5버전으로 강의 따라가면서 정리하고 있습니다(현재진행중). 공유하고자 올려봅니다. 혹여나 틀린점 있으면 지적해주세용. Execution context serialization Updates https://github.com/spring-projects/spring-batch/wiki/Spring-Batch-5.0-Migration-Guide ExecutionContext에 Base64로 인코딩된 데이터가 저장됩니다. @Configuration public class BatchConfig { @Bean public ExecutionContextSerializer jacksonSerializer() { return new Jackson2ExecutionContextStringSerializer(); } } 강의처럼 데이터를 json으로 저장하고 싶으면, jackson-core의존성을 추가한 후, 위 설정클래스를 정의합니다. 섹션2~3 @EnableBatchProcessing 을 쓰게되면 BatchAutoConfiguration이 적용되지 않는다. https://umbum.dev/1320/ 자동 구성과 수동 구성 요소가 동시에 존재할 때 발생할 수 있는 모호성과 충돌을 피하기 위해 BuilderFactory대신 JobBuilder, StepBuilder 직접 사용 팩토리 클래스들은 종종 불필요한 복잡성을 추가하고, Spring Batch 구성의 일관성을 떨어뜨림. 직접 사용해서 더 많은 제어 권한 획득 Tasklet 사용시 , PlatformTransactionManager 함께사용 (단일 사용 deprecated) 배치 설정 클래스 BasicBatchConfigurer → DefaultBatchConfiguration 으로 변경 섹션 3 - JobLauncher 주입받은 JobLauncher가 프록시객체가 아닌 실제 객체라서 DefaultBatchConfiguration 에서 JobLauncher를 얻어올 필요없이 바로 타입캐스팅 가능 섹션 4 - 배치 초기화 설정 spring:batch:job: names(x) -> name 실행 할 job을 찾지 못하면 예외가 발생합니다. 인텔리제이에 환경설정으로 프로그램 인수를 한개만 할당할 수 있게 변경되었습니다. 파라미터 관련해서는 코드로 할당해줘야 합니다. multiple jobs 실행 불가능. JobLauncherApplicationRunner 의 executeLocalJobs 메서드에서 split으로 job 이름을 구분하는 코드가 삭제되었습니다. 섹션 7 - 스프링 배치 청크 프로세스 이해 chunk사용시 , PlatformTransactionManager 함께사용 (단일 사용 deprecated) ItemWriter의 write(List<? extends String> items ) -> write(Chunk<? extends String> chunk) Items에 접근하려면 getItems로 꺼내야합니다.
안녕하세요. 강사님. yolov5(yolov8) val.py 결과 저장 질문드립니다. 아래와 같이 val.py 를 수행한 결과를 엑셀에 저장하려면 어떻게 해야 하나요? results = model.val()로 val을 수행하고, print(results.class_result(class_index))로 클래스의 precision, recall, map50, map50-95값을 확인할 수 있었습니다. 하지만 Images, Instances 값은 어디서 가져와야 하는지를 모르겠습니다... 그리고, conf_matrix = results.confusion_matrix.matrix로 cm을 가져왔는데, yolo val 에서 제공하는 box precision, box recall 값과 cm 을 통해 계산한 precision, recall 값에 차이가 있는데, 왜 그런지 모르겠습니다. yolo 문서 상으로는 box precision, recall은 IoU 만 중요시하고, class의 정답 유무는 중요시하지 않다고 하는데, 보고서나 발표자료에는 yolo의 box precision, reall을 평가지표로 삼아야 하는지, 계산한 precision recall 값을 지표로 삼아야하는지 모르겠습니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
다른 풀이 해주신거도 읽어봤습니다만. 포문에서 if문 한 덩이 안에 첫 조건식의 갯수가 2의배수 (1012)+3의배수 (674)-중복숫자(337) 1349가 앞의 항 참인 경우이고, 뒷항의 조건식은 !가 붙어서 5의배수 (404)+6의배수 (337)-중복숫자 30의 배수(67) 해서 뒷 항의 참인경우는 674 하지만 !가 붙어서 안의 항의 연상결과가 거짓인경우가 되어야 카운팅이 되기 때문에 2024-674 = 1350 ..? 이런식으로 푸는거 아닌가요??? 어렵네요 ......
이 문제 아래처럼은 안되나요? 답은 맞는데 백준에서 틀리네요 from collections import defaultdict n_list=defaultdict(int) a,b=map(int,input().split()) answer=0 list_f=[] for i in range(0,a): name=input() n_list[name]+=1 for i in range(0,b): name=input() if name in n_list: answer+=1 list_f.append(name) print(answer) sorted(list_f) for i in list_f: print(i)
안녕하세요 수업 너무 잘 듣고 있습니다. 수업중에 "변동성이 너무 크면, 통계적으로 접근하기 어려운 데이터가 된다"는 말씀을 주셨는데 왜 그런지 직관적으로 이해가 되지 않아서 질문드립니다. 변동성이 너무 큰 상황에서도 많은 반복을 하면 예상하는 margin을 기대할 수 있는 것이 아닌가 싶은 생각이 들기도 합니다. 설명 기다리겠습니다. 감사합니다.
수강 잘 듣고 있습니다. 예시를 토대로 설명해주시면서 외워야 될것이나 중요한 부분을 말씀해주시는데 튼튼하게 잡아서 가고 싶은데 어렵다 보니 놓치는 부분들이 좀 있네요.. 문제풀이 할 때 설명을 또 해주시는건지 아니면 강의 도중 중요하거나 외워야 될 것들은 한번만 이야기 해주시 는지 궁금하네요.
안녕하세요. 8회 작업형 2 관련해서 회귀문제라서 1.수치형 변수에 대해 minmaxscaler 2.범주형 변수에 대해 원핫인코딩 후 3.RandomForestRegressor(random_state=0) 학습결과를 제출했는데 적합한 모델로 돌린것인지 궁금합니다 * random_state=0 미작성시 mae값이 더 좋았는데 다시 생각해보니 에러값이라 작을 수록 좋은데 헷갈려서 '0' 적용한 값으로 제출했네요 결과 제출 시에는 test 데이터 행 개수 2064개 동일한것은 확인하였고 sklearn.metrics import mae 적용한값이 0.0000*** 소수점으로 출력된것으로 기억하는데 다른 분들 93,94는 아니었던 것 같아서 이런경우에는 오답처리되는 것인지 문의드립니다;;
