[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] 예제에서 요청 헤더를 파싱할때 ":" 문자를 기준으로 split 하는데요, 이럴때 헤더 라인 중 Host: localhost:12345 여기서 value 부분에도 ":" 문자가 있어서 ["Host", "localhost", "12345"] 배열로 split되고 파싱 과정에서 마지막 "12345" 부분이 소실되는데 문제가 없을까요?
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) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] @ManyToMany는 조인 테이블에 단순히 연결 정보 외 다른 데이터를 추가하기 어렵다고 하셨는데 왜 어려운지... 궁금합니다.
혼자 드디어 처음으로 외워서 작성해본 2유형코드입니다~ 평가점수가 저정도 나오는데 아무래도 수치형을 스케일링하지않아서 일까요? 아니면 원핫인코딩이 더 적절한거였을까요? 아니면 저정도 점수여도 안전한 구역일까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #0.7486363636363635
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) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 이 경우 Locker를 주테이블로 삶아서 Member에 있는 Locker locker;를 삭제하고 Locker에 Member member;를 추가하면 해결 되는게 맞을까요?! 많이 헷갈리네요... 개념이 헷갈리지 않기 위해서는 몇 챕터를 다시 보면 좋을까요?!
Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ] Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 1063, in source_to_code File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ", line 24 bash_t1 >> bash_t2 ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 이런 에러가 났는데요 소스에서 확인해보니 from airflow.operators.bash import BashOperator ㅇ airflow.operators.bash 에 ~~~~~~ 이렇게 되어 있네요. 강사님 따라 그대로 했는데 에러가 왜 난걸까요?
강의 정말 잘 듣고있습니다. DFS 너무 어려웠는데 저에게 한 줄기 빛 같은 존재십니다..! 원본 문제가 바뀐것같기도 한데, 13565번 백준 원본을 보면 M, N 순서대로 입력을 받는 것 같습니다. M이 행에 해당되고, N이 열에 해당이 되어서 전반적으로 반대가 되어야하고, 강의에서 말씀 주신 이 부분도 def dfs (y, x): global visited, map_, answer, N if y == N: answer = True return y == M 으로 바뀌어야할 것 같은데 맞을까요?
다른 문제들에서는 train과 test데이터 두개만 주어진채로 계속 들은거같은데 이 문제는 주어진 데이터가 3개인건지.. 제가 앞서 이해했던 문제들의 데이터는 train데이터를 가지고 분할하고 모델링을 한후 validation한 데이터로 pred값을 구하고 실제값과 비교해서 지표로 매겨본후에 최종 test데이터를 넣어서 csv파일로 만드는 순서인데.. 지금 이 문제처럼 데이터가 3개인것은 어떤 차이가있는 것일까요 ㅠㅠ
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신발 사이즈를 5씩 증가시킨다고 할 때, 저는 단순히 size 변수를 따로 만들어서 250을 저장하고, 그걸 또 배열 인덱스 0번에 저장하고, 그걸 5씩 더해주는 식으로 복잡하게 했는데 정답은 sizeOfshoe[i] = 250 + (5 * i); 이 한줄로 끝나버리더라고요. 아직 초보 단계라 그런건지 수학적 사고를 잘 못해서 그런지 궁금합니다. 감사합니다!
크롬 아니고, 인터넷 익스플로러로 'tagxedo 사이트'에 접속해서 silverlight 설치를 했습니다. F5도 눌러보고, 재부팅도 해보고, 프로그램 재설치를 해봤지만 tagxedo 사이트를 이용하지 못하는 상태(siliverlight 설치하라는 화면만 나와요) 입니다. 어떻게 해야하나요? 안내부탁드립니다.
현재 페이지네이션 기반 조회 시 조회 과정이 궁금해서 질문드립니다. secondary index에서 offset 위치까지 순차탐색 -> secondary index -> 클러스터링 인덱스에서 primary key 조회 -> 실제 데이터 조회 일단 위 과정이 맞는지 궁금합니다. 2 . 위 과정이 맞다면 이 과정에서 db에서 데이터 조회를 limit만큼 반복하는 것인지, 아니면 실제 db에서 데이터 조회는 한 번에 이루어지는 것인지 궁금합니다. 페이지 조회 말고 그냥 범위 조회일 시에는 한 번에 조회되서 값이 많아도 시간 차이가 많이 안나는지 궁금합니다. offset 없이 조회해보니 바로 조회되는 거 같긴합니다.