제가 예전에 파일의 확장자를 임의로 바꾸니까 바뀌어진적이 있었거든요.. 그런것과 배운것을 유추해보건데... 사실 저장되어있는 "파일 덩어리" 그자체만 봤을때 이거를 어떻게 읽어야하는지 알수가없는거죠? 그러니까 동영상파일이든 word 파일이든 다 저장은 010101 이렇게 되어있어서 그것 자체만으로는 구분이 불가능하고 ... 이거를 어떻게 해석해야하는지 운영체제에게 알려주기위해서 확장자가 있는걸까요?
음.. 제가 이해한게 맞는지 확인차 질문드립니다. 1) 컴퓨터가 켜지고 게임파일을 읽으면 inputStream이라는 걸로 파일을 설정한 단위로 읽어온다. 2) 그런데 게임은 항상 순차적으로 진행되는건 아니니.. 필요한 부분을 offset으로 해당하는 부분을 찾아서 읽어온다. 3) 이게 실시간으로 잘되면 로딩없이 끊김없이 잘 굴러가는거고, 느리거나 파일이 너무크면 로딩등 딜레이가 생기는거다. 결론: 파일이 어떠한 레스토랑에 있는 모든 음식이라면.. cpu는 사람이고 스트림은 "음식을 전달하는 파이프라인"이다. 이런느낌으로 이해하면되나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제3번에 셀 실행하면 답도 나오고, 다른것도 나오는데, 무슨뜻이야? 133 <ipython-input-41-735169098>:16: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 원핫 인코딩이나 레이블 인코딩 할 때, 강의를 보면 object인 컬럼에서 카테고리(or nunique)가 같은지 비교하고 그에 따라 다르게 작업을 하는데요. 그냥 비교할 필요없이 항상 concat을 한 후에 원핫인코딩이든 레이블인코딩을 진행하면 불리한 점이 있을까요? 떄에 따라 다르게 대응하는 것보다는 기본적으로 concat을 하고 인코딩을 하는게 가장 안 헷갈리고 편한 방법 같아서 문의드립니다.
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문제1-2. gender를 종속변수로 하고 나머지 변수들(age, length, diameter, height, weight)을 독립변수로 사용하는 로지스틱 회귀 모델을 적합시킨 후, 잔차 이탈도(Residual Deviance)를 계산하시오. (반올림하여 소수 둘째자리까지 계산) 인강에서는 glm으로 풀고 문제집에서는 logit으로 푸는데 그냥 glm 말고 logit으로 풀면 안되나요? 그리고 import statsmodels.api as sm 을 꼭 넣어야 하나요? 넣지 않아도 답이 나오더라구요.
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안녕하세요 선생님 현재 애플리케이션을 MSA에서 모놀리식으로 바꾸고 있습니다. MSA 에서는 hot-article 애플리케이션에서는 각각의 서비스들과 통신하지 않고 데이터를 저장하기 위해 ArticleCommentCountRepository, ArticleViewCountRepository, ArticleLikeCountRepository 를 따로 만든 것으로 이해했습니다 . 모놀리식에서는 이 3개의 Count Repository를 따로 만들지 않고 각각의 서비스에 있는 Count Repository 에서 가져오는 것이 더 좋을까요, 아니면 아니면 MSA hot-article 패키지에 따로 count repository를 만드는 것이 좋을까요 .. 선생님의 의견이 궁금합니다 .
강사님 안녕하세요 데이터셋을 다루는 중에 이상치가 보여서 train 데이터는 전처리했는데, 혹시 test 데이터도 이상치가 있더라도 따로 처리하지 않고 그대로 두는 게 더 나은 걸까요? 그리고 현재 데이터셋으로 모델 평가했을 때 RMSE가 778 정도 나오는데, 이 정도면 성능이 괜찮은 걸까요? train.loc[1659,'총구매액'] = 0 train.loc[3174,'총구매액'] = 0 train.loc[3488,'총구매액']= 0 train.loc[1659,'최대구매액'] = 0 # print(train[(train['총구매액']<0) | (train['최대구매액']<0)]) print(test[test['최대구매액']<0]) #2 test.loc[579,'최대구매액'] = 0 test.loc[1177,'최대구매액'] = 0 print(test[test['최대구매액']<0]) 감사합니다
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) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. @PutMapping("/api/v2/members/{id}") public updateMemberResponse updateMemberV2( @PathVariable("id") Long id, @RequestBody @Valid updateMemberRequest request) { memberService.update(id, request.getName(), request.getAddress()); // Member findMember = memberService.findOne(id); return new updateMemberResponse(id, request.getName(), request.getAddress()); } return에 requst의 값을 넣어서 반환 받는 건 안 좋은 방법일까요? findMember로 꺼내서 return 하면 request로 바로 하는 것 보다 어떤 이점이 있는건가요?