public ResponseEntity searchLinkOrderNumberOutput( @ApiParam("주문 번호") @RequestParam(required = false) List<String> orderNumbers, @ApiParam(name = "startDate", value = "yyyyMMdd", required = true) @RequestParam String startDate, @ApiParam(name = "endDate", value = "yyyyMMdd", required = true) @RequestParam String endDate, @ApiParam(name ="confirmationStatus", value="확정여부(Y/N)") @RequestParam String confirmationStatus, @ApiParam(name = "pageSize", value = "한 페이지에 보여줄 주문 개수 (미 입력시 기본값 20)") @RequestParam(defaultValue = "20") int pageSize, @ApiParam(name = "pageNumber", value = "데이터를 조회 할 페이지 숫자 (미 입력시 기본값 1)") @RequestParam(defaultValue = "1") int pageNumber) { 궁금한 점이 있습니다 선생님 만일 controller에서 string으로 날짜값을 받으면 이제 별도의 파싱작업을 거쳐서 LocalDateTime 형식으로 변환해 줘야하는데 LocalDateFormatter을 사용하면 해당 작업을 생략할 수 있는건가요???
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 가이드 주신대로 포트원 회원가입을 하고, 테스트 채널을 추가했습니다. PORTONE_SHOP_ID 를 변경하여 결제를 생성해도 포트원 404 에러가 발생합니다. 포트원에서 UI가 업데이트 되었습니다. 그래서 대표설정을 찾지 못하였습니다. 이 부분 같이 고민해주실 수 있을까요? https://github.com/pyhub-kr/course-django-payment-basic/tree/10c6d065e401ce6a9daa262d1906d10f2f9e69c3 여기 깃허브를 클론한 뒤 제 .env파일을 넣어서 테스트해도 포트원 404 에러가 발생합니다.
Context를 이용하여 props를 분리하고, onUpdate, onCreate같이 한번만 수행되는 함수들은 useMemo를 이용하여 메모이제이션을 한다고 했습니다. 아래 코드처럼요 const memoDispatch = useMemo(() => { return { onCreate, onUpdate, onDelete, }; }, []); 그런데 이전 시간에 각각의 함수를 useCallback를 통해 메모이제이션 했는데 한번 더 하는 이유가 이해 가지 않아 질문 드립니다. 아래 코드처럼 useCallback를 통해 처음 렌더링 될 때만 실행되고 이후에는 실행되지 않도록 코드를 작성 했는데 맨 위의 코드처럼 한번 더 감싼? 이유가 잘 이해가 되지 않습니다. const onCreate = useCallback((content) => { dispatch({ type: "CREATE", data: { id: idRef.current++, isDone: false, content: content, date: new Date().getTime(), }, }); }, []); const onUpdate = useCallback((targetId) => { dispatch({ type: "UPDATE", targetId: targetId, }); }, []); const onDelete = useCallback((targetId) => { dispatch({ type: "DELETE", targetId: targetId, }); }, []);
자식 컴포넌트 Bulb와 Counter를 해당 강의에서 분리했는데 다음과 같은 의문이 생겼습니다. 이렇게 분리했더라도 결국 Counter의 state가 변경되면서 Counter가 리렌더링 되는 걸로 알고 있습니다. 이러한 경우 부모 컴포넌트인 App도 리렌더링되면서 Bulb 컴포넌트도 리렌더링되는 것 아닌가요?
문제를 풀때, 재귀함수를 사용하여 백트래킹 하는 방법이 있고 완전 탐색 for 문을 돌리는 방법 두가지가 있다고 했을때, 어느것을 사용하든지 관계 없나요? 본질적으로 모든 경우의 수 탐색하는 건 똑같은데 그 방법의 차이일 뿐인가요?? 만약 그렇다면 for 문으로 일일이 코딩하기 어려운 문제들을 재귀로 푼다고 생각하면 될까요?
예를들면 헤더컴포넌트에서 실시간으로 현재 시간을 보여주고싶은 경우가 있다면 헤더 컴포넌트는 모든 페이지에서 보여지는 레이아웃이기때문에 클라이언트 라우터 캐시가 되어서 제가 새로고침을 하는게 아니라면 모든 페이지에서 시간이 멈춰있다는건데 해당 기능을 구현하기 위해서 클라이언트 라우터 캐시를 사용안할수는없나요?
onClick에 onClickButton(-10) 이 아닌 화살표 함수를 이벤트 핸들러로 설정하고 그 안에 호출하는 이유가 어렵습니다 ㅜㅜ 5.5)이벤트처리하기, 6.3) 기능구현하기 강의에서 함수호출의 결과를 넣으면 안되고 인수를 넘기기 위해서 라고 하셨는데 바로 onClickButton(1)를 왜 넣으면 안되는지 모르겠어요,, 자바스크립트만 하다 리액트 하려니 헷깔리네여 ㅜㅜ <button onClick={() => { onClickButton(-10); }} > 🚨 아래의 가이드라인을 꼭 읽고 질문을 올려주시기 바랍니다 🚨 질문 하시기 전에 꼭 확인해주세요 - 질문 전 구글에 먼저 검색해보세요 (답변을 기다리는 시간을 아낄 수 있습니다) - 코드에 오타가 없는지 면밀히 체크해보세요 (Date와 Data를 많이 헷갈리십니다) - 이전에 올린 질문에 달린 답변들에 꼭 반응해주세요 (질문에 대한 답변만 받으시고 쌩 가시면 속상해요 😢 ) 질문 하실때 꼭 확인하세요 - 제목만 보고도 무슨 문제가 있는지 대충 알 수 있도록 자세한 제목을 정해주세요 (단순 단어 X) - 질문의 배경정보를 제공해주세요 (이 문제가 언제 어떻게 발생했고 어디까지 시도해보셨는지) - 문제를 재현하도록 코드샌드박스나 깃허브 링크로 전달해주세요 (프로젝트 코드에서 문제가 발생할 경우) - 답변이 달렸다면 꼭 확인하고 반응을 남겨주세요 - 강의의 몇 분 몇 초 관련 질문인지 알려주세요! - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
소스코드: movies_df['genres_literal'] = movies_df['genres'].apply(lambda x : (' ').join(x)) count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2)) genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal']) print(genre_mat.shape) 에러 코드: InvalidParameterError Traceback (most recent call last) Cell In[99], line 10 8 count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2)) 9 # print(movies_df['genres_literal']) ---> 10 genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal']) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:1467, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs) 1462 partial_fit_and_fitted = ( 1463 fit_method.__name__ == "partial_fit" and _is_fitted(estimator) 1464 ) 1466 if not global_skip_validation and not partial_fit_and_fitted: -> 1467 estimator._validate_params() 1469 with config_context( 1470 skip_parameter_validation=( 1471 prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation 1472 ) 1473 ): 1474 return fit_method(estimator, *args, **kwargs) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:666, in BaseEstimator._validate_params(self) 658 def _validate_params(self): 659 """Validate types and values of constructor parameters 660 661 The expected type and values must be defined in the `_parameter_constraints` (...) 664 accepted constraints. 665 """ --> 666 validate_parameter_constraints( 667 self._parameter_constraints, 668 self.get_params(deep=False), 669 caller_name=self.__class__.__name__, 670 ) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py:95, in validate_parameter_constraints(parameter_constraints, params, caller_name) 89 else: 90 constraints_str = ( 91 f"{', '.join([str(c) for c in constraints[:-1]])} or" 92 f" {constraints[-1]}" 93 ) ---> 95 raise InvalidParameterError( 96 f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be" 97 f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead." 98 ) InvalidParameterError: The 'min_df' parameter of CountVectorizer must be a float in the range [0.0, 1.0] or an int in the range [1, inf). Got 0 instea
