평가관련하여 질의 드리겠습니다. from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_val,y_pred[:,1]) roc_auc 등 다 평가할때 y-val 와 값이 같은 인덱스에 딸려 와야 하는것이 아닌지요? 같은 사람이 암인지 아닌지 예측을 하고 평가를 해야 하는데. 이건 자동으로 시스템에서 맞춰 지는건지요? 제가 돌린 자료를 보고 출력을 하면 좀 다른거 같아서 보통 분활 후 y_val 과 y_pred 데이터 정열 값이 어떤 순서로 이루어지는지 궁금합니다.
1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 포스트맨을 통해서 요청을 보낼 때 url파라미터를 통해 page와size를 설정하였는데요, 이는 MemberSearchCondition 말고 Pageable 또한 앞에 @ModelAttribute가 생략된 형태로 동작한다고 생각하면 될까요? 실제 웹 사이트에서 페이징 처리된 부분의 버튼 같은 걸 누를 때 해당 파라미터들을 넣어주는 방식으로 동작할 것 같은데 맞을까요?
DTO -> 엔티티, 엔티티 -> DTO 과정에서의 빌더 패턴과 정적 팩토리 사용에 대해 아래와 같이 정리를 했는데 제가 정리한 방식이 타당한 방식인지 궁금합니다. DTO -> 엔티티 엔티티의 생성자에 빌더 패턴을 적용합니다. 외부에서 엔티티를 생성하려면 빌더 패턴을 사용하여 엔티티를 생성합니다. 예를들어 서비스 레이어에서 엔티티의 빌더 패턴을 사용하여 DTO를 엔티티로 변환하는 작업을 가집니다. 엔티티쪽에서 DTO를 엔티티로 변환하는 정적 팩토리 메서드를 가지지 않는 이유 변화가 심한 DTO에 엔티티가 의존하는 것은 좋지 않다고 생각했습니다. 그래서 객체 생성에 빌더 패턴만 적용했습니다. 엔티티 -> DTO DTO쪽에서 생성자에 빌더 패턴을 적용합니다. 또한 엔티티 -> DTO로 변환하는 정적 팩토리 메서드를 만드는데 이때 DTO 객체 생성은 DTO쪽에서 정의한 빌더 패턴을 적용합니다. DTO는 엔티티에 의존해도 아무 문제가 없다고 생각합니다. 그래서 빌더 패턴도 사용하고 정적 팩토리 메서드도 사용하여 DTO 객체를 생성했습니다. 이 둘을 같이 사용할 경우 빌더 패턴과 정적 팩토리 메서드 장점 모두 사용할 수 있다고 생각하여 2가지 모두 사용하여 DTO 객체를 생성하도록 했습니다.
안녕하세요 주말 코딩님 강의 잘 듣고 있습니다! 목, 금, 토 이렇게 공부할 수 있는 시간이 3일정도밖에 남지 않은 상황입니다! 혹시 이론 파트 중에 여긴 꼭 확인하고 가라 하는 영역 있으실까요? 프로토콜 종류 결합도/응집도 디자인패턴 보안용어(암호화) 이 정도만 보고 가면 될까요? 선택과 집중이 필요할 것 같아서요!
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 선생님. 최신 아나콘다를 설치하니 sklearn 버전이 1.4.2인데, 혹시 되려나 해서 pip로 다운그레이딩을 시도했는데, 에러가 나서 1.4.2를 그대로 사용해서 강의를 들어도 큰 문제가 없다면 그냥 써도 될까요?
질문: 변수를 선언 할 때 형변환을 해서 담는 것은 오류가 발생 하는데 원래 불가능 한 것인지 또 이유는 무엇인지 궁금합니다. # 예제 x = [1,2] y = (1,2) z = "test" print(x + y) # 질문 x = [1,2] y = list(1,2) # list[(1,2)] z = "test" print(x + y)
안녕하세요, 영한님 뒤에 있을 채팅 프로그램을 직접 만들어보려다가 난관에 봉착해 질문드립니다. ClientV6 코드 내의 while문을 Thread에 넣는 작업을 진행하였습니다. 아직 클라이언트에서 입력 값을 넣기 전임에도 불구하고 서버에서 EOFException이 나는데 그 이유를 모르겠습니다. 혹시 제가 코드를 잘못 짠 것인지 아님 놓치는 부분이 있는 것인지 한 번 봐주실 수 있나요? public class ClientV6_1 { private static final int PORT = 12345; public static void main(String[] args) throws IOException { log("클라이언트 시작"); try ( Socket socket = new Socket("localhost", PORT); DataInputStream input = new DataInputStream(socket.getInputStream()); DataOutputStream output = new DataOutputStream(socket.getOutputStream()); ) { log("소켓 연결: " + socket); new Thread(new ClientHandler(socket), "ClientHandler").start(); } catch (IOException e) { log(e); } } } public class ClientHandler implements Runnable { private final Socket socket; private final DataInputStream input; private final DataOutputStream output; public ClientHandler(Socket socket) throws IOException { this.socket = socket; this.input = new DataInputStream(socket.getInputStream()); this.output = new DataOutputStream(socket.getOutputStream()); } @Override public void run() { Scanner scanner = new Scanner(System.in); try { while (true) { System.out.print("전송문자: "); String toSend = scanner.nextLine(); // send output.writeUTF(toSend); log("client -> server: " + toSend); if (toSend.equals("exit")) break; // receive String received = input.readUTF(); log("client <- server: " + received); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { close(socket); } } }
안녕하세요. 덕분에 시계열LSTM 예측을 할 수 있어 감사합니다. 다름아니라 딥러닝 스칼라 시계열 예측 (Python 실습) 강의의 예제 코드를 그대로 실행하였는데요. 영상에서 나온 예측결과(14:45)와 예제에서의 예측 결과가 다릅니다. 코드는 달라진점이 없고 다른점은 텐서플로우 버전(2.17.0)인것 같은데 버전에 따라 예측결과도 달라지는지 아니면 다른 문제로 결과가 다른지 여쭙고 싶습니다. 영상의 예측결과 예제코드를 수정없이 그대로 실행시킨 예측결과