아래 코드에서 계속해서 테스트 오류가 뜹니다.. 이유가 무엇일까요? 오히려 isequalto 를 사용했을때 테스트가 성공해버려요 @Test void Clock() { Clock clock = Clock.systemDefaultZone(); LocalDateTime dt1 = LocalDateTime.now(clock); LocalDateTime dt2 = LocalDateTime.now(clock); Assertions.assertThat(dt2).isAfter(dt1); } // 오류 메세지 java.lang.AssertionError: Expecting actual: 2025-05-09T16:54:49.066025800 (java.time.LocalDateTime) to be strictly after: 2025-05-09T16:54:49.066025800 (java.time.LocalDateTime) when comparing values using 'ChronoLocalDateTime.timeLineOrder()'
위와 같이 로그가 찍혔으면, DLQ에서 ack 상태가 되어야하는것 아닐까요? @RabbitListener(queues = RabbitMQConfig.DLQ) public void process(String message) { System.out.println("DLQ Message Received: " + message); try { String fixMessage = "success"; rabbitTemplate.convertAndSend( RabbitMQConfig.ORDER_EXCHANGE, "order.completed.shipping", fixMessage ); System.out.println("DLQ Message Sent: " + fixMessage); } catch (Exception e) { System.err.println("### [DLQ Consumer Error] " + e.getMessage()); } } 위의 코드인 경우 AUTO 모드로 동작해서 자동으로 DLQ에서 처리가 되면 ACK 을 받을 것이라 생각했는데, DLQ에서 unack 상태로 남아있어서 여쭤봅니다! 이후에 애플리케이션을 종료하면 DLQ에서는 다시 ready 상태가 되고, 애플리케이션을 실행하면 이를 실행하고 와 같이 로그가 찍힌 다음에 다시 unack 상태가 됩니다. 좋은 강의 감사드립니다 :)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
[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] 4:47초에서 iterator.next()가 '현재 데이터를 반환하고 다음으로 이동'한다고 하셨고, 그것이 '다음 데이터를 반환한다' 라는 말씀이라 하셨습니다. 제가 이해가 잘 안되는데, 현재 데이터를 반환하고 다음으로 이동하는 것은 리턴값이 현재 값 이라는 것일테고 다음 데이터를 반환하는 것은 리턴값이 다음 데이터라는 말일텐데, 혹시 어느 것이 맞을까요 ..?
여러 개의 제어기가 통신에 참여하고, 동일한 메시지에 대해 수신하도록 설정되어있으면 우선순위는 어떻게 되는걸까요? 예시) 제어기 A, B, C, D가 하나의 버스로 연결되어 있음 A가 0x121 메시지를 송신 B, C, D는 동일 송신주기로 0x121을 수신하도록 DB에 설정되어있음. 이럴 경우에 B, C, D는 버스에 실린 전기적인 신호를 동시에 수신하는 걸까요?
강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.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)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838
<모델&평가>에서 fit(학습)을 시킬때는 왜 X_tr,y_tr을 넣고 예측을 할때는 왜 X_val를 넣나요 ? 그냥 아무거나 넣어도 되나요 ? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2025) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val)
<데이터 전처리 &피처엔지니어링>에서 왜 id를 drop 하나요? 그리고 <검증 데이터 분리>에서 는 왜 output을 drop 하나요? train = train.drop('id',axis=1) test_id = test.pop('id') test.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output',axis=1),train['output'],test_size=0.15, random_state=2025)
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