export default memo(TodoItem, (preProps, nextProps) => { if (preProps.id !== nextProps.id) return false; if (preProps.isDone !== nextProps.isDone) return false; if (preProps.content !== nextProps.content) return false; if (preProps.date !== nextProps.date) return false; return true; } 사실상 isDone 빼고 바뀌는 게 없으니 if 부분 지울 수도 있나요? 아니면 위험한가요?
안녕하세요 영한님! 11강에서 created_at 과 updated_at 값을 데이터베이스의 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 과 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 기능을 사용하는 가이드에 대해 다뤄주셨는데요. Spring Data JPA를 사용하면 아래와 같이 @EnableJpaAuditing 을 사용하여 Application 단에서 Auditing 기능을 사용할 수 있는 걸로 알고 있습니다. @EntityListeners(AuditingEntityListener.class) @MappedSuperclass @Getter public class BaseEntity { @CreatedDate @Column(updatable = false) private LocalDateTime createdAt; @LastModifiedDate private LocalDateTime updatedAt; } 만약 위와 같은 JPA 기능을 데이터베이스와 같이 사용한다면, Application 단에서 createdAt , updatedAt 값이 채워진 채로 저장되고, DB에서 한 번 더 덮어쓰는 구조가 될 것 같더라고요. 실무에서 created_at 과 updated_at 값을 채울 때, @EnableJpaAuditing 과 데이터베이스의 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 과 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 중 어떤 것을 사용하는게 더 나은 선택일지 궁금합니다. 각각을 사용했을 때 유리한 케이스가 따로 있을까요?
김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 안녕하세요. SQL 쿼리의 논리적 실행 순서에서 SELECT 절 설명에 대한 질문이 있습니다. SELECT 절에 SUM, COUNT 같은 집계 함수 계산이라는 부분이 있는데 이 내용은 GROUP BY 에서 HAVING 으로 넘어갈 때 이루어지는 것이 아닌가요? HAVING 절에서 집계 함수로 필터링이 가능한데 이 계산이 SELECT 에서 이루어진다는 것이 이해가 가지 않아서 질문드립니다.
필요한 라이브러리를 미리 설치해둬도 되나요? expo에서 'eas build --platform android --profile development' 해당 명령어를 사용해서 빌드할 때마다 시간이 너무 오래걸려요ㅜㅜ 하나 설치하면 계속 그런 라이브러리 없다고 해서 계속 다시 빌드해야해서ㅜㅜ 혹시 강의에 사용한 라이브러리 리스트가 있다면 제공해주실 수 있나요?? 무료를 사용하면 1시간도 기다리라고 해서요...ㅜㅜ
위치: SingleTopic/Chart/ChartCanvas.jsx (39번 라인) 문제: stroke={colors[i].bg} // ❌ 현재 코드 원인: voteColors.js 의 실제 구조는 문자열 배열입니다 예: 2: ["#10B981", "#F43F5E"] .bg 프로퍼티가 존재하지 않아 undefined 반환 해결: stroke={colors[i]} // ✅ 수정 코드 결과: 수정 후 차트 선 색상이 정상적으로 표시됩니다. 제안: 후속 수강생들을 위해 강의 자료 업데이트 부탁드립니다. 강의 노션 코드에 오타가 너무 많아서 도움을 주는 자료인지 강의 진행을 방해하는 자료인지 모를 정도입니다. 솔직히 좀 심각합니다. 감사합니다.
안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다. 23강에서 SearchFormView 클래스의 show 메서드 오버라이딩과 관련하여 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. // SearchFormView.js show(searchKeyword = "") { this.inputElement.value = searchKeyword; this.showResetButton(this.inputElement.value.length > 0); } super.show() 를 호출하지 않아도 화면이 의도대로 동작하는 것을 확인했는데요. super.show() 호출이 단순히 체이닝을 위한 호출인지 아니면 제가 놓친 다른 의도가 있는 것인지 궁금합니다.
@Query( value ="select count(t.article_id) from ( " + " select article_id from article where board_id = :boardId " + "limit :limit " + ") t", nativeQuery = true ) Long count(@Param("boardId") Long boardId, @Param("limit") Long limit); 위와 같이 count(*) 가 아니라 count(t.article_id) 처럼 alias도 붙여야 하고, 모든 걸 뽑는 게 아니라 딱 서브쿼리 안에서 추출한 article_id만 count로 뽑아줘야 테스트가 통과되더라고요. 이유가 있을까요...?
sellers와 items 테이블이 있을때 두 테이블을 조인한다고 할때 만약 items에 seller_id가 외래키로 잡혀 있지 않을 경우 select * from items i join seller s on i.seller_id = s.seller_id 이렇게 조인하면 풀스캔 조인이 일어나는 걸까요? 추가적으로 select * from items i join seller s on i.seller_id = s.seller_id where s.seller_id = '행복상점' 과 select * from items i join seller s on i.seller_id = s.seller_id where i.seller_id = '행복상점' 이렇게 두 쿼리를 실행 할떄 첫번째 쿼리는 인덱스를 활용해 검색을 하고 두번째 쿼리는 테이블 풀스캔을 해서 검색할까요?
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
ydata_profiling 버전 확인 시 'v4.17.0' 입니다. 이슈 해결을 위해 노력해보았으나 너무 어려워 확인 부탁드립니다. 버전 충돌 문제인 지 어렵네요.. 처음에 Overview 화면은 잘 나오나 뒤에 Correlations 등 클릭하면 다시 미니 주피터랩 화면으로 나타납니다. html로 저장하여 확인 시에는 전부 다 잘 확인되는데 notebook 화면에서 확인이 안됩니다. notebook화면에서 확인할 수 있는 방법 알려주시면 감사하겠습니다. conda 명령어로도 실행해보았으나 동일한 이슈가 발생합니다. conda install -c conda-forge ydata-profiling import numpy as np import pandas as pd from ydata_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) profile = ProfileReport(df, title="YData Profiling Report") profile
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 37. 앞서 Airflow 예제를 개선해보자 (v4) - 실습 강의에서 데이터의 벌크 업로드를 위해 dag의 insert into 코드를 copy into로 변경했습니다. 그러나 이 경우 기존에 한 줄씩 insert into 하던 방식보다 더 느린 결과가 나옵니다(insert into의 경우 2분, copy into의 경우 3분) 개인적으로는 제 컴퓨터의 IO 연산이 좋지 않고, 데이터의 양이 크지 않아서 오버헤드가 더 크기 때문인 것으로 예상하고 있는데, 지식공유자님의 의견도 알고 싶습니다 🙂
