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해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
섹션7 (기출) 2024년 2회 기출문제 - 이론 포함 강의내용 0:53:26 자료 12페이지 람다 예제 1 만 있어요 예제 2가 없어요
미해결
백엔드 개발자 성능 개선 초석 다지기
안녕하세요! 비동기 코드에 관해 질문이 있습니다. ExecutorService 는 스레드를 관리하는 역할을 하는것이고 CompletableFuture 가 실제로는 비동기 요청을 처리하는 것으로 이해하였는데 맞을까요? Future 은 예외 처리를 할 수 없기 때문에 잘 쓰이기 않을까요??CompletableFuture 가 지원하는 기능이 더 많기 때문에 주로 CompletableFuture 를 사용하나요?
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다. ^^ 분산 시스템에서 균등 샤딩 부분을 듣다가 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. 각 서버는 자신의 @Scheduled에 의해 레디스 서버로 조회하여 자신의 인덱스를 찾은 후 이를 기반으로 각자 서버 로컬에서 샤딩 범위를 계산하는 것으로 이해했는데요. 여기서 궁금한 점은 각 서버마다 @Scheduled가 동작하는 시점도 다를테고, 레디스의 저장된 서버 리스트가 동적으로 변하기도 하는데, 이러한 이유로 서로 다른 서버가 부분적으로 겹치는 샤딩 범위를 각자 계산하여 카프카로 중복 전송하는 시나리오가 발생하지는 않는 것인가요? ex) A의 @Scheduled 동작 시점에서는 서버가 3개 뿐이었지만 B의 @ Scheduled 동작 시점에는 서버가 5개로 늘어난 경우 서버 A가 계산한 자신의 샤딩 범위 0~20 서버 B가 계산한 자신의 샤딩 범위 13 ~ 27 답변 주시면 감사하겠습니다. 😊
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
spring boot: 3.3.2 mysql: 8.0.38 강사님과 동일한 버전 사용하고 있습니다. @Test void likePerformanceTest() throws InterruptedException { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100); likePerformanceTest(executorService, 1111L, "pessimistic-lock-1"); likePerformanceTest(executorService, 2222L, "pessimistic-lock-2"); // likePerformanceTest(executorService, 3333L, "optimistic-lock"); } private void likePerformanceTest(ExecutorService executorService, Long articleId, String lockType) throws InterruptedException { CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3000); System.out.println(lockType + " start"); long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 3000; i++) { long userId = i + 2; executorService.submit(() -> { like(articleId, userId, lockType); latch.countDown(); }); } latch.await(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("lockType = " + lockType + ", time = " + (end - start) + "ms"); System.out.println(lockType + " end"); Long count = restClient.get() .uri("/v1/article-likes/articles/{articleId}/count", articleId) .retrieve() .body(Long.class); System.out.println("count = " + count); } 위 테스트를 실행 시키면 pessimistic-lock-1 start lockType = pessimistic-lock-1, time = 5353ms pessimistic-lock-1 end count = 2991 pessimistic-lock-2 start lockType = pessimistic-lock-2, time = 6667ms pessimistic-lock-2 end count = 2991 count 가 3001이 안나오길래 서버 로그를 확인했는데, com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction 이렇게 데드락이 발생됐다는 로그가 출력됐더라구요.. 강사님과 똑같은 코드로 실행한거 같은데, 왜 데드락이 발생한걸까요?? 의심되는 부분은 @Transactional public void likePessimisticLock1(Long articleId, Long userId) { articleLikeRepository.save( ArticleLike.create(snowflake.nextId(), articleId, userId) ); int result = articleLikeCountRepository.increase(articleId); if (result == 0) { articleLikeCountRepository.save( ArticleLikeCount.init(articleId, 1L) ); } } 여러 스레드가 동시에 result == 0 조건에 진입해서 동일한 article_id 를 insert 하려고 하다가 충돌되는 과정에서 데드락이 발생된 것 같은데... 정확한 원인이 뭘까요? 제가 잘못 친게 있어서 그런걸까요..? PessimisticLock1, PessimisticLock2 둘 다 데드 락이 발생한 원인이 궁금합니다! 게시물 생성 시점에 미리 0으로 count를 생성 해놓으면 괜찮을 것 같은데, 같은 코드로 실행했는대도 결과가 달라 질문남깁니다..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
CV를 사용하였는데 하기와 같은 오류가 등장했습니다 : --> 98 raise InvalidParameterError( 99 f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be" 100 f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead." InvalidParameterError: The 'scoring' parameter of cross_val_score must be a str among {'f1', 'jaccard_micro', 'positive_likelihood_ratio', 'adjusted_rand_score', 'jaccard_weighted', 'homogeneity_score', 'average_precision', 'precision_weighted', 'rand_score', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'precision', 'explained_variance', 'jaccard_macro', 'recall_macro', 'f1_macro', 'normalized_mutual_info_score', 'precision_samples', 'neg_root_mean_squared_log_error', 'r2', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'precision_micro', 'neg_max_error', 'mutual_info_score', 'precision_macro', 'f1_micro', 'v_measure_score', 'completeness_score', 'neg_mean_squared_error', 'accuracy', 'neg_brier_score', 'recall_samples', 'jaccard_samples', 'neg_root_mean_squared_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'jaccard', 'f1_samples', 'matthews_corrcoef', 'neg_median_absolute_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'recall_micro', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_log_loss', 'roc_auc_ovo_weighted', 'd2_absolute_error_score', 'roc_auc', 'adjusted_mutual_info_score', 'recall', 'recall_weighted', 'balanced_accuracy', 'f1_weighted', 'top_k_accuracy', 'roc_auc_ovo', 'neg_mean_squared_log_error', 'fowlkes_mallows_score', 'neg_mean_poisson_deviance'}, a callable or None. Got 'f1-macro' instead. 제가 작성한 코드도 함께 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') print(y.info(), y.shape) y=y-1 int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=7, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier(random_state=2025) lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2025) xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val) y_pred_xgb=y_pred_xgb+1 from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_xgb, average='macro')) from sklearn.model_selection import cross_val_score scores=cross_val_score(rf, train, target, scoring='f1-macro', cv=5) print(scores) print(scores.mean())
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
XGBClassifier 를 사용해서 target을 분류하려고 하는데, 아래와 같은 에러가 나타납니다 : ValueError : Invalid classes inferred from unique values of y . Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4] LabelEncoder를 사용해서 processing 도 다 했고, LGBMClassifier랑 RandomForestClassifier는 다 잘 돌아가는데 XGBClassifier만 저런 오류가 나타나네요;;; 참고를 위해 지금까지 작성한 코드 하기로 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') y=y.astype('object') y=y.astype('category') print(y.info(), y.shape) int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) y_val=y_val.astype('category') y_tr=y_tr.astype('category') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier() lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='weighted')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='weighted')) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier() xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val)
미해결
모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
_ 를 변수에 사용하는데 있어 질문이 있습니다. 'Property(1) - Underscore' 강의에서 _가 하나를 사용할때는 PROTECTED 변수로, 상속받는 하위 클래스에 이용한다고 하셨습니다. 강사님의 다른 Python 강의에서 (정확히 어느 강의 인지는 기억이 안나네요) 가 붙은 변수를 클래스 변수로 사용하셨거든요. 혹시 두 의미가 상충되는것일까요 아니면 를 하나 사용할때는 두가지 경우 모두 사용가능할까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
코드에서 i=5일 때, j=7일 때 if 조건문을 만족 시키는 것은 이해했습니다. i++, j++로 숫자가 동일하게 증가하는데, 그러면 i는 j보다 먼저 if문을 만족 시키므로 i++이 실행되지 않고, j만 실행되는 것으로 이해하면 될까요?
미해결
실습으로 끝장내는 웹 크롤링과 웹 페이지 자동화 & 실전 활용
headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36', "accept-language": "ko,en-US;q=0.9,en;q=0.8", "accept-encoding" : "gzip, deflate, br, zstd", "cache-control" : "max-age=0" } 위와 같이 헤더를 넣어도.... 타임아웃으로 나오지 않더라구요 이제는 헤더만으로는 못할 거 같은데 셀레니움 외 방법이 없을까요 ㅠㅠ
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
ㅎㄷㅆ이랑 여기랑 일주일 이상 고민하다가 여기를 고르게 되었습니다 혹시 수강기간 무료라고 되있는데 만약 떨어지면 강의 새로 업데이트 된 것으로 볼수 있는건가요? 우선 1회만에 붙겠다는 생각으로 열심히 공부해보겠습니다!
해결됨
FastAPI 완벽 가이드
안녕하세요. 강의에서 사용한 pydantic은 V2인게 맞는 걸까요??
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
안녕하세요 쿠케님 좋은 강의 감사합니다. 레디스와 관련되어 궁금한 점이 있어 여쭙고자 합니다. 현재 사내에서는 레디스를 사용 중이 아닌데 최근 JWT 기반의 인증 인가를 주니어들끼리 도입해서 이에 따른 토큰 관리 저장소로 레디스 도입을 제안 했는데요. 레디스를 이미 사용하는 환경에서 레디스를 직접 EC2에 설치해서 사용하는지 아니면 엘라스틱 캐시와 같은 클라우드 서비스에서 제공하는 것을 사용하는지 궁금합니다. 레디스와 관련되어서 몇 가지 기술 토론을 본 적이 있는데 레디스를 굳이 클러스터링 해야하나? 레디스가 단순한 이론서에서 설명하는 것 만큼 레디스 한 대가 금방 뻗을 만큼 취약하지 않다는 입장도 보았는데... 레디스 도입에 따른 클러스터링은 필수적인가요?
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 강사님! 강사님의 강의를 듣고 현재 yolo를 이용해 간단한 프로젝트를 하나 진행해보려고 하는데 몇가지 질문 사항이 생겨 글을 적습니다. 전체적인 프로젝트 개요는 식물앞에 카메라를 두고 식물에 해충 및 질병 발생을 detect하는 모델을 만드려고 합니다. 이때 카메라에 라즈베리파이 같은 소형 컴퓨터를 달아 모델을 운용하려는 계획이라 yolo의 높은 버전보다 yolo v5 간소화 버전들을 사용해야 겠다고 결정했는데 괜찮은 선택인지 궁금합니다. 해충과 식물의 질병 부위 이미지 데이터셋으로 모델을 학습 시키려고 하는데 이때 coco dataset으로 pretrained된 모델을 사용해야 하는지 아니면 모델 구성부터 새로 한 후 원하는 해충/질병 이미지만 학습 시켜야 하는건지 궁금합니다. 감사합니다!!
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
안녕하세요 비관적 락, 낙관적 락부분 수업 듣다가 테스트 결과값이 이상해서 질문드립니다. 이렇게 나오는데 비관적 락1에서 count가 0이 나오는데 코드가 잘못된 걸까요? 다시 살펴봤는데 이상한 부분은 딱히 없어서 왜 이렇게 나오는지 몰라서 질문드립니다!
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
중괄호가 많이 나오는데 어디에서 시작해서 어디에서 끝이 나는지 구분이 안되어 헷갈리는데 자세히 알려주시면 감사하겠습니다.
미해결
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
안녕하세요. 선생님 저의 질문이 어느 챕터에 해당하는지 알지 못해, 특정 챕터를 지정하지 않은 채 질문 드린 점 양해 부탁드립니다. 제가 궁금한 점 및 전제조건은 다음과 같습니다. 폴더구조(8단계): main폴더/sub폴더/sub-sub폴더/....../sub_sub_sub....폴더/ 맨 마지막 단계폴더들 중에서 특정 폴더의 사진목록을 추출하고 싶습니다. 마지막 단계 폴더들 중에서 특정 폴더 : 추출대상 폴더의 경로는 엑셀셀에 명기되어 있긴 합니다. 이렇게 추출된 사진을 폴더경로단위로 한/컴의 1페이지별 붙여넣기 할 예정입니다. 제가 수강 중인 인프런 강좌를 반복하면서 봐도 잘 해결되지 않네요. 강좌의 섹션 중 '학교명...지역명?' 에서 언듯 해결책을 느낀 것 같았지만 이내 벽에 부딪히게 되어 선생님께 문의 드리는 바 입니다. 좋은 해결 실마리가 있으면 조언 부탁드립니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의에서 나온 내용 중 pd.get_dummies를 제외하고 동일하게 했는데 RandomForestClassifier로 모델링을 하려고 하니 아래와 같은 오류가 나타납니다 : Unknown label type: unknown. Maybe you are trying to fit a classifier, which expects discrete classes on a regression target with continuous values.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
메인함수에서 구조체 cars[2]를 선언해서 2개가 있다고 하셨는데, 배열은 [0]부터 시작하지 않나요? 그렇다면 3개가 있는것이 아닌가해서요
미해결
[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 즐겁게 강의를 수강 중인 수강생입니다. sql 데이터 수정 삭제 문법 이해하기 - 실습 중 이름이 김철수인 학생만 삭제하려고 넣으니 15:25:41 DELETE FROM students WHERE name = '김철수' Error Code: 1175. You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column. To disable safe mode, toggle the option in Preferences -> SQL Editor and reconnect. 0.000 sec 라고 오류가 떠 gpt에 질문하여 해결하였습니다. 다만 gpt는 안전모드를 해제(일시적 또는 영구적)하거나 기본키(id) 또는 인덱스가 있는 컬럼을 사용하여 삭제하라고 추천합니다. 질문은, 보통 sql 이용 시 안전모드를 해제하고 사용하면 되는 걸까요? 아니라면 id가 아닌 컬럼을 선택하여 삭제하는 경우가 거의 없어서 일시적으로 안전모드 해제하고 삭제하는 것이 일반적인 경우일까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
생성자에거 왜 name 앞에 this. 이 안붙나요? 어떤건 붙고 안붙고 기준이 있나요?
