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 ..?
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)
안녕하세요 우빈님 강의 너무나 잘 듣고 있습니다 🙂 주니어에게 큰 힘이 되고 있습니다 감사합니다 공부를 하다보니 단위테스트와 통합테스트의 경계가 궁금하게 되었습니다. 우빈님은 컨트롤러 / 서비스 / 리포지토리 각 계층에 대해 단위 / 통합 / 단위 테스트라고 구분하셨는데요 어떤 분은 컨트롤러 계층에서 작성한 테스트에 대해 통합테스트라고 주장하셨습니다 @WebMvcTest 또는 @SpringBootTest를 사용해 스프링 컨텍스트의 일부(웹 계층) 또는 전체를 로드해야 한다. 진정한 단위 테스트"는 스프링이나 다른 컨테이너 없이 new 연산자를 사용하여 객체를 인스턴스화하고 테스트하는 것을 의미한다고 하셨습니다. 테스트 대상 범위: 또한 테스트는 특정 컨트롤러 메서드의 로직만을 격리하여 테스트하는 것이 아니라, 특정 URL에 대한 HTTP 요청이 스프링 웹 계층을 통과하여 컨트롤러에 도달하고, 컨트롤러의 응답이 HTTP 응답으로 변환되어 반환되는 전체 과정 중 일부를 시뮬레이션하고 검증하는 관점에서 통합테스트다 라고 주장하셨습니다. 정확한 구분은 어떻게 해야할까요? 사실 이러한 구분이 중요한가 고민도 됩니다. 어차피 테스트에 대한 목적과 경계 설정을 구분하는 것이 중요하지 않은가 싶긴 한데 우빈님 의견이 궁금합니다.
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3사분위수 - 1사분위 수 값을 구할 때 선생님 처럼 r2, r1 변수 안 만들고 df = df[:int(len(df) * 0.7)] #70% 데이터 선택 IOQ = df['views'].quantile(.75) - df['views'].quantile(.25) print(IOQ) 이렇게 구해도 되나요?
