예외처리에 관련해 질문이 있습니다.try 구문안에서 예외가 발생하면 밑에있는 try의 남은 구문 건너뛰고 바로 catch문으로가서 잡아주는것으로 알고있습니다.그런데 공부하다보니까 헷갈리는게 MemberRepository에 있는 save메서드로 예를 들면,con.prepareStatement(sql)부터 SQLException을 발생시키는데 어떻게 try안에 있는 것들이 정상적으로 수행되는지 궁금합니다.예외가 나오는 순간 catch문으로가서 catch구문을 수행하는 것이 아닌가요 ?? @Override public Member save(Member member) { String sql = "insert into member(member_id,money) values(?,?)"; Connection con = null; PreparedStatement pstmt = null; try { con = getConnection(); pstmt = con.prepareStatement(sql); pstmt.setString(1, member.getMemberId()); pstmt.setInt(2, member.getMoney()); pstmt.executeUpdate(); //수정 return member; } catch (SQLException e) { log.error("db error", e); throw new MyDbException(e); }finally { close(con, pstmt, null); } }

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 섹션4 작업형2에서 원핫 인코딩을 배울 때는 이렇게 배웠었는데 기출문제를 풀 때는이렇게 해서 똑같이 원핫 인코딩을 해주는데 두개의 방식의 결과는 차이가 없는거죠?그러면 기출문제 풀이가 더 간단하니까 아래 방식대로 하는게 나은거 겠죠?train=pd.get_dummies(train)test=pd.get_dummies(test)

3과목 문제와 관련하여, 선생님이 '가설검정', '카이제곱', '회귀분석', '분산분석' 등을 알려주셨는데,문제를 보자마자 이게 어떤 것으로 풀면되는지는 어떻게 아나요? 문제에서 어떤 검정을 써라고하는지 친절히 알려주나요? 아니면 저희가 추론해서 풀어야하나요?3과목에서 만약 알려주시지 않은 검정이 나오면 dir/help 통해서 함수를 추정해서 풀어가야하나요?대립가설과 귀무가설 역시 문제에서 무조건 알려주는 걸까요? (샤피로 정규성 검정 같은 경우, 무조건 귀무가설이 정규성을 만족한다여서 헷갈립니다.)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요약 일주일남기고 완강했습니다!지금 이 시점에서강의 커리큘럼에 있는 기출을 다시 복습하는게 나을까요?아니면 캐글가서 1~3작업형을 새롭게 풀어보는 것이 나을까요?아니면 캐글에서 꼭 이부분만은 우선적으로 봐야한다가 있을까요? 완강은 했지만 얼마 안남아서 걱정입니다

기출2회 작업형 1풀고 있습니다.자꾸 print 구문 사용하려고 하면 아래와 같은 에러가 발생해서 print없이 마지막에 보고싶은 내용 적어서 보고있습니다. 왜 오류나는지 아시는분 있나요..? 

train.describe()시 2060값이 이상치값인거같아 만약 제거하고싶을 땐 어떻게 해야 할까요? sort_values로 행을 찾아 drop으로 제거해야 하는걸까요? 코드를 어떻게 짜야할지 알 수 있을까요ㅜ 

콜라병 만들기 강의에 나온 이미지 레퍼런스는 따로 제공이 안되는건가요"?

안녕하세요 강의 듣고있는데 늑대 사진은 어디서 다운로드 받나요?

cross_val_score를 활용해서 rmse 평가를 시도해보았습니다.SCORERS에서 가장 유사하다고 판단되는 'neg_root_mean_squared_error'를 활용하였고, 음수로 나타난 값들을 얻었습니다.cross_val_score 함수는 값이 클 수록 좋은 모델임을 의미하므로, 보다 더 큰 값(더 작은 음수값)을 뱉는 모델을 찾아야 하는 것인지,혹은, RMSE 정의에 따라 에러값이 더 작은 값(더 큰 음수값)을 뱉는 모델을 찾아야 하는 것인지 문의를 드립니다. 예를 들어, cross_val 평균 측정값이#rf1 -399521.89795809553#rf6 -377713.996299675일 때, rf1과 rf6 중 어느 모델을 선택하는 것이 맞는지 궁금합니다.

dcols = train.select_dtypes(include='O').columnsncols = train.select_dtypes(exclude='O').columns위처럼 데이터를 인코딩과 스케일링 작업하기 전에 수치형, 오브젝트의 컬럼명을 변수에 미리 저장해 놓고, 아래처럼 분리 없이 스케일링과 인코딩 작업을 진행해도 되는지 궁금합니다. 동작은 제대로 하는 것 같아서 굳이 분리해야 하나 의문이 들어 질문 드립니다. 라벨인코딩과 스탠다드 스케일러를 둘 다사용한다고 가정했을 때 입니다. from sklearn.preprocessing import StandardScalerscale = StandardScaler()train[ncols] = scale.fit_transform(train[ncols])test[ncols] = scale.fit_transform(test[ncols]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle = LabelEncoder() for col in dcols:train[col] = le.fit_transform(train[col])test[col] = le.fit_transform(test[col]) 

예제 2번 &&다음 !가 있는 거면 아닌거 찾는 거 아닌가요? 해설 다시 부탁드립니다.

범주형 데이터를 Feature engineering 할때 train과 test가 같은 피처의 범주가 다를 경우 합친 후 get_dummies를 통해 한번에 진행해주셧는데요. 만약에 LabelEncode로 진행할 경우 Train에서는 fit_transform 을 하고 test에서 transform 만하는데  all_df로 합친후 어떻게 하면 되나요?

- 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.  안녕하세요139p 우선순위큐 커스텀 정렬을 넣을 때 반대로 넣어야 하는 특징이있다고 적혀있습니다. 뭔가 큐의 성질과 관련이 있을 것 같은데 자세한 원리를 알고 싶습니다. 반대로, 우선순위 큐가 아닐 때에는 어떤 원리인지도 궁금합니다. 감사합니다

1번 text/html2번 application/x-www-form-urlencoded 질문:a. 둘 다 Content-Type이 html인 걸로 알고있는데 2번은 html form에 사용되는 거고, 1번도 html form에 사용되는 거 아닌가요?!b. 1번과 2번의 차이가 뭔가요?c. 1번과 2번의 post전송 방식이 어떻게 다른 건가요? 

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 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]여기에 질문 내용을 남겨주세요.test.mv.db 파일이 생성된걸 어디에서 확인 가능한가요?

df = df['month'].value_counts()이런식으로 values_counts로 구하는 방법이 있을까요?또 빅분기 실기 시험 채점(?) 방식에 대해서도 궁금한게,저런식으로 value_counts()를 하면 정답이 바로 눈에 보이잖아요! 그럼 그 정답을 바로 print(11)로 해도 인정이 되는지 궁금합니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요5분 14초에서 train=df.iloc[:210]에서 뒤에 .copy() 안붙여도 되나요?train=df.iloc[:210]test=df.iloc[210:]

“AWS Certified Solutions Architect - Associate 자격증 준비하기 강의 수강 기간 연장을 하고 싶은데, 이미 수강 기간이 끝나버려서, 직접적으로 강의에 접근해서 게시글 작성이 안되고 있는 상황입니다.수강기간 연장을 위해 어떻게 지식공유자에게 연락할 수 있나요? 

안녕하세요.올려주신 강의를 보고 따라하다가 에러가 발생하여 질문드립니다.모든 테스트는 정상으로 떨어지나, LettuceLock 테스트만 에러가 발생을 하네요...제가 디버깅 했을 때는 public Boolean lock(Long key) { return redisTemplate .opsForValue() .setIfAbsent(generateKey(key), "lock", Duration.ofMillis(3_000)); }해당 부분이 키를 갖고 오지 못하는 거 같은데, 해결 방법이 있을까요??

 from statsmodels.formula.api import ols formula = "temperature~solar+wind+o3" model = ols(formula, data=df).fit() print(model.summary())위는 유의수준 기본값이 0.05인 거죠? 그렇다면 유의수준 0.01로 분석할때 어디서 설정을 해줘야 하나요?