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pdf 파일 수정 부탁드립니다.

해결됨

스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술

[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] 안녕하세요, 강의를 듣다가 pdf를 보던 중 "참고" 라고 적힌 부분에 ' | ' 이 부분이 글 씨를 침범 하는 사태가 있습니다. 이 강의 다른 pdf 파일도 확인 해보니까 어떤 것은 괜찮고 어떤 것은 사진처럼 이렇게 되어있습니다. pdf파일을 보는 사람이 있다면 불편할 것 같네요. 추가1 "회원 서비스 테스트" 강의 에서 영상에 회원 가입 테스트 에서는 Assertions.assetThat(findMember.getName()).isEqualTo(member.getName()); 이렇게 작성 되어 있는데, 오늘(25.6.12)pdf를 보니 pdf파일 코드 에는 assertEquals(member.getName(), findMember.getName()); 이렇게 되어 있더라고요. 이렇게 하신 이유가 무엇인가요?

  • java
  • spring
  • mvc
  • spring-boot
생각하는자 댓글 2 좋아요 0 조회수 125

작업형2 질문

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강사님! 작업형 2에서 결측치를 어느 값으로 채우면 좋을지 1에 가까운 것을 선택해서 사용하면 된다고 하셨는데 그걸 판단하는 코드는 어떻게 작성하는지 알 수 있을끼요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김지수 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

일원분산분석 내용 중 anova 테이블과 melt

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 유사한 질문을 찾아보았으나 의문이 해결되지 않아 질문드립니다. anova 테이블을 만들기 전 적합한 데이터 형태를 만들기 위해 melt 함수를 사용하시더라구요. anova 테이블을 만들 때 필요한 특정한 데이터 형태가 있는건가요? 왜 melt함수를 적용해 주어야 하는지 아직 이해하지 못해서 질문드려요. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김현영 댓글 3 좋아요 0 조회수 88

체험환경 삽입모드

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! 실기 체험환경에서 코드를 작성하는데 이전에 썼던 코드를 수정하려고 하니 삽입되지않고 덮어써져서 코드 수정하는데 어려움을 겪고있습니다! 혹시 덮어쓰기모드에서 삽입모드로 변경하려면 어떻게 해야되나요? 항상 감사합니다!

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
노앙 댓글 1 좋아요 0 조회수 78

onKeyDown event로 onSubmit 을 하는 이유에 대해 궁금해요

해결됨

한 입 크기로 잘라먹는 Next.js

2.8) 페이지별 레이아웃 설정하기 안녕하세요 한입 nextjs 강의 잘 보고 있는데요! 하나 궁금한 게 생겨서 질문 남겨요! 20분쯤에 나오는 onKeyDown 으로 키보드 이벤트를 감지하여 처리하는 이유가 있을까요? 해당 부분만 form 으로 감싸면 자동으로 enter 클릭시 감지해서 요청을 보내게 되는데 onKeyDown으로 함수를 빼서 input 이벤트를 핸들링 하는 이유는 무엇인가요! submit 직전 다른 데이터를 핸들링 할 때 form은 바로 submit이 일어나기 때문에 그런 부분에 있어서 확장성? 을 위한건가용?

  • react
  • typescript
  • next.js
박준희 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

강의대로 따라갔는데 에러보다 api키로 들어간 넷플릭스? 그런게 렌더링 되지 않습니다 ㅠ

미해결

따라하며 배우는 리액트 A-Z[19버전 반영]

강의대로 따라갔는데 강의처럼 렌더링이 되고 있지 않습니다 ㅠㅠ 어디가 문제일까요 chatgpt는 서버가 없다 뭐 이렇다는데 ㅠㅠ 출력 화면 Nav.js import React, { useEffect, useState } from 'react' import"./Nav.css" export default function Nav() { const [show, setShow] = useState(false); useEffect(() => { window.addEventListener("scroll", ()=> { console.log('window.scrollY', window.scrollY); if(window.scrollY > 50) { setShow(true); } else { setShow(false); } }) return () => { window.removeEventListener("scroll", ()=> {}); }; }, []); return ( <nav className={`nav ${show && "nav__black"}`}> <img alt = 'Netflix logo' src = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Netflix_2015_logo.svg/960px-Netflix_2015_logo.svg.png" decoding="async" width="799" height="216" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Netflix_2015_logo.svg/1198px-Netflix_2015_logo.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Netflix_2015_logo.svg/1597px-Netflix_2015_logo.svg.png" className='nav__logo' onClick={() => window.location.reload()} /> <img alt = "User logged" src = "https://occ-0-3077-988.1.nflxso.net/dnm/api/v6/vN7bi_My87NPKvsBoib006Llxzg/AAAABTZ2zlLdBVC05fsd2YQAR43J6vB1NAUBOOrxt7oaFATxMhtdzlNZ846H3D8TZzooe2-FT853YVYs8p001KVFYopWi4D4NXM.png?r=229" className="nav__avatar" /> </nav> ); } Nav.css .nav{ position: fixed; top: 0; width: 100%; height: 30px; z-index: 1; padding: 20px; display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; transition-timing-function: ease-in; transition: all 0.5s; } .nav__black { background-color: #111; } .nav__logo{ position: fixed; left: 40px; width: 80px; object-fit: contain; } .nav__avatar { position: fixed; right: 40px; width: 30px; object-fit: contain; } Banner.js import axios from "../api/axios"; import React, { useEffect, useState } from 'react' import requests from '../api/requests'; import "./Banner.css" export default function Banner() { const [movie, setMovie] = useState([]); useEffect(() => { fetchData(); }, []); const fetchData = async() => { //현재 상영중인 영화 정보를 가져오기 (여러 영화) const request = await axios.get(requests.fetchNowPlaying); //여러 영화 중 영화 하나의 ID를 가져오기 const movieId = request.data.results[ Math.floor(Math.random() * request.data.results.length) ].id; //특정 영화의 더 상세한 정보를 가져오기 (비디오 정보도 포함) const {data: movieDetail} = await axios.get(`movie/${movieId}`, { params: {append_to_reponse: "videos"} }); setMovie(movieDetail); } const truncate = (str, n) => { return str?. length > n ? str.substr(0, n - 1) + "..." : str; } return ( <header className="banner" style={{ backgroundImage: `url("https://image.tmdb.org/t/p/original/${movie.backdrop_path}")`, backgroundPosition: "top center", backgroundSize: "cover" }}> <div className="banner__contents"> <h1 className="banner__title"> {movie.title || movie.name || movie.original_name} </h1> <div className="banner__buttons"> <button className="banner__button play">Play</button> <button className="banner__button info">More Information</button> </div> <h1 className="banner_description"> {truncate(movie.overview, 100)} </h1> </div> <div className="banner--fadeBottom"></div> </header> ) } Banner.css .banner{ color: white; object-fit: contain; height: 448px; } @media (min-width : 1500px) { .banner{ position: relative; height: 600px; } .banner--fadeBottom{ position: absolute; bottom: 0; width: 100%; height: 40rem; } } @media (max-width : 768px) { .banner__contents{ width: min-content !important; padding-left: 2.3rem; margin-left: 0px !important; } .banner--description{ font-size: 0.8rem !important; width: auto !important; } .info{ text-align: start; padding-right: 1.2rem; } .space{ margin-left: 6px; } } axios.js import axios from "axios"; const instance = axios.create({ baseURL: "https://api.themoviedb.org", params: { api_key: "eea00451962aefe6185011d467944242", language: "ko-KR", }, }); export default instance; requests.js const requests = { fetchNowPlaying: "movie/now_playing", fetchNetFlixOriginals: "/discover/tv?with_networks=213", fetchTrending: "/trending/all/week", fetchTopRated: "/movie/top_rated", fetchActionMovies: "/discover/movie?with_genres=28", fetchComedyMovies: "/discover/movie?with_genres=35", fetchHorrorMovies: "/discover/movie?with_genres=27", fetchRomanceMovies: "/discover/movie?with_genres=10749", fetchDocumentaries: "/discover/movie?with_genres=99", } export default requests;

  • react
  • redux
  • tdd
  • typescript
  • next.js
  • 소프트웨어-테스트
hundo1217 댓글 1 좋아요 0 조회수 132

System.nanoTime() 메소드에 대하여 문의 드립니다.

미해결

김영한의 실전 자바 - 중급 1편

[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] 안녕하세요, 영한님, 수업 너무 잘 듣고 있습니다. 수업을 듣던 도중에 아래 내용이 잘 못된 것을 알게 되었는데요. System.currentTimeMillis() 은 1970년대 이후로 경과된 시간을 나타내지만, System.nanoTime() 은 JVM이 시작된 시간으로부터 경과된 시간을 나타냅니다. 즉, System.nanoTime() 은 현재 시간을 나노초로 변하지 않습니다. 이 부분 확인 부탁드려도 될까요? 감사드립니다.

  • java
  • 객체지향
seonman.kim 댓글 2 좋아요 0 조회수 100

노션에 오타가 있서요

해결됨

6주 완성! 백엔드 이력서 차별화 전략 4가지 - 똑같은 이력서 속에서 돋보이는 법

첫번째로딩:5 두번째로딩:5 이 맞는 거 같아요 5주차 15) 대표적인 문제 사례 1, 2 해결 방법 에 있습니다

  • java
  • spring
  • mysql
  • redis
  • 이력서
kongminoo 댓글 2 좋아요 0 조회수 108

SAVE Request 창 띄우는 법

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

이러한 창의 띄우는 법을 알려주세요. (+NEW 둘어간 후 Request 선택하는 방법은 업데이트로 안됨. HTTP 선택 하라는 방법은 선택 후 어떻게 할지 설명을 안해줍니다. 설명 요망.)

  • python
  • 웹-크롤링
tlstkdguq97 댓글 1 좋아요 0 조회수 120

포스트맨 사용법이 바뀌어서 강의를 따라가지 못하겠습니다. 2

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다. + NEW에 들어가도 Request라는 버튼이 나오질 않습니다...

  • python
  • 웹-크롤링
댓글 1 좋아요 0 조회수 102

포스트맨 사용법이 바뀌어서 강의를 따라가지 못하겠습니다.

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다.

  • python
  • 웹-크롤링
댓글 1 좋아요 0 조회수 136

강의보다 낫네

미해결

죽음의 Spring Batch: 새벽 3시의 처절한 공포는 이제 끝이다.

무지성 강의 시청하다보면, 그냥 음음 하다가 끝나는 경우도 종종 있는데, 이건 읽으면서 무조건 쳐보니까 좋네 ㅇㅇ; notebooklm 에 넣어넣고 쓰고싶음

  • java
  • spring
  • spring-boot
  • spring-batch
  • backend
비오 댓글 2 좋아요 1 조회수 162

merge() 관련 질문

미해결

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편

안녕하세요. 영한님 책으로 복습 중에 궁금한 점이 생겼습니다. 117p 에서 merge() 의 동작 과정을 설명하는 내용 중에 아래의 내용이 있습니다. 2. 파라미터로 넘어온 준영속 엔티티의 식별자 값으로 1차 캐시에서 엔티티를 조회한다. 여기서 "준영속 엔티티면 1차 캐시에 당연히 없을텐데 왜 1차 캐시를 조회하지?" 라는 의문이 생겼습니다. 질문1) 어떠한 경우 때문에 1차 캐시를 조회하는 것인가요? 추가로, 119p 에 아래의 내용이 있습니다. 병합은 준영속, 비영속을 신경 쓰지 않는다. ~ 따라서 병합은 save or update 기능을 수행한다. 질문2) save 기능을 하는 경우에 merge() 내부적으로 persist() 로직이 포함되어 있나요?

  • java
  • jpa
조태준 댓글 1 좋아요 0 조회수 43

선생님하고 똑같이 작성했는데 rmse가 도저히 ㅠㅠ왜그런걸까요

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/train.csv') test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/test.csv') # test.isnull().sum() #결측치 처리 필요함 Item_Weight//// Outlet_Size target=train.pop('Item_Outlet_Sales') # 결측치 처리 train['Item_Weight'] = train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) train['Outlet_Size'] = train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) test['Item_Weight'] = test['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) test['Outlet_Size'] = test['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) # train=train.drop('Item_Identifier',axis=1) # test=test.drop('Item_Identifier',axis=1) #다르므로 데이터 합친 후 레이블인코딩 하고 다시 train test로 나누기 combined=pd.concat([train,test]) #->그다음 레이블인코딩해보자 cols=train.select_dtypes(include="O").columns print(cols) from sklearn. preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le=LabelEncoder() combined[col]=le.fit_transform(combined[col]) #->다시 데이터 train과 test로 나누자 train=combined.iloc[:len(train)].copy() test=combined.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #train데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=100) # #모델구축(1) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) #모델구축(2) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error result=root_mean_squared_error(y_val,pred) print('RMSE:', result) result = mean_squared_error(y_val, pred) print('MSE:', result) result = mean_absolute_error(y_val, pred) print('MAE:', result) result = r2_score(y_val, pred) print('r2:', result)

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 115

return하는 이유

미해결

김영한의 자바 입문 - 코드로 시작하는 자바 첫걸음

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] 여기에 질문 내용을 남겨주세요.여태 변수선언하면서 한번도 return 쓴적 없는데 이번 강의에서 sum을 return 해준 이유가 무엇인가요

  • java
  • 객체지향
안병욱 댓글 2 좋아요 0 조회수 84

저는 RMSE값이 1099정도 나오는데 ㅠㅠ

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

랜덤포레스트회귀로 하였는데 rmse값이 1099정도 나오는데요 이정도는 차이가 큰것일까요

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  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 91

작업형2 모델 검증

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?

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이정균 댓글 2 좋아요 0 조회수 58

3회 기출유형 (작업형2) _ 제출형식에 관한 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!

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wlsgur737 댓글 2 좋아요 0 조회수 88

stringtemplate를 이용하여 where절 검색 방법 질문 드립니다.

미해결

실전! Querydsl

Expressions.stringTemplate() 로 사용자 정의 복호화 함수로 필드를 복호화 후 containIgnorecase로 검색을 하고싶은데 서로 타입 에러로 되지않는데 혹시 이걸 해결을 할 수 있는 방법이 없을까요? where 절에 Expressions . stringTemplate ( "함수명{0})" , 엔티티.필드명 ).contailIgnoreCase(searchText); 이런 형태로 검색을 하고싶었는데 아무리 검색을 해봐도 찾을 수가 없어 질문을 남겨봅니다.

  • java
  • jpa
이성재 댓글 1 좋아요 0 조회수 108

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