안녕하세요 선생님 선생님강의 따라서 로그인을 구현했습니다. auth에서 관리해주는 세션으로는 프론트용, 로그인 후 내려주는 connect.id 세션으로는 백엔드용, 으로 사용했습니다. 그런데 궁금한게 로그인을 하고 기간이 지나거나 그런 경우를 대비해서 엑세스토큰, 리프레시 토큰을 많이 사용하는 것을 보았는데 선생님은 넥스트에서 어떤 방식을 사용하시는지, 어떤방식을 추천하시는지 궁금합니다. 검색해보니까 엑세스토큰이 아닌 쿠키세션으로 사용할때에는 일정시간 inter시켜주고 특정시간지나면 쿠키시간을 업데이트해주기도 하더라구요. 선생님 조언이 궁금합니다. 감사합니다.
8회 첫실기 합격했습니다. 비 전공자 직장인이라 걱정했는데 다행히 한방에 붙었네요 ㅠㅠ 3유형 오즈비 *5 문제를 틀린것 같네요. 캐글 문제는 여유가 없어서 거의 못풀어봤고 강의 쭉 보고 잘 안되는 3유형과 1유형 위주로 복습했습니다. 마지막에 정리해서 올려주신 2유형 같은 방법으로 풀기, 마인드맵이 많은 도움이 됐습니다. 감사합니다.
네이버 자동 로그인 하고 있는데, 잘 되지 않습니다. 코드가 동일하게 작성된 것 같은데 제가 놓치고 있는 부분이 있을까요? from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import pyperclip #크롬 드라이버 생성 driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://nid.naver.com/nidlogin.login?mode=form&url=https://www.naver.com/") time.sleep(1) #아이디 입력 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#id') pyperclip.copy(userid) id.click() id.send_keys(Keys.CONTROL,'v') time.sleep(1) # 비밀번호 입력 pw = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#pw') pyperclip.copy(userpwd) pw.click() pw.send_keys(Keys.CONTROL,'v') time.sleep(1) # 로그인 버튼 클릭 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#log\\.login').click()
from sklearn.metrics import precision_recall_curve # 실제값 데이터 셋과 레이블 값이 1일 때의 예측 확률을 precision_recall_curve 인자로 입력 precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, pred_proba_class1 ) print('반환된 분류 결정 임곗값 배열의 Shape:', thresholds.shape) print('반환된 precisions 배열의 Shape:', precisions.shape) print('반환된 recalls 배열의 Shape:', recalls.shape) print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5]) print('precisions 5 sample:', precisions[:5]) print('recalls 5 sample:', recalls[:5]) precision_recall_curve 함수를 이용해 precisions, recalls, thresholds 값을 반환받는 과정입니다. 여기서 thresholds의 개수가 precisions, recalls보다 1개 더 적게 나오는 이유가 궁금합니다. 위에서 개수 차이로 인해 thresholds값에 따른 precisions, recalls값들이 대응되지 않는 위치에 존재하지 않나요? print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5]) print('precisions 5 sample:', precisions[1:6]) print('recalls 5 sample:', recalls[1:6]) 이렇게 하는게 옳다 생각했는데 제 생각이 잘못되었는지 궁금합니다.
7-37번강의에 관련 커밋으로 아래 처럼되어 있는데 delete 예시 url이 잘못연결되어 있는것같습니다. pre_save 예시 : slugify 자동 호출 post_save 예시 : User 생성 시에 Profile 자동 생성 post_delete 예시 : Profile 삭제 시에 관련 이미지 파일 자동 삭제 django-lifecycle 예시 : blog.Post의 content/status 변경 탐지 연결되야할 페이지: https://github.com/pyhub-kr/course-django-complete-guide-v3/commit/563749a5be33f10ec46a166faf29bbaa0e1d7144 현재 연결된 페이지: https://github.com/pyhub-kr/course-django-complete-guide-v3/commit/714c274e0d6f26b68aa5bc75a9bf2a78c924633c 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
안녕하세요 모든 리전 알람에 람다.tf 강의 버전으로 배포하면 람다 콘솔에서 코드를 수정하는 경우 테라폼으로 추적이 안되더라구요. 변경점을 추적하는 방법을 찾아보니, 대충 테라폼에서 배포할 때 zip 형태로 말아 배포할때마다 hash값을 비교해서 변경을 감지한다는거 같은데 이도 사실 제가 정확히 이해했는진 모르겠네요. 사실 저는 개인적으로 람다가 워낙 자주 수정되니 그냥 최초 배포할 때 이후로 따로 추적은 안하고 git 같은 곳에서 버전관리를 하면 되지 않을까라고 생각합니다. 아니면, 람다 함수를 git, s3 등에서 버전을 관리하고 테라폼 모듈에서 source를 git or s3와 같이 지정해주면 될 것 같은데 실제 운영하실 땐 어떤 방식으로 테라폼으로 관리하는지 궁금합니다
안녕하세요~ arr[5] 설명해주실 때 case 1: int arr[5] -> 5개 들고있다고 선언! case 2: arr[5] -> 6번째 값 하면서 case 2 예시로 arr = { 1,2,3,4,5, 6 } 을 들어주셨는데 arr[5] -> 6번째 값이면 6번째에 있는 6이 아닌가요? 7이라고 설명하셨는데 실수하신건지 제가 이해를 잘 못했는지 궁금해서 질문드립니다!
