안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분!여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 1. chatGPT를 이용해보기단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다!  2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요!강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다!자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다! ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 어느 파트섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의자신은 어떻게 이해했는지DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해어떤 부분이 궁금한지 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 안녕하세요 선생님![브루트 포스 알고리즘 : BOJ 1342 행운의 문자열] 문제를 혼자 풀었는데, 메모리 초과를 해결하지 못해 질문합니다..!permutations를 이용하여 풀고, set 함수를 사용하여 중복되는 것이 없도록 했습니다. 혹시 set 함수를 사용해서 메모리 초과가 나온 걸까요..?from itertools import permutations S = input() answer = set() for x in permutations(S, len(S)): ok = True for i in range(len(x)-1): if x[i] == x[i+1]: ok = False break if ok: answer.add(x) print(len(answer))

print('%06.2f' % (3.14235325125)) 이것을 출력하면 003.14 이렇게 나오는데출력값 뜻이 정수는 6자리나오고 실수는 2자리까지 나오라는 뜻인가요?그러면 위에 뜻이 맞다면 print('%03.2f' % (1234.14235325125)) 이렇게 출력했을때123.14 로 출력이 되어야 맞지 않나요…? 근데 1234.14 이렇게 출력이 되어서 왜 그런지 모르겠어요…파이썬 기초로 공부중인데 이해가 되지 않습니다…ㅜㅜ

강의 내용 피피티와 코랩 실습 파일을 받아서 공부하고 싶습니다.

안녕하세요.기본문법 강의 잘들었습니다.영상 마지막에 말씀 주신 클래스 예외처리 문자열 처리 문법은 카페 어느 게시판에서 확인 할수 있을까요?

안녕하세요. 알고리즘 종결 급 강의 잘 보고 있습니다.그러나 강의를 보는동안 해당 강의의 노션 페이지에 comment가 보이지 않는것 같습니다. 강의에서는 comment가 정상적으로 있는것 같은데 다른 페이지에는 comment가 보이는데 해당 페이지에서만 안보이네요.강사님의 소중한 자료라 풀 스크린은 올리지 않겟습니다.오른쪽에 comment가 없습니다 ㅠㅠ

안녕하세요. EmailOperator 실습과정에서 오류가 발생해서 질문을 남깁니다!설정을 한 후 실행을 하니. OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address 가 발생해서 도움이 필요합니다..!docker-compose.yaml 파일에 이렇게 설정을 하였고, 에러는 다음과 같습니다!

최적의 개발환경(Sublime Text3) 설치(for windows) 영상부터 꿀팁 전까지 강의가 재생이 안되고 검은 화면만 보입니다.아래 강좌도 검은화면만 보이고 play가 안됩니다.코딩테스트에 필요한 자료구조 총정리 - Python 중간중간 play가 안되는데 어떻게 된건가요???

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 로드맵 따라가며 강의 정말 잘 듣고있습니다 !항상 친절한 답변도 감사드립니다.다름이 아니라 Yolo 3를 구현하면서 궁금증이 생겼습니다.1. output을 담당하는 layer가 3개이므로(13X13/26X26/52X52) 3개의 layer에서 forward를 이용하여 결과를 추출한다고 이해했는데 이게 맞나요?3개에서 뽑은 output(confidence_threshold보다 큰) 을 종합한 후 NMS process를 거쳐서 최종적으로 조건에 맞는 index를 반환받아 그 index를 이용해 image에 구현한다고 이해했는데 이것도 맞을까요?  만약 위에서 제가 이해한게 어느정도 맞다면 마지막으로 드는 궁금증은 13X13, 26X26, 52X52에서 각 Grid Cell이 image의 object를 예측할텐데,이는 비유하자면 Random Forest에서 각각 학습한 model이 다수결(?)로 infernece한다고 이해해도 될까요? 즉, 세개의 Multi Scale에서 학습한 각각의 gride cell의 anchor box들이 자신의 의견을 내놓아 그중 confidence, nms의 조건을 이용해 최종적으로 조건에 부합하는 몇 개의 bbox만 남는걸로 이해해도 되는지 여쭤보고 싶습니다..!

강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다.케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다.encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다.encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()

‘섹션2. 파이썬 Print 사용법 1-1 이것저것 출력해봐요.’공부중입니다! 명령어는 잘 적은거 같은데 command+i키 눌렀는데 밑에 안나와요…어떻게 해야하나요…?

이 문제 bfs로 해도 상관없지않나여?dfs랑 차이가 있나여??정확히 언제 dfs로 풀고 언제 bfs로 풀어야하는지 모르겟습니다

안녕하세요! 강의 구매후에 공부중인 학생입니다.다름이 아니라 이제 본격적으로 섹션2를 시작했는데 시작하자마자 atom이라는 프로그램을설치하라고 하는데 그전 강의 '파이썬 기본 환경 설정'편에서는 atom설치 관련 강의가 없어가지고,설치를 어떻게 하는지 모르겠어요 ㅠㅠ

SELECT provider FROM items JOIN ranking on ranking.item_code = items.item_code 여기서 items 위치를 메인 테이블ranking 위치를 서브 테이블이라고 칭할게요! 메인테이블과 서브테이블을 어떤걸로 해야할지 항상 헷갈려요기본적으로 보고 싶은 컬럼인 provider가 원래 속한 테이블을 메인에 두려고는 하는데 예제 풀어주시는 걸 보면 아닌 경우도 있어서요! 어차피 테이블을 조인하는거니까 하나의 테이블이 되면 뭐가 메인이 되어도 상관이 없지않나 싶은데..메인 테이블 지정하는 기준이 있나요??

안녕하세요.셀레니움으로 개발된 프로그램을 GUI로 감싸서 만들어 보려고 하고 있습니다. 아래 코드에서 크롬 창이 뜨도록 하면 잘 실행되면 elem에 데이터가 들어옴을 확인할 수 있습니다.  1번을 확인 후 headless 옵션을 주고 실행하면 창은 뜨지 않고 실행되나, 데이터를 가져오지 못합니다. 구글링도 해보고, GPT도 물어봤지만 답을 찾을 수 없어서 문의 드리게 되었습니다. 확인 부탁드립니다. from selenium import webdriver # from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.chrome.service import Service from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager # 크롬 드라이버 자동 업데이트을 위한 모듈 from selenium.webdriver.common.by import By # from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver import ActionChains # 스크롤시 사용 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC import time from bs4 import BeautifulSoup as bts import pandas as pd import os from datetime import datetime ################################### # Window 열고, 네이버 지도에서 검색 ################################### options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('headless') # service = Service(ChromeDriverManager().install()) # driver = webdriver.Chrome(options=options) driver = webdriver.Chrome() # driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install()) action = ActionChains(driver) keyword = '서울 강남구 정보통신' url = f'https://map.naver.com/p/search/{keyword}' driver.get(url) # WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="searchIframe"]'))) time.sleep(20) search_iframe() elem = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.place_bluelink.C6RjW > span.YwYLL') # 이름 name_list = [e.text for e in elem] elem    

13:05부터 약간 문제풀이가 이해가 안 되어가지구요.  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 int=isum=0 첫번째 if문 sum+=i*i; i%2 == 1 -> 2로 나누어서 나머지가 1값이 나오면 곱셈하라는 이야기이죠? 그러면 홀수인 1 3 5 7 9는 (1*1, 3*3, 5*5, 7*7, 9*9) 하라는 이야기이네요? 두번재 else 에서는 sum-= i; -> 음수값 붙이라는 이야기인가요? 그러면 짝수는 (-2, -4, -6, -8, -10) 이라는 이야기이네요? 거기서 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10처음 sum 값은 0이니 홀수는 1*1해서 1값이 나온거고다음 짝수는 첫번째 sum 값인 1*1 에서 -2를 더해서 -1값이 나온거고 그래서 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101 -1 8 4 29 23 72 64 145 135(1*1) = 1{(1*1) = 1} -2 = -1(3*3)-1 = 8{(3*3)-1 = 8} -4 = 4이렇게 순서대로 이해하면 되나요? 이게 맞는건가요? 비전공자라 이해가 잘 안되서 여쭙니다. 감사합니다.

안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분!여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 1. chatGPT를 이용해보기단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다!  2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요!강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다!자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다! ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 어느 파트섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의자신은 어떻게 이해했는지DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해어떤 부분이 궁금한지 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요?안녕하세요. 선생님.저번 설명과 조언 너무 감사합니다. 그,, 백준 2580 스도쿠에 관한 질문인데요,시간 초과를 해결하지 못하였는데,각각을 보면 그렇게까지 시간이 많이 들지는 않을 거 같다는 생각도 들구..재귀를 사용하지는 않았지만,어디서 시간이 많이 걸리는 지 분석이 안되어서요..선생님 도움이 필요해서 질문 남깁니다.. arr = [list(map(int, input().split())) for _ in range(9)] # 스도구 문제 배열 idxs = [] # 인덱스 쌍을 담는 배열 for i in range(9): for j in range(9): if not arr[i][j]: idxs.append((i,j)) def fillHori(y, x): # 가로 nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): if x == i: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[y][i] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 nums -= arr[y][i] return nums def fillVerti(y, x): #세로 nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): if y == i: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][x] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 nums -= arr[i][x] return nums def fillSquare(y, x): #사각형 nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(y // 3 * 3, y // 3 * 3 + 3): for j in range(x // 3 * 3, x // 3 * 3 + 3): if y == i and x == j: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][j] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 nums -= arr[i][j] return nums def fillCrossDown(y, x): # 대각선(안씀) nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): for j in range(9): if y == i and x == j: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][j] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 if y - x == j - i: nums -= arr[i][j] return nums def fillCrossUp(y, x): # 대각선(안씀) nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): for j in range(9): if y == i and x == j: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][j] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 if y + x == j + i: nums -= arr[i][j] return nums while idxs: for i, j in idxs: n = fillHori(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillVerti(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillSquare(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillCrossUp(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillCrossDown(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)) for a in arr: for i in a: print(i, end = ' ') print()

프로젝트 단계에서surprise 모듈을 설치할 수가 없어요.!pip install scikit-surprise이후에 출력된 내용 중 하단에 다음과 같이 오류 메시지가 뜹니다.note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for scikit-surprise ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (scikit-surprise)  어떤 문제인지, 어떻게 해결해야 하는지 궁금합니다.

29분 포인트 강의를 보다보니 24년2회 swap 낚시문제가 떠올라서 질문드립니다. void swap(){int temp;temp =a;a = b;b = temp;}int main(){int a = 11;int b = 19;swap(); 기출2회 일부 추출인데요.. 해당 스왑부분을 보면 포인터변수를 준 것 외엔 차이가 없어 보입니다.위 기출의 경우엔 왜 스왑이 될 수 없는지 부연설명이 있으면 이해가 빠를 것 같아요!(스왑 함수에서 temp값에 a넣어주고 a에 b를 대입하고.. 포인터변수 외엔 차이를 못느끼겠습니다.)

질문을 온전히 이해할 수 있도록, 모든 맥락을 전달해주세요.질문은 질문자가 번거로워야 보다 좋은 답변을 얻으실 수 있습니다.시행착오를 알려주시면 곧바로 원하는 문제에 집중할 수 있습니다.오류 메시지는 일부만 알려주시기보다 전체 오류 메시지를 캡처해서 주시면, 오류 파악에 도움이 됩니다. 당신의 파이썬/장고 페이스메이커가 되겠습니다. ;-)인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. Q17-01 02 강의에서 ipv4address custom field를 생성하셨는데요8-20 강의 같이 이후에는 그냥 Django GenericIPAddressField를 사용셨습니다.7-01 02강의는 그냥 custom 필드를 보여주기 위한 예시이고 그냥 장고에서 제공해주는 IP 필드를 사용하면 되는건가요? 아니면 차이점이 존재하는 건가요? Q2제가 제작한 사이트의 사용량 집계를 위해 로그를 얻으려고 합니다.class AccessLog(models.Model): request = models.URLField() time = models.DateTimeField(auto_now=True) user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE, null=True) ip = models.GenericIPAddressField()상기와 같은 모델을 작성하여 request가 client로 날라올 때마다 db에 쌓아나가는게 맞을까요? 아니라면 logger를 이용하는게 맞을까요?

분류 강의 위스콘신 유방암 예측 실습강의 코드입니다.from xgboost import XGBClassifierxgb_wrapper = XGBClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.05, max_depth=3)evals = [(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)]xgb_wrapper.fit(X_tr, y_tr, early_stopping_rounds=50, eval_metric="logloss", eval_set=evals, verbose=True)ws50_preds = xgb_wrapper.predict(X_test)ws50_pred_proba = xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1] --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 xgb_wrapper = XGBClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.05, max_depth=3) 4 evals = [(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)] ----> 5 xgb_wrapper.fit(X_tr, y_tr, early_stopping_rounds=50, eval_metric="logloss", 6 eval_set=evals, verbose=True) 8 ws50_preds = xgb_wrapper.predict(X_test) 9 ws50_pred_proba = xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\xgboost\core.py:726, in require_keyword_args.<locals>.throw_if.<locals>.inner_f(*args, **kwargs) 724 for k, arg in zip(sig.parameters, args): 725 kwargs[k] = arg --> 726 return func(**kwargs) TypeError: XGBClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'위 코드를 입력하였을때 이러한 오류가 뜨는데 무엇이 원인인지 잘모르겠습니다. Xgboost 버전은 2.1.0이고 파이썬버전같은경우는 3.1.1입니다. 아래는 인터넷에 검색하여 찾아낸 방법으로 입력한 코드입니다from xgboost import XGBClassifierxgb_wrapper=XGBClassifier(n_estimators=400,learning_rate=0.05,max_depth=3,early_stopping_rounds=50,eval_metric="logloss")evals=[(X_tr,y_tr),(X_val,y_val)]xgb_wrapper.fit(X_tr,y_tr, eval_set=evals,verbose=True)ws50_preds=xgb_wrapper.predict(X_test)ws50_pred_proba=xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:,1] 아래는 위 코드에 대한 결과값입니다.오차 행렬 [[35 2] [ 2 75]] 정확도: 0.9649, 정밀도: 0.9740, 재현율: 0.9740, F1: 0.9740, AUC:0.9961 아래는 책에 있는 코드를 입력하였을때의 결과값입니다.오차 행렬 [[35 3] [ 2 75]] 정확도: 0.9561, 정밀도: 0.9615, 재현율: 0.9740, F1: 0.9677, AUC:0.9933 제 생각에는 버전차이에 따른 문제같은데 수정된 코드를 사용하였을때 결과값은 도출되지만 기존 강의에서 사용하신 코드의 결과값과는 다릅니다. 수정된 코드를 그대로 사용하는게 맞을지 아니면 다른 방법이 있는지 궁금합니다.