비식별자 관계, 약한 식별자 관계, 강한 식별자 관계의 개념이 헷갈려서 질문드려요ㅠㅠ 비식별자와 식별자의 차이는 이해가 가는데.. 약한/강한은 어떻게 구분 하면 좋을까요? 그리고 예를 들어서 ex) 주문 상세 엔터티는 강한 식별자 관계로 구성되어있다. -> 이 말은 주문상세 엔터티의 기본키 중 하나라도 부모엔터티의 PK를 상속받아 사용하는 관계면 강한 식별자라고 하면 되는걸까요?
[질문 내용] 저는 FK에서 PK로 조인하고 id로 찾았는데, PK에서 FK를 조인한 후 name으로 찾는 것과의 차이를 모르겠습니다. 자식 입장에서는 PK가 하나이기 때문에 한 행이고, 부모에서 FK를 볼 땐 여러 개일 수도 있으니 여러 행일 수 있다는 것은 이해했지만 이 경우에는 어떤 차이점이 있는지, 안좋은 방식인지, 틀린 건지 궁금합니다.
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1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 안녕하세요! DML-등록 강의 듣고 있는 중입니다. 선생님이 입력한시대로 동일하게 입력했는데, 첨부한 화면 보시면 이순신이 들어간 서울시 관악구에는 활성화가 되지 않아(?) 계속 오류가 뜹니다 무엇이 문제일까요ㅠㅠ
강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다. 정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다. 하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저 대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데 하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에 원본값은 대략 저렇고 속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20 . . . 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.) x_tr1 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30 y_test1 0 1 1 ..... 0. 1 . . . x_tr15 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30. y_test20 1 0 1 ..... 1 . . . 2) Y_test1. y_pred1 y_proba1 0 1 0.91 1 1 0.43 1 1 0.73 0 1 0.80 . . . Y_test15. y_pred20 y_proba20 0 1 0.34 1 1 0.35 1 1 0.73 0 1 0.91 . . . 3) 군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다. Y_proba1. ......... Y_proba20 0.91 .... 0.34 0.43. .... 0.35 0.73 .... 0.73 0.80 .... 0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다. 군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지? 왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요? ( 예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요. ) 즉 1 = 예측 0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데 이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다. 저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요. 하지만 제가 보내드린 예는 속성이 0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이 y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.91 0.43 0.80 . . . y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.32 0.62 0.65 있다면 의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요. 주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.
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학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] AI가 개발자를 대체한다는 요즘에 개발자 취준생은 어떻게 취업 준비를 하면 좋을까요 ? ㅠㅠ
Kotlin, Groovy gradle, PostrgreSQL 기반으로 프로젝트 세팅이 되어 있습니다 @Repository class ActorRepository( private val dsl: DSLContext, configuration: Configuration ) { private val actorDao = ActorDao(configuration) companion object { private val ACTOR = JActor.ACTOR } fun save(actor: Actor): Unit = actorDao.insert(actor) } 이러한 방식으로 Repository 가 구현되어 있을 때, @SpringBootTest class ActorRepositoryTest( private val actorRepository: ActorRepository, ): StringSpec({ "insert test" { val actor = Actor().apply { firstName = "John" lastName = "Doe" } println("Actor before insert: $actor") val insertedActor = actorRepository.save(actor) } }) { override fun extensions() = listOf(SpringExtension) } 위 쿼리가 실행됩니다 제가 예상했던 insert into "actor" ("first_name", "last_name") values(?, ?) 과는 다르게 id 값이 0으로 고정되어 생성되더라구요 generate dao 를 생성하는 방법이 잘못된 걸까요?
안녕하세요 조인실습03 - 8:25에서 join 관련 질문입니다. [ 이해한 내용 ] - shippers의 shipper_id - orders의 ship_via 컬럼명만 다를 뿐, shipper_id가 pk컬럼인데, orders에서 fk로 만들 때 ship_via로 만든 것이다. 그래서 두 컬럼이 조인된다. [ 궁금한 사항 ] 두 컬럼이 PK - FK 관계라는 판단 근거가 어떻게 되나요? Dbeaver에서 이를 쉽게 확인할 수 있나요? 제가 수강한 진도까지는 이러한 내용이 나오지 않고 ERD를 봐도 모르겠어서 질문드립니다.
안녕하세요 조인실습03 - 8:25에서 join 관련 질문입니다. [ 이해한 내용 ] - shippers의 shipper_id - orders의 ship_via 컬럼명만 다를 뿐, shipper_id가 pk컬럼인데, orders에서 fk로 만들 때 ship_via로 만든 것이다. 그래서 두 컬럼이 조인된다. [ 궁금한 사항 ] 두 컬럼이 PK - FK 관계라는 판단 근거가 어떻게 되나요? Dbeaver에서 이를 쉽게 확인할 수 있나요? 제가 수강한 진도까지는 이러한 내용이 나오지 않고 ERD를 봐도 모르겠어서 질문드립니다.
릴레이션에서 적절하지 않은 걸 고르는 문젠데 고객ID가 기본키가 될 수 없다 -> 이 말이 왜 적절한건지 이해가 안가요 !ㅠㅠ.. id는 기본키가능하지 않나요??.. 아니면 주문에 대한 테이블이라 한 고객이 여러번 주문을 하면 id가 중복해서 나올 수 있기 때문에 그런걸까요??
안녕하세요, 강사님. 아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요?? 아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..? 마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ
employee_id와 manager_id를 사용해서 셀프조인 하는 과정에서 자신의 상사를 모두 표시하고 싶다는 생각이 들었습니다. SELECT a.employee_id, a.name, b.employee_id, b.name, c.employee_id, c.name, d.employee_id, d.name, e.employee_id, e.name FROM employees a left join employees b on a.manager_id = b.employee_id left join employees c on b.manager_id = c.employee_id left join employees d on c.manager_id = d.employee_id left join employees e on d.manager_id = e.employee_id 이와같이 직원 코드가 있고 상사 코드가 있는 경우 자기로부터 가장 높은 상사까지 한 행에 다 출력하고 싶은 경우에는 어떤 방법이 최선인지 알고 싶습니다. 지금은 단순히 데이터 개수가 적기 때문에 몇번의 조인으로 해결되었지만 실무에서 데이터 개수가 많다고 할때 이와같이 구하려면 어떻게 구해야하는지 궁금합니다. 즉 위 코드처럼 여러번 조인을 쓰는게 아니라 원하는 결과를 얻을 때 까지 자동으로 반복시킬 방법이 있는지 궁금합니다.
google colab 오픈 하여 새노트를 열면 로드 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 하나요? ============================= A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed. at $ L.PE [as constructor] ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/a17fd496db698d4637390557595457ce/external_binary_l10n__ko.js:1733:732 ) at new $L ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-