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강의자료

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

-요구사항 분석 챕터에서 중요한 부분 정리 - 통합 구현 등등 동영상아니고 문서형태 강의인데 이 파일들은 다운로드가 안되나요?

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
김유라 댓글 2 좋아요 0 조회수 118

정의한 ex1, ex2 등이 정의되지 않은 문자라고 떠요.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

미리 문자로 정의한 내용들이 다 정의되지 않는다고 뜨네요 아래처럼요! 수업자료와 함께 답변 부탁드립니다 ㅠ dpdltmee@gmail.com [디버깅시 오류 내용 ] NameError: name 'ex1' is not defined >>> print(ex2) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'ex2' is not defined >>> print(ex3) [입력 함수] x = 50 y = 100 text = 308276567 n = 'Lee' #출력1 ex1 = 'n = %s, s = %s, sum=%d' % (n, text, (x + y)) #%는 찰 쓰지 않는다 print(ex1) #출력2 ex2 = 'n = {n}, s = {s}, sum={sum}'.format(n=n, s=text, sum=x+y) print(ex2)

  • python
jsr 댓글 2 좋아요 0 조회수 94

질문드립니다 4~5강

해결됨

Airflow 마스터 클래스

op_args와 op_kwargs 등 파라미터를 전달하는 함수를 사용할 때 task 파라미터를 사용해서 하는 방법은 따로 설명이 없는데 이렇게 함수에 파라미터를 전달해서 사용할 때는 파이썬오퍼레이터를 항상 써야만하는 건가요?

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
kosa.share05 댓글 3 좋아요 0 조회수 128

import 문장에 빨간줄이 뜹니다.

미해결

파이썬으로 장고(Django) 공략하기: 입문

안녕하세요? 좋은 강의 감사 드립니다. 처음 장고 프로젝트를 만들었는데, first 폴더를 만들어 놓았는데 폴더 안에 admin.py, apps.py 등등의 파일이 있는데 파일을 더블클릭을 해서 소스를 보았는데 admin.py 파일 같은 경우에는 from django.contrib import admin 문장이 있는데 django 글자와 admin 글자에 빨간줄이 나타납니다. 답변 부탁 드립니다. 감사합니다.

  • python
  • django
임정훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 191

강의 자료 부탁드립니다.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

wlstjr298@naver.com입니다.

  • python
wlstjr298 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

배열 크기 자동으로 설정되나요?

미해결

김영한의 실전 자바 - 기본편

입문편에서는 배열의 크기를 입력하지 않고 데이터를 직접 넣어서 자동으로 크기를 설정할 수 있었는데 int[] students; students = new int[]{90, 80, 70, 60, 50}; 강의에서 실습했던 코드 Student[] students = new Student[2]; students[0] = student1; students[1] = student2; 여기에서 new Student[2]; 의 부분을 new Student[]={student1,student2}; 이렇게 고치면 자동으로 크기를 설정 해 주나요?

  • java
  • 객체지향
dg845704 댓글 1 좋아요 0 조회수 140

같은 이름의 회원 저장

미해결

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

[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, 강의 내용 잘 수강하고 있습니다. 회원 웹 기능 -조회 까지 수강한 뒤 데이터베이스 연동을 아직 하지 않은 상태입니다. 코드를 모두 따라쳐서 정상작동은 하는 중인데, 웹에서 중복되는 이름을 저장 시 오류가 나면 앞부분 예외처리 부분에서 코드를 잘못 입력한 것일까요 ?

  • java
  • spring
  • mvc
  • spring-boot
wonderwall09in 댓글 2 좋아요 0 조회수 106

db connect

미해결

FastAPI 완벽 가이드

안녕하세요! 강사님! 처음으로 fastAPI를 접하는데 강사님 수업을 통해 배움을 얻어 가게되어 우선 감사 말씀드립니다. DB Connect 세팅 시 create_engine 함수를 이용하여 엔진 객체만 생성하여 DB에 연결을 하는데 다른 참고 자료들과 비교하면 모델 클래스 생성은 ORM을 사용하지 않으니 생성을 할필요가 없을테고, sessionmaker 함수를 통한 세션 클래스는 따로 생성하지 않더군요. 혹시 sessionmake를 통해 생성된 세션 클래스의 역할과 지금 강의에서는 사용하지 않은 이유를 알 수 있을까요?

  • python
  • sql
  • sqlalchemy
  • FastAPI
하늘111 댓글 2 좋아요 0 조회수 152

강의자료.zip 를 다운로드 받았는데 압축이 풀리지 않습니다. 확인 부탁드려요

미해결

스프링 시큐리티 OAuth2

강의자료.zip 를 다운로드 받았는데 압축이 풀리지 않습니다. 확인 부탁 드려요 - 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.

  • java
  • spring
  • spring-boot
  • oauth
forrest.choi 댓글 2 좋아요 0 조회수 163

회원가입 insert테스트가 안됩니다

미해결

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

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] join 테스트를 돌리면 insert가 제대로 안됩니다 (select로 확인 안됨) 테스트 후 스프링을 돌려 웹에 등록하면 시퀀스는 테스트 한만큼 증가했습니다

  • java
  • spring
  • mvc
  • spring-boot
댓글 2 좋아요 0 조회수 220

orm relationship 정의 중 해당 에러 발생 시 어떻게 고쳐야 하는걸까요

미해결

실전! FastAPI 입문

sqlalchemy.exc.InvalidRequestError: When initializing mapper Mapper[ScheduleEntity(schedules)], expression 'CountryEntity' failed to locate a name ('CountryEntity'). If this is a class name, consider adding this relationship() to the <class 'src.models.schedule.ScheduleEntity'> class after both dependent classes have been defined. cities = relationship("src.models.city.CityEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") schedules = relationship("src.models.schedule.ScheduleEntity", back_populates="country", cascade="all, delete-orphan", lazy="joined") 이미 이렇게 다 해놨는데 말이죠...

  • python
  • 리팩토링
  • orm
  • FastAPI
  • pytest
윤서준 댓글 3 좋아요 0 조회수 254

(기출) 2024년 2회 기출문제 수업자료가 강의랑 안맞아요

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

섹션7 (기출) 2024년 2회 기출문제 - 이론 포함 강의내용 0:53:26 자료 12페이지 람다 예제 1 만 있어요 예제 2가 없어요

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
마이동 댓글 2 좋아요 1 조회수 148

ExecutorService와 CompletableFuture의 차이점과 역할

미해결

백엔드 개발자 성능 개선 초석 다지기

안녕하세요! 비동기 코드에 관해 질문이 있습니다. ExecutorService 는 스레드를 관리하는 역할을 하는것이고 CompletableFuture 가 실제로는 비동기 요청을 처리하는 것으로 이해하였는데 맞을까요? Future 은 예외 처리를 할 수 없기 때문에 잘 쓰이기 않을까요??CompletableFuture 가 지원하는 기능이 더 많기 때문에 주로 CompletableFuture 를 사용하나요?

  • java
  • mysql
  • spring-boot
  • cache
  • index
EunKyung Hwang 댓글 2 좋아요 0 조회수 307

레디스의 동적 서버 리스트와 샤딩 범위 중복 문제 질문

해결됨

스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다. ^^ 분산 시스템에서 균등 샤딩 부분을 듣다가 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. 각 서버는 자신의 @Scheduled에 의해 레디스 서버로 조회하여 자신의 인덱스를 찾은 후 이를 기반으로 각자 서버 로컬에서 샤딩 범위를 계산하는 것으로 이해했는데요. 여기서 궁금한 점은 각 서버마다 @Scheduled가 동작하는 시점도 다를테고, 레디스의 저장된 서버 리스트가 동적으로 변하기도 하는데, 이러한 이유로 서로 다른 서버가 부분적으로 겹치는 샤딩 범위를 각자 계산하여 카프카로 중복 전송하는 시나리오가 발생하지는 않는 것인가요? ex) A의 @Scheduled 동작 시점에서는 서버가 3개 뿐이었지만 B의 @ Scheduled 동작 시점에는 서버가 5개로 늘어난 경우 서버 A가 계산한 자신의 샤딩 범위 0~20 서버 B가 계산한 자신의 샤딩 범위 13 ~ 27 답변 주시면 감사하겠습니다. 😊

  • java
  • mysql
  • spring-boot
  • kafka
  • redis
알알이 댓글 2 좋아요 1 조회수 285

좋아요 비관적 락 적용 시 데드락 발생 관련 질문입니다..

해결됨

스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판

spring boot: 3.3.2 mysql: 8.0.38 강사님과 동일한 버전 사용하고 있습니다. @Test void likePerformanceTest() throws InterruptedException { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(100); likePerformanceTest(executorService, 1111L, "pessimistic-lock-1"); likePerformanceTest(executorService, 2222L, "pessimistic-lock-2"); // likePerformanceTest(executorService, 3333L, "optimistic-lock"); } private void likePerformanceTest(ExecutorService executorService, Long articleId, String lockType) throws InterruptedException { CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3000); System.out.println(lockType + " start"); long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 3000; i++) { long userId = i + 2; executorService.submit(() -> { like(articleId, userId, lockType); latch.countDown(); }); } latch.await(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("lockType = " + lockType + ", time = " + (end - start) + "ms"); System.out.println(lockType + " end"); Long count = restClient.get() .uri("/v1/article-likes/articles/{articleId}/count", articleId) .retrieve() .body(Long.class); System.out.println("count = " + count); } 위 테스트를 실행 시키면 pessimistic-lock-1 start lockType = pessimistic-lock-1, time = 5353ms pessimistic-lock-1 end count = 2991 pessimistic-lock-2 start lockType = pessimistic-lock-2, time = 6667ms pessimistic-lock-2 end count = 2991 count 가 3001이 안나오길래 서버 로그를 확인했는데, com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction 이렇게 데드락이 발생됐다는 로그가 출력됐더라구요.. 강사님과 똑같은 코드로 실행한거 같은데, 왜 데드락이 발생한걸까요?? 의심되는 부분은 @Transactional public void likePessimisticLock1(Long articleId, Long userId) { articleLikeRepository.save( ArticleLike.create(snowflake.nextId(), articleId, userId) ); int result = articleLikeCountRepository.increase(articleId); if (result == 0) { articleLikeCountRepository.save( ArticleLikeCount.init(articleId, 1L) ); } } 여러 스레드가 동시에 result == 0 조건에 진입해서 동일한 article_id 를 insert 하려고 하다가 충돌되는 과정에서 데드락이 발생된 것 같은데... 정확한 원인이 뭘까요? 제가 잘못 친게 있어서 그런걸까요..? PessimisticLock1, PessimisticLock2 둘 다 데드 락이 발생한 원인이 궁금합니다! 게시물 생성 시점에 미리 0으로 count를 생성 해놓으면 괜찮을 것 같은데, 같은 코드로 실행했는대도 결과가 달라 질문남깁니다..

  • java
  • mysql
  • spring-boot
  • kafka
  • redis
chobo 댓글 2 좋아요 1 조회수 359

CV error

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

CV를 사용하였는데 하기와 같은 오류가 등장했습니다 : --> 98 raise InvalidParameterError( 99 f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be" 100 f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead." InvalidParameterError: The 'scoring' parameter of cross_val_score must be a str among {'f1', 'jaccard_micro', 'positive_likelihood_ratio', 'adjusted_rand_score', 'jaccard_weighted', 'homogeneity_score', 'average_precision', 'precision_weighted', 'rand_score', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'precision', 'explained_variance', 'jaccard_macro', 'recall_macro', 'f1_macro', 'normalized_mutual_info_score', 'precision_samples', 'neg_root_mean_squared_log_error', 'r2', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'precision_micro', 'neg_max_error', 'mutual_info_score', 'precision_macro', 'f1_micro', 'v_measure_score', 'completeness_score', 'neg_mean_squared_error', 'accuracy', 'neg_brier_score', 'recall_samples', 'jaccard_samples', 'neg_root_mean_squared_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'jaccard', 'f1_samples', 'matthews_corrcoef', 'neg_median_absolute_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'recall_micro', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_log_loss', 'roc_auc_ovo_weighted', 'd2_absolute_error_score', 'roc_auc', 'adjusted_mutual_info_score', 'recall', 'recall_weighted', 'balanced_accuracy', 'f1_weighted', 'top_k_accuracy', 'roc_auc_ovo', 'neg_mean_squared_log_error', 'fowlkes_mallows_score', 'neg_mean_poisson_deviance'}, a callable or None. Got 'f1-macro' instead. 제가 작성한 코드도 함께 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') print(y.info(), y.shape) y=y-1 int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=7, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier(random_state=2025) lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2025) xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val) y_pred_xgb=y_pred_xgb+1 from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='macro')) print(f1_score(y_val, y_pred_xgb, average='macro')) from sklearn.model_selection import cross_val_score scores=cross_val_score(rf, train, target, scoring='f1-macro', cv=5) print(scores) print(scores.mean())

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
yaejin1016 댓글 2 좋아요 0 조회수 94

XGBClassifier 사용 에러

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

XGBClassifier 를 사용해서 target을 분류하려고 하는데, 아래와 같은 에러가 나타납니다 : ValueError : Invalid classes inferred from unique values of y . Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4] LabelEncoder를 사용해서 processing 도 다 했고, LGBMClassifier랑 RandomForestClassifier는 다 잘 돌아가는데 XGBClassifier만 저런 오류가 나타나네요;;; 참고를 위해 지금까지 작성한 코드 하기로 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') y=y.astype('object') y=y.astype('category') print(y.info(), y.shape) int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) y_val=y_val.astype('category') y_tr=y_tr.astype('category') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier() lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='weighted')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='weighted')) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier() xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val)

  • python
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  • pandas
  • 빅데이터분석기사
yaejin1016 댓글 3 좋아요 0 조회수 199

메인 메모리 질문

미해결

김영한의 실전 자바 - 고급 1편, 멀티스레드와 동시성

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] volatile를 통해 메인 메모리에서 값을 바로 확인 하는건데 그러면 메모리는 어떻게 값이 변경 되는 것을 알 수 있는 건가요? 메인 메모리에서 값이 변경이 안되면 volatile을 사용해도 변경 된 걸 알 수 없는거 아닌가요? 제가 너무 깊게 들어간걸까요...ㅜㅜ... 운영체제?를 공부해야 되는 부분일까요??,,

  • java
  • 객체지향
  • 동시성
  • multithread
  • thread
딩띵 댓글 1 좋아요 0 조회수 150

MemberRepository 질문 입니다

미해결

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

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] @Autowired public MemberService (MemberRepository memberRepository){ this.memberRepository = memberRepository; } MemoryMemberRepository를 사용 할 수 있는 이유가 해당 구현체를 @Repository로 빈을 등록했기 때문에 @Autowired를 통해 MemberRepository 타입으로 주입받을 수 있는 게 맞을까요?

  • java
  • spring
  • mvc
  • spring-boot
딩띵 댓글 2 좋아요 0 조회수 165

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