172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
32. 캐글(kaggle) 필사 전략 강의에서 노션 정리하신 것을 수업 노트에 올려 주신다고 하셨는데, 확인이 안되어 문의드립니다! (18:10)
미해결
토비의 스프링 6 - 이해와 원리
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()'
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요, 최근에 airflow를 공부해보려고 해당 인강을 구매했는데, airflow3버전 인강 업데이트 예정이라는 공지를 보고, 대기 중에 있습니다. 혹시 언제쯤 업데이트 될 예정인지 알 수 있을까요? 아니면 우선 airflow2 버전으로라도 보는게 나을까요?
해결됨
RabbitMQ를 이용한 비동기 아키텍처 한방에 해결하기
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 :)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
첫 번째, 두 번째 둘 다 groupby(컬럼명)했는데 왜 첫번째는 에러가 나고 두번째는 정사적으로 작동하나요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인덱스 값이 2001인 데이터(행)을 선택할 때 df.loc[2001] df.loc[2001].mean() loc 대신 df.iloc[1,:].mean() 위처럼 iloc 함수를 사용해도 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
해결됨
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
graph_builder.add_edge('get_tax_base_equation', 'calculate_tax_base') graph_builder.add_edge('get_tax_deduction', 'calculate_tax_base') graph_builder.add_edge('get_market_ratio', 'calculate_tax_base') 2.7 병렬 처리를 통한 효율 개선 (feat. 프롬프트 엔지니어링).ipynb 에서 질문 있습니다. 3개가 병렬로 실행된다면 분명 먼저 끝나는 노드가 있을 거고 그러면 완료 노드 순서에 맞게 calculate_tax_base를 실행해야 하지만 결과를 보면 calculate_tax_base를 한번만 실행하더라고요. 그러면 어떠한 조작 없이도 ranggraph에서 add_edge를 사용한 노드라면 자동으로 병렬 처리 완료 상태를 보관하고 3개가 전부 종료 된 후 실행된다고 이해했는데 맞을 까요? 제가 이해한게 맞다면 add_edge를 사용하지 않은 노드(Comand 명령어 사용한 노드)들의 병렬 처리에서 스레드 동기화 처리가 자동으로 안되기 때문에 반드시 add_edge를 반드시 사용해야하나요? 이런 질문을 드리는 이유는 Command를 병렬로 처리해보고 있는데 궁금증이 생겨서 그렇습니다.! messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, ] + state["messages"] response = llm.with_structured_output(Routers).invoke(messages) datasources = [router['next'] for router in response['nexts']] print(datasources) # FINISH를 analyst_node로 변환 goto_nodes = [ "analyst_node" if ds == "FINISH" else ds for ds in datasources ] # 병렬 실행을 위해 전체 리스트 반환 return Command(goto=goto_nodes)
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
아래코드 첨부 하였구요, readAllInfiniteScroll 부분 secondPage 출력 부분에 getParentCommentId 조건 체크 부분에 진입이 되서 그런지, 부모, 하위 댓글 위치가 다르게 출력 됩니다. 강의자료에 있는걸로 이식 해봐도 동일한 증상 나옵니다. 출력 부분은 각 함수마다 하단에 기입 해놨습니다 음 그니까, readAll() 부분은 부모, 자식 구분되서 잘나오는데 무한스크롤 부분에서는 기대값은 아래처럼 첫번째 첨부한 기대값과 같아야 하는데 실제 로직에서 출력되는 부분은 다르게 출력 되는거같습니다. 어떤 부분을 확인 해봐야 할가요?? firstPage comment.getCommentId() = 179060865682051072 comment.getCommentId() = 179060867179417600 comment.getCommentId() = 179060867334606848 comment.getCommentId() = 179061928581599232 comment.getCommentId() = 179061929433042944 comment.getCommentId() = 179061929709867008 secondPage comment.getCommentId() = 179065967874379776 comment.getCommentId() = 179065968025374733 comment.getCommentId() = 179065967874379777 comment.getCommentId() = 179065968008597505 @Test void readAll() { CommentPageResponse response = restClient.get() .uri("/v1/comments?articleId=1&page=1&pageSize=10") .retrieve() .body(CommentPageResponse.class); System.out.println("response.getCommentCount() = " + response.getCommentCount()); for (CommentResponse comment : response.getComments()) { if (!comment.getCommentId().equals(comment.getParentCommentId())) { System.out.print("\t"); } System.out.println("comment.getCommentId() = " + comment.getCommentId()); } /** * 1번 페이지 수행 결과 comment.getCommentId() = 179060865682051072 comment.getCommentId() = 179060867179417600 comment.getCommentId() = 179060867334606848 comment.getCommentId() = 179061928581599232 comment.getCommentId() = 179061929433042944 comment.getCommentId() = 179061929709867008 comment.getCommentId() = 179065967874379776 comment.getCommentId() = 179065968025374733 comment.getCommentId() = 179065967874379777 comment.getCommentId() = 179065968008597505 */ } @Test void readAllInfiniteScroll() { List<CommentResponse> responses1 = restClient.get() .uri("/v1/comments/infinite-scroll?articleId=1&pageSize=5") .retrieve() .body(new ParameterizedTypeReference<List<CommentResponse>>() { }); System.out.println("firstPage"); for (CommentResponse comment : responses1) { if (!comment.getCommentId().equals(comment.getParentCommentId())) { System.out.print("\t"); } System.out.println("comment.getCommentId() = " + comment.getCommentId()); } Long lastParentCommentId = responses1.getLast().getParentCommentId(); Long lastCommentId = responses1.getLast().getCommentId(); List<CommentResponse> responses2 = restClient.get() .uri("/v1/comments/infinite-scroll?articleId=1&pageSize=6&lastParentCommentId=%s&lastCommentId=%s" .formatted(lastParentCommentId, lastCommentId)) .retrieve() .body(new ParameterizedTypeReference<List<CommentResponse>>() { }); System.out.println("secondPage"); for (CommentResponse comment : responses2) { if (!comment.getCommentId().equals(comment.getParentCommentId())) { System.out.print("\t"); } System.out.println("comment.getCommentId() = " + comment.getCommentId()); } /** firstPage comment.getCommentId() = 179060865682051072 comment.getCommentId() = 179060867179417600 comment.getCommentId() = 179060867334606848 comment.getCommentId() = 179061928581599232 comment.getCommentId() = 179061929433042944 secondPage comment.getCommentId() = 179061929709867008 comment.getCommentId() = 179065967874379776 comment.getCommentId() = 179065968025374733 comment.getCommentId() = 179065967874379777 comment.getCommentId() = 179065968008597505 comment.getCommentId() = 179065967874379778 */ }
미해결
AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템(w. LangGraph)
공지사항보고 메세지 남깁니다. AI 에이전트로 구현하는 RAG 시스템 수강생인데 70퍼 쿠폰은 어떻게받을수있을까요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 2편
[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 ..?
해결됨
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
3.7 찐 Multi-Agent System (feat. create_react_agent) 에 구현하신 def supervisor_node안에 messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, ] + state["messages"] 해당 소스 Message에 system을 이렇게 선언하는게 맞는지 이해가 가질 않습니다. 선생님 설명에서는 analyst_node안에 invoke할 때 supervisor_node안에 넣었던 systemprompt는 불필요해서 아래 소스처럼 result = analyst_chain.invoke({'messages': state['messages'][1:]}) [1:]를 하신다고 설명하셨는데 analyst_node 안에서 state['messages']를 print함수로 확인해 봤더니 systemmessage가 들어있지 않았습니다. messagestatas에 messages에 system메세지를 추가하기 위해서 고민하다 systemMessage를 넣었더니 선생님 설명대로 됐지만 무슨 차이인지 잘 모르겠습니다. 아마 예상하기에는 MessageState가 SystemMessage, AIMessage, HumanMessage 밖에 허용을 안 하는 것 같은데 맞나요? 어떤게 올바른 방법인가요? messages = [ SystemMessage(content=system_prompt), ] + state["messages"]
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 9회 기출유형 원본파일은 깃허브상에 없던데 업데이트 예정인가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
roc_auc_score, f1_score, accuracy_score를 구할때 print문의 y_val,pred를 넣는데 왜 저 2가지를 넣는건가요? 그리고 proba는 뭔가요? print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred))
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
<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)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
교재도 같이보고있는데요 교재 p.164쪽 'type1_data1.csv'파일은어디에 있나요? (교재 작업형 1 연습문제 파일 어디서 다운받나요?)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
<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)
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
알파값을 릿지는 0.05,0.1,1,5,8,10,12,15,20 라소는 0.001,0.005------ 이렇게 잡는 이유와 기준이 무엇인지? 그냥 경험치인건지
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) 예 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. src가 안떠요 src복사해서 옮겨도 조금 있다가 사라져요 왜 그럴까요
