ㅎㅎ 완강했어용~ 이전에 유튜브 통해 커서 AI로 프론트앤드 쪽이나 단위 기능 구현은 실습을 몇번 해봐서 강사님 강의 듣는데 수월했습니다. 백앤드쪽 연계가 무척 궁금해서 강의를 봤는데 궁금했던게 많이 해소되었습니다. 감사드리고요~ 그런데 강사님! 배포할 때 Vercel 대신 Cloudflare Workers도 괜찮을까요?
강의에서 Typescript를 사용하고 있는데, 정작 타입은 제대로 안 잡고 넘어가는 경우가 많네요 수강생 타겟이 초보라고 되어 있지만, 타입 에러가 방치돼 있어서 따라가기가 더 어려운 느낌이에요 오히려 타입을 명확히 잡고 넘어갔으면 더 수월하게 진행됐을 것 같다는 생각이 드네요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 혹시 제출할 때 index false없이 제출하게되면 0점 처리가 되나요...? 이번 10회차에서 안하고 제출한게 기억이 났습니다... 이의제기신청하면 바뀔까요...?
(base) C:\Users\DD_soft> python Python 3.12.7 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Oct 4 2024, 13:17:27) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 이때문에 64bit가 유지됩니다 ㅠㅠ
라벨 인코딩 하는 과정에서 le.fit_transform(train[col])을 한 뒤에 le.fit_transform(test[col]) test에 fit_을 같이 붙여버렸습니다. col인 상권유형의 개수(unique)가 train과 test 차이가 둘다 a b c d e f 6개로 같았으면 성능평가에 지장 없을까요? 지장이 있다면 감점이 크게 될지 궁금합니다.
안녕하세요 ! 섹션 6. 페이지 캐싱 강의를 듣고 루트(/) 페이지를 static page 로 만들어 보기 위한 실습 과정에서 app/layout.tsx 파일 내부의 모든 도서를 패칭하는 fetch 함수의 option에는 아무 옵션도 설정하지 않고 (Next15 버전 기본값은 no-store ), 루트 페이지 내부의 동일한 데이터 패칭만 cache 옵션( force-cache )을 추가하여 데이터가 캐싱되도록 설정했습니다. 이러한 과정 후 npm run build 를 통해 빌드 하니 루트 페이지가 정적 페이지(static page)로 빌드 되었습니다. 정적 페이지가 되기 위해서는 동적 함수를 사용하지 않아야 하며, 데이터를 반드시 캐싱해야 되는데 동일한 url 로 데이터 패칭을 보냈을 때 서로 다른 옵션 을 사용하게 되면 request memoization으로 캐싱된 데이터 force-cache 로 설정된 데이터)를 우선적으로 사용해서 정적 페이지로 동작하는 건가요? 1번 과정에서 궁금한 점이 발생하여 이번에는 layout.tsx 페이지의 데이터 패칭 옵션을 강제로 cache : "no-store" 를 추가하여 빌드 를 진행했더니 빌드 가 정상적으로 완료되지 않고 오류가 발생하여 빌드가 완료되지 않는 문제가 발생했습니다. 동일한 url로 데이터 패치를 보낼 때 기본 값을 사용한 패치와 옵션을 추가한 패치가 있다면 옵션을 추가한 패치를 우선적으로 사용하고, 서로 다른 옵션은 추가할 수 없는건가요? (기존 build 파일인 .next 폴더를 제거하고 빌드하니 빌드가 성공적으로 동작했으며, 루트 페이지가 Dynamic page로 빌드되었네요.. 기존 빌드된 .next 폴더가 있을 때 2번 상황 처럼 동일한 fetch url에 옵션만 다르게 설정하여 빌드하니 오류가 발생한 이유를 모르겠네요..ㅎㅎ) dynamic page 에서 dynamic params 에 generateStaticParams 함수를 통해 params 값을 미리 전달하여 페이지를 만드는 경우, return 값으로 전달하지 않은 params 의 페이지를 사전 렌더링 할 때 page router의 getStaticPaths의 fallback 옵션 blocking 처럼 동작하는 건가요? 테스트 과정에서 발생한 문제들을 이해하고 싶은데 이해가 가지 않아서 질문 드립니다 ! app/layout.tsx import "./globals.css"; import Link from "next/link"; import style from "./layout.module.css"; import { BookData } from "@/types"; async function Footer() { const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL}/book`, { cache: "no-store", } ); if (!response.ok) { return <footer>제작 @rekoding</footer>; } const books: BookData[] = await response.json(); return ( <footer> <div>제작 @rekoding</div> <div>총{books.length}권</div> </footer> ); } export default function RootLayout({ children, }: Readonly<{ children: React.ReactNode; }>) { return ( <html lang="en"> <body> <div className={style.container}> <header> <Link href={"/"}>📚 ONEBITE BOOKS</Link> </header> <main>{children}</main> <Footer /> </div> </body> </html> ); } (with-searchbar)/page.tsx import BookItem from "@/components/book-item"; import style from "./page.module.css"; import { BookData } from "@/types"; const AllBooks = async () => { try { const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL}/book`, { cache: "force-cache", } ); if (!response.ok) { throw new Error(); } const allBooks: BookData[] = await response.json(); return allBooks.map((book) => <BookItem key={book.id} {...book} />); } catch (error) { console.error(error); return <div>예상치 않은 문제가 발생했습니다.</div>; } }; const RandomBooks = async () => { try { const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL}/book/random`, { next: { revalidate: 3 }, } ); if (!response.ok) { throw new Error(); } const randomBooks: BookData[] = await response.json(); return randomBooks.map((book) => <BookItem key={book.id} {...book} />); } catch (error) { console.error(error); return <div>예상치 않은 문제가 발생했습니다.</div>; } }; export default async function Home() { return ( <div className={style.container}> <section> <h3>지금 추천하는 도서</h3> <RandomBooks /> </section> <section> <h3>등록된 모든 도서</h3> <AllBooks /> </section> </div> ); }
어차피 지나간 시험이지만.. 여기저기 후기랑 카페를 둘러보니 논란이 많아서 물어볼수밖에 없네요.. 타겟값에 결측치를 0으로 제거했다고 되어있으면 결측치를 제거해야하는건가요.? 그냥 진행해도 무방한가요? 저는 원핫인코딩하고 렌덤포레스트만 해서 600대인가 500대 인가 기억은 잘 안나지만 딱 기본만 하고 제출했거든요... 딴짓님의 의견이 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아 뭔생각이었는지 인코딩깜박하고 모델돌렸다가 오브젝트 컬럼 오류 뜨길래 그냥 드랍하고 모델돌렷는데 .. 이러면 아예 40점 다 날라가나요..? ㅠㅠ 2유형 빼고 나머지 4문제맞췄는데 이거때메 떨어져야하나요 ..
pd.DataFrame({"pred":pred}).to_csv("result.csv", index=False) 2유형 제출할때 마지막 csv 만드는 코드를 submit에 담지않고 저렇게만 해도 되나요?? pred=rf.predict(test) pd.DataFrame({"pred":pred}).to_csv("result.csv", index=False) 마지막 2줄을 이렇게만 작성해서 제출했습니다 read_csv로 파일 확인했을땐 test데이터와 size는 동일했습니다
시험문제에 'gas_totl(taeget)의 결측치는 0으로 대체했다' 라고 명시되어있는데 다들 뭐 삭제해야하니 평균 중앙값 처리해야하니 하는데.. 어떻게 생각하시나요.. 솔직히 isnull에도 안잡혀서 그냥 처리됐구나 하고 넘어갔는데 불안감 조성하니까 착잡하네요.. 작업형1-3빼곤다맞았는데.. 이전에도 타겟값에 결측치있거나 그런문제가 있었나요? 추가로 작업형2 질문이 있습니다만.. submit.to_csv('result.csv',index=False) 제출 print(test.shape, submit.shape) result = pd.read_csv('result.csv') print(test.shape, result.shape) 이렇게 했는데 제출 한후에 파일 불러와서 형식이랑 result랑 테스트쉐잎 확인했는데 제출한 후에 확인해도 상관없는걸까요?? 그리고 이렇게 해도 괜찮은지도 질문드립니다.
이슈였던 결측치(0) 전처리 작업없이 그대로 두고 가장 기본적으로 라벨인코딩 / 랜덤포레스트 적용했는데, 평가 점수가689 나오더라구요...!! 가장 기본적으로 해야되는 것들만 적용해서 나온 점수인데, 많은 분들 점수대는 400후반 ~ 500중반 미만으로 나왔다고 해서 조금 걱정이 듭니다ㅠ 간격에 대해서 기준은 없지만, 600후반으로 나와도 어느정도 점수는 받을 수 있을까요~~??! 선생님 덕분에 빅분기 시험에 대해서 포기하지 않고 끝까지 공부하여 시험까지 잘 마무리한 것 같습니다~! 여러 질문들에 대해서 빠르고 친절한 답변도 항상 감사했습니다!!^^