인텔리제이 Ultimate 라이센스가 있어서, 프론트엔드 작업(React)과 백엔드 작업(Spring)모두 인텔리제이에서 작업하는데요. 노드 버전을 이것저것 설치하면서 들었던 생각이 '개발환경도 컨테이너로 띄워서 하면 안되나?' 였습니다. 이 섹션을 통해 그 갈증을 해소한 것 같아요.
for i in range(0, 5): list_box = [] for k in range(0, 200): ran_num = random.randint(1,200) list_box.append(ran_num) df[i+2000] = list_box df = df.T 제가 이해하기로는 2000 부터 2004까지 5개의 행을 만들고 각 행에 200개의 자료를 넣는데 1부터 199 까지의 정수를 넣는다. 그렇다면 df.T는 어떤 의미일까요? 그리고 randint 이 함수는 랜덤정수를 생성한다는 것일까요? 1부터 200 사이의 정수를 랜덤으로 넣는다는 의미가 맞을까요?
안녕하세요. 코드에서 궁금한 점 질문드립니다. 댓글 생성, 삭제 시에 게시글의 댓글 수 증감 로직이 아래 예시 코드처럼 CommentService에서 이루어지고 있는데 과한 책임이 아닌가 싶어서요. 실무에서는 어떻게 나누게 되는지 궁금합니다. public CommentResponse createComment(Long postId, CommentRequest request) { Post post = postRepository.findById(postId) .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("게시글을 찾을 수 없습니다.")); Comment comment = Comment.builder() .content(request.content()) .postId(postId) .createdAt(LocalDateTime.now()) .updatedAt(LocalDateTime.now()) .build(); Comment newComment = commentRepository.save(comment); post.increaseCommentCount(); postRepository.save(post); return CommentResponse.from(newComment); }
프로그래밍 시작하기 : 도전! 45가지 파이썬 기초 문법 실습 (Inflearn Original)
# 11.Dict Items Sum d = {'a': 17,'b': 114,'c': 247, 'd': 362, 'e': 220, 'f': 728, 'g': -283, 'h': 922} # 방법1 total = 0 for i in d.values(): total += i print(f'ex1 결과 : {total}') # 방법2 print(f'ex2 결과 : {sum(d.values())}') # 방법3 print(f'ex3 결과 : {sum([d[item] for item in d])}') # 괄호 제외 TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 15 11 print(f'ex1 결과 : {total}') 14 # 방법2 ---> 15 print(f'ex2 결과 : {sum(d.values())}') 18 # 방법3 19 print(f'ex3 결과 : {sum([d[item] for item in d])}') TypeError: 'int' object is not callable 인트가 호출이 안 된다고 뜨는데 이유가 뭔지 알 수 있을까요?
사무실 컴퓨터에서는 CMD 창에서 Pip도 안된다그러고 파이썬 설치도 안된다고 하네요. (현재 행정복지센터 근무중) 보안때문일까요.. 이번 국가정보자원관리원 화재때문일까요.. 사실 이건 질문이라기보다는 하소연 입니다.ㅎㅎㅎ 사무실에서 자동화 시스템을 만들어보려고했는데 안되겠네요. 개인 컴퓨터로 만들어서 사무실 컴퓨터에서 사용할 수 있는 방법도 있는거겠죠?
해당강의 : 2주차;2-10. 2주차 끝&숙제 설명 강사님 안녕하세요. 강의 중 두 번째 문제인 ‘배달의 민족 - 배달 가능 여부’ 문제를 풀이하며, 아래와 같이 코드를 작성해보았습니다. def is_available_to_order(menus, orders): for order in orders: if order not in menus: return "주문 불가능" return "주문 가능" 강의에서 설명하신 set() 을 활용한 방식이 탐색 효율이 높다는 점은 잘 이해했습니다. 이에 대해 생각해보며 , 제가 작성한 방식도 리스트 탐색만으로 충분히 동작하여 데이터 규모가 크지 않은 상황에서는 큰 성능 차이가 없을 것 같다는 생각이 들었습니다. 두 방식 모두 평균적인 입력 크기에서는 큰 차이가 없을 것 같은데, 혹시 제가 사용한 방법도 일정 규모 이하의 데이터에서는 효율적인 접근으로 볼 수 있을지 궁금합니다. 또한, 실제 서비스 코드에서는 어떤 기준으로 set() 변환을 적용하는 것이 바람직한지 알고 싶습니다.
안녕하세요! 현재 코딩테스트 준비중인 학생입니다. 백준에서 현재 문제 유형 별로(DFS, 백트래킹 등등..) 풀어 보고 있습니다. 문제는 구현같은 유형은 몰라도 풀 수 있지만 DP, N-queen문제는 해당 문제를 접해보지 않고서는 풀기 힘들다고 생각합니다. 하루에 한 유형씩 제대로 이해하기 vs 한 유형만 쭉 풀어서 마스터하기 둘 중에 어떤게 더 좋은 접근법이라고 생각하시나요? 막상 유형별로 풀자니 구현, DFS, BFS, DP유형이 코테에 많이 보이는거같아서 고민입니다.
안녕하세요 강사님, 이전에도 같은 질문을 드린 적 있으나 아직 답변을 받지 못해서 다시 한 번 질문 드리는 점 양해 부탁드립니다. 제 강의 기한이 이번달 16일까지이지만.. 혹시나 가능하다면 올해 하반기 시험이 열리는 11월 29일까지 강의 기한을 연장할 수 있을지 문의드리고 싶습니다. 기간 연장이 안된다면..ㅠㅠ 1.5개월 치 수강료라도 결제하고 싶습니다..ㅠㅠ 메일 주소 남겨놓고 갑니다, 답변 해주시면 너무나도 감사하겠습니다!! dabin644@naver.com 감사합니다!
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
from pycaret.datasets import get_data from pycaret.regression import * insurance_df = get_data('insurance') setup(data = insurance_df, target = 'charges', session_id = 123, fold_shuffle = True, log_experiment = True, experiment_name = 'insurance_v1') best = compare_models(sort = 'R2') 여기까지 실행하는 경우 잘 작동합니다. 다만 뒤에 tunemodel 실행 시 에러나는데 그게 모델이 튜닝이 안되는 모델이 선택되는 경우가 있는 것 같아요 # 어떤 모델이 선택되었는지 확인 print(f"선택된 모델: {best}") print(f"모델 이름: {type(best).__name__}") 선택된 모델: DummyRegressor() 모델 이름: DummyRegressor 이 경우에 pycaret이 처음부터 튜닝할 모델만 알고 가는 게 아니라서 이런 오류가 생기는건지 궁금합니다. 만약 그렇다면 처음부터 include나 exclude로 모델 지정 외에는 없나요?