학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요   똑같이 하려고 노력한 것 같은데 조금씩 다르게 나오네요...

안녕하세요, 선생님.강의노트 모아놓은 PDF 없을까요? 

안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다!a와 b의 최대 공약수 시간 복잡도에 대해 질문이 있는데요.약수를 구하는 시간 복잡도가 O(√n)이고, 최대 공약수를 구하기 위해서는 a, b 각각의 약수를 구하는 연산이 들어가기 때문에 최소 O(√a + √b)가 될 텐데 어떻게 O(√max(a, b))가 나오게 되는지 궁금합니다.

현재 섹션 5의 3번째 영상을 보고 있습니다.category = models.ForeignKey( Category, on_delete=models.CASCADE, db_constraint=False, ) 위 코드에서 카테고리에 왜 db_constraint=False, 를 설정하였는지 이해가 잘 되지 않아 설정 용도에 대해 알고 싶습니다.default=null을 한다면, 카테고리 외래키 없이 product 데이터를 생성할 목적인걸 알겠는데, 없는 상황에서 어떤 이유에 사용하신 것인지 알고 싶습니다.

streamlit을 주피터 노트북에서 사용하고 싶은데 어떻게 해야하나요??

기억하기 쉽게 이해하려는데, str이 어떤 단어 앞자리인가요

1from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('토마토수 ~ C(종자) * C(비료)', data=df).fit() anova_lm(model)2import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols model = ols('토마토수 ~C(종자)*C(비)', data=df).fit() anava_table=sm.stats.anova_lm(model) print(anava_table)1 과 2를 보면from statsmodels.formula.api import ols 는 같고import statsmodels.api as sm과from statsmodels.stats.anova import anova_lm이다른데요.. 구글링해보고 고민해봐도 모르겠어요.결과값은 같은데..무슨차이일까요?

SPP Layer의 경우 여러 Spatial Bins를 사용하여 이미지의 작은 부분부터 큰 부분까지의 정보를 취합하는 것으로 이해했습니다. 또한 ROI Pooling Layer의 경우 SPP Layer에서 Level이 1인 Bins만 적용하는 것으로 이해했습니다. 여기서 의문이 드는 것이 여러 정보를 종합적으로 취합한 SPP Layer가 ROI Pooling Layer보다 성능이 뛰어날 것으로 (직관적으로) 생각이 드는데, Fast RCNN에서 ROI Pooling을 선택한 이유가 궁금합니다.  실험적인 결과로 ROI Pooling을 선택했겠지만, ROI Pooling이 SPP Layer보다 Object Detection에서 우수한 성능을 보이는 이유가 궁금합니다!

"1-6. [응용] 폴더에 있는 한글 파일을 모두 열기" 관련입니다. 일단 일코님의 설명대로 한 두 번 그대로 성공하고 나면, 강의 내용이 잘 이해가 됩니다. 하지만 초반에는 저 같은 왕초보의 경우 그대로 결과가 나타나지 않거나 실습 조건이 동일하게 마련되지 않으면 헤매게 됩니다. ■ 개선의견 1이 강의에서는 1.hwp ~ 100.hwp 파일이 들어 있는 "반복작업" 폴더가 있다고 가정하고 실습을 진행하는데요. 물론, 1.hwp 파일을 다운로드 가능하게 되어 있지만..1.hwp ~ 100.hwp 파일을 다 만들어 내는 것이 선행되어야 그대로 실습이 가능한데, 그 파일을 만드는 것은 강의 초반이 아니라 후반에 배치되어 있습니다. 제 의견은, 1.hwp ~ 100.hwp 파일을 만들어 내는 부분을 앞에 배치하고, 설명에서는 "이 코드는 아직 안배운 내용이 포함 되므로, 이대로 실습해서 1.hwp ~ 100.hwp 를 만드는 게 부담스러운 학습자는 이 부분을 SKIP하고 진행하세요."라고 한다던가, 아울러,"만약 SKIP하고 진행하실 분들은 1.hwp ~ 100.hwp 파일이 들어 있는 압축파일(zip)을 다운로드 받아서 진행하시면 됩니다."라고 안내하면서, 해당 압축파일의 다운로드도 제공해 주시는 게 어떨까 합니다. ■ 개선의견 2또 하나는, 작업 디렉토리의 강제 설정을 위한 코드 예시도 추가로 설명에 넣어 주셔도 좋을 거 같습니다.os.chdir(r"C:\Users\user\Desktop\반복작업")파이참으로 실습 시 작업 디렉토리는 '반복작업' 폴더가 아닌 경우가 대부분으로 왕초보는 요걸로 또 막힐 수 있습니다. ■ 마치는 글이미 잘 만들어 주신 강의이지만 왕초보의 더 매끄러운 이해를 위한 제안을 드리는 것이니, 꼭 반영하지는 않으셔도 되지만.. 왕초보는 이런 어려움도 있구나.. 정도로 이해해 주시면 감사하겠습니다. 간단한 것도 실행되면 큰 즐거움을 느끼면서 틈틈이 강의 따라하고 있습니다. 감사합니다.

반복문과 다양한 데이터 구조 활용2에서 58번 문제 질문 있습니다.이렇게 작성해도 되나요?data = {'environment': ['환경','x'], 'company': ['회사','o'], 'government': ['정부, 정치','x'], 'face': ['얼굴','x']} eng = input("영어 단어를 입력하세요 : ") for item in data.keys() : if eng == item and data[item][1] == 'x' : data[item][1] = 'o' if data[item][1] == 'x' : print(item)

안녕하세요.데이터 전처리 단계에서 target = train.pop('target') 타겟 처리하는 방법과검증 데이터 분리 단계에서 이렇게 하는 방법 중에 어떤방법을 선택하던 결과에 영향이 없나요? 그리고 데이터 전처리 시에 target분리할 경우에 target 데이터가 수치형이나 범주형 상관 없이 데이터 전처리 전에 분리하면 되는건지요?

if timeMin is not None: if isinstance(timeMin, str): timeMin = datetime.strptime(timeMin, "%Y-%m-%d") timeMin -= timedelta(hours=9) url += f"&timeMin={timeMin.isoformat("T")}Z" 마지막 줄을 실행하면 원래 쌍따옴표 내 쌍따옴표라서 오류가 떠야 하는데, 영상에서는 오류가 없습니다. 반면 제 환경에서는 예상대로 오류가 발생했고, 혹시 몰라 강사님 코드 원본을 실행해 봐도 같은 오류가 발생했습니다. 오류 해결법이 아니라, 왜 영상에서는 해당 오류가 발생하지 않는지 궁금합니다!

풀이대로 푼다면 144가 나오는데 제곱대신 두번 적어서 풀면 143이 정답으로 나옵니다. 차이가 무엇일까요??

pd.Timedelta() 이외에 여러 함수들을 보면 맨앞에 pd를 붙이던데, 이것이 의미하는 바가 무엇인가요? 단순 len()이나 sum() 같은 함수는 pd 안붙이고 사용하는데,pd를 붙이는 것과 안붙이는 것 구분을 어떻게 생각하면 편한가요?

df = pd.read_csv('date.csv', usecols=[], parse_dates=[])처럼 usecols와 parse_dates를 파라미터라 호칭하시던데,어떤 것을 파라미터 라고 부르나요?

dtype : datetime64[ns] 에서64랑 ns는 무엇을 의미하나요

강의에 알려주신대로 따라서 하고 있는데 원핫인코딩 결과에 income category랑 card category만 뜨고 나머지 object컬럼(gender 등)은 뜨질 않습니다.. 뭐가 문제인지 알려주실 수 있을까요? #baseline(object컬럼 제거) cols = train.select_dtypes(include='object').columns # print(train.shape, test.shape) # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols,axis=1) # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코딩 # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # train.head() # onehot 인코딩 pd.get_dummies(train, columns=cols)마지막에 8101 rows × 39 columns 라고 뜨는데 그냥 표시만 안 된건가요?

거래 종목 업데이트에서, df_current_positions 가 비어있습니다.open position 설정을 따로 해두지 않아서 그런 것 같은데, 설정하는 방법을 알 수 있을까요? (part1을 듣지 않고 수강중입니다)

데코레이터 수업을 듣고 있는데요.@login_required를 사용하면 비로그인시 로그인페이지로로그인시 next가 hello_world로 지정되어 hello_world로 가게되는데요.login_required 데코레이터를 보면 redirect_field_namelogin_url두 값을 받고 있던데, 이 두 값이 로그인 성공시/비로그인시 가게되는 방향을 명시하는거 같은데, 아무것도 명시안했을때 어디를 바라보는지에 대한 설정은 무엇을 참조하는것인가요??

안녕하세요. 강의를 듣고 혼자 프로젝트 해보고있는데 왜인지 원인을 모르겠는 오류가 생겨서 여쭤봅니다.프로젝트를 uvicorn main:app --reload 명령어로 실행하면 무수히많은 에러 스택과 함께 아래와 같은 에러가 발생하는데요.pydantic.errors.PydanticUndefinedAnnotation: name 'Optional' is not definedPydantic에서 에러가 나는 것 같은데, 저는 Optional을 사용하지 않고, None으로 사용하고 있는데 있는데 왜 이러는걸까요?