안녕하세요. TDD의 Green, Red, Refactor 파트(9:40)에서 리팩터링을 진행하시면서 onPageNumberClick 함수를 useCallback으로 감싸서 렌더링이 다시 될때 이 함수가 두번 생성되지 않도록 한다고 하셨는데 이 부분이 잘 이해가 가지 않아서요. 설명해주신걸로 유추해보면 useCallback으로 감싸면 함수가 한번만 생성되는 것 같은데 useCallback을 사용했을때와 사용하지 않았을 때 차이에 대해서 조금 더 설명해주실 수 있을까요?
안녕하세요 github를 제 서버에서 설치한후 helm chart 생성하여 upload 까지 확인하였는데요 helm repo add 수행시 다음과 같은 에러가 발생됩니다. helm repo add test https://gitlab.staging.com/test/test-helm/ Error: looks like " https://gitlab.staging.com/test/test-helm/ " is not a valid chart repository or cannot be reached: Get " https://gitlab.staging.com/test/test-helm/index.yaml ": dial tcp: lookup gitlab.staging.com on 127.0.0.53:53: no such host IP 입력시에는 다음과 같은 에러가 발생됩니다. helm repo add test https://175.45.211.141/test/test-helm/ Error: looks like " https://175.45.211.141/test/test-helm/ " is not a valid chart repository or cannot be reached: Get " https://175.45.211.141/test/test-helm/index.yaml ": tls: failed to verify certificate: x509: cannot validate certificate for 175.45.211.141 because it doesn't contain any IP SANs 해결 방안 가능하실까요? 답변 주시면 감사하겠습니다.
쇼퀸은 TV조선 에서 방영하는 여성을 위한 노래 오디션 프로그램인데, 이 프로그램은 10세에서 54세까지의 대한민국 국적을 가진 여성이라면 누구나 참여 가능하며, X세대, Y세대, Z세대를 구분해 각 세대의 노래를 통한 대결과 통합의 과정을 보여주는게 특징이랍니다! 뭐 일반적인 경우와는 좀 다른 것 같긴합니다. 그리고 쇼퀸 MC 는 장성규와 장민호가 MC를 맡아, 여성의 꿈과 노래를 선보이는 이 곳에서 실력 있는 뉴페이스의 탄생을 기대하고 있습니다. 쇼퀸 방송 이 상당히 기대되네요후우... 요즘 AI 때문에 머리가 복잡한게 많은데 조금 여유롭게 즐기는 시간을 갖긴 해야겠어요.
[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] 1. @RequiredArgsConstructor 로 인해 생성자가 호출된다. - 변수(LogDemoService logDemoService, MyLogger myLogger) 2. MyLogger 는 @Scope("request") 로 인해 요청이 들어오지 않은 상태라 에러가 발생한다. 3. ObjectProvider<MyLogger> 를 변수로 변경을 해주어서 오류를 잡아준다. - MyLogger Bean 은 이미 컨테이너에 등록이 되어 있고 Provider 를 통해 새로운 빈을 만들어준다. 오류가 위와 같은 순서로 발생한게 맞나요??
코드 1. @Getter @Builder public class ConnectionRequest { @NotNull(message = INVALID_CONNECTION_CODE_PATTERN) @Pattern(regexp = CONNECTION_CODE_PATTERN, message = INVALID_CONNECTION_CODE_PATTERN) private String connectionCode; @NotNull(message = INVALID_DATE_PATTERN) @DateTimeFormat(iso = ISO.DATE) @Past(message = INVALID_FIRST_DATE_RANGE) private LocalDate firstDate; public ConnectionServiceRequest toConnectionServiceRequest() { return ConnectionServiceRequest.builder() .connectionCode(connectionCode) .firstDate(firstDate) .build(); } } 코드 2. @Getter @Builder public class FirstDateRequest { @NotNull(message = INVALID_DATE_PATTERN) @DateTimeFormat(iso = ISO.DATE) @Past(message = INVALID_FIRST_DATE_RANGE) private LocalDate firstDate; public FirstDateServiceRequest toFirstDateServiceRequest() { return FirstDateServiceRequest.builder() .firstDate(firstDate) .build(); } } 코드 1을 @RequestBody를 사용해 요청을 보냈을 때는 정상적으로 작동하지만, 코드 2를 @RequestBody를 사용해 요청을 보냈을 때는 '(no Creators, like default constructor, exist): cannot deserialize from Object value (no delegate- or property-based Creator)' 오류가 발생하게 됩니다. 조금 알아본 결과, JSON을 파싱하는 라이브러리 에서는 기본 생성자가 필요해서 코드 2에 기본 생성자가 없어서 발생한 오류인 것 같지만, 그러면 코드 1도 오류가 발생해야 하는 것 아닌가요?
시큐리티 + jwt만을 사용한다면 회원가입하고 로그인하면 jwt를 클라이언트에게 보내줘서 다른 요청을 할 때 jwt를 함께 보내고 게시판이 해당 유저인지 판별할 때 예전에는 세션으로 사용했지만 이제는 jwt로 구별한다고 알고있습니다. 그러면 Oauth2 + jwt는 회원가입, 로그인만 소셜로그인 즉, 외부로 빼기만 한거고 소셜 로그인이 성공하면 jwt를 클라이언트에게 주고 그걸로 로그인을 유지한다던지 나머지 역할은 같나요? 소셜 로그인하면 accessToken을 발급해주는데 그거는 단지 서버에서 소셜로그인할 때 연결하기 위한거고 클라이언트에겐 따로 jwt를 만들어서 accessToken, refreshToken을 발급해줘야 하는건가요?
안녕하세요! 강의 진행중 코드에서 오류가 생겨 질문드립니다 ㅠㅠ 라벨인코딩 하는도중 cols = train.select_dtypes(include='object').columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) train() 이렇게 작성하였으나 TypeError: Encoders require their input to be uniformly strings or numbers. Got ['int', 'str'] 이런 오류가 나왔습니다 ㅠㅠ 위의 작성된코드를 살펴봐도 어디가 잘못된지모르겠어서, 또 저 에러가 무슨뜻인지 이해가 안가서 질문드립니다 ㅠ 또한, 데이터 전처리 과정 중 다소 불필요한 데이터(?)컬럼(?)을 삭제하지않고 진행할경우 성능이 크게 떨어질까요? ㅠㅠ 괜히 삭제했다가 나중에 뭔가 안맞아서 결과 도출에 오류가 생길까봐 컬럼을 삭제하는게 맘에 걸려서 시험에서는 되도록 그냥 두고싶습니다 ㅠㅠ 괜찮을까요?
안녕하세요 강사님 강의듣던 와중에 질문 있습니다! 2회 작업형2에서는 수치형변수 스케일링 과정이 없었고 이번 3회작업형2에서는 수치형변수 스케일링 과정이 있네요. 혹시 이유가 있을까요? 또 3회에서 MinMaxScaler나 StandardScaler를 쓰는것 또한 저의 재량인지 궁금합니다.\ 2회에서는 copy의 과정이 없었는데 3회에서는 copy를 한 이유가 있나요? 시험장에서 어떤방식으로 밀고나가야할지 혼란스러워요ㅠ 괄호안에 ' ' 와 " " 는 동일한가요? 검증데이터 분리시 train_test_split(train.drop('TravelInsurance', axis =1), train['TravelInsurance'] 에서 TravelInsurance를 drop한 이유가 뭔가요? 2회 작업형2에서는 ID를 drop한건 학습할때 필요가 없어서로 알고있는데 해당 문제에서는 Unnamed를 drop해야하는것 아닐까요? 헷갈리네요ㅠㅠ 수치형 변수 스케일링 과정에서 cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] display(n_train.head()) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) n_train.head() 이 부분에서 2회 작업형 2번처럼 cols안에 여러개가 들어있으므로 아래와 같이 반복문을 쓰거나 for col in cols: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) 아래와 같이 일일히 col을 설정해줘야 오류가 안생기지 않나요? # col = 'Warehouse_block' # le = LabelEncoder() # X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) # X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # col = 'Mode_of_Shipment' # le = LabelEncoder() # X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) # X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # col = 'Product_importance' # le = LabelEncoder() # X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) # X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # col = 'Gender' # le = LabelEncoder() # X_train[col] = le.fit _transform(X_train[col]) # X_test[col] = le.transform(X_test[col])
[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] 수정, 삭제 벌크 연산의 6:20 부분에서 update쿼리로 인한 영속성컨텍스트 문제를 설명해주셨는데요. 전 강의에서 em.flush()실행되는 조건들을 설명해주실 때, 직접 호출 시 트랜잭션 커밋 시 JPQL쿼리 실행 시 em.flush()가 실행된다고 설명해주신 것으로 기억하고 있습니다. querydsl도 결국 JPQL기반으로 작동된다고 알고 있는데, querydsl을 통한 select쿼리 실행을 하면 자동으로 em.flush()가 실행되지 않고, 직접 해주어야 하는 메커니즘이 궁금합니다!