안녕하세요! 최근에 강의를 수강하게 된 학생입니다. 다름이 아니라 강의에서 말씀해주신 SpringBoot 2.7.6 버전을 설치하려고 하는데 start.spring.io 에는 3.x버전들 밖에 보이지 않더라고요. 그래서 spring-cli를 사용해서 설치하려고 했으나 Initializr service call failed using 'https://start.spring.io' - service returned Bad Request: 'Invalid Spring Boot version '2.7.6', Spring Boot compatibility range is >=3.1.0' 라는 문구와 함께 설치가 되지 않아 공식 깃허브를 찾아보았더니 2.x 버전에 대해서는 지원이 중단되었다고 적혀있었습니다. https://github.com/spring-io/start.spring.io/issues/1357 Commercial support에 대해서는 25년까지 가능하다고 되어있는데, Commercial support(유료 지원?)이라는 것이 정확하게 어떤 것인지 이해가 잘 되지 않습니다. 그렇기에 Commercial support와 SpringBoot 3.1.6 버전을 설치하는 것 둘 중에 어떤 것이 더 나을지 질문드립니다ㅠㅠ 감사합니다!
lag function 을이용하여 풀어보았는데요 혹시 lag 를 사용하는것과 조인을 하는것에서 성능차이가 어느정도 발생하는지 궁금합니다 with temp as (SELECT id , num , lag(num, 1) over() as lag1 , lag(num, 2) over() as lag2 from logs ) select DISTINCT(CASE WHEN num= lag1 and lag1 = lag2 then num ELSE Null END) as consecutiveNums from temp having consecutiveNums is not null - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
void doSomething(int num) { cout << (uintptr_t)&num << endl; cout << num << endl; } int main() { int num = 1; cout << (uintptr_t)&num << endl; cout << num << endl; doSomething(num); return 0; } 안녕하세요. 공부하다가 궁금한게 생겨서 질문드립니다. 배열 뿐만 아니라 정수를 파라미터로 받을 때도 포인터로 받는 것이고 그 포인터에 받은 변수의 주소가 저장이 되어 있는 건가요? 예를들어 main 함수의 num 의 주소와값이 1480 - 1이라고 할때 doSomething함수의 num의 주소값은 1436이고 이 주소가 1480 - 1을 담고있는 것일까요??
안녕하세요. 좋은 강의 오늘도 감사히 잘 들었습니다. 강사님께서 HashSet 자료구조를 이용하여 중복을 제거하는 방법을 선택하셨지만 전 다른 방법으로 접근해 보았습니다. 상품별 counting 한 결과인 productCountingMap 을 이용해보았는데요. 이미 해당 객체는 productNumber 가 중복이 걸러진 상태로 key 값으로 잡혀있고 quantity 가 value 에 정의되어 있어서 이를 그대로 활용해 보았습니다. //상품별 counting Map<String, Long> productCountingMap = createCountingMapBy(stockProductNumbers); //재고 차감 시도 productCountingMap.forEach((key,value)->{ Stock stock = stockMap.get(key); int quantity = value.intValue(); if(stock.isQuantityLessThan(quantity)){ throw new IllegalArgumentException("재고가 부족한 상품이 있습니다."); } stock.deductQuantity(quantity); }); 감사합니다
질문 : target값을 .astype(category)는 도움이 될까요? 보통 target값(y_train)의 경우 데이터 형식이 object인 경우가 많더라구요. 또, 보통 피처엔지니어링 할 때, (LabelEncoder나 pd.get_dummies할 때는) target값(y_train)을 두고요. 그래서 target값(y_train)의 데이터 타입을 카테고리로 바꾸면(.astype(category))로 하면 모델 정확성에 도움이 될까요? 시험이 다가오면서 사소해 보이는 질문도 확인을 받고 싶더라고요. 매번 감사합니다 ㅠㅠ
cancel before timestep-long ask_order_status error msg:ExecuteError [Executing] -1102: Mandatory parameter 'orderid' was not sent, was empty/null, or malformed. 이 에러가 뜨는데 cancle 동작 중에 orderId가 반환이 안돼서 그런 것 같은데 바이낸스 api를 잘 몰라서 정확히 뭐가 문제인지 모르겠네요.
대응표본검정 (=쌍체표본검정)에서 처음 설명은 μd = (before – after) 로 안내해서 기초 부분 설명하다가 바로 아래에서는 μd = after - before로 바뀌고, 심화 ~ 샤피로 윌크 검정, 그리고 윌콘슨 검정(비모수 검정)에서도 계속 μd = after - before로 작업이 진행되는데 μd 가 after - before 니까 비포 애프터 순서 바꾸는거보단 저대로 하는게 낫다고 강의 중에 말씀하시더라고요. 그럼 그냥 μd = after - before 로 생각하고 저대로 계속 작업하면 되는거 맞죠? 처음에 μd = before - after 는 그냥 개념 설명하기 위해 이야기한건지, 어떻게 이해하고 넘어가는게 좋은지 궁금합니다
회귀계수(coef) 뜻이 독립변수가 종속변수에 미치는 영향의 크기/방향을 의미하고 절편(intercept)뜻이 모델이 독립변수들의 영향을 받지 않을 때 예측하는 종속변수의 기본 로즈 오즈라고 알고 있습니다. 각 독립변수들의 coef 값은 이해가 가는데 위의 표에서 intercept의 coef값은 무엇을 의미하는지 궁금합니다! 또 기울기 = 회귀계수 = coef / 절편 = intercept 로 이해하면 되나요!? 통계에 대한 기초가 없어서 유형 3이해하는게 어려움이 많습니다ㅠㅠㅠㅠ 감사합니다!!!
안녕하세요. 6회 기출 작업형 1번 관련 질문이 있습니다. 2024년 2월 이런 형태여서, datetime으로 변환하려고 했었는데 안되더라구요 제가 사용한 코드는 pd.to _datetime(df['연도'), format ='%Y년%m월') 입니다. format으로 datetime으로 변환하려면 연/월/일 모두 데이터가 있어야하는걸까요?
/api/admin 요청 시 권한만을 체크하기 위해 id 와 role 만 있는 객체를 시큐리티세션에 저장했다고 하셨는데 만약 username 이나 email 이 필요한 경우라면 그 로직도 BasicAuthenticationFilter 를 상속받은 필터에서 doFilterInternal() 메서드 안에서 강제주입을 할때 username 과 eamil을 가져와서 시큐리티 세션에 강제주입하는건가요 ?
안녕하세요 섹션5 작업형2 모의문제2 에서 질문이 있습니다. 각 모델링을 통해서 r2 score 값을 구하는 부분에서 강의 답안에서는 XGBRegressor에서 설명력이 제일 높았어요 강의 중에 train_test_split 의 random_state = 2022로 했는데 이 값을 변경하니, XGBRegressor의 r2 score 값이 심하게 바뀝니다. 다른 회귀 모델들은 그렇지 않았는데, 유독 XGBRegressor에서만 변경이 심하더라고요 예를 들어서, random_state = 2023으로 하면 가장 낮은 r2 score가 나와서 결론이 완전 바뀝니다. 이 부분 설명 부탁드립니다. 그리고 추가 질문입니다. 이 부분에 RandomForestRegressor를 이용해서 모델링할 때 강의에서는 regressor = RandomForestRegressor() 라고 되어서 모델링이 제대로 되지 않았어요 그런데, model = RandomForestRegressor() 로 하면 1분 이상 실행이 되어 버립니다. RandomForestRegressor를 이용한 모델링 방법 요청드립니다. 답변 부탁드려요~
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 문의 드렸을 때 c++로 변경하라고 하셨는데 c++ 자체가 없습니다... ㅜㅜ
선생님이 민맥스스케일러 코드를 # 민-맥스 스케일링 MinMaxScaler (모든 값이 0과 1사이) cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxScaler() n_train[cols]= scaler.fit _transform(n_train[cols]) 이렇게 작성하신 부분을 제가 라벨인코더 코딩처럼 변경해봤는데요(from sklearn.preprocessing이 똑같은거랑 구조가 비슷해서요) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler for col in cols: sc=MinMaxScaler() X_train.col=sc.fit_transform(X_train[col]) X_test.col=sc.transform(X_test[col]) 이런에러가 떴어요 if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 코딩구조가 비슷한거같아서 한번 시도해봤는데 민맥스스케일러는 LabelEncoder() 할때와 코드를 비슷하게 칠순없는건가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 (b)풀 때, 문제에서 정규성에 대한 말이 없는데 정규성 검정을 하지 않고 바로 ttest_rel을 써도 되나요? (c) 답안의 경우 0.0006, 귀무가설을 기각하고, 대립가설을 채택한다. 라고 쓰면 되나요?
