질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 강의 마지막 즈음에 익명클래스를 사용할 수 없을 때의 예시로 Printer printer1 = new LocalPrinter(); printer1.print(); Printer printer2 = new LocalPrinter(); printer2.print(); 라는 두개의 코드를 보여주셨는데 사용할 수 없다는 게 사용할 수 없게 막혀있다는건지.. 이렇게 같은 객체를 생성할 때는 사용하지 말라는건지 이해가 안되네요 위 코드를 사용할 수 없는게 아니라 이해가 잘 안됩니다
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 다름이 아니라 3:38쯤에 옆에 아이콘을 누르면 약간 확장이 되는 기능이 제 인텔리제이에서는 보이지가 않아서요. 어떻게 설정을 하는걸까요?
외부 API를 호출해서 DB에 적재하는 배치를 구성을 하려고한다. 이때까지 문서 내용을 바탕으로는 Chunk가 아닌 Tasklet으로 해도 문제가 없다고 판단이든다. 하지만 공공 데이터 API를 1번 호출 할 때 10건씩만 데이터를 조회해야한다는 단점이있다. 평소에 하루에 1번 호출하겠지만 지난 3달의 데이터를 일단 적재를 해야한다. 이런 상황에서도 RepeatStatus.CONTINUABLE 이 아닌 while문으로 계속 호출하고 끝나면 RepeatStatus.FINISHED 로 반환해도 되는 지 궁금하다. 또한 외부API를 호출 할 때 PageNo도 명시를해줘야하는데 pageNo을 1씩 증가시키다가 특정 pageNo일때 오류가나면 해당 pageNo일때 부터 동작하도록 하려면 Jenkins의 매개변수 값을 설정해서 다시 batch를 돌리려고한다. 하지만 아래처럼 PAGE_NO을 정수로하고싶었는데 String으로 해야한다는 점이있어, 리스너에서 해당 매개변수를 Integer 또는 Long 타입으로 변경을 해야하는 과정을 추가해야 할 지 아니면 더 수월한 방법이 있는 지 궁금하다. 💀 [시스템 인텔리전스] 일반적으로 Tasklet에서 DB 트랜잭션 관리가 필요한 않은 경우가 많지는 않다. 모든 Tasklet이 데이터베이스 작업을 포함하는 것은 아니기 때문이다. 예를 들어, 파일을 정리하거나, 외부 API를 호출하거나, 단순한 알림을 보내는 작업이라면 DB트랜잭션을 고려할 필요가 없다. 그러므로 반복이 필요할 경우 작업의 성격을 잘 판단해서 while문으로 처리할지, RepeatStatus로 처리할지 현명하게 선택하라. 모든 반복을 RepeatStatus로 처리하는 것이 능사는 아니다.
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 ?
강의를 보고 제 프로젝트에도 적용할려고 그대로 따라 쳤음미다... 로컬에서는 이렇게 프로메테우스에서 검색이 됩니다. 그대로 ec2서버에서도 적용할려고 했는데 이렇게 검색이 되지 않습니다... 설정 차이라고는 로컬에서의 prometheus.yml ec2에서의 prometheus.yml(빨간줄은 무시) 프로메테우스랑 ec2서버랑 연결은 잘되는 거 같아요. executor_thread 같은 쓰레드들은 잘 가져옵니다. 하지만 제가 원하는 쿼리 집계 함수들은 로컬에서는 잘되고 ec2서버에서는 가져올 수가 없는데 뭐가 문제일까요...?
안녕하세요, 토비님. 5강 개발 환경 구성(2)에서 sdk man을 소개해주셨는데요, 저는 처음 보는 서비스라 찾아보니 최근에는 편의성 등을 이유로 mise를 많이들 사용하는 것 같더라구요. 강의에서는 mise 대신 sdk man을 사용하신 이유가 궁금합니다, 아무래도 java만 다루는 강의다보니 sdk man을 선택하신 걸까요? 토비님께서도 실무나 개인적으로는 mise를 사용하시는지 혹은 다른 서비스를 사용하시는지도 궁금합니다.
15강에서 스프링의 @NonNull 지원 과 SpotBugs 를 통해서 null 안정성을 확보하신 내용을 봤습니다. 그런데 계속해서 Objects.requireNonNull() 을 사용하시는 것을 보고 의문이 들었습니다. 이미 Member 객체의 null 안정성은 확보된 것이 아닌가요? 굳이 Objects.requireNonNull() 을 계속 남기시는 이유를 생각해봤는데, 애노테이션+도구의 조합과 함께 코드적으로 null 안정성을 확보하고 싶으신 것으로 이해했습니다. (해당 도구가 사라져도 코드 수준의 안정성은 남아있기 때문에, 코드를 수정할 필요는 없어지니까요!) null 검증에 대해서만큼은 코드가 장황해지는 비용보다 추후의 변경에 대한 비용이 더 크다고 생각하시는 것 같은데, 제 이해가 맞을까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 타겟에 결측치가 있는 것에 대해 처리를 안하고 제출했는데 그러면 무조건 틀리나요..?ㅠ 점수는 잘 나왔습니다
이번 10회 실기시험 1유형 3번 문제가 띄어쓰기 제외하고 단어 수 세는거였는데 저는 (띄어쓰기 전 문장의길이 - replace로 띄어쓰기 지운 문장의길이) + 1 해줬는데 단어 개수가 이렇게해도 세어질까요?? 10개정도 확인했을땐 다 맞아서 그냥 그렇게 풀었는데 저처럼 푼 사람이 없는 것 같아 여쭤봅니다
토비님 지금 강의 '엔티티 식별자와 JPA 엔티티' 섹션을 수강하던 중 MemberRepositoryTest에서 맴버 생성 테스트를 진행하는데 저는 Member 테이블이 생성이 안되어서 오류가 터지네요! [Table "MEMBER" not found (this database is empty) 토비님께서는 별 다른 설정 안하시고 해도 성공적으로 돌아갔는데 이유를 알 수 있을까요??
안녕하세요 우선 늦게 질문 남기는 점 죄송합니다 다름이 아니라 시험환경 관련해서 질문이 있습니다. 기존 강의에서 코랩에서 코딩을 할 때 이전 셀 실행 기능이 있어 유용하게 사용했는데 시험 환경에서 같은 기능을 사용하려면 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 추가적으로 코드 라인별 실행 불가라고 되어있는데 순차적으로 실행하면서 진행하는건 가능할까요? 예를 들어 2유형이라고 치면 전처리 하고 결과 보고 이후 그 밑에 코드 이어서 인코딩 진행한 후 결과 보고 모델 돌리고 결과 보고 이런식으로 순차적으로 코드 작성하면서 실행 결과 확인하는게 가능한지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 3과목 공부할 시간이 너무 없어서그러는데 강의에서 심화라고 나오는건 일단은 건너뛰어도 될까요? 3과목은 한문제라도 맞추는게 목표입니다.ㅠㅠ
아래 문제를 제가 혼자 다시 풀었을 때, 처음에 model = logit(formula,test).fit() 이라고 test데이터로 모델을 학습해서 답이 안나왔었습니다. 작업형2에서 배웠던 머신러닝의 train, test의 개념이 동일하게 적용되어 학습은 무조건 test가 아니라 train데이터로 진행하는 걸 대전제로 이해하면 될까요? 기출7회 작업형3 / 문제1-3. 독립변수 weight 만 사용해 학습한 로지스틱 회귀모델에서 test데이터의 gender를 예측하고, error rate(오류율)를 구하시오. (반올림하여 소수 셋째자리까지 계산) import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_3/clam.csv") # train test 나누기 train = df.iloc[:210] test = df.iloc[210:] # print(train.shape, test.shape) (210, 6) (90, 6) # logit from statsmodels.formula.api import logit formula = 'gender ~ weight' model = logit(formula,train).fit() # test데이터의 gender 예측 pred = model.predict(test) print(pred) pred_ver2 = pred > 0.5 from sklearn.metrics import accuracy_score AS = accuracy_score(test['gender'],pred_ver2) ER = 1 - AS print(round(ER,3))
