파라미터로 id나 URL 등 값 받아올 때와 쿼리스트링으로 받아올 때 파라미터로도 perPage나 page 등 받아올 수 있는데 어떤 차이로 파라미터와 쿼리스트링을 나누어서 사용해야 할지 질문드립니다.단순히 파라미터는 http 요청시 한 번 정해지면 고정되는 값에 사용하고 쿼리스트링은 매 요청마다 변하는 값에 사용한다고 생각이 드는데 맞을까요??

안녕하세요 스프링 부트 시리즈를 거의 다 들었는데요,엔티티를 영속성 컨텍스트에서 관리하면 1차 캐시가 생겨서 2번째 조회할 때는 db가 아니라 영속성 컨텍스트에서 가져온다고 알고있는데요그래서 공부하면서 스프링 데이터 jpa랑 querydsl로 회원 조회, 수정, 삭제 등 공부하면서 api 호출로 값을 받을 때 dto를 통해서 받는 로직을 짜고 테스트를 했습니다.member1을 읽은 뒤에 db에서 강제로 이름을 member2로 바꾸고 다시 호출했는데 member2로 잘 읽어 오더라고요 member1을 읽어와서 영속성 컨텍스트에 이미 올라있는 정보를 바로 가져올 줄 알았는데 제 예상이 틀렸습니다.이게 엔티티를 직접 조회한게 아니라 dto를 통해 조회해서 그런건가요? 아니면 혹시 제가 뭘 잘못알고 있는 걸까요?

자료 5pg를 보면 첫번째 라우터는 192.168.10.254와 192.168.20.1로 부여 했습니다. 또 두번째 라우터는 부여된 ip가 192.168.20.254와 192.168.30.254로 부여되어 있는데...ip 라우터는 해당 범위 내의 장치(컴퓨터등...)에 지정된 ip를 제외한 아무 ip나 부여해도 되는건가요? 예를들어 첫번째 라우터가 네트워크 1에 해당하는 192.168.10.233도 ip 부여가 가능한가요?

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.java 17에 스프링 부트는 3.1.0 버전을 사용중이고h2 데이터 베이스는 최신 버전을 다운 받았습니다.스프링부트 3.0버전 이상은 h2 2.1.214버전 이상 사용하는게 맞나요?

26:27초 쯤에 tests.py의 test_update_post() 함수에서 카테고리의 pk를 적어줘야하는지 이해가 잘 되지 않습니다.앞서 setUp() 함수에서 post_001과 post_002를 생성할 때는 category를 입력할 때 pk는 사용하지 않고 진행했습니다.하지만 왜 포스트 수정을 핱때는 category를 입력할 때 pk를 사용해야 하는지 잘 모르겠습니다. 

visual studio에서는 숨기는방법 없나여?

Unrecognized File System 일 경우HxD로 파일 백업본 찾아 복구하는 방법 이외에Encase로 복구할 수 있는 방법은 없나요?

작업형 들어가기 전에원데이터를 카피해서 a데이터프레임을 만들어서a로 계산해도 될까요? 

선생님 안녕하세요, 원핫인코딩과 라벨인코딩 중에서 어떤 것으로 인코딩을 수행할지에 대한 기준이 헷갈려, 질문을 남깁니다. 원핫인코딩 시에, train = pd.get_dummies(train) 과 같이 int/float형 데이터와 모두 합쳐서 인코딩을 진행해도 문제가 없나요??라벨인코딩처럼 object형 컬럼만 추출해서 원핫인코딩을 진행하려고하니 오류가 발생하여 혹시 어떤 문제가 있는건지 궁금합니다! # object 컬럼 원핫/라벨인코딩 cols = train.select_dtypes(include='object').columns # print(cols) for col in cols: train[col] = pd.get_dummies(train[col]) test[col] = pd.get_dummies(test[col])위와 같은 코드를 추가하여 실행하였을 때 아래와 같은 오류가 발생합니다.  --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-38-cba2437473af> in <cell line: 23>() 22 # print(cols) 23 for col in cols: ---> 24 train[col] = pd.get_dummies(train[col]) 25 test[col] = pd.get_dummies(test[col]) 26 /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/frame.py in _set_item_frame_value(self, key, value) 4098 len_cols = 1 if is_scalar(cols) else len(cols) 4099 if len_cols != len(value.columns): -> 4100 raise ValueError("Columns must be same length as key") 4101 4102 # align right-hand-side columns if self.columns ValueError: Columns must be same length as key 

안녕하세요 제로초님 궁금한게 있어서요.이러한 부모자식 관계에서 props로 함수를 넘겨줄때는 usecallback+자식컴포넌트(react.memo)로 자식컴포넌트의 리랜더링을 방지할 수 있다고 배웠습니다. 리액트는 함수나, style={{}}, 등 다 객체 참조값을 비교하여 부모컴포넌트가 리랜더링되면서 생성된 함수는 새로운 참조값을 갖게되까 변경사항이 있다고 생각한다. 라고 알고있습니다. 근데 이 부분에서는 style객체를 usememo만으로 리렌더링을 방지한다. 라고 하셨는데 그 말씀이 ButtonWrapper 의 컴포넌트에서 retun() 부분만 virtual dom 이 비교하고(함수자체는실행됨) 바뀐게 없네 하고 return 부분을 다시 안그린다는 의미에서 리렌더링을 방지한다고 하신건지..?? 아니면 아예 ButtonWrapper컴포넌트함수 자체가 react.memo를 사용한 것 처럼 리렌더링이 안되는건지 궁금합니다.ButtonWrapper컴포넌트의 리렌더링을 막으려면ButtonWrapper에react.memo적용 후 usememo를 사용해야되는것 아닌가해서요. usecallback과 마찬가지로요예제로 이런식으로 해봤는데 부모컴포넌트가 리렌더링되면 자식컴포넌트의 스타일을 usememo로 감싸주어도 리렌더링이 되더라구요??이 역시 자식컴포넌트에 React.memo를 감싸주고나서야 자식 컴포넌트가 리렌더링 안되는데 수업에서는 memo를 쓰지않아도 리렌더링이 되지않는다고 한 이유가 궁금합니다.

안녕하세요!수업시간에 보면 webpack.config.js 웹팩 설정파일을 CommonJS방식으로 작성하였는데요,웹팩은 Node.js에서 동작하는 프로그램이고,Node.js가 사용하는 모듈시스템이 CommonJS이므로 웹팩 설정파일을 CommonJS로 작성한 건 이해했습니다.그런데 문득 드는 궁금증이,CommonJS 모듈 시스템을 채택했던 NodeJS 환경에서 ES Module을 사용하려면 Babel과 같은 트랜스파일러(transpiler)를 사용했어야 했는데요. NodeJS 버전 13.2부터 ES모듈 시스템에 대한 정식 지원이 시작됨에 따라 다른 도구 없이 NodeJS에서 손쉽게 ES Module을 사용할 수 있게 되었잖아요..?그렇다면 노드버전 13.2부터는 webpack.config.js 를 CommonJS가 아닌, ES Module방식으로 작성해도 상관없는건가요?

안녕하세요. 강의 만들어주셔서 감사드립니다.구글 로그인 연동 해보고 있는데 google-services.json 파일 app 폴더에 복사해놓고 소스코드 작성하고 있는데, 저는 R.string.default_web_client_id가 없는데 혹시 어떻게 생성하셨나요?  

제목이 질문입니다.

========================================[질문 내용]안녕하세요.인터셉터 conifg 파일에서 addPathPattern()함수내 인터셉터 대상이되는 경로를 세팅할때 질문있습니다. ^^;예를들어/*/abc.do 와/**/abc.do 의 경로세팅을 한다고했을때위 두예시에서 차이점이 있을까요?즉, 경로 중간에 *이 한개있을때와 2개있을때차이점이 궁금합니다. 찾아봐도 잘 안나오는것 같아서 질문드립니다. (_ _)

안녕하세요 선생님, 결측치 처리 관련하여 궁금한 점이 있어 이렇게 질문 남기게 되었습니다.결측치가 있는 경우, 이를 삭제하거나 대체하는 방법이 있을텐데요.저는 결측치가 있을 경우, 평균값, 중앙값이나 0으로 대체할 계획입니다. 근데 train 데이터와 마찬가지로 test데이터의 결측치도 동일하게 대체하거나 제거해줘야 하는 것이 맞는 건가요? test 데이터는 원본 데이터와 달라지면 안된다거나, 삭제되면 안된다는 언급이 보여 혼동이 되어 질문드립니다. test데이터에서 결측치를 다른 값으로 채워주는건 괜찮으나, 삭제만 안하면 되는건가요?이와 유사하게, 컬럼에서 ID나 모델명과 같은 컬럼을 삭제하고 예측하려고 할 때, 시험환경에서 train, test에서 둘다 drop이나 pop으로 삭제를 진행해도 문제가 없는지 궁금합니다. 2. 추가로, unique로 object 데이터의 가짓수를 확인하고 가짓수가 적으면(2~5이내) 원핫인코딩, 많으면 라벨인코딩을 하고있는데 맞는 접근 방식인지도 궁금합니다. 이렇게 인사드릴 수 있게되어 영광입니다! 좋은 강의 올려주셔서 감사드립니다.

안녕하세요 강사님 강의를 듣다가 이해를 제대로 한게 아닌거 같다는 생각이 들어 질문드립니다 검색해봐도 검색실력이 꽝인지... 제대로된 답을 못 찾았습니다 실행순서에 대해 알고싶은데요 이 코드의 실행순서가1 구조만들기 export default return2 html 을 만들고 onClick이벤트 안 함수로 가서 그 함수 안 실행 값을 setCount로 인해 count에 담아주어 실행된다 라고 생각하긴했는데 count가 먼저 실행되어지고 그 다음에 setCount로 인해 값이 변경되어지는게 아닌가란 의문이 들었습니다 useState는 실행순서가 언제 인가요? useState있을때 실행순서를 알고싶습니다제가 자바스크립트라던지 리액트의 실행순서에 동작방식에 미흡한데 추천해주실만한 글이나 어떻게 공부를 해야하는지에 대해 조언부탁드립니다 🙏

테스트 코드를 작성할 때 테스트하려는 메서드를 제외한 나머지 메서드들은 전부 정상적으로 동작한다고 가정하고 해야하는 건가요??테스트코드를 작성하다보니 헷갈려서 질문 드립니다.. 예를 들면 findById() 메서드를 테스트할때save() 메서드는 정상 동작한다고 가정하고 하는건가요?

Package Project(shipping) 후 생성된 exe 파일에서 UE_LOG를 볼 수 있는 방법이 있을까요?(수업과 직접적인 연관이 있는 질문은 아닌데... 도움을 받을 수 있는 곳이 없어 질문드려봅니다.ㅠㅠ)

안녕하세요 캐글 T2-1을 푸는 도중 도저히 에러를 해결할 수 없어 질문드립니다!ㅠㅠ코드는 가장 아래에 있습니다데이터가 3개 주어지고 결측치가 있는 경우 제가 짠 코드와 같이 결측치를 채우면 될까요?에러는 아래와 같이 나타납니다. test 데이터에 ‘Ali', 'Mr Ahmed'가 없다는 뜻같은데 무엇이 문제이고 어떻게 해결해야 좋을까요?ㅠㅠ에러메시지, 코드:KeyError Traceback (most recent call last) /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_label.py in _encode_python(values, uniques, encode) 65 try: ---> 66 encoded = np.array([table[v] for v in values]) 67 except KeyError as e: /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_label.py in <listcomp>(.0) 65 try: ---> 66 encoded = np.array([table[v] for v in values]) 67 except KeyError as e: KeyError: 'Ali, Mr. Ahmed' During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_20/403961971.py in <module> 53 le = LabelEncoder() 54 X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) ---> 55 X_test[col] = le.transform(X_test[col]) /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_label.py in transform(self, y) 275 return np.array([]) 276 --> 277 _, y = _encode(y, uniques=self.classes_, encode=True) 278 return y 279 /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_label.py in _encode(values, uniques, encode, check_unknown) 111 if values.dtype == object: 112 try: --> 113 res = _encode_python(values, uniques, encode) 114 except TypeError: 115 types = sorted(t.__qualname__ /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_label.py in _encode_python(values, uniques, encode) 67 except KeyError as e: 68 raise ValueError("y contains previously unseen labels: %s" ---> 69 % str(e)) 70 return uniques, encoded 71 else: ValueError: y contains previously unseen labels: 'Ali, Mr. Ahmed'# 시험환경 세팅 (코드 변경 X) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split def exam_data_load(df, target, id_name="", null_name=""): if id_name == "": df = df.reset_index().rename(columns={"index": "id"}) id_name = 'id' else: id_name = id_name if null_name != "": df[df == null_name] = np.nan X_train, X_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2021) y_train = X_train[[id_name, target]] X_train = X_train.drop(columns=[target]) y_test = X_test[[id_name, target]] X_test = X_test.drop(columns=[target]) return X_train, X_test, y_train, y_test df = pd.read_csv("../input/titanic/train.csv") X_train, X_test, y_train, y_test = exam_data_load(df, target='Survived', id_name='PassengerId') X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape import pandas as pd df = pd.concat([X_train,y_train['Survived']], axis = 1) df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].median()) X_test['Age'] = X_test['Age'].fillna(df['Age'].median()) df['Cabin'] = df['Cabin'].fillna('N') X_test['Cabin'] = X_test['Cabin'].fillna('N') df['Embarked'] = df['Embarked'].fillna('S') X_test['Embarked'] = X_test['Embarked'].fillna('S') #print(df.isnull().sum()) #print(X_test.isnull().sum()) print(df.info()) print(X_test) cols = ['Name','Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col])

 초반해 ==> 초반에