학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제3의 변환 과정에서 아래와 같이 코드를 짜도 문제 없는건가요? 결과값은 동일합니다. df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1).replace('gold', 2).replace('vip', 3) 그리고 pandas에서 sum을 1번처럼 작성하는걸 더 권장한다고 들었는데 어떤 차이가 있는 건가요? 1. print(df['f3'].sum()) 2. print(sum(df['f3']))
안녕하세요. 윈도우 powershell 이용해서 이미지 commit 예제를 하던 중 오류가 나서 질문드립니다. 이렇게 docker commit requires at least 1 and at most 2 arguments. 가 발생하는데 어떻게 해결할 수 있을까요? +) git bash로 실행하니까 오류 사라졌습니다!
안녕하세요. Rookiss님. 강의 정말 잘듣고있고 여러모로 도움이 많이 되고 있습니다~!! 감사합니다. :) 다름이 아니오라 새로 진행될 프로젝트 T2 에서 한번 다뤄주셨으면 하는 바람에서 적어봅니다. 1) 방치형 혹은 디펜스 게임에서 유독히 Int32 범위를 넘어서는 큰 수들을 자주 볼수있는데 이 큰 수를 어떤 방식으로 처리하시는지 Rookiss 님의 노하우가 있으신지 궁금합니다. 2) 소규모 개발사들이 서버를 쓴다고 하면 뒤끝을 많이 이용하는 것같습니다. 서버 강좌도 좋지만 개인적으로는 뒤끝을 이용한 서버 운영 노하우(?) 를 배우는것도 실제 프로젝트에 바로 접목 해볼수 있을것 같아 뒤끝 연동으로 진행해주셨으면 하는 바람입니다. 이상입니다~!! 여러모로 고퀄리티의 강의 다시한번 감사드립니다~!! 그리고 T2도 함께 화이팅하겠습니다~!!
선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 예전에 혼자 공부할 때 데이터 분할을 할 때 stratify를 설정해서 데이터 불균형을 처리한다고 들었는데, 제가 놓친 것일 수도 있지만 선생님 강의에서는 따로 이에 관한 설명을 본 적이 없어서 질문드립니다. 2유형을 푸는 데에 있어서 stratify는 굳이 설정을 안 해도 문제가 없을까요? 아니면 시험 볼 때 설정을 해놓는 게 더 좋을까요?
큰돌 선생님이 제 멘토라고 생각하고 열심히 배우는 중입니다 ㅎㅎ 다음은 제 코드입니다. http://boj.kr/9f42d776453a4633b13e660610a7eb74 cnt가 찾은 ret 이상이면 (제 코드에서는 mn) return하는 코를 안 적으면 왜 시간초과가 나는지 잘 모르겠습니다. 문제를 풀 때 최악의 상황을 생각해서 그 최악의 상황을 돌렸을 때 제한 시간안에 돌아가야 한다고 생각합니다. 만약 정답이 가로선 3개를 추가하는 것인 최악의 상황에서 이 코드가 유의미한 시간복잡도 차이를 만들어내지 못하는게 아닌가 하고 생각합니다. 이 문제 같은 경우 테스트케이스가 그러한 방식으로 짜여져있어서 통과와 시간초과라는 차이를 만드는 것인지 궁금합니다. 전에 선생님께서 가르쳐주신 조합 코드를 생각해보면 한번 확인한 위치는 다시는 확인을 안 하도록 start+1을 해서 코드를 작성했던 기억이 납니다. 하지만 이 코드는 확인했던 행 - 1까지는 확인을 안하도록 here을 사용하지만 열, 즉 j는 1부터 확인함으로써 중복으로 검사하고 있습니다. 왜 무한루프가 안 생기는지 이해가 잘 되지 않습니다.
vs코드에서 코드를 입력하고 확인을 해보면 강사님 영상처럼 자연스럽지가 않고 .... gsap . to ( '.box' ,{ y: - 200 , stagger: 0.5 }); 예를 들어 위에처럼 소스 입력하면 5개의 컬러박스가 있으면 강사님 영상에서는 첫번째것부터 차례대로 stagger가 되는데요, 근데 제가 확인을 할땐 첫번째 박스는 이미 위에 올라가있는 상태고 2번째거 올라가는걸로 확인이 됩니다. 아래 비슷한 질문이 있어서 함수로도 해보고 duration 을 해봐도 동일해서....
자동차 sw 신입 사원으로써 강의가 정말 도움이 됩니다. 그런데 ISO 15765 - 2 문서를 보면서 CAN TP 프레임에서 Addressing information에 관한 개념과 Normal Addressing, Exteneded Addressing같은 것들이 어떻게 활용이 되는지 궁금합니다
스프링 데이터 JPA 조건2에서 SpringDataJpaRepository의 findAll 메서드의 `@Query`에서 오타를 내서 코드가 테스트에서 오류가 발생했습니다. 추후 코드를 고치니 문제를 해결할 수 있었습니다. 여기서 궁금한 점은 테스트에서 findAll에만 영향을 미치는 것이 아니라 왜 전체 테스트에서 오류가 발생하는 것인지 궁금합니다. 혹시 이 부분에 대해선 프록시 객체를 띄우는 데, 메서드의 유효성을 검사하는 로직이 존재하거나 아니면 다른 무언가가 있는지 궁금합니다. package hello.itemservice.repository.jpa; import hello.itemservice.domain.Item; import java.util.List; import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository; import org.springframework.data.jpa.repository.Query; import org.springframework.data.repository.query.Param; public interface SpringDataJpaItemRepository extends JpaRepository<Item, Long> { List<Item> findByItemNameLike(String itemName); List<Item> findByPriceLessThanEqual(Integer price); // 쿼리 메서드(아래 메서드와 같은 기능 수행) List<Item> findByItemNameLikeAndPriceLessThanEqual(String itemName, Integer price); // 쿼리 직접 실행 // error를 추가해 쿼리 오류 생성 @Query("error select i from Item i where i.itemName like :itemName and i.price <= :price") List<Item> findItems(@Param("itemName") String itemName, @Param("price") Integer price); }
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
dto에서 request를 구성할 때에 Create와 Update에 대한 request를 두 개로 나누어 구성하시는 것을 봤습니다. 제가 생각하기에 user 테이블에 접근하여, userService에 사용되기 위한 것이니 UserRequest라는 클래스를 만들어 하나로 통합하여 사용하면 보기 편하고 사용하기 쉬울 것 같습니다. 성능에서 차이가 있다던지 request를 따로 구별해서 사용하신 이유가 있는지 궁금합니다.
[코드팩토리] [초급] NestJS REST API 백엔드 완전 정복 마스터 클래스 - NestJS Core
안녕하세요. 강의: NestJS REST API 백엔드 완전정복 섹션: 39. 팔로워 카운트, 코멘트 카운트 작업하기 동영상: Follow Count Incremet & Decrement 작업하기 - 2 이 강의는 잘못된 동영상이 업로드된 것으로 생각됩니다. 원래는, 직전 강의(followerCount)에 이어서, followeeCount를 increment & decrement 하는 내용이 있어야하는데, 이 내용이 아니라, 다음 강의 내용인 commentCount를 언급하는 내용이 잠깐 나오고, 곧 종료됩니다. 확인 부탁드립니다.
일단 이 문제는 캐글에서 선생님께서 생성해주신 문제구요. T1-9 수치형 변수 표준화 문제입니다. from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df['f5']=scaler.fit_transform(df[['f5']]) df.head() 요렇게 해야 한다고 했는데요 저는 세번째 줄을 df['f5'] = scaler.fit _transform(df['f5']) 로 했는데 오류가 나서 잘 보니까, transform 뒤에 df[['f5']] 로 답이 작성되어 있더라고요 여기는 왜 []를 두번씩 감싸는 건가요????