is_active는 0/1의 두 개의 값만 존재하기 떄문에 카디널리티값이 상대적으로 낮은데요,, 그렇다면 단독으로 인덱스 사용시 그 이점을 크게 누리기 어렵다고 보면 되나요? 그렇다면 문제와 풀이처럼 복합 인덱스에서는 사용되는데 여러 컬럼을 복합 인덱스로 사용될 땐 효과가 극대화 된다고 보면 되나요? (0/1의 값 정렬 유무가 후위 컬럼 값 정렬에 영향을 미침)
from pykiwoom.kiwoom import Kiwoom kiwoom = Kiwoom() kiwoom.CommConnect(block=True) accounts = kiwoom.GetLoginInfo("ACCNO") first_account = accounts[0] data = kiwoom.block_request("opw00001", 계좌번호= first_account, 비밀번호 ="xxxxx", 비밀번호입력매체구분="00", 조회구분=2, output="예수금상세현황", next=0) deposit = data["예수금"] print(f'계좌 예수금: {deposit}원') 코드 입력하고 PS C:\Users\sanmok\kiwoom> C:/Users/sanmok/anaconda3/Scripts/activate PS C:\Users\sanmok\kiwoom> conda activate 32bit PS C:\Users\sanmok\kiwoom> python chapter4_1.py하면 로그인창이 나타나고 금방 사라지면서 [GetPCIdentity] VER 3.2.0.0 build 2015.8.12 [GetPCIdentity] VER 3.2.0.0 build 2015.8.12 이렇게 나오고 로그인 할 때 비밀번호는 id비밀번호를 말하는 건가요> 아니면 4자리수 비밀번호를 의미하나요? 코드에서 id비밀번호를 입력하는 건지,4자리수 비밀번호를 입력하는 건지? 분명히 코드 id 비밀번호나 4자리수 비밀번호를 넣더라도 다음과 같은 khopenapi에 "계좌비밀번호 입력창을 통해 조회에서 사용한 계좌번호 비밀번호를 입력하라고나옴(44) 분명히 비밀 번호를 넣었느데... 엄청 어렵네요, 딴사람들은 어떤지 모르겠네요/
아래의 엔드포인트 두개의 함수 부분에서 async def download_basic(file_name: str): async def download_custom(file_name: str): if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 이 부부의 file_path를 full_file_path를 아래처럼 할당한 후에 if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 으로 수정해야 할 듯 합니다. @app.get("/download/basic/{file_name}") async def download_basic(file_name: str): safe_base_filename = os.path.basename(file_name) file_path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, safe_base_filename) full_file_path = os.path.abspath(file_path) . ' ' if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): # if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): @app.get("/download/custom/{file_name}") async def download_custom(file_name: str): safe_base_filename = os.path.basename(file_name) file_path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, safe_base_filename) full_file_path = os.path.abspath(file_path) . ' ' if not full_file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): # if not file_path.startswith(os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR)): 그렇지 않으면 검증이 되지 않습니다. 아래 참고 file_path: ./downloadables/스크린샷_3.png full_file_path: D:\Python_FastAPI\Inflearn_Master\File_API\downloadables\스크린샷_3.png os.path.abspath(DOWNLOAD_DIR): D:\Python_FastAPI\Inflearn_Master\File_API\downloadables
좋은 강의 감사합니다. 강의 내용과 같이 설정이 잘 진행 되었습니다. python 3.10.4 가상환경 kiwoom_32 python platform ('32bit', 'WindowsPE') 문제는 VS-Code 터미널에 "pip install pykrx" 입력 하면 아래 와 같은 오류 메세지가 표시되면서 설치 되지 않습니다. (pandas 설치도 동일함.) " Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error" 설치 방법 도움 부탁 드립니다. p.s VS-Code 터미널 캡처 화면 유첨 하오니 참고 바랍니다 .
그림을 아래코드처럼 삽입하면 표 안 중앙 위치에 삽입되는게 아니라 오른쪽으로 치우치게 삽입이 됩니다 어디에서 오류가 나는건지 몇 번 다시 반복해봐도 안되고 코드를 사용하지 않고 수동으로 복사 붙여넣기로하면 정사적으로 이미지가 표안에 크기가 맞추어 삽입이 되는데 해결방법 알려주십시오. hwp.insert_picture(r"C:\Users\rkdmf\Downloads\number\002.png")
windows 에서 pip freeze로 requirements.txt 를 만들기 위해선 아래와 같은 명령어를 사용하시면 됩니다. pip list --format=freeze > requirements.txt 강의 마지막까지 진행된 conda 환경에서 실행하시고 결과 답변주세요. 감사합니다.
김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)
안녕하세요. 김영한 선생님! 자바에서부터 DB 까지 정말 훌륭한 과목들을 개설해주셔서 정말 감사합니다. 저는 학교에서 배우는 DB 예습용으로 배우고 싶은 마음이 큰데, 영한 선생님께서 입문편, 기본편에서 다루는 내용들이 아래에 있는 내용들을 상당 부분 커버가 가능한지 여쭤보고 싶습니다. 바쁘실텐데 시간내어 댓글을 작성해주셔서 감사드려요. 데이터베이스의 기초 및 관계형 데이터베이스 (Foundational concepts) 데이터베이스 시스템이 무엇인지, 데이터베이스를 효과적으로 설계하는 방법 데이터 모델, 관계형 모델, 관계형 데이터베이스 및 애플리케이션, 스키마, 정규화 등 엔티티-관계 모델링 (Entity-Relationship Modeling) 관계형 데이터베이스의 논리적 설계 (Logical design) 관계형 대수 (Relational Algebra) 데이터베이스 보안 데이터베이스 관리 시스템의 아키텍처 및 구현 (Database management system architecture and implementation) 데이터베이스 관리 시스템의 소프트웨어 아키텍처, 알고리즘 및 구현 기술 메모리 계층, 저장 시스템, 캐싱/버퍼 풀, 인덱스, 쿼리 처리, 쿼리 최적화 트랜잭션 처리, 격리 및 동시성 제어 데이터베이스 질의 및 애플리케이션 개발 데이터베이스를 쿼리하는 방법 (SQL) 데이터베이스 애플리케이션을 개발하는 방법 쿼리 최적화 및 트랜잭션 처리 개요 다양한 데이터베이스 유형 및 데이터 처리 (NoSQL – “Not Only SQL” databases & Data Enabled Decision Support) NoSQL 데이터베이스 : "NoSQL" 데이터 모델과 데이터베이스의 필요성, 예시 및 사용 사례 클라우드 데이터베이스 및 DaaS (Databases-as-a-service) 데이터 기반 의사결정 지원 : 데이터 웨어하우스, 데이터 가져오기 및 정제 (data import and cleanse), OLAP, 피벗 테이블, 스타 스키마, 보고 및 시각화 클러스터링, 분류, 분석, 마이닝 등 분석 기법 개요
비식별자 관계, 약한 식별자 관계, 강한 식별자 관계의 개념이 헷갈려서 질문드려요ㅠㅠ 비식별자와 식별자의 차이는 이해가 가는데.. 약한/강한은 어떻게 구분 하면 좋을까요? 그리고 예를 들어서 ex) 주문 상세 엔터티는 강한 식별자 관계로 구성되어있다. -> 이 말은 주문상세 엔터티의 기본키 중 하나라도 부모엔터티의 PK를 상속받아 사용하는 관계면 강한 식별자라고 하면 되는걸까요?
[질문 내용] 저는 FK에서 PK로 조인하고 id로 찾았는데, PK에서 FK를 조인한 후 name으로 찾는 것과의 차이를 모르겠습니다. 자식 입장에서는 PK가 하나이기 때문에 한 행이고, 부모에서 FK를 볼 땐 여러 개일 수도 있으니 여러 행일 수 있다는 것은 이해했지만 이 경우에는 어떤 차이점이 있는지, 안좋은 방식인지, 틀린 건지 궁금합니다.
김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)
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! DML-등록 강의 듣고 있는 중입니다. 선생님이 입력한시대로 동일하게 입력했는데, 첨부한 화면 보시면 이순신이 들어간 서울시 관악구에는 활성화가 되지 않아(?) 계속 오류가 뜹니다 무엇이 문제일까요ㅠㅠ
강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다. 정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다. 하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저 대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데 하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에 원본값은 대략 저렇고 속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20 . . . 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.) x_tr1 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30 y_test1 0 1 1 ..... 0. 1 . . . x_tr15 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30. y_test20 1 0 1 ..... 1 . . . 2) Y_test1. y_pred1 y_proba1 0 1 0.91 1 1 0.43 1 1 0.73 0 1 0.80 . . . Y_test15. y_pred20 y_proba20 0 1 0.34 1 1 0.35 1 1 0.73 0 1 0.91 . . . 3) 군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다. Y_proba1. ......... Y_proba20 0.91 .... 0.34 0.43. .... 0.35 0.73 .... 0.73 0.80 .... 0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다. 군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지? 왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요? ( 예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요. ) 즉 1 = 예측 0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데 이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다. 저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요. 하지만 제가 보내드린 예는 속성이 0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이 y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.91 0.43 0.80 . . . y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.32 0.62 0.65 있다면 의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요. 주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.
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/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] AI가 개발자를 대체한다는 요즘에 개발자 취준생은 어떻게 취업 준비를 하면 좋을까요 ? ㅠㅠ
Kotlin, Groovy gradle, PostrgreSQL 기반으로 프로젝트 세팅이 되어 있습니다 @Repository class ActorRepository( private val dsl: DSLContext, configuration: Configuration ) { private val actorDao = ActorDao(configuration) companion object { private val ACTOR = JActor.ACTOR } fun save(actor: Actor): Unit = actorDao.insert(actor) } 이러한 방식으로 Repository 가 구현되어 있을 때, @SpringBootTest class ActorRepositoryTest( private val actorRepository: ActorRepository, ): StringSpec({ "insert test" { val actor = Actor().apply { firstName = "John" lastName = "Doe" } println("Actor before insert: $actor") val insertedActor = actorRepository.save(actor) } }) { override fun extensions() = listOf(SpringExtension) } 위 쿼리가 실행됩니다 제가 예상했던 insert into "actor" ("first_name", "last_name") values(?, ?) 과는 다르게 id 값이 0으로 고정되어 생성되더라구요 generate dao 를 생성하는 방법이 잘못된 걸까요?
