위와 같이 작성해주신 코드를 보는 중 의문이 생겨 질문 남깁니다! train 데이터를 전처리할 때에는 train데이터의 최빈값, 중앙값, 평균으로 결측치를 대체하는데 반해, test 데이터 전처리 시 범주형 데이터는 test 데이터의 최빈값으로 대체/ 수치형 데이터는 train 데이터의 평균, 중앙값으로 대체하고 있습니다. 왜 test 데이터 처리 시 train/test 데이터 모두 다 사용하나요? 일관성 있게 하나만 사용해서는 안되는지 궁금합니다.
제 컴퓨터에서 프로젝트 관련 플라스크 코드와 그 외 템플릿 등등을 작성했고 그 모든 폴더가 있는 전체 폴더를 압축해서 팀원에게 넘겼습니다. 이후 팀원이 압축을 풀고 똑같이 터미널에서 해당 폴더가 있는 경로로 이동 후, python app.py 명령어와 flask run 명령어 모두 실행해보았지만 Python 이라는 메시지만 나올 뿐, 실행도 오류 메시지도 출력되지 않고 있는 상황입니다. 설정도 다 맞게 해놨고 제 컴퓨터에서는 잘만 돌아가는데 뭐가 문제일까요...? 당연히 팀원도 플라스크 install 했습니다.
nextjs dev모드로 실행하다가 코드 저장하면 자꾸 서버 다운될 때도 많고, 코드 새로 수정해도 반영 안 될 때가 있어서, 서버 껐다 키는 경우가 빈번한데.. 이런거 해결하는 방법 없나요.. 제 컴퓨터에서는 nextjs가 너무 무거워서 리로드 하는 시간도 너무 오래 걸려서요 ㅠㅠ
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] volatile이라는 키워만 (X) => volatile이라는 키워드만 (O) 추가로 오탈자나 조금 어색한 문장들이 보였는데 그런게 보일때마다 어디로 공유드리면 될까요?
안녕하세요 강사님 https://www.elastic.co/blog/getting-started-with-the-elastic-stack-and-docker-compose 에 있는 깃허브 레포지토리를 클론하여 처음에는 es01이 실행되고 로그 스테시가 종료되었습니다. 그 이후 부터는 es01이 중지되는데 아래와 같은 로그와 함께 종료 되는 종료 되는데 logstash와 es01 사이에 충돌이 있어 종료되는 걸까요..? elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:22,058][INFO ][logstash.agent ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600, :ssl_enabled=>false} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:22,413][INFO ][org.reflections.Reflections] Reflections took 103 ms to scan 1 urls, producing 132 keys and 462 values elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:22,681][INFO ][logstash.javapipeline ] Pipeline main is configured with pipeline.ecs_compatibility: v8 setting. All plugins in this pipeline will default to ecs_compatibility => v8 unless explicitly configured otherwise. elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:22,691][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch][main] New Elasticsearch output {:class=>"LogStash::Outputs::ElasticSearch", :hosts=>["https://es01:9200"]} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:22,795][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Elasticsearch pool URLs updated {:changes=>{:removed=>[], :added=>[https://elastic:xxxxxx@es01:9200/]}} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,021][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Restored connection to ES instance {:url=>"https://elastic:xxxxxx@es01:9200/"} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,026][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Elasticsearch version determined (8.7.1) {:es_version=>8} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,027][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Detected a 6.x and above cluster: the type event field won't be used to determine the document _type {:es_version=>8} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,041][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Not eligible for data streams because config contains one or more settings that are not compatible with data streams: {"index"=>"logstash-%{+YYYY.MM.dd}"} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,041][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Data streams auto configuration (`data_stream => auto` or unset) resolved to false elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,042][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Elasticsearch Output configured with ecs_compatibility => v8, which resolved to an UNRELEASED preview of version 8.0.0 of the Elastic Common Schema. Once ECS v8 and an updated release of this plugin are publicly available, you will need to update this plugin to resolve this warning. elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,051][INFO ][logstash.outputs.elasticsearch][main] Using a default mapping template {:es_version=>8, :ecs_compatibility=>:v8} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:23,056][INFO ][logstash.javapipeline ][main] Starting pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>5, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>50, "pipeline.max_inflight"=>625, "pipeline.sources"=>["/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf"], :thread=>"#<Thread:0x5c232bef@/usr/share/logstash/logstash-core/lib/logstash/java_pipeline.rb:134 run>"} elastic-stack-docker-part-one-kibana-1 | [2024-11-21T08:02:23.823+00:00][INFO ][plugins.fleet] Fleet Usage: {"agents_enabled":true,"agents":{"total_enrolled":0,"healthy":0,"unhealthy":0,"offline":0,"inactive":0,"unenrolled":0,"total_all_statuses":0,"updating":0},"fleet_server":{"total_all_statuses":0,"total_enrolled":0,"healthy":0,"unhealthy":0,"offline":0,"updating":0,"num_host_urls":0}} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:25,308][INFO ][logstash.javapipeline ][main] Pipeline Java execution initialization time {"seconds"=>2.24} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:25,995][INFO ][logstash.inputs.file ][main] No sincedb_path set, generating one based on the "path" setting {:sincedb_path=>"/usr/share/logstash/data/plugins/inputs/file/.sincedb_c6353e36a29b3d92bc7ba2e7e43ff9d8", :path=>["/usr/share/logstash/ingest_data/*.csv"]} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:26,067][INFO ][logstash.javapipeline ][main] Pipeline started {"pipeline.id"=>"main"} elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:26,113][INFO ][filewatch.observingread ][main][aa52bdf6ce8b0a9dfd85c6762c35822ea405c6a5f2bb1ac09cf453850a9715f3] START, creating Discoverer, Watch with file and sincedb collections elastic-stack-docker-part-one-logstash01-1 | [2024-11-21T08:02:26,619][INFO ][logstash.agent ] Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]} elastic-stack-docker-part-one-es01-1 | elastic-stack-docker-part-one-es01-1 | ERROR: Elasticsearch exited unexpectedly 혹시 따로 설정해야 되는 부분이 있을까요..? 이미지 삭제 후 재실행해도 똑같은거 같네요...
[코드팩토리] [초급] NestJS REST API 백엔드 완전 정복 마스터 클래스 - NestJS Core
oneToMany mapping와 manyToOne mapping에서 users.tntity.ts에 있는 posts항목에 의문이 생겨 질문 드립니다. PostModel list로 되어있는데 DB table은 2dimension이 되지 않는다고 하신것 같아서요 혹시 내부는 어떻게 구현이 되어 있는지 알 수 있나요
df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index() 이 코드문을 작성했을떼 id, f3과 같은 문자열 데이터도 같이 들어가서 선생님께서 하신 코드와 다르게 나옵니다. 그래서 따로 숫자형 데이터만 묶어서 그룹을 만든 다음 해결을 하긴 했는데, 선생님과 똑같이 했을땐 왜 같게 안나오는건지, 버젼이 바뀐건지 궁금해 여쭤봅니다
안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다. 컨텍스트도 많이 사용하면 성능 저하가 생길 것으로 예상됩니다. 그래서 컨텍스트와 프로퍼티 선택 기준이 궁금한데, 실무에선 보통 프로퍼티로 우선 사용하고 하위 컴포넌트들이 특정 개수 이상이 되면 컨텍스트로 변경을 하나요? 아니면 처음부터 컨텍스트로 정의해 놓고 불필요한 컨텍스트를 프로퍼티로 변경하나요? 감사합니다
http://boj.kr/ad36bd7f8ec04337b4e4eb98ed2ecdfc 이 코드는 틀린 코드이고 http://boj.kr/8494f1ca7ca84fbeaa1cd47409006e9f 이 코드는 맞은 코드인데요. 둘의 차이는 combi(0)으로 시작하냐 combi(-1)로 시작하냐입니다. 근데 combi(-1)은 for (int i = start + 1; ...) 로 하고 combi(0)은 for (int i = start; ...) 해서 결국 똑같은 코드 아닌가요? 왜 combi(0)으로 하면 답이 안나오는지 모르겠습니다.
강의를 보면서 정리를 참 잘하시는걸 느꼇습니다. 일머리가 있으셔서 업무를 할 때에도 큰 그림을 그리고 공부를 할때도 큰 그림을 그리고 공부를 할때 공부한 내용을 잘 정리한다고 하셨는데요. 어떤 앱이나 어떤 방식으로 정리를 이렇게 잘 하시는지 궁금합니다. 저도 정리를 좀 더 잘하고 싶은데, Notion에서 텍스트로 나열하는것 말고는 방법을 몰라서요. 강의자료 처럼 내가 아는 내용을 도형을 이용해서 체계적으로 작성해보고 싶은데 이런것은 어디서 배운적이 없어서 질문 드립니다.
안녕하세요, 독립표본검정 시 정규성을 만족하나 등분산성을 만족하지 않는 경우 equal_var = False라는 파라미터를 추가한다고 가르쳐주셨는데요, 분산분석에서도 정규성은 만족하였으나 등분산성을 만족하지 않는 경우 추가해야 하는 조건이 있는지 문의드립니다. 학습에서 정규성을 만족하지 않을 경우 kruskal-wallis 비모수검정을 활용한다고 말씀해주셨는데, 등분산성을 만족하지 않는 경우는 설명이 되지 않은 듯 해서요.
- 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 선생님 이 문제를 재귀를 이용해서 풀어봤는데 인덱스를 포함하는 경우에서 temp_v 배열에 인덱스를 포함해서 보내는 경우는 어떻게 하는건가요?? (요 부분) // 현재 인덱스를 포함하지 않는 경우 go(idx + 1, p, f, s, v, sum, temp_v); // 현재 인덱스를 포함하는 경우 go(idx + 1, p + a[idx].p, f + a[idx].f, s + a[idx].s, v + a[idx].v, sum + a[idx].c, temp_v); #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 987654321; int n, mp, mf, ms, mv; int ret = INF; map<int, vector<vector<int>>> ret_v; // 비용별 조합 저장 struct A { int p, f, s, v, c; } a[16]; void go(int idx, int p, int f, int s, int v, int sum, vector<int> temp_v) { // 모든 재료를 확인한 경우 if (idx == n) { // 최소 조건 만족하는지 확인 if (p >= mp && f >= mf && s >= ms && v >= mv) { if (ret > sum) { ret = sum; // 최소 비용 갱신 ret_v[ret].clear(); // 이전 조합 제거 ret_v[ret].push_back(temp_v); // 새로운 조합 저장 } else if (ret == sum) { ret_v[ret].push_back(temp_v); // 같은 비용의 다른 조합 저장 } } return; } // 현재 인덱스를 포함하지 않는 경우 go(idx + 1, p, f, s, v, sum, temp_v); // 현재 인덱스를 포함하는 경우 go(idx + 1, p + a[idx].p, f + a[idx].f, s + a[idx].s, v + a[idx].v, sum + a[idx].c, temp_v); } int main() { ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cout.tie(NULL); // 입력 받기 cin >> n >> mp >> mf >> ms >> mv; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i].p >> a[i].f >> a[i].s >> a[i].v >> a[i].c; } // 탐색 시작 go(0, 0, 0, 0, 0, 0, {}); // 결과 처리 if (ret == INF) { cout << -1 << '\n'; // 조건 만족하지 못하는 경우 } else { sort(ret_v[ret].begin(), ret_v[ret].end()); // 사전순 정렬 cout << ret << '\n'; // 최소 비용 출력 for (int idx : ret_v[ret][0]) { // 첫 번째 조합 출력 cout << idx << " "; } cout << '\n'; } return 0; }
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] 안녕하세요. stack 2번째, 문제 풀이 를 보면서 궁금증이 생겨서 질문을 남깁니다. 문제 풀이를 듣던 도중에 영한 님이 history를 만들 때, ArryDeque를 이용해서 만들었던 것을 볼 수 있었습니다. 그러다가 계속 듣다 보니까 갑자기 이런 생각이 들더라고요.(어떤 분이 '자바 성능 비교 표' 올린 영향도 있습니다.) '앞으로만 추가하니 LinkedList가 더 빠르지 않을까?' 라는 생각 이요. 그런데 ArrayDeque를 왜 사용했을까? 생각 해보니 '앞으로만 추가 하지만, 여러 가지 이용할게 더 많아서 ArrayDeque 를 사용 했다.' 인데 이것도 추측이라서 정확하지 않네요. 그래서 LinkedList 대신 ArryDeque를 사용한 이유를 자세히 알고 싶습니다. 답변 부탁 드립니다.