 예시 데이터 with open('data.json', 'w') as json_file: json.dump(data, json_file) ``` 감사합니다. 잔재미코딩 드림
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2024.05.14
주피터 노트북 201_REGRESSION_BIKE_SHARING_MODELS 중 질문
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 회귀 모델에서 음수 예측값이 나오는 이유와 로그 변환의 필요성에 대해 설명드리겠습니다. 이유 1: 모델의 특성 LinearRegression과 같은 선형 회귀 모델은 종속 변수(y 값)에 대해 선형 관계를 가정합니다. 즉, 모델은 (y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \ldots + \beta_n x_n) 형태의 예측을 수행합니다. 이 때, 독립 변수(x 값)들의 조합에 따라 예측값(y 값)이 음수가 될 수 있습니다. 이유 2: 타겟 변수의 분포 자전거 대여 수(count) 데이터는 보통 0 이상의 값을 가집니다. 그러나 모델이 이를 고려하지 않고 회귀 직선을 적합시키면, 일부 경우에서 음수 값이 예측될 수 있습니다. 이는 특히 데이터의 분포가 비대칭적이거나 정규 분포가 아닐 때 더 두드러집니다. 로그 변환의 이유 로그 변환은 종속 변수의 분포를 정규화하는 데 도움이 됩니다. 로그 변환을 통해 데이터의 분포를 보다 정규 분포에 가깝게 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 예측하는 값이 음수가 될 확률이 줄어듭니다. 로그 변환을 적용하면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다: 정규화 : 로그 변환은 오른쪽으로 치우친 분포를 보다 대칭적인 분포로 만들어줍니다. 변동성 감소 : 큰 값들의 변동성을 줄여주어 모델이 더 안정적으로 예측할 수 있게 합니다. 모델의 성능 향상 : 회귀 모델의 가정(예: 선형성)을 더 잘 만족시켜 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 실습 예제 다음은 로그 변환을 적용하여 LinearRegression 모델을 사용하는 예제입니다: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 예시 데이터 로드 # df_train, df_test는 자전거 대여 데이터를 포함하는 데이터프레임입니다. df_train = pd.read_csv('train.csv') df_test = pd.read_csv('test.csv') ml_columns = ['feature1', 'feature2', 'feature3'] # 적절한 피처로 변경하세요. # 입력 변수와 타겟 변수 설정 X_train = df_train[ml_columns].copy() y_train = np.log1p(df_train['count']).copy() # 로그 변환 적용 X_test = df_test[ml_columns].copy() # 모델 학습 및 예측 LiRe = LinearRegression() LiRe_model = LiRe.fit(X_train, y_train) y_pred_log = LiRe_model.predict(X_test) # 로그 변환된 값을 원래 스케일로 복원 y_pred = np.expm1(y_pred_log) print(y_pred) 이와 같이 로그 변환을 통해 예측값을 처리하면 음수 값이 나오는 것을 방지할 수 있으며, 모델의 예측 성능도 향상시킬 수 있습니다. 감사합니다.
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2024.05.12
test data 의 loss 계산식 문의
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 이 질문에 대한 답변은 평가 방법의 일관성과 정확도 측정 방식의 차이에서 기인합니다. 학습, 검증, 테스트 단계에서 손실(Loss)을 계산하는 방법은 각 목적에 맞게 조정될 수 있습니다. 보통 학습과 검증 단계에서는 배치(batch) 단위로 손실을 계산하고, 이를 배치의 개수로 나누어 평균 손실을 구합니다. 이렇게 함으로써 각 배치의 크기가 일정하지 않더라도 전체적인 손실 추이를 안정적으로 측정할 수 있습니다. 반면, 테스트 단계에서는 전체 데이터셋을 대상으로 모델의 성능을 평가하고자 하는 경우가 많습니다. 테스트 데이터셋의 전체 크기로 손실을 나누는 것은 모델이 전체 테스트 데이터셋에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 보여주는 것을 목적으로 합니다. 여기서 전체 데이터셋 크기로 나누는 이유는 테스트 데이터셋의 각 샘플이 모델 평가에 미치는 영향을 균등하게 반영하기 위함입니다. 이 방식은 테스트 데이터셋에 대한 손실을 일종의 "평균 손실"로 해석할 수 있게 하며, 모델이 실제로 배포되었을 때 예상할 수 있는 평균 성능을 추정하는 데 도움을 줍니다. 따라서 테스트 단계에서 전체 데이터셋으로 나누는 것은 모델의 일반화 성능을 정확하게 평가하기 위해 중요합니다. 단, 이러한 방식으로 계산된 테스트 손실이 상대적으로 작게 나타나는 것은, 평균을 내는 데이터의 양이 많기 때문에 발생할 수 있습니다. 각 배치의 손실을 모두 더한 후 전체 테스트 데이터셋의 크기로 나눔으로써, 모든 테스트 샘플에 대한 평균 손실을 계산하는 것입니다. 이는 특히 큰 데이터셋을 다룰 때 더욱 의미있는 평가 방법이 될 수 있습니다. 감사합니다. 잔재미코딩 드림.
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2024.05.07
차원 출력 관련 문의
안녕하세요. 답변 도우미입니다. PyTorch에서 nn.Linear 모듈을 사용할 때 주의해야 할 중요한 점은 파라미터의 차원이 어떻게 표현되는지입니다. PyTorch의 nn.Linear 모듈은 내부적으로 가중치(weight) 행렬을 저장할 때 전치(transpose)된 형태로 저장합니다. 즉, nn.Linear(input_dim, output_dim) 을 사용할 경우 내부적으로 가중치 행렬의 크기는 (output_dim, input_dim) 으로 저장됩니다. 예를 들어, nn.Linear(4, 10) 은 내부적으로 가중치 행렬을 (10, 4) 의 형태로 가지고 있습니다. 이는 PyTorch가 선형 계층을 계산할 때 입력 벡터 \( x \)를 오른쪽에서 곱하기 때문에 \( Wx + b \)의 형태로 계산되도록 설정되어 있기 때문입니다. 여기서 \( W \)는 가중치 행렬이며, \( b \)는 편향(bias)입니다. 따라서 nn.Linear(input_dim, 10) 의 파라미터를 출력했을 때 (4, 10) 이 아니라 (10, 4) 로 출력되는 것이 정상적인 동작입니다. 이는 PyTorch의 구현 상세(detail)에 따른 것으로, 이러한 방식은 다른 프레임워크에서도 비슷하게 볼 수 있습니다. 감사합니다. 잔재미코딩 드림.
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2024.05.03
'str' object is not callable
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 관련해서 맨 처음 챕터에서 가볍게 이야기드린 적이 있긴 한데요. 파이썬 키워드를 해당 키워드 = 값 과 같이 한번이라도 실행을 하면, 이후부터 해당 키워드에 대해 위와 유사한 에러가 납니다. 이 때는 주피터 노트북을 완전히 껐다 키고(아니면 간단히 컴퓨터를 껐다 키고) 저희가 제공해드린 코드로만 테스트를 해보신다면, 관련 에러가 안나실꺼예요. 감사합니다.
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2024.04.25
VS CODE html:5 <tab>기능이 안됩니다
안녕하세요. 답변 도우미입니다. 우선 해당 파일 이름의 확장자가 html 인지 먼저 확인해보시면 좋을 것 같습니다. 이외에 다음 사항들을 참고로봐주시면 도움이 되실 것 같습니다. VS Code에서 HTML 문서를 작성할 때 html:5 기능이 작동하지 않는 문제는 몇 가지 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 설정을 확인하셨다고 하셨으니, 다른 가능한 해결책을 살펴보겠습니다: ### 1. 파일 확장자 확인 - 문서의 확장자가 .html 로 되어 있는지 확인하세요. VS Code는 파일의 확장자를 기반으로 해당 언어의 Emmet 기능을 활성화합니다. ### 2. 설정 파일 확인 - settings.json 파일에서 emmet.triggerExpansionOnTab 설정이 true 로 되어 있는지 다시 한 번 확인해 보세요. 직접 settings.json 파일을 열어 다음 설정을 추가하거나 수정해 보세요: ```json "emmet.triggerExpansionOnTab": true, "emmet.includeLanguages": { "html": "html" }, "files.associations": { "*.html": "html" } ``` 이 설정은 Emmet이 HTML 파일에서 활성화되도록 보장합니다. ### 3. 키바인딩 확인 - VS Code에서 Tab 키가 다른 기능과 충돌하고 있지 않은지 확인하세요. Preferences -> Keyboard Shortcuts 를 열고 tab 을 검색해 보세요. 다른 단축키에 의해 Tab 키 사용이 방해받고 있을 수 있습니다. ### 4. 확장 프로그램 충돌 - 설치한 다른 확장 프로그램이 Emmet의 기능을 방해하고 있을 수 있습니다. 문제 해결을 위해 다른 확장 프로그램을 일시적으로 비활성화하고, Emmet 기능이 정상적으로 작동하는지 확인해 보세요. ### 5. VS Code 재시작 및 업데이트 - VS Code를 완전히 종료한 후 다시 시작해 보세요. 때로는 설정이 제대로 적용되지 않는 경우가 있습니다. 또한, 최신 버전으로 업데이트되어 있는지 확인하세요. ### 6. 기본 설정 복원 - 문제가 계속된다면, VS Code의 설정을 기본값으로 재설정할 수 있습니다. 하지만 이는 모든 사용자 설정과 확장 프로그램이 초기화될 수 있으므로, 필요한 경우에만 시도하세요. 이러한 단계를 시도한 후에도 여전히 문제가 해결되지 않는다면, VS Code의 Help -> Report Issue 를 통해 문제를 보고할 수 있습니다. 때로는 소프트웨어의 버그가 원인일 수도 있으며, 이러한 경우 개발자가 문제를 해결할 수 있도록 도움을 줄 수 있습니다. 감사합니다.
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