@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.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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] 안녕하세요 강사님 강의 잘 듣고 있습니다!! 혹시 7. 고급동기화 교안 부분 parkNanos()에서 millis가아니라 ns아닌가요?! ! 그리고 작은 오타하나도 말씀드립니당:)
위 그림은 제가 구현한 아키텍처입니다. 제 프론트 서버에서 도메인/api 경로로 백엔드로 요청을 보내기 때문에 ALB에 기본 도메인은 프론트서버로 라우팅, 도메인/api 주소는 백엔드 서버로 라우팅되게 하였습니다. 그런데 프라이빗 서브넷은 외부로부터 접근을 못하는 것에 의미가 있는데 도메인이 연결된 로드밸런서에 프라이빗 서브넷을 연결하면 route53에서 로드밸런서 ip주소에 요청을 보내고 로드밸런서는 /api가 붙어 있는 것을 확인하고 백엔드 서버 대상 그룹으로 요청을 보냅니다. 즉 백엔드 서버 자체의 공인ip가 없어도 사용자가 웹 브라우저에 https://grow-farm.com/api/auth/health 라고 적으면 백엔드 서버에 직접 요청을 할 수 있고 응답도 그대로 돌아옵니다 물론 이것은 헬스체크라서 열어둔거고 다른 API는 앱 내부 차원에서 프론트를 통한 요청으로만 접근 할 수 있게 조치는 취해놨지만 인프라 차원에서 서버가 개방되어있으니 이 설계가 베스트 프랙티스가 아닌 것 같다는 생각이 들었습니다. 제가 기존에 했던 방법으로 도메인을 가지고 있는 로드밸런서에서 프라이빗서브넷에 있는 ec2에 /api를 붙여서 경로를 붙이는 것이 자주 쓰이는 방법이고 제가 잘못 생각한 것이라 큰 문제가 없는지 궁금합니다! 만약 1번이 문제가 있는 방법이라면 대안으로 프론트 서버는 10.0.2.2 같은 백엔드 내부 ip주소로 요청을 보내게 코드를 바꾸고 로드밸런서에서 백엔드 서버를 해제하면 사용자들은 브라우저창에 10.0.2.2/api/auth/health 를 검색하더라도 백엔드 서버에 접근할 수 없는 숨겨진 공간이 될 수 있을 것 같은데 혹시 괜찮은 방법인지 궁금합니다. 감사합니다!
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)
pdf 요약 프로그램 작성 중... .env 파일에 문제가 있는것 같아요 ============== # OpenAI API Ű�� �Ʒ��� �Է��ϼ��� OPENAI_API_KEY=k-proj-v0nK5kkkkkk2lYArSLe9ngkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkjjjkkkkkkkkkkkkkklw47OBVrokkkk # 위 api 키는 제가 바꾸었습니다. =============== 무제가 좌측 창 파일보는 곳에 .env 파일옆에 아이콘이 뭔가 제대로 저장? 인 안된것 같은 아이콘이 붙어 있는데.. 이게 문제인지.. 계속 에러를 뿜어내네요 확인 좀 부탁 드립니다..
