선생님, 선생님이 짜주신 코드로 풀었는데, 오답이 나왔는데, 만약에 같은 키가 많은 친구들중에 하나가 철수고, 바꿔준 짝꿍도 동일한 키의 사람들이 있다면 누가 철수인지, 짝꿍인지 어떻게 구분하나요?? import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; class problem06 { // 06. 장난꾸러기 //선생님은 반 학생들에게 반 번호를 정해 주기 위해 운동장에 반 학생들을 키가 가장 작은 학생부터 일렬로 키순으로 세웠습니다. //제일 앞에 가장 작은 학생부터 반 번호를 1번부터 N번까지 부여합니다. 철수는 짝꿍보다 키가 큽니다. //그런데 철수가 앞 번호를 받고 싶어 짝꿍과 자리를 바꿨습니다. //9 //120 125 152 130 135 135 143 127 160 public ArrayList<Integer> solution(int n, int[] arr){ ArrayList<Integer> answer = new ArrayList<>(); int[] tmp = arr.clone(); // 깊은 복사해야 기존의 arr이 변하지 않음. Arrays.sort(tmp); // 오름차순 정렬 //다른애들만 그 순서를 ArrayList에 넣어준다. for(int i=0; i<n-1;i++){ if(arr[i] != tmp[i]) answer.add(i+1); } return answer; } public static void main(String[] args){ problem06 T = new problem06(); Scanner kb = new Scanner(System.in); int n = kb.nextInt(); // 캐시의 크기 int[] arr = new int[n]; for(int i=0; i<n;i++){ arr[i] = kb.nextInt(); } for(int x : T.solution(n, arr)){ System.out.print(x+" "); } } }
강사님 풀이를 보면 수치형 데이터와 범주형 데이터를 분리해 전처리 한 후 다시 합치는 과정으로 진행하셨는데 저는 select.dtypes(inclde='object')와 select.dtypes(exclude='object')를 이용해 전처리 후 머신러닝을 진행하였습니다. roc_auc_score로 평가해보니 비슷하게 0.809가 나옵니다. 저는 수치형과 범주형을 따로 분리하고 전처리 하는게 헷갈려서 그런데 저처럼 과정을 진행해도 문제 없는거죠??
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df.groupby(['부서','성과등급'])['근속연수'].transform('mean') 이라는 코드로 부서와 성과등급 기준 평균값을 구하신 부분에서 질문입니다. df.groupby(['부서','성과등급'])['근속연수'].mean() 위 코드와 같이 transform('mean')과 mean()이 어떤 차이점이 있는지 궁금해요.
Spring Data 조직에서도 OpenFeign/QueryDSL를 공식적으로 지원(Support)한다고 합니다. 현재 공식QueryDSL 최신 버전인 5.1.0에서 아래와 같은 문제가 있습니다. CVE-2024–49203 이슈(CVSS 3.1기준 9.8 높은 심각도) Kotlin KSP 지원관련 기타 문제(Issues) 등등 공식 QueryDSL에서는 유지보수가 전혀 안되고 있기 때문에 혹시나 궁금하신 분들을 위해 정보 공유 드립니다. 1번, 2번관련 내용은 OpenFeign/QueryDSL 에서 모두 패치완료된 내용입니다. KSP - 6.9버전 이상, CVE-2024–49203 6.10.1버전 이상 Spring 공식 홈페이지 OpenFeign/QueryDSL 관련 내용 https://docs.spring.io/spring-data/jpa/reference/repositories/core-extensions.html Spring Git OpenFeign/QueryDSL 관련 내용 https://github.com/spring-projects/spring-data-jpa/pull/3859 OpenFeign/QueryDSL https://github.com/OpenFeign/querydsl
강사님 덕분에 비전공자인데도 정말 빠르게 완주할 수 있었습니다. 군더더기 없는 내용, 깔끔한 설명, 덜 중요한 내용은 가지치기까지 해주는 정말 훌륭한 강의였습니다. 덕분에 강사님의 판다스 강의에도 관심이 생겼습니다. 다른 분들의 질문을 보니 온라인 강의는 조금 기다리면 열릴 것 같고, 오프라인 강의도 진행하시는 것 같네요! 혹시 강사님의 판다스 오프라인 강의를 들으려면 어떻게 신청하면 될까요?
실전! 코틀린과 스프링 부트로 도서관리 애플리케이션 개발하기 (Java 프로젝트 리팩토링)
getStats() 안에 쿼리 작성할 때, book에서 id와 name은 불러와지는데, type이 불러지지 않습니다. QBook 클래스에서 확인해보니 final type만 없더군요. 찾아보니 이유는 이러합니다. "Kotlin에서 type은 리플렉션/메타프로그래밍에서 자주 사용되는 예약 필드명이고, QueryDSL이 Q 클래스 생성 시 내부적으로 getType()을 쓰기 때문에 필드명 충돌이 발생했을 가능성이 높아 생성되지 않을 수 있습니다. 이러한 경우 ./gradlew clean kaptKotlin 명령어로 재빌드 한 후 Q 클래스를 다시 생성하거나 type 명칭을 bookType으로 수정하여 해결할 수 있습니다." 저는 ./gradlew clean kaptKotlin로 재빌드하니 해결됐습니다.
결측 값을 가진 데이터는 바로 뒤에 있는 값으로 대체한 후 (바로 뒤가 결측값이라면 뒤에 있는 데이터 중 가장 가까운 값) city와 f2 컬럼 기준으로 그룹합을 계산한 뒤 views가 세번째로 큰 city(도시) 이름은? 문제를 푸는데.. df = df.fillna(method='bfill') 라고 치면 <ipython-input-43-5b45f8741ad5>:7: FutureWarning: DataFrame.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead. df = df.fillna(method='bfill') 과 같은 메시지가 뜨네요. 이제 df = df.fillna(method='bfill') 대신 obj.bfill() 라고 쓰는걸 익혀야 하나요? 아니면 당분간은 괜찮을런지요. 늘 감사합니다.
안녕하세요 딩코님! 현재 4주차 숙제부분까지 강의를 완료하고 5주차는 실전문제풀이과정이라 해당 과정 들어가기전에 질문이 있습니다. 4주차 까지 들으면서 이전까지는 숙제문제는 바로 코드로 작성하진 못해도 어 이렇게 풀면 되지않을까 하는 구상이 가능했는데 3주차 숙제인 멜론 베스트 앨범뽑기부터 해서 4주차 숙제들은 전부다 문제를 봐도 해당 주차에 배웠던 알고리즘들을 이용해서 풀어보려해도 시작점 조차 생각이 나질않아 바로 해설영상을 보고 따라치는 정도로밖에 하질못해 다시 반복해서 공부할 예정입니다. 5주차 영상부터는 4주차까지의 숙제로 주신 알고리즘 문제를 전부 이해하고 시청하는게 좋을까요 아니면 일단 문제들을 최대한 풀어서 익숙해질떄까지 계속 풀면서 이해하는게 좋을지 궁금합니다. 또 알고리즘 문제를 풀면서 정답이나 해설영상을 몇분까지 풀다가 보면 좋을까요 지금까지는 문제를 풀다가 '아 나 더이상 이 이상은 작성 못하겠어' 할떄 정답과 해설영상을 봐왔는데 이렇게 하니 어려운 문제를 풀때는 시간이 너무 소모되는거 같아 이게 맞나? 싶을떄도 있어 제가 잘못 공부하고있는건지도 궁금합니다!
학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요! 고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다. 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요! 강의 잘 들었습니다! 궁금한 점이 있어서 문의 드립니다. 강의에서는 상위 1000건에 대해서 articleId를 기준으로 Redis 캐시를 해두었는데 혹시 키워드(제목, 작성자, 내용등)에 대한 검색 페이징 처리도 캐시가 가능한걸까요? 제가 생각했을 때는 아래와 같은 방법으로 처리가 가능할 것 같은데 보통 대용량 트래픽 환경에서 해당 케이스를 어떻게 처리하는지 궁금합니다! 키워드 검색이 있을 경우 RDB에서 직접 조회 키워드 검색 조건 별로 Redis 캐시 Elasticsearch 도입 후 동기화하여 키워드 검색시 Elasticsearch에서 조회
안녕하세요! 10회 시험 대비 강의 업데이트 관련해서 문의드립니다. 기왕이면 업데이트 완료된 강의를 수강하고 싶어서요..! ‘작업형2’의 최종 업데이트 예정일이 어떻게 될까요? ‘작업형3’도 업데이트 예정이실까요? 그렇다면 업데이트 일정이 어떻게 될까요? 1,2번 문의 외 업데이트 예정인 강의가 또 있을까요?
