EC2로 여러 개의 container를 docker compose up으로 배포를 하는 것은, EC2라는 가상의 컴퓨터에서 springboot, mysql, redis container를 실행시키는 것이잖아요. 이전 다른 실습에서는 springboot에서 localhost는 자기 자신의 포트를 가리키기 때문에 docker에서 container의 이름인 my-db와 my-redis-server로 바꿔주어야 한다고 하셨는데, 현재 인텔리제이에서 docker로 빌드한 이미지에는 .properties 파일과 gradle 파일을 맞춰서 작성하지 않았는데, db나 redis를 못찾는다는 에러 없이 왜 잘 돌아가는지 궁금합니다.
(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!!^^
안녕하세요. 저는 현재 고농축 프론트엔드와 백엔드 강의를 모두 수강 중 인데요, 최근에 ‘완벽한 프론트엔드’ 강의가 새로 생긴 걸 알게 됐습니다. 이미 고농축 강의를 수강 중인데도, 완벽한 프론트엔드 강의도 수강하는 게 도움이 될까요? 그리고 ‘고농축 프론트엔드’와 ‘완벽한 프론트엔드’의 가장 큰 차이점 이 궁금합니다. 혹시 고농축 강의를 수강한 사람 입장에서 완벽한 프론트에서 꼭 들어야 하는 파트가 있다면 추천도 부탁드립니다! 그리고 혹시 ‘완벽한 프론트엔드’ 강의에 대해 쿠폰을 받을 수 있는지도 문의드립니다.
1유형 2유형 3유형 시험 복기는 없을까요 ? 1유형 1-1번 / 1-2번 40만 ? 43만 ? / 20만 1유형 2번 1유형 3번 2유형은 RMSE 530정도 나왔습니다. 근데 결측치 이야기가 있던데 isnull().sum() 했을 때 타겟 변수에 결측치가 없었는데, 결측치는 0으로 표시된다? 라는 내용이 있긴 했으나.. 별도 결측치 처리를 안 했는데 여러분은 어떻게 하셨나요? 그리고 3유형에 오즈비 구하는 문제에 값이 2 증가한다는 가정이 있었나요 ?
