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해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
워드프레스가 계속 안떠서 처음부터 다시 시작하려하는데 여기에서 Let's Egypt 이메일을 어디서 확인할 수 있나요? 그냥 유저 이메일써도 되나요?
미해결
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실전 jOOQ! Type Safe SQL with Java
안녕하세요 공부하다가 보니 FetchGroups방식으로 했을때 Map으로 반환되고 DTO로 변환해야하는 오버헤드가 발생하는데요 Multiset방식으로 하면 1:N 관계에서 바로 DTO로 반환 할 수 있는데요 코드 보기가 조금은 더 복잡해 보이지만 WHERE절이 있을때 현재 테이블 데이터와 인덱스 상으로는 성능적으로 더 괜찮은거 같아서 multiset방식은 강의에 없어서 어떤지 궁금해서 여쭤봅니다 public List<ActorFilmography> findActorFilmographyWithMultiset(ActorFilmographySearchOption searchOption) { final JFilmActor FILM_ACTOR = JFilmActor.FILM_ACTOR; final JFilm FILM = JFilm.FILM; return dslContext.select( ACTOR, DSL.multiset( DSL.select(FILM.fields()) .from(FILM) .join(FILM_ACTOR) .on(FILM.FILM_ID.eq(FILM_ACTOR.FILM_ID)) .where( FILM_ACTOR.ACTOR_ID.eq(ACTOR.ACTOR_ID), containsIfNotBlank(FILM.TITLE, searchOption.getFilmTitle()) ) ).convertFrom(r -> r.into(Film.class)) ) .from(ACTOR) .where( containsIfNotBlank(ACTOR.FIRST_NAME.concat(" ").concat(ACTOR.LAST_NAME), searchOption.getActorName()) ) .fetch(record -> new ActorFilmography( record.value1().into(Actor.class), record.value2() )); } WHERE 조건 포함 시 성능 비교 fetchGroups 방식 (cost=405, rows=609) Film 필터링 먼저 → FilmActor 조인 → Actor 필터링 1. film 테이블 스캔 (1000 rows) └─ LIKE '%COMMANDMENTS EXPRESS%' → 111 rows 2. film_actor 인덱스 조회 (idx_fk_film_id) → 609 rows 3. actor PRIMARY KEY 조회 → 609 rows └─ LIKE '%LOLLOBRIGIDA%' → 1 row (최종) 특징: - Film 조건이 선택적이면 먼저 필터링하여 조인 범위 축소 - 하지만 Actor 필터링은 마지막에 수행 (비효율) - 609개 row가 네트워크 전송 → 애플리케이션에서 1개로 그룹핑 --- multiset 방식 (cost=20.2 + 13.3 × filtered_actors) Actor 필터링 먼저 → 각 Actor의 Film 서브쿼리 1. actor 테이블 스캔 (200 rows) └─ LIKE '%LOLLOBRIGIDA%' → 1 row (필터링 후) 2. 필터링된 1개 actor에 대해 서브쿼리 실행: - film_actor PRIMARY KEY 조회 (27.3 rows 추정) - film PRIMARY KEY 조회 (27.3번) - LIKE '%COMMANDMENTS EXPRESS%' → 1개 매칭 특징: - Actor 조건을 먼저 적용하여 서브쿼리 실행 횟수 최소화 - 필터링된 1개 Actor만 네트워크 전송 (JSON 포함) - Film 필터링은 각 actor 서브쿼리 내부에서 수행 --- 실제 Total Cost 계산 fetchGroups Total: 405 네트워크 전송: 609 rows (Actor + Film 중복 포함) 애플리케이션 처리: Map 생성 + Stream 변환 multiset Total: 20.2 + (13.3 × 1) = 33.5 네트워크 전송: 1 row (Actor + JSON array) 애플리케이션 처리: JSON 역직렬화 결론: WHERE 조건이 있으면 multiset이 압도적으로 유리 (405 vs 33.5) FetchGroups는 Actor를 나중에 필터링하고 multiset은 actor를 먼저 필터링해서 1개에 대한 film을 여러개 가져와서 현재 데이터에서는 더 유리한데 일반적인 사용법이 궁금합니다
해결됨
백엔드 6주 실전 미션과 1:1 피드백으로 완성하는 합격 포트폴리오 - 2기
안녕하세요 딩코딩코 선생님. 다름이 아니라 궁금한 점이 있어 Q&A에다가 글을 올립니다. 6주차 까지 진행을 하며 현재 실제 업무를 하며 해결한 내역들에 대해 다시 한번 정리 해 보는 시간을 가지려고 합니다. 이러한 과정을 수행했을 때 혹시 피드백을 해 주실 수 있는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 해당 영상 11분30초에 클라이언트 넘버를 지우는게 이해가 잘안가는데요. 나중에 타겟인 Attrition_Flag는 지우고 비교하는 이유를 알겠지만 CLIENTNUM 얘는 왜 드랍하나요? 그냥 암기로 CLIENTNUM,Attrition_Flag 788544108,0.633 719356008,0.123 712142733,0.355 이런 제출형식에서 타켓이 아닌 그 외에 것은 학습에 도움이 안되니 드랍한다. 라고 외워도 될까요?
미해결
실전! 스프링 데이터 JPA
안녕하세요. 다른질문에도 동일하게 있는데 답변이 조금 모호한거같아서 다시 질문 드립니다. 강의 자료의 해당 강의 부분을 보면 org.springframework.data .repository.Repository 를 구현한 클래스는 스캔 대상 라고 되어있는데, 제가 이해한 바로는 이 부분이 org.springframework.data .jpa.repository.JpaRepository 를 상속받은 인터페이스 는 스캔 대상 이렇게 수정되어야 할 것 같은데 맞을까요..??
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 1회문제에서는 오브젝트인 컬럼들만 모아서 드랍하는건 이해가 됐는데 강의에서 그냥 데이터가 많다고 해당 열을 삭제하는건가요? 삭제하는이유가 명확하게 제가 이해를 못해서 알려주시면 감사하겠습니다 cols = ['name', 'host_name', 'last_review', 'host_id'] print(train.shape) train = train.drop(cols, axis=1) test = test.drop(cols, axis=1) print(train.shape)
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
19강 강의 내용중 html 로 변환 하는과정에서 \n 과 \ 가 생겨서 위와 같이 에러가 발생합니다. 이미지 경로등에도 들어가서 이미지 표시가 안되고 있습니다. 해결할수 있는방법이 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 해당문제에서 ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1, 정밀도(Precision), 재현율(Recall)을 구하시오 라고 나와있는데 선생님 노트북을 보면 결국마지막엔 predict_proba로 roc_auc에 대한 평과결과만 실제 테스트 예측한거 아닌가요? 아직 실기가 어려운 왕초보입니다 ㅠㅠ
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터 분리 단계의 random_state 값을 10, 50, 100, 200, 2022 등등 여러바꾸어보았는데 r2값의 편차가 큽니다. 심하면 음수값도 나오고, 높아봐야 0.3정도 수준까지 나와요. (제공해주신 코드 그대로 쓰면 0.3에 근접하게 나오나, random_state값만 바꿔도 전반적으로 떨어집니다) 내가 뭘 잘못했나 하면서.. 혼자서 몇 시간 동안 전처리 단계에서 nunique 수가 많은 object 컬럼을 추가적으로 제거해도 마찬가지고 인코딩 단계에서 one-hot과 label을 바꾸어가며 써봐도 마찬가지고 모델학습 단계에서 하이퍼파라미터값을 조정해봐도 마찬가지입니다... gpt로도 요리조리 돌려봤는데 애초에 데이터의 질 자체가 나쁘면(편차가 큰 경우 등) 코드를 아무리 수정해봐야 평가값 결과가 불안정하게 나온다고 하는데 제가 뭘 잘못하고 있는건지, 해당 문제의 데이터에 문제가 있는건지 궁금해요. 그리고 이런 경우 실전에서도 이대로 풀이를 하고 제출해도 문제가 없을까요? randomstate 값만 바꿔가다가 train 데이터에서 결과 좋은 걸 찾아 끼워 맞춰봤자, test 데이터에서는 또 전혀 다른 결과가 나올 것 같아서요 (코드를 제가 잘못짰나 싶어서 공유된 코드 그대로 써도 마찬가지입니다.. random_state값 조금만 바꿔도 평가결과값이 크게 떨어짐)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
회원가입 하고 링크 눌렀는데 " 페이지를 찾을 수 없습니다." 이렇게 나옵니다 어떻게 해야하나요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 작업형 2 모의문제1 강의에서 CLENTNUMBER를 삭제하는게 좋다고 하셨는데, 그럼 이와 유사하게 ID도 항상 삭제하면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 레이블인코딩말고 원핫인코딩으로만 통일해서 하려고 하는데 코드좀 알 수 있을까요 df = pd.concat([X_train, X_test]) df = pd.get_dummies(df) X_train = df.iloc[:len(X_train)] X_test = df.iloc[len(X_train):] print((X_train.shape, X_test.shape)) 이렇게 하면 될까요
