강의에 알려주신대로 따라서 하고 있는데 원핫인코딩 결과에 income category랑 card category만 뜨고 나머지 object컬럼(gender 등)은 뜨질 않습니다.. 뭐가 문제인지 알려주실 수 있을까요? #baseline(object컬럼 제거) cols = train.select_dtypes(include='object').columns # print(train.shape, test.shape) # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols,axis=1) # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코딩 # 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.head() # onehot 인코딩 pd.get_dummies(train, columns=cols) 마지막에 8101 rows × 39 columns 라고 뜨는데 그냥 표시만 안 된건가요?
release(m)에서 마지막에 lock = 0 을 해주어야 acquired(m)에서 해당 lock을 사용할 수 있는거 아닌가요..? 또한 a스레드에 의해 락이 획득된 상태에서, block() 함수를 통해 대기상태로 변하고 > 이후 release(m)를 통해 실행대기 상태로 변한 스레드들은 ( 목적이 critical section의 실행 ) do - while 구문을 통해 critical section을 반복적으로 실행할 수 있도록 되는 건가요?? 실행 대기 상태로 돌아왔을 때 어떻게 다시 락 획득 프로세스를 다시 진행할 수 있는 건지 알고 싶습니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [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] 안녕하세요. 문제와 풀이2 번째 ShoppingCart 클래스를 만들면서 어떻게 해야 이 습관이 고쳐질까? 라는 생각에 질문을 드립니다. 영한님의 ShoppingCart 클래스, displayItems()메서드를 보면, 전체가격합을 구할때 따로 메서드를 만들어서(calculateTotalPrice) 하시는 것을 볼수가 있었습니다. 근데 저가 코드를 하는 것을 보면 displayItems()메서드 안에서 계속 합을 구하더라고요. public void displayItems() { int itemsTotal = 0; for (Item item : items) { System.out.println("상뭄명: " + item.getName() + ", 합계: " + item.getTotalPrice()); itemsTotal += item.getTotalPrice(); } System.out.println("전체 가격 합: " + itemsTotal); } 이런식으로요. 이것을 고치는 방법이 있을까요? 답변 부탁 드립니다.
incrementAndGet() 메서드에서, 스레드 두개가 들어가고 동시에 실행 됐을때 마지막 스레드가 다시 compareAndSet(getValue, getValue + 1) 이 성공적으로 돌았을때 getValue의 값이 이미 2가 되는것으로 예상되는데 결과는 1이 반환이 되고, return getValue + 1;로 인해 결과값이 2가 어떻게 나오는 지 궁금합니다. ========================================= [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.
데코레이터 수업을 듣고 있는데요. @login_required 를 사용하면 비로그인시 로그인페이지로 로그인시 next가 hello_world로 지정되어 hello_world로 가게되는데요. login_required 데코레이터를 보면 redirect_field_name login_url 두 값을 받고 있던데, 이 두 값이 로그인 성공시/비로그인시 가게되는 방향을 명시하는거 같은데, 아무것도 명시안했을때 어디를 바라보는지에 대한 설정은 무엇을 참조하는것인가요??
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안녕하세요. 강의를 듣고 혼자 프로젝트 해보고있는데 왜인지 원인을 모르겠는 오류가 생겨서 여쭤봅니다. 프로젝트를 uvicorn main:app --reload 명령어로 실행하면 무수히많은 에러 스택과 함께 아래와 같은 에러가 발생하는데요. pydantic.errors.PydanticUndefinedAnnotation: name 'Optional' is not defined Pydantic에서 에러가 나는 것 같은데, 저는 Optional을 사용하지 않고, None으로 사용하고 있는데 있는데 왜 이러는걸까요?
JPQL 로 한번에 가져오는 방식으로 변경해가면서 실제 db 로 날아가는 쿼리 횟수는 적어지지만 jpql 에 점점 더 많이 의존하게 되는것 같아요. 전 jpa 가 sql 쿼리 사용의 의존을 줄이고 애플리케이션 단에서 객체지향 적으로 코드를 짤 수 있다는 이유 때문에 사용하는 것으로 알고있는데요.. 물론 orm 만으로 모든 비즈니스 로직을 해결하기엔 힘든 경우도 있다는 것은 잘 이해하고 있지만, JPQL 을 많이 사용할 수록 mybatis 를 사용하는 것과 다를게 없다는 느낌이 드는데.. 현업에서는 n + 1 문제나 쿼리 횟수 최적화를 위해서 jpql 로 많이 작성하는지 궁금해요
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try catch finally에서 finally에서 발생한 예외로 try에서 발생한 핵심예외가 없어지고 finally에서 발생한 부가예외로 변경되어서 예외가 리턴되는데요, try with resources 와 같이 핵심예외를 반환하면서 부가예외를 반환하는 방법은 따로 없는건가요?
Cannot install -r requirements.txt (line 5) and requests==2.28.2 because these package versions have conflicting dependencies. 에러가 발생합니다. github 저장소의 requirements.txt를 확인해 주시면 감사드리겠습니다. 2.26.0 버전 설치도 문제가 되네요. poetry로 변경하는데도 의존성 문제는 해결이 안되고 에러가 여전히 발생합니다. 파이썬 버전이 3.12인데 혹시 파이썬 버전이 문제가 될까요? 파이썬 버전이 현재 3.13이 나왔는데.. 아임포트의 해당 패키지는 2021이 마지막 업데이트였고 이후 업데이트가 없는데... 계속 업데이트되는 django와 python 버전이 문제가 될 수 있는건지도 걱정이 되네요.. 개별로 하나씩 패키지를 설치하면 requests가 설치되는것 같네요.. 그런데 requirements.txt를 pip으로 설치하면 호환성 에러가 그대로 발생합니다. 물론 poetry로는 개별 설치가 안됩니다. 정말 이상하네요. 혹시 문제가 무엇인지 확인을 하시게 되면 말씀 남겨 주시면 감사드리겠습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 소수점 나이를 제거할 때 cond = df['age'] == round(df['age'],0) 이 코드로 반올림한 값과 age가 같은 것을 조건으로 걸었는데요 소수점 자리0.5미만인 애들은 제거가 안되지 않았을가요? 예시:32 와 32.3 반올림한 값을 비교해도 같다고 나옴
