안녕하세요, 강사님 늘 강의 잘 듣고 있습니다, 감사합니다 ! 다름이 아니고, @Transactional과 @TransactionalEventListener 설정 관련해 궁금한 사항이 있어서 문의드리게 되었습니다. 강의내용은 @Transactional, @TransactionalEventListener가 전역적으로 선언되었고 outbox 관련 로직만 존재하기 때문에 괜찮지만 제 업무환경에서는 @TrasnactionalEventListener가 사용되면 프로젝트의 모든 @Transactional으로 관련된 내용이 바인딩되기 때문에 이를 scope 별로 구분하는 방법이 필요해보였는데요. 따로 알아보았지만, payload(강의에서는 OutboxEvent) 를 통해 분기처리하는 방법만 보이다보니 혹시 관련하여 TrasnactionalEventListener 어노테이션 필드 혹은 커스텀 어노테이션만으로 구분할 수 있는 방법이 있을까요 ? 문의드리는 가장 큰 이유는 outbox 로직이 필요없는 DB처리에도 TrasnactionalEventListener이 우선은 호출되고 payload를 통해 early return 시키려고 하다보니, 불필요한 리소스 사용을 방지하고 싶어서 문의드리게 되었습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 인프런과 시나공을 병행중입니다. 시나공 교재 제5회 기출 2과목에서 교재대로 train.describe(include='0') 을 쓰면 TypeError : data type '' not understood 이렇게 나오고요. 그래서 train.describe(include='object')로 쓰니 잘 실행되구요. 그래서 train.describe(include='object') 로 쓰고 검증 데이터 분할을 하는데 갑자기 또 train.describe(include='object') 여기가 에러가 뜹니다... 그래서 '0'으로 다시 바꿔도 안되구요.. 뭐가 문제일까요....
npm ls react npm ls react-native npm ls expo 버전을 알려주시면 질문자분과 동일한 환경에서 답변 드릴 수 있습니다. ERROR Warning: Error: The package '@react-native-kakao/user' doesn't seem to be linked. Make sure: - You rebuilt the app after installing the package - You are not using Expo Go
한가지 질문이 하나 더 있습니다. 마지막 결과 제출부문에서 하기와 같이 코딩을 했습니다. 'id'와 'income'을 컬럼으로 표현을 하고 제출하는것으로 짰는데요 혹시 감점이 발생할 수 있을까요? # pred = model_rfc.predict_proba(x_test_fin)[:,1] # print(pred) # pd.DataFrame({'ID' : x_ test.id , 'income' : pred}).to_csv('result.csv', index=False)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 시나공과 인프런 병행하고 있는 생초보입니다. 2과목 문제에서 자꾸 train.pop 을 쓰면 해당 칼럼이 없어져서 그 이후부터는 에러만 나옵니다. (train.pop이 문제인지도 확실히 모릅니다. 챗지피티 검색해보앗습니다) KeyError: 'Segmentation' 뭐가 문젠지 모르겠습니다 ㅠㅠ train.shape, test.shape train.head(3) train.info() train.describe() train.describe(include='object') test.describe(include='object') train.isnull().sum().sum() test.isnull().sum().sum() target=train.pop('Segmentation') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'Segmentation' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 4 frames <ipython-input-25-73fc94c13b3a> in <cell line: 0>() 15 test.isnull().sum().sum() 16 ---> 17 target=train.pop('Segmentation') 18 print(train.shape, test.shape) 19 train = pd.get_dummies(train) /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/frame.py in pop(self, item) 5817 3 monkey NaN 5818 """ -> 5819 return super().pop(item=item) 5820 5821 def _replace_columnwise( /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/generic.py in pop(self, item) 945 946 def pop(self, item: Hashable) -> Series | Any: --> 947 result = self[item] 948 del self[item] 949 /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/frame.py in __getitem__(self, key) 4100 if self.columns.nlevels > 1: 4101 return self._getitem_multilevel(key) -> 4102 indexer = self.columns.get_loc(key) 4103 if is_integer(indexer): 4104 indexer = [indexer] /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise KeyError: 'Segmentation'
[2026년 빅분기 실기 준비] 빅데이터 분석 기사 실기 시험 100% 합격 ! 기출 문제의 패턴이 보인다 !
안녕하세요. 양질의 강의를 제공해주신 덕분에 많은 도움을 받고 있습니다. 3회 작업형1 문제2 강의 7분 35초~ 45초 구간에서 ' 평균온도보다 더 큰 도시수 구하기' 코드 질문이 있습니다. 문제의 의도는 "전체" 년도의 데이터 중에서 2003년의 평균온도보다 더 큰 도시 수를 구하는게 의도된 바가 아닌지 궁금합니다. df_2003.iloc[ :, 1:] > mean_value 코드로 작성해주셨는데 의도된 바라면 df.iloc[ :, 1:] > mean_value 로 코드를 바꾸어야할거같은데 이 부분에 대해서 강사님의 생각은 어떠하신지 궁금합니다.
안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다. bottom과 연결되는 3v3 via 위치가 top의 ic칩 몸통 아래에 배치된걸 보고 궁금해서 문의드립니다. kicad의 via는 기본적으로 관통홀인 것으로 알고 있습니다. 해당 경우에는 via 설정을 바꿔서 blind로 bottom 하고만 연결되게 한 것일까요? 그리고 smps로부터 12v 전원을 받는 커넥터의 earth는 MH과 어떻게 연결되는지도 궁금합니다. 강의에서는 따로 연결되어 보이진 않아서요
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 큰돌님! https://inf.run/jLPw5 3일전에 질문을 올렸는데 답변 부탁드리겠습니다! 감사합니다!
안녕하세요. 최초 10분이 지난 후 refreshToken 정보를 이용하여, new accessToken 을 발급받는 것을 적용한 이후에는 오랜 시간이 지나도 다시 new accessToken 발급을 하지 않는 현상이 있더군요. 의문을 가지다가 Redis 에 연동하고, ttl JWT:ACCESS: user8@aaa.com 로 accessToken의 남은 시간을 체크해보니 문제가 있다는 걸 확인했습니다. chatGPT 로 점검해서 아래와 같은 코드로 수정한 이후 정상 동작하는 거 같습니다. public static String generateToken(Map<String, Object> valueMap, int min) { SecretKey key = null; try { key = Keys.hmacShaKeyFor(JWTUtil.key.getBytes("UTF-8")); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e.getMessage()); } // 1. claims 복사 및 exp/iat 제거 Map<String, Object> claims = new HashMap<>(valueMap); claims.remove("exp"); claims.remove("iat"); // 2. 발급시간/만료시간 생성 Date now = Date.from(ZonedDateTime.now().toInstant()); Date exp = Date.from(ZonedDateTime.now().plusMinutes(min).toInstant()); // 3. JWT 생성 return Jwts.builder().header() .add("typ", "JWT") .add("alg", "HS256") .and() .issuedAt(now) .expiration(exp) .claims(claims) .signWith(key) .compact(); }
기출6회 작업형1 1번 문제를 영상 시청 전에 혼자 풀어봤는데요 몇 가지 코드를 잘 모르겠어서 아래와 같이 print된 결과를 직접 눈으로 확인하여 가장 오래 걸린 시간을 찾고 그걸 수동으로 분으로 변환해서 풀어봤습니다.. 이렇게 눈으로 판단하고 수동으로 답을 구해서 답안을 제출해도 괜찮은지 궁금합니다! 강의를 시청하면서 강사님께서 가르쳐주시는 방법들을 학습할 예정이지만 혹시나 시험에서 갑자기 생각이 나지 않을 경우에 저런 방법을 써도 되는지 궁금해서요..! 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
