dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-thymeleaf' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' testRuntimeOnly 'org.junit.platform:junit-platform-launcher' developmentOnly 'org.springframework.boot:spring-boot-devtools' } 의존성에 맨 아랫줄 코드를 추가하고, Build project automatically 이 부분도 체크하고, Advanced Settings의 자동 시작 이 부분도 체크했는데 컨트롤러 파일 수정 후 저장을 해도 브라우저엔 변경 사항이 적용이 안 됩니다. 검색을 해서 application.properties 파일에 spring.thymeleaf.cache=false 이 코드를 추가도 해보고, 또 Settings > Build, Execution, Deployment > Compiler > Resource patterns에 !?*.html를 추가해 봐도 안 되네요.. 참고로 제 프로젝트에선 Run/Debug Configurations 창에서 Modify options에 Spring Boot 항목이 없는데 이건 왜 그런 걸까요, 여기서 On 'Update' action에서 또 뭘 선택하라는 블로그들도 보긴 했는데 이 부분은 제 프로젝트에선 아예 없네요. Spring Boot 항목없이 바로 Operating System부터 나옵니다.
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/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] H2 database 상에는 테이블이 잘 만들어졌고 오류도 안뜨는데 콘솔창에 create table~ 이 문장들이 출력되지가 않습니다. 상관없는 것인지 아니면 뭐가 문제일까요 ?
@Repository public interface ArticleLikeRepository extends JpaRepository<ArticleLike, Long> { // 메서드 이름 기반 쿼리 생성 // JPQL로 암시적으로 생성 해줌 // SELECT a FROM ArticleLike a WHERE a.articleId = ?1 AND a.userId = ?2 Optional<ArticleLike> findByArticleIdAndUserId(Long articleId, Long userId); } 보통 Repository 부분 보면 JPQL로방식으로 native쿼리를 통해 db데이터 조회,삭제,추가,업데이트 등등 내용이 많앗는데,, 아래부분은 쿼리를 작성 안해도 명시적인 구현체 없이 메서드 이름 기반 쿼리생성을 통해서 데이터를 조회 할수 있다고 하면 될가요?? 암시적으로 메서드 이름 기반 쿼리 생성은 암시적으로 JPQL이 생성된 상태에서 조회되는건가요?? 혹시 나해서 주석으로 spring document랑 기타 자료를 찾아서 주석문을 추가 했는데, 제가 이해한 부분이 맞나 싶어서 글을 올려봣습니다
안녕하세요, 이번 실습 프로젝트 동안에 Order와 OrderItem은 N:1의 연관관계로 설계하셨습니다. OrderService의 order()안에서 OrderItem을 생성하고 Order를 생성하는 것으로 미루어 볼 때, 하나의 OrderItem이 하나의 Order와 대응되는 구조가 아닌가요? (즉 한 건의 주문 데이터는 한 건의 주문상세 데이터만 갖는 구조) 이런거라면 order에서 cancel할 때 OrderItem을 순회하며 cancel하는 것이 의미가 있는건지 궁금합니다! 즉, 일괄 주문이 안되는데 일괄 주문 취소가 의미가 있는건지 궁금합니다! 감사합니다.
@OneToMany(mappedBy = "order", cascade = CascadeType.ALL) private List<OrderItem> orderItems = new ArrayList<>(); @OneToOne(cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "delivery_id") private Delivery delivery; 보시는 바와 같이 Order의 생성 메서드에 필요한 파라미터에 들어가는 두 데이터입니다. 주문이 만들어지기 위해서는 OrderItem이 먼저 필요하기 때문에 인자로 주입하고 또 영속성 전이를 주는 것이 논리적이라 생각해 동의할 수 있었습니다. 그러나 Delivery 타입을 메서드로 주입받는 것은 배송이 있고 그 다음 주문이 존재한다는 흐름으로 받아들여집니다. 이 부분에 대한 조언을 얻을 수 있을까요? 감사합니다.
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2유형 학습중 이해를 잘 못한 부분이 있습니다. 먼저 수치형 변수 스케일러의 경우 스케일러함수(train) 이렇게만 사용하거나 스케일러함수(train['수치형변수'] 이렇게 사용할 때가 있고 동일하게 변수형 변수 인코딩의 경우 라벨인코딩(train) 이렇게는 사용 안하고 항상 라벨인코딩(train[cols]) 이렇게 사용하시는데 원핫인코딩(train) 이런식으로 사용하시는 부분에 있어서 어떤 함수가 파이썬에서 자동으로 수치형과 범주형을 구분해서 변환해주는지 궁금합니다. GPT에도 확인했지만 물어볼 때마다 답이 다르네요...
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/아니오) 아니요 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요 김영한님 알고리즘 강의는 없는건가요??
문제에서 평가지표가 ROC-AUC, 정확도, F1 세가지가 있고 모델&평가할 때 이 지표 세가지를 다 구해서 확인을 했는데 마지막에 test데이터를 활용해서 실제 예측을 할 때는 왜 pred_proba를 사용한건가요? ROC-AUC를 기준으로 선택해서 그런건가요? 그럼 정확도 기준으로 선택하면 pred 사용해도 되는건가요? <문제> ## 심장마비 확률이 높은사람? - 성별, 나이, 혈압, 콜레스테롤, 공복혈당, 최대 심박수 등의 컬럼이 있음 - 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1 을 구하시오 - target : output (1:심장마비 확률 높음, 0:심장마비 확률 낮음) - csv파일 생성 : 수험번호.csv (예시 아래 참조) <모델&평가> # xgb from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score xgb = XGBClassifier(random_state=2022) xgb.fit (X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) pred_proba = xgb.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val, pred)) print(accuracy_score(y_val, pred)) <예측 및 csv 제출> pred_proba = xgb.predict_proba(test)
