USER와 Profile테이블은 OneToOne 관계입니다.근데 서로 하나씩만 존재하다면 그냥 USER테이블에 Profile을 넣어버리면 되는거 아닌가요?OneToOne 관계를 유지하는 특별한 이유가 있나요??하나의 테이블이 커지는걸 방지하기 위해 OneToOne 관계를 형성하는 걸까요? 

안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다.Coupon 도메인 중복 관련해서 질문이 있습니다.consume 모듈을 새로 생성하면서 Coupon 도메인을 api 모듈에서 복붙을 하셨는데요.gradle 멀티 모듈을 만들 때 부모/자식 관계로 만들면 Coupon 도메인을 중복되지 않게 사용할 수 있을 것 같은데 강의에서는 시간상 패스한 것인가요?

ttest_rel 파라미터 중에 a,b가 있는데요강의에서 설명주신 건치료 후 혈압 - 치료 전 혈압이렇게 표시되어 있으니 순서대로 넣어야 한다고 했는데요.  치료 전 혈압 - 치료 후 혈압 이라면stats.ttest_rel(df['bp_before'] - df['bp_after'])위와 같이 작성해야 하는 것으로 이해했습니다. 여기서, ttest_rel 유형은 예시문제 처럼 무조건 두 집단(혹은 조치 전 집단과 조치 후 집단)이 있고, 두 집단 사이의 차이를 이용하는 게 맞을까요?! a와 b를 그냥 설명주신대로만 이해하면 되는지 문의드립니다.

안녕하세요, tensorflow로 다른 강의들을 듣다가 torch를 공부하기 시작한지 얼마안돼서 여쭤보는 질문입니다.tensorflow에서는 callback함수로 간단히 earlystopping이나 checkpoint등을 가져와 쓸 수 있는 모듈이 있는걸로 알고있습니다. 혹시 torch에서는 그런 모듈이 따로 없는건가요?

음.. 안녕하세요 지금 controlled design 패턴이랑common design 패턴ㅇㅣ랑 아무리봐도 똑같아서.. 고민이 많이 됩니다.둘다 에밋 프롶스를 이용한 거고 구조적으로는 상위에서 데이터를 조작하여 하위로 다시 내려주는구조로차라리 슬롯과 좀 디자인패턴이 차이잇는거같고 일반과는 거의 똑같아서 설명보충이 필요해 보입니다

import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score train n_train = train.select_dtypes(exclude = object).copy() c_train = train.select_dtypes(include = object).copy() n_test = test.select_dtypes(exclude = object).copy() c_test = test.select_dtypes(include = object).copy() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler cols = ['Customer_Age','Dependent_count', 'Months_on_book', 'Total_Relationship_Count', 'Months_Inactive_12_mon', 'Contacts_Count_12_mon', 'Credit_Limit', 'Total_Revolving_Bal', 'Avg_Open_To_Buy', 'Total_Amt_Chng_Q4_Q1', 'Total_Trans_Amt', 'Total_Trans_Ct', 'Total_Ct_Chng_Q4_Q1', 'Avg_Utilization_Ratio'] scaler = MinMaxScaler() n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) c_train = pd.get_dummies(c_train) c_test = pd.get_dummies(c_test) train = pd.concat([n_train, c_train], axis =1) test = pd.concat([n_test, c_test], axis =1) train = train.drop('CLIENTNUM', axis =1) test = test.pop('CLIENTNUM') from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, train['Attrition_Flag'], test_size = 0.2, random_state = 2023 ) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score model = RandomForestClassifier(random_state = 2023) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) print(pred) # 정확도 print(accuracy_score(y_val, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_val, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_val, pred)) # F1 print(f1_score(y_val , pred))위와 같이 코드를 진행시[0 1 0 ... 1 0 1]1.01.01.01.0 이 나옵니다. pred 자체가 1차원으로만 나오고 정확도 정밀도 재현율 F1도 1.0으로만 나오는데 무엇이 잘못된건지 모르겠습니다ㅠㅠ

안녕하세요.문득 스프링 데이타 JPA로 테스트 진행 중 없는 테이블을 만들어주는 기능을 보니 db에 커넥션이 없이 이 모든 게 진행된다는 게 갑자기 낯선 느낌이 들었습니다.쿼리를 만들고 날리는 과정이 커넥션 여부와 관계없이 실행되는 것인가요? 어떻게 데이타소스 없이 작동하는건지 조금 이상하다는 생각이 듭니다.트랜잭션과 관련있는 내용은 아니지만 강의에서 설명을 들으니 문득 궁금해져 질문 드립니다.감사합니다. 

아닌가요?

 작업형2 문제마다 어떤문제들은 n_train, c_train, n_test, c_test로 나누는 문제들이 있고 그렇지 않은 문제들이 있어서 헷갈리는데요. 수치형변수를 스케일링하는 과정을 거치려면 n_train, c_train, n_test, c_test로 나눠야 하고,스케일링 과정을 생략하고 범주형 변수 인코딩 과정만을 진행할때는 나눌필요가 없는게 맞나요? 작업형 모의문제 1을 혼자 풀어보는 와중 MinMaxScaler로 스케일링을 해보는중인데 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler cols = ['CLIENTNUM', 'Customer_Age','Dependent_count', 'Months_on_book', 'Total_Relationship_Count', 'Months_Inactive_12_mon', 'Contacts_Count_12_mon', 'Credit_Limit', 'Total_Revolving_Bal', 'Avg_Open_To_Buy', 'Total_Amt_Chng_Q4_Q1', 'Total_Trans_Amt', 'Total_Trans_Ct', 'Total_Ct_Chng_Q4_Q1', 'Avg_Utilization_Ratio'] scaler = MinMaxScaler() for col in cols: n_train[col] = scaler.fit_transform(n_train[col]) n_test[col] = scaler.transform(n_test[col])ValueError Traceback (most recent call last)<ipython-input-38-b70edfd82bf0> in <cell line: 5>() 4 scaler = MinMaxScaler() 5 for col in cols: ----> 6 n_train[col] = scaler.fit_transform(n_train[col]) 7 n_test[col] = scaler.transform(n_test[col]) 85 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name) 900 # If input is 1D raise error 901 if array.ndim == 1: --> 902 raise ValueError( 903 "Expected 2D array, got 1D array instead:\narray={}.\n" 904 "Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if "ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[0.58522152 0.08465774 0.60121236 ... 0.06531669 0.06194963 0.52375209]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 위와 같은 오류가 발생합니다. 혹시 어떤 부분이 잘못된걸까요?반면에 아래와 같이 실행할 경우 오류가 발생하지않습니다. 강의에서는 cols안에 컬럼값이 여러개이므로 반복문을 써야한다고 배웠는데 제가 잘못알고있는걸까요?from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler cols = ['CLIENTNUM', 'Customer_Age','Dependent_count', 'Months_on_book', 'Total_Relationship_Count', 'Months_Inactive_12_mon', 'Contacts_Count_12_mon', 'Credit_Limit', 'Total_Revolving_Bal', 'Avg_Open_To_Buy', 'Total_Amt_Chng_Q4_Q1', 'Total_Trans_Amt', 'Total_Trans_Ct', 'Total_Ct_Chng_Q4_Q1', 'Avg_Utilization_Ratio'] scaler = MinMaxScaler() n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols])  

default_batch_fetch_size 설정을 주었을때 쿼리가 나가는것과 default_batch_fetch_size 설정을 주석처리 했을때 쿼리 나가는것을 비교해보고 싶어서 테스트 코드를 아래와 같이 작성해봤습니다.@Test @DisplayName("회원 불러와서 getFriends 할때, default_batch_fetch_size 설정 여부에 따른 쿼리 개수 확인") public void findOne() throws Exception { //given Member member = Member.builder() .name("userA") .build(); Friend friendA = Friend.builder() .name("friendA") .member(member) .build(); Friend friendB = Friend.builder() .name("friendB") .member(member) .build(); Friend friendC = Friend.builder() .name("friendC") .member(member) .build(); Friend friendD = Friend.builder() .name("friendD") .member(member) .build(); Friend friendE = Friend.builder() .name("friendE") .member(member) .build(); //when memberRepository.save(member); friendRepository.save(friendA); friendRepository.save(friendB); friendRepository.save(friendC); friendRepository.save(friendD); friendRepository.save(friendE); em.flush(); em.clear(); //then Member findMember = memberRepository.findById(member.getId()); List<Friend> friends = findMember.getFriends(); for (Friend friend : friends) { log.info("getClass: " + friend.getClass()); // 프록시객체를 기대.. log.info("getClass: " + friend.getName()); } }Member와 Friend는 일대다 관계이며,Member 클래스에 있는 연관관계 필드는 다음과 같고,@OneToMany(mappedBy = "member", cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true) private final List<Friend> friends = new ArrayList<>();Friend 클래스에 있는 연관관계 필드는 다음과 같습니다.@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name="member_id") private Member member;테스트코드에서,,Member findMember = memberRepository.findById(member.getId()); 이 부분에서 member를 조회하는 쿼리가 한번,log.info("getClass: " + friend.getClass()); 이 부분에서 프록시객체가 찍히고,log.info("getClass: " + friend.getName()); 이 부분에서 원본 객체를 조회하기 위해 쿼리가 한번 나가서, for문을 돌면서 총 1 + 5 개의 쿼리가 나가기를 기대했습니다.그리고 default_batch_fetch_size:100 를 글로벌설정에 주게 되면 멤버 조회하는 쿼리 1번, 해당 멤버와 관련된 전체 friend 들을 다 조회하는 쿼리 1번이 나가고 더이상 안나가게 되지 않을까 기대했습니다.그런데, 글로벌설정을 주기도 전에 1+5개의 조회 쿼리가 나가지가 않고 2개의 조회쿼리만 나가고 끝이 나네요..default_batch_fetch_size:100 이 옵션을 주석처리도 해보고, 아예 지워도 보고 default_batch_fetch_size:1 로도 값을 변경해보기도 하였지만 결과는 같았습니다.로그는 다음과 같습니다.2023-06-09 21:35:26.695 INFO 1106 --- [ Test worker] o.s.t.c.transaction.TransactionContext : Began transaction (1) for test context [DefaultTestContext@1bdaa23d testClass = MemberRepositoryTest, testInstance = com.example.myvers.member.MemberRepositoryTest@7ae75ba6, testMethod = findOne@MemberRepositoryTest, testException = [null], mergedContextConfiguration = [WebMergedContextConfiguration@79f227a9 testClass = MemberRepositoryTest, locations = '{}', classes = '{class com.example.myvers.MyversApplication}', contextInitializerClasses = '[]', activeProfiles = '{}', propertySourceLocations = '{}', propertySourceProperties = '{org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper=true}', contextCustomizers = set[org.springframework.boot.test.autoconfigure.actuate.metrics.MetricsExportContextCustomizerFactory$DisableMetricExportContextCustomizer@42f48531, org.springframework.boot.test.autoconfigure.properties.PropertyMappingContextCustomizer@0, org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.WebDriverContextCustomizerFactory$Customizer@ea9b7c6, org.springframework.boot.test.context.filter.ExcludeFilterContextCustomizer@a8e6492, org.springframework.boot.test.json.DuplicateJsonObjectContextCustomizerFactory$DuplicateJsonObjectContextCustomizer@60dce7ea, org.springframework.boot.test.mock.mockito.MockitoContextCustomizer@0, org.springframework.boot.test.web.client.TestRestTemplateContextCustomizer@f73dcd6, org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestArgs@1, org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestWebEnvironment@43015c69], resourceBasePath = 'src/main/webapp', contextLoader = 'org.springframework.boot.test.context.SpringBootContextLoader', parent = [null]], attributes = map['org.springframework.test.context.web.ServletTestExecutionListener.activateListener' -> true, 'org.springframework.test.context.web.ServletTestExecutionListener.populatedRequestContextHolder' -> true, 'org.springframework.test.context.web.ServletTestExecutionListener.resetRequestContextHolder' -> true, 'org.springframework.test.context.event.ApplicationEventsTestExecutionListener.recordApplicationEvents' -> false]]; transaction manager [org.springframework.orm.jpa.JpaTransactionManager@7b6b466a]; rollback [true] 2023-06-09 21:35:26.749 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : call next value for hibernate_sequence 2023-06-09 21:35:26.749 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126749 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b call next value for hibernate_sequence call next value for hibernate_sequence; 2023-06-09 21:35:26.750 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : call next value for hibernate_sequence 2023-06-09 21:35:26.750 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126750 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b call next value for hibernate_sequence call next value for hibernate_sequence; 2023-06-09 21:35:26.750 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : call next value for hibernate_sequence 2023-06-09 21:35:26.750 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126750 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b call next value for hibernate_sequence call next value for hibernate_sequence; 2023-06-09 21:35:26.750 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : call next value for hibernate_sequence 2023-06-09 21:35:26.750 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126750 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b call next value for hibernate_sequence call next value for hibernate_sequence; 2023-06-09 21:35:26.750 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : call next value for hibernate_sequence 2023-06-09 21:35:26.750 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126750 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b call next value for hibernate_sequence call next value for hibernate_sequence; 2023-06-09 21:35:26.750 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : call next value for hibernate_sequence 2023-06-09 21:35:26.750 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126750 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b call next value for hibernate_sequence call next value for hibernate_sequence; 2023-06-09 21:35:26.751 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : insert into member (created_date, email, grade, login_id, name, password, talk_count, member_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) 2023-06-09 21:35:26.752 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126752 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b insert into member (created_date, email, grade, login_id, name, password, talk_count, member_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) insert into member (created_date, email, grade, login_id, name, password, talk_count, member_id) values (NULL, NULL, NULL, NULL, 'userA', NULL, 1, 33); 2023-06-09 21:35:26.752 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) 2023-06-09 21:35:26.752 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126752 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (0, NULL, NULL, NULL, NULL, 33, 'friendA', 34); 2023-06-09 21:35:26.752 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) 2023-06-09 21:35:26.752 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126752 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (0, NULL, NULL, NULL, NULL, 33, 'friendB', 35); 2023-06-09 21:35:26.753 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) 2023-06-09 21:35:26.753 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126753 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (0, NULL, NULL, NULL, NULL, 33, 'friendC', 36); 2023-06-09 21:35:26.753 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) 2023-06-09 21:35:26.753 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126753 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (0, NULL, NULL, NULL, NULL, 33, 'friendD', 37); 2023-06-09 21:35:26.753 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) 2023-06-09 21:35:26.753 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126753 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) insert into friend (age, created_date, gender, image_name, mbti, member_id, name, friend_id) values (0, NULL, NULL, NULL, NULL, 33, 'friendE', 38); 2023-06-09 21:35:26.759 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : select member0_.member_id as member_i1_1_0_, member0_.created_date as created_2_1_0_, member0_.email as email3_1_0_, member0_.grade as grade4_1_0_, member0_.login_id as login_id5_1_0_, member0_.name as name6_1_0_, member0_.password as password7_1_0_, member0_.talk_count as talk_cou8_1_0_ from member member0_ where member0_.member_id=? 2023-06-09 21:35:26.760 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126760 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b select member0_.member_id as member_i1_1_0_, member0_.created_date as created_2_1_0_, member0_.email as email3_1_0_, member0_.grade as grade4_1_0_, member0_.login_id as login_id5_1_0_, member0_.name as name6_1_0_, member0_.password as password7_1_0_, member0_.talk_count as talk_cou8_1_0_ from member member0_ where member0_.member_id=? select member0_.member_id as member_i1_1_0_, member0_.created_date as created_2_1_0_, member0_.email as email3_1_0_, member0_.grade as grade4_1_0_, member0_.login_id as login_id5_1_0_, member0_.name as name6_1_0_, member0_.password as password7_1_0_, member0_.talk_count as talk_cou8_1_0_ from member member0_ where member0_.member_id=33; 2023-06-09 21:35:26.765 DEBUG 1106 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : select friends0_.member_id as member_i8_0_0_, friends0_.friend_id as friend_i1_0_0_, friends0_.friend_id as friend_i1_0_1_, friends0_.age as age2_0_1_, friends0_.created_date as created_3_0_1_, friends0_.gender as gender4_0_1_, friends0_.image_name as image_na5_0_1_, friends0_.mbti as mbti6_0_1_, friends0_.member_id as member_i8_0_1_, friends0_.name as name7_0_1_ from friend friends0_ where friends0_.member_id=? 2023-06-09 21:35:26.766 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126766 | took 0ms | statement | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b select friends0_.member_id as member_i8_0_0_, friends0_.friend_id as friend_i1_0_0_, friends0_.friend_id as friend_i1_0_1_, friends0_.age as age2_0_1_, friends0_.created_date as created_3_0_1_, friends0_.gender as gender4_0_1_, friends0_.image_name as image_na5_0_1_, friends0_.mbti as mbti6_0_1_, friends0_.member_id as member_i8_0_1_, friends0_.name as name7_0_1_ from friend friends0_ where friends0_.member_id=? select friends0_.member_id as member_i8_0_0_, friends0_.friend_id as friend_i1_0_0_, friends0_.friend_id as friend_i1_0_1_, friends0_.age as age2_0_1_, friends0_.created_date as created_3_0_1_, friends0_.gender as gender4_0_1_, friends0_.image_name as image_na5_0_1_, friends0_.mbti as mbti6_0_1_, friends0_.member_id as member_i8_0_1_, friends0_.name as name7_0_1_ from friend friends0_ where friends0_.member_id=33; 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: class com.example.myvers.domain.Friend 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: friendA 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: class com.example.myvers.domain.Friend 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: friendB 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: class com.example.myvers.domain.Friend 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: friendC 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: class com.example.myvers.domain.Friend 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: friendD 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: class com.example.myvers.domain.Friend 2023-06-09 21:35:26.768 INFO 1106 --- [ Test worker] c.e.myvers.member.MemberRepositoryTest : getClass: friendE 2023-06-09 21:35:26.771 INFO 1106 --- [ Test worker] p6spy : #1686314126771 | took 0ms | rollback | connection 16| url jdbc:h2:mem:bd08892f-1de8-4235-819c-08b14b2b1f5b ; 2023-06-09 21:35:26.772 INFO 1106 --- [ Test worker] o.s.t.c.transaction.TransactionContext : Rolled back transaction for test: [DefaultTestContext@1bdaa23d testClass = MemberRepositoryTest, testInstance = com.example.myvers.member.MemberRepositoryTest@7ae75ba6, testMethod = findOne@MemberRepositoryTest, testException = [null], mergedContextConfiguration = [WebMergedContextConfiguration@79f227a9 testClass = MemberRepositoryTest, locations = '{}', classes = '{class com.example.myvers.MyversApplication}', contextInitializerClasses = '[]', activeProfiles = '{}', propertySourceLocations = '{}', propertySourceProperties = '{org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper=true}', contextCustomizers = set[org.springframework.boot.test.autoconfigure.actuate.metrics.MetricsExportContextCustomizerFactory$DisableMetricExportContextCustomizer@42f48531, org.springframework.boot.test.autoconfigure.properties.PropertyMappingContextCustomizer@0, org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.WebDriverContextCustomizerFactory$Customizer@ea9b7c6, org.springframework.boot.test.context.filter.ExcludeFilterContextCustomizer@a8e6492, org.springframework.boot.test.json.DuplicateJsonObjectContextCustomizerFactory$DuplicateJsonObjectContextCustomizer@60dce7ea, org.springframework.boot.test.mock.mockito.MockitoContextCustomizer@0, org.springframework.boot.test.web.client.TestRestTemplateContextCustomizer@f73dcd6, org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestArgs@1, org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestWebEnvironment@43015c69], resourceBasePath = 'src/main/webapp', contextLoader = 'org.springframework.boot.test.context.SpringBootContextLoader', parent = [null]], attributes = map['org.springframework.test.context.web.ServletTestExecutionListener.activateListener' -> true, 'org.springframework.test.context.web.ServletTestExecutionListener.populatedRequestContextHolder' -> true, 'org.springframework.test.context.web.ServletTestExecutionListener.resetRequestContextHolder' -> true, 'org.springframework.test.context.event.ApplicationEventsTestExecutionListener.recordApplicationEvents' -> false]] 결론: default_batch_fetch_size 설정을 지워도 지연로딩이 적용되지 않는 이유를 알고싶습니다. 감사합니다.

[ 개발 스터디 모집 ]기존 스터디의 한계를 보완하고자 코치가 리딩하는 유료 스터디를 기획했습니다. 제대로 한번 달려볼려구요. 스터디 하나의 주제를 가지고 다양한 공부자료를 살펴 볼 겁니다. 책, 강의를 매번완료할 때마다 결과물을 낼거구요. 최종적으로는 직접 적용해보는 토이프로젝트도 진행 해 볼겁니다.이 모든 과정은 스스로 공부합니다. 다만! 중간에 지치거나 그룹 분위기가 쳐지지 않게 코치가 잡아 줄 겁니다. 난 그런 코칭 필요없다 하시면, 그냥 지나가시면 됩니다. 적든 많든 돈이 드는 과정이기 때문에 잘 살펴보고 신청해주세요. 스터디 주제 : JS 함수형 프로그래밍스터디 목표 : 함수형 프로그래밍을 이해하고 정리한 결과물 만들어내기독서 2권 결과물 -> 블로그 총 6개강의 3개 완강 결과물 -> 예제 코드 레포 총 3개 + 회고 README.md 파일 총 3개함수형 프로그래밍을 적극 활용한 토이 프로젝트 1개배정된 코치 : 박동조 코치 (직방 프론트 개발자로 재직중)최대 모집인원 : 8명최소 모집인원 : 4명모임 장소 : 디스코드 (온라인 모임)모임 일정(횟수) : 주 3회 (점검 미팅 2회 + 학습 모임 1회)기간모집 기간 : 6.10 ~ 6.18선발기간 : 6.19 ~ 6.21활동기간 : 6.26 ~ 더 자세히 알고 싶다면기술 블로그 : https://shorttrack.tistory.com/11상세 설명 노션 : https://chestnut-bat-4d9.notion.site/9476b596ff61448ea2c2d9d252f7f009?pvs=41:1 문의 채널 : https://pf.kakao.com/_cxgvgxj/chat 참여하고 싶다면참여 신청 폼 : https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdz-6cME0etI56plI5tNNnwWYQp0OemwoDTvu241swWTvMxWA/viewform 

섹션 2 - 강력한 CSS의 "grid 속성" 강의에서 15분 30초쯤에 보이는 grid 레이아웃이 그림 예시와 적용된 속성값이 다른 것 같습니다. grid-item에게 grid-column: 1 / 3; grid-row: 2 / 3; 속성을 주고 실행했을 경우 아래의 레이아웃으로 나눠지고ex)HTML<div class="container"> <div class="item item1">box</div> <div class="item">box</div> // ... </div>CSS.container { box-sizing: border-box; border: 2px solid pink; display: grid; grid-template-columns: 200px repeat(3, 1fr); grid-template-rows: 1fr 2fr; } .item { font-size: 1.3em; font-weight: 500; border: 2px solid powderblue; } .item1 { grid-column: 1 / 3; grid-row: 2 / 3; }result) ㅁ ㅁ ㅁ ㅁ[ㅁ ㅁ]ㅁ ㅁ 강의에서 보여지는 레이아웃처럼 만드려면 grid-column: 1 / 4; grid-row: 2 / 3; 처럼 입력해 주어야 아래처럼 적용이 되었습니다.ex)CSS/* ... */ .item1 { grid-column: 1 / 4; /* 3 -> 4 */ grid-row: 2 / 3; }result) ㅁ ㅁ ㅁ ㅁ[ㅁ ㅁ ㅁ]ㅁ 제가 잘못 입력된 부분이 있는지 혹은 강의 내용의 값이 오타였던 건지 알고싶습니다.

def std_weight(height, gender): if gender == "남자": weight = (int(height)*0.01) ** 2 * 22 print(f"키 {height}cm {gender}의 표준 체중은 {weight:.2f}kg입니다") elif gender == "여자": weight = (int(height)*0.01) ** 2 * 21 print(f"키 {height}cm {gender}의 표준 체중은 {weight:.2f}kg입니다") else: print("성별, 키 정보를 정확히 입력해 주세요") height = input("키가 몇 cm인가요? ") gender = input("성별이 어떻게 되나요(남자, 여자)? ") weight = std_weight(height, gender)제가만들어본 input 함수인데요마지막줄 weight = std_weight(height, gender) 이걸 지우면 작동하지 않는데왜 저걸 지우면 작동하지 않고 지우지 않으면 작동을 하는지 이해를 못하겠어요마지막줄이 의미하는건 뭔가요?

prcoess는 무슨 계층일때인가요?

[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. 테스트 클래스에 @Slf4j를 붙이고 그 아래 static 클래스에도 붙이셔서 그 이유가 궁금합니다.테스트 클래스에만 선언하면 되지않나? 라는 생각이 들어서 static 클래스에 있는 @Slf4j를 지워 보고 했는데 로그는 잘 나오더라구요.혼자 찾아보려 했는데 잘 안돼서 질문남깁니다 ㅠ 

안녕하세요, 좋은 강의 올려주셔서 잘 배우고 있습니다 :)강의에서 Kafka 도입 이유에 대한 궁금증이 생겨 질문 드립니다. 'Redis를 활용하여 문제 해결하기' - '문제점' 강의에서 해당 쿠폰 API에 요청이 몰리면 DB 서버에 부하가 갈 수 있다고 설명해주셨는데요. 그 해결방법으로 Kafka를 사용하셨고 API에서 직접 쿠폰을 생성할 때와 다르게 처리량을 조절해서 부하를 줄일 수 있다고 하였습니다. 이 내용 중 "처리량을 조절한다"는 의미는 어떻게 이해하면 좋을까요? 컨슈머 애플리케이션에서 처리량을 조절하는 로직을 추가하여 RDB 부하를 분산시키는 걸까요? 혹은 카프카에서 그러한 기능을 지원하는 걸까요? 혹은 마지막 강의에 있는 에러를 발생했을 때, 백업 데이터를 통해 실패 처리를 하는 경우에 대한 이야기일까요?

안녕하세요. 스프링 김영한님 로드맵 따라갈려고 합니다. 그런데 원래 알려주셨던 아래 루트로 공부 할려고 했는데기본편 -> HTTP -> MVC 1편 -> MVC 2편 -> DB 1편 -> DB 2편 -> JPA 활용 1편 -> JPA 기본편 -> JPA 활용 1편 복습 -> JPA 활용 2편 -> 실전 스프링 JPA -> 실전 Query DSL게시판을 먼저 만들어보고싶은데스프링 기본편 -> HTTP -> MVC 1편-> JPA 활용 1편 -> JPA 기본편 JPA 활용 1편 -> JPA 기본편 1번 루트가 더 괜찮을까요? 아니면 2번으로 바로 시작해두 될까요?

한번 강의 샀는데요 강의화면에 나온 소스코드가없네요

안녕하세요.다름이 아니라 혹시 Debug As 나 Run As 실행 시 아래와 같은 에러가 발생 하는 경우에는어떻게 해결해야 하는지 도움을 주실 수 있으실까요?  저는 현재 아래 사진의 ZYBO Z7 보드를 사용하고 있습니다.

pred1 = pred1.astype(int) y_val = y_val.astype(int) pred1 = np.log1p(pred1) y_val = np.log1p(y_val) rmse(np.exp(y_val),np.exp(pred1)) MSE loss가 기하급수적으로 증가해서 NaN값이 발생하는 것 같은데어떻게 해결해야할지 모르겠어요! ㅠㅠ 에러는 아래에 있습니다. <ipython-input-35-aacfc97a4692>:3: RuntimeWarning: invalid value encountered in log1p pred1 = np.log1p(pred1) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-aacfc97a4692> in <cell line: 6>() 4 y_val = np.log1p(y_val) 5 ----> 6 rmse(np.exp(y_val),np.exp(pred1)) 4 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in _assert_all_finite(X, allow_nan, msg_dtype, estimator_name, input_name) 159 "#estimators-that-handle-nan-values" 160 ) --> 161 raise ValueError(msg_err) 162 163 ValueError: Input contains NaN.