학습 관련 질문을 남겨주세요. 어떤 부분이 고민인지, 무엇이 문제인지 상세히 작성하면 더 좋아요! 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해 보세요. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 현재 자바 백엔드 개발자입니다. 현재 마이바티스로 테스트 코드를 짜려고하는데 검증할 쿼리는 어떤 테이블의 특정 버전의 가장 높은 버전을 가져오는 쿼리로 그 특정버전으로 정렬을 시키고 top(1)을 사용해서 가져오게하는 쿼리로 짜놓은 상태입니다. 그러면 이걸 테스트를 하려고하면 셀렉트 쿼리를 하나 더짜서 그 특정버전에 max()를 사용해서 값으로 가져온 후 검증을 하는 방법이 떠오르는데요 그러면 이런 또하나의 쿼리가 생기는데 또하나의 쿼리가 잘 못 된다면 그 테스트의 경우가 잘못되는것을 말하는데 이런 상황에서 어떻게 하셨는지 궁금합니다
혹시나 저와 같은 이슈를 만나셨을 분이 있으실까봐 글을 남깁니다. 강의 36:36 에서 강사님께서 teardown 을 정의해주실 때 @AfterEach 를 사용해서 매 테스트가 종료될때마다 db 를 깔끔하게 지워주도록 정의해주셨습니다. 해당 클래스( ProductServiceTest.class ) 에서 실행할 때는 문제가 되지 않고 정상적으로 작동을 합니다. 그러나 다른 테스트(ex, OrderServiceTest.class ) 에서는 @BeforeEach 를 사용해서 teardown 을 구현했는데 이 때문에 간극이 생겨 전체 테스트 를 돌렸을때 ProductServiceTest.class 에서 에러 가 발생합니다. 따라서 @BeforeEach 로 변경하여서 해결할 수 있었습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 어떤 부분이 고민인지, 무엇이 문제인지 상세히 작성하면 더 좋아요! 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해 보세요. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 강의 잘듣고 있습니다. persistenceLayer 계층 테스트에서 repository 를 테스트할때 Optional<Entity> 형태로 반환하는 함수를 테스트한다고 할때 어떤식으로 테스트를 작성해주어야 되나요? 예를 들어 특정 id를 가진 멤버를 조회한다고 하면 반환값이 Optional<Member>가 될텐데 무조건 찾는 테스트를 한다면 그냥 get()을 붙여서 Optional이 아닌 객체로 꺼내도 되나요?
안녕하세요. 강의를 들으면 실습하던중 강의와 다른 내용이 있어서 질문 드립니다. Spring REST Docs를 만들어내는 과정에서 gradle의 build나 asciidoctor 태스크를 실행했는데, build 폴더에 변환된 index.html이 생성이 되지 않습니다. 강의에서 사용하는 환경과 다른점은 스프링부트 3이상 버전을 사용한다는 점밖에 없고, 운영체제, 나머지 build.gradle이나 테스트 코드는 모두 동일한데, 변환된 html이 생성되지 않는 이유가 있을까요? + 추가로 build 시에 생성되는 bootJar 파일을 압축을 해제해서 보았더니 내부의 BOOT-INF/classes/static 에도 index.html 파일이 들어가있지 않았습니다.
이전까지는 도커 서비스를 잘 수행이 됐었습니다. 이번 강의에서 docker-compose.yaml파일을 수정 후 서비스를 내렸다가 다시 올리려고 하니 사진처럼 해당 로그까지만 찍힌 후에 더 이상 진행이 되지 않고 있습니다. 계속 기다려봐도 상태가 그대로인 것을 보아하니 어딘가 문제가 생긴 것 같습니다. yaml파일은 올려주신 파일과 비교해봤을 때 오타나 다른 문제는 없는 것 같습니다. 원래의 docker-compose.yaml로 교체하면 잘 실행이 되는 상태입니다. 뭐가 문제일까요?
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
이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?
안녕하세요! 서비스 클래스 상단에 @Transactional(readOnly = true) 옵션을 두는 경우에 대해 질문이 있습니다. 만약 Transactional을 적용하고 싶지 않은 메서드가 있으면 어떻게 하는 것이 좋을까요? 저의 경우 외부 api 요청을 보내고 응답을 반환하는 메서드에 Transactional을 적용하지 않으려고 합니다 (CQRS에 대해 말씀해주신 부분을 듣고 애초에 외부 API 호출하는 기능이 분리 되어야 하나 싶기도 드네요 ㅠㅠ) @Service @Transactional(readOnly = true) @RequiredArgsConstructor public class SpotService { private final MapApiClient mapApiClient;
ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~ 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데 0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다! roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다
안녕하세요. 덕분에 좋은 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 강의를 수강하던 도중에 궁금한 부분이 생겨 이렇게 질문을 남깁니다. BaseEntity(@CreateDate) 로 인해서 객체가 생성되는 시점을 알 수 있음에도 불구하고 registeredDateTime 이라는 필드값을 정의한 이유가 궁금합니다. 테스트코드를 통해 한층 더 검증하기 쉽게 하려는 용도로 사용하시는 걸까요? 감사합니다
인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
