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. 여러 마이크로서비스에서 동일한 db를 공유할 경우는 어떻게 구성하는지 궁금합니다. 일단 동일 network로 db컨테이너와 마이크로서비스 컨테이너를 run하고 실행한 컨테이너명으로 요청하도록은 알겠는대 docker compose를 이용해서 여러 마이크로서비스가 같은 db 컨테이너를 어떻게 참조할 수 있는지 궁금합니다.
비전공자를 위한 풀스택 맛집지도 만들기 프로젝트!: Front, Back-end 그리고 배포까지
우분투 파일 경로를 바꾸기 전까지는 ip주소로 접근했을 때 Welcon to nignx! 까지는 잘 뜨는데 이렇게 경로를 바꾸고 service nginx restart 명령어를 입력하면 이런 메세지가 뜨면서 다시 ip주소로 접속하려 하면 이렇게 사이트에 연결할 수 없다는 메세지가 나옵니다 어떻게 해야할까요...하
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?
브랜치를 만들었는데, 강의에서 stash할때 hotfix 브랜치 생성할때 hotfix브랜치에 대한 local 저장소가 따로 만들어 지는걸까요? 하나의 로컬저장소에서 수정하는 것처럼 느껴져서 따라하다가 뭔가 이전 상태가 아닌것 같아서요 ㅠㅠ 다른 gui를 사용해서 그런지 헷깔려서 질문드립니다!
안녕하세요 우선 끝까지 강의 잘들었습니다!!! docker 부분이 아직 익숙하지 않아 질문드립니다 docker를 따라 설치하니 저장소 같은 곳에 이미지가 저장되는 것을 확인하였습니다. 해당 이미지를 aws 인스턴스에서 받아서 바로 사용할 순 없는건가요? -> 굳이 git clone으로 프로젝트를 받아와야 하는지 궁금합니다 / docker 저장소에 이미지를 올리고 바로 받아서 실행하면 되는게 아닌가 싶어서 질문드립니다... 2.가 만약 틀린거라면 build/libs에 있는 파일이 직접적으로 실행을 시키면서 애플리케이션이 실행되는 것 같은데 이 이미지를 굳이 docker 저장소에 올리는 이유가 궁금합니다.
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
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