섹션 1-5 한/글 파일 불러올때 팝업 안뜨게하기 알려주신 방법대로 코딩하여 실행해보면 빈 문서가 실행 될 때는 팝업이 안나오는데 기존에 가지고 있는 한글 문서를 실행하게되면 계속 경고 팝업창이 뜹니다 ㅠㅠㅠ 왜 이러는건지 파일 명도 확인해보고 코드도 정확히 작성한 것 같은데 왜 안될까요 ㅠㅠㅠㅠ 참고로 한글은 2018 버전 사용중입니다
안녕하세요! 강의 너무 잘 보고 있습니다! 강의를 보는 중 궁금한 부분이 생겨 질문드려봅니다! @GetMapping("/callback") fun callback( ... return ResponseEntity.status(HttpStatus.FOUND) .location(URI.create("https://localhost:3000")).build() 콜백 함수에 return을 이렇게 작성하셨는데요! 만약에 서블릿객체를 이용해서 쿠키를 담지 않고 아래와 같이 하는 방법은 어떻게 보시는지요...?? 같은 동작을 할 것으로 예상은되는데 보편적인 스타일이 궁금합니다 ㅋ.ㅋ; ``` return ResponseEntity .status(HttpStatus.FOUND) .header("Set-Cookie", "authToken=$token; HttpOnly; Path=/; Max-Age=${60 60 24 * 7}") .location(URI.create(" http://localhost:3000 ")) .build() ```
안녕하세요! 다른 분 질문에 대한 답변을 보고 기본적인 의구심은 해소되었는데요. 혹시 몰라 확인차 여쭙습니다. 09:38 피피티에서요. 나머지 연산을 이용해서 물리샤드, 논리샤드를 구분하셨잖아요. 제가 이해하기로 나머지가 0이면 1번 샤드, 1이면 2번 샤드...이렇게 의도하시려고 했던 것 같아요. https://inf.run/7i72V 여기에서 답변해주신 것과 피피티의 샤드 번호 현황?이 달라서 조금 혼란스러웠습니다. 링크 답변을 보면 아주 간단한 샤딩 예시였지만, 물리 샤드가 두 개일 때 % 2를 적용하면 1번 샤드(나머지 연산결과 +1)에는 article_Id가 [2, 4, 6, 8]이 들어가고 2번 샤드에는 [1, 3, 5, 7]이 들어갈 테죠. 논리 샤드 기준으로는 1번 논리샤드 = [4, 8] 2번 논리샤드 = [1, 5] 3번 논리샤드 = [2, 6] 4번 논리샤드= [3, 7] 1번 물리 샤드에는 1, 3번 논리 샤드 2번 물리 샤드에는 2, 4번 논리 샤드 (링크 답변과 동일한 분포) 이게 제가 위의 답변을 강의 자료에 적용해서 이해한 샤딩 현황입니다! 실제 프로덕션에서도 이렇게 샤딩하는지는 모르겠지만 교육 목적 상 간단한 해싱이었어도 제대로 이해하고 넘어가고 싶었습니다. PPT만 보고는 나머지 연산이 어떻게 사용된 건지 이해가 안 됐는데 답변 보고 이해가 돼서 확인 차 질문드렸습니다. 추가적으로 클라이언트는 논리 샤드만 알고 있다고 하셨는데 그럼 물리 샤드 번호는 물리적으로 나뉜 샤드를 구분하는 데만 사용하고 비즈니스 로직에서는 사용되는 일이 없을까요? 감사합니다.
24번 # 사용자별로 주문 거리의 합계와 평균 계산 df_distance = df.groupby('user')['거리'].sum() # 주문 거리의 합계가 50km 이상인 사용자만 필터링 cond = df_distance >= 50 df_distance = df_distance[cond] 25번 # 1회 이하 주문 제외 cond1 = time_interval>0 m = time_interval[cond1].mean() 선생님, 위 두 문제에서 df_distance 와 time_interval은 단순히 변수인가요? 그 뒤에 cond를 붙여준 것의 의미를 모르겠어요..변수에 변수를 합한 건가요? 교재 예시에 많이 나오는 df= df[cond] 코드는 cond변수 값을 df파일에 저장한다는 건가요? cond는 조건식에서만 사용하는 거죠? 그리고 25번 문제에서 시간간격이 1일 이하인 사용자 제외니까 time_intreval >0이 아니라 1인데 오류인거 같습니다.
navbar.html에서 로그아웃 버튼을 생성 할 때 기존에 {% if session_user % } ... (1) {% else %} ... (2) {% endif %} 하고 이 아래 쪽에 다시 if session_user를 해서 로그아웃을 하는 이유가 무엇일까요? 그냥 (1) 위치에 a태그 달아서 로그아웃을 만들면 안될까요?
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? [4주차] 4-9 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? Heap 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 개념은 이해 완료했습니다. 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 숙제 1번에서 노션 예제 2번째(코드 내 예제X) 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? stock = 0, dates = [0, 10, 15], supplies = [20, 10, 15], k = 35 일 경우, 0일과 15일에 공급량을 가져오는 게 정답(즉, 2의 리턴값)이라고 주석에 적혀있습니다. 알려주신 로직으로 해당 예제 실행 시, 3의 값이 나옵니다. while stock <= k: 위의 코드에서 같을 때도 해당 반복문을 돌도록 되어 있기 때문인데, 작은게 "stock < k" 가 아니라 "stock <= k"인 이유가 궁금합니다.
지문에선 결측치가 30%이상이 되는 컬럼을 찾으라고 했는데, 강사님께서는 len(df)*0.3 을 하셨더라구요. 이건 전체 행 수의 30%를 계산한거 아닌가요?df.isnull().sum() / len(df) * 100 을 통해 나온 값 중에서 30% 이상인 컬럼들을 찾아야하는거 아닌지 여쭤봅니다. 지문에선 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 대체하라고 했는데, 어떤 컬럼의 최빈값이라는게 안나와있기 때문에 df['f3'] == 'gold')이렇게 f3컬럼이라고 지정하는게 맞는지, 아니면 30%미만, 20%이상인 결측치가 있는 컬럼은 '해당 컬럼의' 최빈값으로 대체하고 라고 이해하는게 맞는지 여쭤봅니다!
출력문에서 run(f)로 정의한 f 함수를 매개변수로 보내고 f.app(3) 을 실행하는데 f에 경우에 app을 따로 구현안했는데 어떻게 실행이 되는건가요? 그리고 이후에 run(n -> n+9) 또한 따로 app()을 정의한 것 같지않은데 말이죠.. 또한 f.app(3)가 어떻게 저 3이 f 함수에 매개변수로 들어가는지도 궁금합니다. 제가 해석한 건 f.app(3)는 f안에 있는 app메소드에 3을 전달하는 걸로 해석이 되는데 어째서 f 함수 매개변수 x에 3이 전달되는지
강의 들으면서 linkedList, stack, deque 처럼 알고리즘 공부를 하면서 차근차근 알아가는 방식이 좋다고 생각합니다. 근데 실무에서 사용하기엔 대부분 import 로 모듈구현을 활용하는 방식으로 진행될텐데, 실무에서 사용하기 좋은 모듈들을 모아놓은 자료가 있는지 궁금합니다! 감사합니다 😃
체험환경 작업형3의 3번 소문제에 ' 독립표본 t-검정을 수행하고 p-값을 구하여라 .' 라고 되어있으므로, a) ' stats.ttest_ind '를 사용하는 것을 이해하였고, b) 소문제 1~2번의 문제 흐름상 '등분산성을 가진다.'라고 가정되어 ' equal_var=True '(dafault 값이지만)를 입력하신 것도 이해하였습니다. 궁금한 점은, 제가 문제 풀이 후에, 궁금해서 아래와 같이 shapiro 정규성 검정 과 levene 등분산성 검정 을 해보았는데, shapiro 정규성 검정에서 정상 그룹 데이터가 정규성을 따르지 않는 결과가 나왔습니다. 그렇다면 원래는 비모수 검정(만위트니유) 를 해야한다고 생각되는데, 그냥 문제에서 요구한 대로 ttest_ind를 사용해서 푸는 게 맞는건지 헷갈립니다. [실행했던 코드] a = df.loc[df['Classification'] == 1]['log'] b = df.loc[df['Classification'] == 2]['log'] print(stats.shapiro(a)) print(stats.shapiro(b)) print(stats.levene(a,b)) print(stats.ttest_ind(a, b)) [출력 값] ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9521376332731428), pvalue=np.float64( 0.03589547584091299 )) ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9801637075675661), pvalue=np.float64(0.3916017054819772)) LeveneResult(statistic=np.float64(1.8175868256604175), pvalue=np.float64(0.18027345425360713)) TtestResult(statistic=np.float64(-3.0286077921788532), pvalue=np.float64(0.003039226943143319), df=np.float64(114.0))
현재 자바로 코딩테스트 준비 중인데, 속도나 문법 난이도 때문에 파이썬으로 바꿔볼까 고민 중입니다. 이미 자바 문법은 어느 정도 익숙하지만 문제 풀이 속도가 느리고 구현이 복잡하게 느껴져요. 언어를 파이썬으로 바꾸는 게 현실적으로 도움이 될까요, 아니면 자바를 계속 잡고 가는 게 나을까요?
안녕하세요 김현진 선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 아래의 퀴즈를 풀다가 궁금한 점이 생겨서 질문을 남깁니다. 스케줄러의 DAG 파일 파싱 부하를 줄이기 위해 권장되는 코드 작성 방법은 무엇일까요? --> 라이브러리 import 문을 Python callable 함수 내부로 옮긴다. 위 설명을 이해하기 위해서 상황을 가정해보았는데요, python callable 함수 외부에 선언된 API 호출문이 있는 경우를 피해야하고, 만약 그렇게 되면 스케쥴러가 DAG을 파싱할 때마다 실행되는 상황이 되는 것이 맞을까요?