173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
김영한의 실전 자바 - 고급 1편, 멀티스레드와 동시성
자바 오버라이딩 규칙 중에서 부모보다 같거나 적은 개수의 예외를 던져야 한다고 알고 있습니다. 그런데, Runnable 구현 클래스의 run()에 'throws RuntimeException'을 선언하면 컴파일 오류가 발생하지 않는데 왜 그런건가요? 부모보다 많은 개수의 예외를 던졌으니 컴파일 오류가 발생해야 하는 것 아닌가요..? 제가 무엇을 잘못 알고 있는 걸까요?
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
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] 회원을 등록하고 조회하면 1 ~ 2 ~ 이렇게 번호가 매겨지는 게 어떻게 되는 건가요??
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
n,k = map(int, input().split()) data = list(map(int, input().split())) m = int(input()) cnt = 0 def dfs(l,s,c): global cnt if l == n: if c == k: if s % m == 0: cnt += 1 return dfs(l+1,s+data[l],c+1) dfs(l + 1, s, c) dfs(0,0,0) print(cnt) 이렇게 풀어도 되나요?
미해결
Azure Native로 나만의 GPT 만들기
Azure Function Deploy가 실패하는데 원인을 모르겠습니다. ㅠ.ㅠ 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting watchfiles>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached watchfiles-0.22.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting python-dotenv>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting uvloop!=0.15.0,!=0.15.1,>=0.14.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached uvloop-0.19.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.5 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting websockets>=10.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached websockets-12.0-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (130 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyyaml>=5.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyYAML-6.0.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (757 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting isodate>=0.6.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached isodate-0.6.1-py2.py3-none-any.whl (41 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyjwt>=2.6.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyJWT-2.8.0-py3-none-any.whl (22 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting azure-core>=1.24.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached azure_core-1.30.2-py3-none-any.whl (194 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting aiosignal>=1.1.2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting attrs>=17.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached attrs-23.2.0-py3-none-any.whl (60 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting multidict<7.0,>=4.5 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached multidict-6.0.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (128 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting yarl<2.0,>=1.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached yarl-1.9.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (328 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting frozenlist>=1.1.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached frozenlist-1.4.1-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (272 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting requests>=2.21.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting six>=1.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting idna>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting dnspython>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached dnspython-2.6.1-py3-none-any.whl (307 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting typer>=0.12.3 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached typer-0.12.3-py3-none-any.whl (47 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting certifi 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached certifi-2024.7.4-py3-none-any.whl (162 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting anyio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached anyio-4.4.0-py3-none-any.whl (86 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting httpcore==1.* 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached httpcore-1.0.5-py3-none-any.whl (77 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting sniffio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached sniffio-1.3.1-py3-none-any.whl (10 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting MarkupSafe>=2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached MarkupSafe-2.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (28 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting pydantic-core==2.20.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached pydantic_core-2.20.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.1 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting annotated-types>=0.4.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached annotated_types-0.7.0-py3-none-any.whl (13 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting urllib3<3,>=1.21.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached urllib3-2.2.2-py3-none-any.whl (121 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting charset-normalizer<4,>=2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached charset_normalizer-3.3.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (140 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting rich>=10.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached rich-13.7.1-py3-none-any.whl (240 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting shellingham>=1.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached shellingham-1.5.4-py2.py3-none-any.whl (9.8 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting pygments<3.0.0,>=2.13.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached pygments-2.18.0-py3-none-any.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting markdown-it-py>=2.2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached markdown_it_py-3.0.0-py3-none-any.whl (87 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting mdurl~=0.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Installing collected packages: mdurl, sniffio, pygments, markdown-it-py, idna, urllib3, typing-extensions, shellingham, rich, h11, click, charset-normalizer, certifi, anyio, websockets, watchfiles, uvloop, uvicorn, typer, six, requests, pyyaml, python-dotenv, pydantic-core, multidict, MarkupSafe, httptools, httpcore, frozenlist, dnspython, annotated-types, yarl, starlette, python-multipart, pyjwt, pydantic, jinja2, isodate, httpx, fastapi-cli, email-validator, azure-core, attrs, aiosignal, fastapi, azure-messaging-webpubsubservice, azure-functions, aiohttp 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:09+0000] Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 annotated-types-0.7.0 anyio-4.4.0 attrs-23.2.0 azure-core-1.30.2 azure-functions-1.20.0 azure-messaging-webpubsubservice-1.1.0 certifi-2024.7.4 charset-normalizer-3.3.2 click-8.1.7 dnspython-2.6.1 email-validator-2.2.0 fastapi-0.111.1 fastapi-cli-0.0.4 frozenlist-1.4.1 h11-0.14.0 httpcore-1.0.5 httptools-0.6.1 httpx-0.27.0 idna-3.7 isodate-0.6.1 jinja2-3.1.4 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 multidict-6.0.5 pydantic-2.8.2 pydantic-core-2.20.1 pygments-2.18.0 pyjwt-2.8.0 python-dotenv-1.0.1 python-multipart-0.0.9 pyyaml-6.0.1 requests-2.32.3 rich-13.7.1 shellingham-1.5.4 six-1.16.0 sniffio-1.3.1 starlette-0.37.2 typer-0.12.3 typing-extensions-4.12.2 urllib3-2.2.2 uvicorn-0.30.3 uvloop-0.19.0 watchfiles-0.22.0 websockets-12.0 yarl-1.9.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: You should consider upgrading via the '/tmp/oryx/platforms/python/3.11.8/bin/python3.11 -m pip install --upgrade pip' command. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Not a vso image, so not writing build commands 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Preparing output... 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying files to destination directory '/home/site/wwwroot'... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 1 sec(s). 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Removing existing manifest file 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating a manifest file... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Manifest file created. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying .ostype to manifest output directory. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 14 sec(s). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Running post deployment command(s)... 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Generating summary of Oryx build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment Log file does not exist in /tmp/oryx-build.log 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: The logfile at /tmp/oryx-build.log is empty. Unable to fetch the summary of build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Triggering recycle (preview mode disabled). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Linux Consumption plan has a 1.5 GB memory limit on a remote build container. 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: To check our service limit, please visit https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-scale#service-limits 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Writing the artifacts to a squashfs file 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Parallel mksquashfs: Using 1 processor 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating 4.0 filesystem on /home/site/artifacts/functionappartifact.squashfs, block size 131072. 2:32:27 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment failed.
미해결
코딩으로 학습하는 리팩토링
혹시 운영하시는 깃허브에 강의 자료가 제공되나요?
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
먼 곳을 먼저가게 되면 돌아오는 만큼의 거리를 손해보게 되는데 가장 먼 곳을 나중에 가는 게 이득이 아닌가해서 질문을 남겨봅니다.
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
MVC와 템플릿 엔진 강의 06:51 실행하여도 INFO문만 찍히고 강의와 달리 WARN은 발생하지 않습니다. 콘솔에 찍힌 값은 다음과 같습니다. 2024-07-30T10:30:55.095+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] h.hello_spring.HelloSpringApplication : Starting HelloSpringApplication using Java 17.0.11 with PID 33580 (C:\Users\user\IdeaProjects\hello-spring\build\classes\java\main started by user in C:\Users\user\IdeaProjects\hello-spring) 2024-07-30T10:30:55.115+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] h.hello_spring.HelloSpringApplication : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default" 2024-07-30T10:30:57.606+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer : Tomcat initialized with port 8080 (http) 2024-07-30T10:30:57.631+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] o.apache.catalina.core.StandardService : Starting service [Tomcat] 2024-07-30T10:30:57.631+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] o.apache.catalina.core.StandardEngine : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/10.1.26] 2024-07-30T10:30:57.775+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/] : Initializing Spring embedded WebApplicationContext 2024-07-30T10:30:57.776+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 2539 ms 2024-07-30T10:30:58.049+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] o.s.b.a.w.s.WelcomePageHandlerMapping : Adding welcome page: class path resource [static/index.html] 2024-07-30T10:30:58.643+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer : Tomcat started on port 8080 (http) with context path '/' 2024-07-30T10:30:58.663+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [ main] h.hello_spring.HelloSpringApplication : Started HelloSpringApplication in 4.99 seconds (process running for 7.892) 2024-07-30T10:31:29.971+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-1] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/] : Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet' 2024-07-30T10:31:29.972+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Initializing Servlet 'dispatcherServlet' 2024-07-30T10:31:29.975+09:00 INFO 33580 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Completed initialization in 2 ms 제 코드는 다음과 같습니다. package hello.hello_spring.controller; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.ui.Model; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; @Controller public class HelloController { @GetMapping("hello") public String hello(Model model) { model.addAttribute("data", "hello!!"); return "hello"; } @GetMapping("hell-mvc") public String hellmvc(@RequestParam("name") String name, Model model) { model.addAttribute("name", name); return "hello-template"; } }
미해결
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
섹션 4 부분 마지막 강의인 인코딩 이해하고 적용하기 라는 강의의 14분 50초에 나오는 pd.getdummies()에 관한 질문이 있습니다. 강의 내용대로 실행을 시켜보니 df_onehot.head()의 내용이 True/False의 형태로 나오는 것을 확인했습니다. 서칭 후 pd.get_dummies(df_label, columns=onehot_cols, dtype = int) 처럼 dtype을 int형태로 바꾸어주니 강사님이 보여주신 화면대로 나오는 것을 확인했습니다. 이것 역시 버전차이로 인한 기능 변화라고 이해하면 되나요?
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
이방식은 예시는 잘 돌아가는데 추후 시간초과같은걸로 컷 엣지를 하지못해 틀린 답일까요? n = int(input()) data = list(map(int, input().split())) ch = [0]*n def dfs(num): if num == n: choose = 0 unchoose = 0 for i in range(n): if ch[i] == 1: choose += data[i] else: unchoose += data[i] if choose == unchoose: print("YES") exit() return ch[num] = 1 dfs(num+1) ch[num] = 0 dfs(num+1) dfs(0) print("NO")
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
yy3082@naver.com 추가로 질문드리고 싶은게 있는데 제가 파이썬으로 코딩테스트를 볼 생각인데 파이썬 입문편 만으로 코딩테스트 공부를 위한 기본 문법은 정리가 될까요?? 추가적으로 필요하다면 어느정도까지 들어야 하는지 알려주세요
미해결
자바(Java) 알고리즘 문제풀이 입문: 코딩테스트 대비
static void solution(Queue<Point> q, int[][] box) { while (!q.isEmpty()) { // int len = q.size(); // for (int i = 0; i < len; i++) { Point tmp = q.poll(); for (int j = 0; j < 4; j++) { int nx = tmp.x + dx[j]; int ny = tmp.y + dy[j]; if (nx >= 0 && ny >= 0 && nx < n && ny < m && box[nx][ny] == 0) { box[nx][ny] = 1; q.offer(new Point(nx, ny)); dis[nx][ny] = dis[tmp.x][tmp.y] + 1; } // } } } } 위에서 주석처리된 queue의 사이즈를 구한 후 레벨 탐색(?)으로 진행하게 되면 타임에러가 발생하는데 왜 발생하는지 모르겠습니다. 성능 차이가 많이 나나요 ?
해결됨
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
mappedBy = "aaa" 여기에 들어가는 aaa 값은 프로젝트 통틀어 유니크 해야하나요?
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
회원가입에서 회원가입 등록후 회원 목록에서 조회가 안됩니다. 콘솔에 찍어보니 회원 등록은 정상적으로 잘 되는 것 같은데 목록 조회가 안됩니다. 파일 첨부하겠습니다! 감사합니다 :) https://drive.google.com/file/d/1W7jN-wppJGC_hbWtQoa4PBvN0LRa41X9/view?usp=sharing
미해결
김영한의 실전 자바 - 기본편
궁금한 점 static 메서드는 일반메서드처럼 메서드 영역에 위치하나요? 1-1. 맞다면, static 키워드의 단점으로 GC에 대상이 되지 않아서 자주 사용한다면 메모리 효율이 떨어진다고 알고있습니다. 그런데 static 메서드나 일반메서드나 GC 대상이 되지 않는 메모리 영역에 있는거 아닌가요? 아니라면 어디에 위치하는지 궁금합니다. 제가 궁금하게 된 계기가 유틸 클래스를 주로 @Bean이 아닌 staitc 메서드를 모아둔 형태로 사용하는 이유가 궁금해서 찾아보다가 다른 영한님 서포터즈 분이 답변하신 글을 보았습니다. https://www.inflearn.com/community/questions/472317/%EC%98%81%ED%95%9C%EB%8B%98-%EC%A7%88%EB%AC%B8%EB%93%9C%EB%A6%BD%EB%8B%88%EB%8B%A4 " 사용빈도가 너무 희소하다면, static으로 관리하기 보단 필요할떄마다 new 로 생성해서 쓰는게 더 효율적일 수도 있습니다. GC의 효율이 예전처럼 나쁘지 않습니다. 자주 사용하지 않는 객체를 메모리에 상주시키것이 더 낭비일 수 있습니다." 위 답변으로 미루어 보아 단순히 static 메서드가 메모리에 올라가는게 아니라 힙 영역이 아닌 static 메서드를 가지고 있는 객체 형태(?)로 다른 메모리에 올라간다고 이해해서 헷갈립니다.
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
최근에, 면접이 있어서 공부를 제대로 못했네요. 오늘부터 매일 매일 못했던 공부를 다시 해보려고 합니다. 문제: core_event를 'click_payment'라고 설정하고, Weekly Retention을 구하여라. 저는 click_payment 까지의 사용자 여정 별로 세그먼트를 나누려는 시도를 해보았습니다. 문제에 대한 고민사항은 길어지니, 최종적으로 나누었던 세그먼트를 먼저 소개해드리겠습니다. click_payment 까지의 여정은 크게 다음과 같이 구성할 수 있습니다. click_search(검색) -> click_payment click_banner(배너 클릭) -> click_payment click_food_category(음식 카테고리 클릭) -> click_payment click_restaurant_nearby( 내 위치 기반 주변 레스토랑) -> click_payment click_recommend_food(추천) -> click_payment 크게 다음과 같이 5개의 세그먼트로 나누어보고, 각 세그먼트 별로, Count를 해보았습니다. 이 때, click_login -> click_search -> .... -> click_payment -> click_search .... 이런 경우를 대비해서, 각 이벤트마다 제일 처음 이벤트가 발생한 시간 을 기준으로 구분하도록 하였습니다. 이제 각 퍼널별로 리텐션을 구해보겠습니다. WITH user_events AS ( SELECT user_pseudo_id, event_name, event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_timestamp, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_name ORDER BY event_timestamp) AS r_num FROM advanced.app_logs WHERE event_name IN ('click_search', 'click_banner', 'click_food_category', 'click_restaurant_nearby', 'click_recommend_food', 'click_payment') AND event_name NOT IN ('screen_view', 'click_login') ), FIRST_EVENTS AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT user_pseudo_id, event_date, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_search' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_search_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_payment_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_banner' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_banner_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_food_category' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_food_category_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_restaurant_nearby' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_restaurant_nearby_time, MIN(CASE WHEN event_name = 'click_recommend_food' THEN event_timestamp END) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id, event_date) AS first_recommend_food_time FROM user_events ) ), FUNNEL_CLASSIFICATION AS ( SELECT DISTINCT *, CASE WHEN first_search_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_search_time < first_payment_time THEN 'click_search -> click_payment' WHEN first_banner_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_banner_time < first_payment_time THEN 'click_banner -> click_payment' WHEN first_food_category_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_food_category_time < first_payment_time THEN 'click_food_category -> click_payment' WHEN first_restaurant_nearby_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_restaurant_nearby_time < first_payment_time THEN 'click_restaurant_nearby -> click_payment' WHEN first_recommend_food_time IS NOT NULL AND first_payment_time IS NOT NULL AND first_recommend_food_time < first_payment_time THEN 'click_recommend_food -> click_payment' ELSE 'Other' END AS funnel FROM FIRST_EVENTS WHERE first_payment_time IS NOT NULL ), PIVOTED_ANALYSIS AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_search -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_search_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_banner -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_banner_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_food_category -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_food_category_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_restaurant_nearby -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_restaurant_nearby_payment, COUNT(DISTINCT CASE WHEN funnel = 'click_recommend_food -> click_payment' THEN user_pseudo_id END) AS user_cnt_recommend_food_payment FROM FUNNEL_CLASSIFICATION GROUP BY diff_of_week ), INITIAL_USERS AS ( SELECT FIRST_VALUE(user_cnt_search_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_search_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_banner_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_banner_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_food_category_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_food_category_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_restaurant_nearby_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_restaurant_nearby_payment, FIRST_VALUE(user_cnt_recommend_food_payment) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_user_cnt_recommend_food_payment FROM PIVOTED_ANALYSIS LIMIT 1 ) SELECT pa.diff_of_week, pa.user_cnt_search_payment AS search_active_user, pa.user_cnt_banner_payment AS banner_active_user, pa.user_cnt_food_category_payment AS category_active_user, pa.user_cnt_restaurant_nearby_payment AS nearby_active_user, pa.user_cnt_recommend_food_payment AS recommend_active_user, iu.first_user_cnt_search_payment AS search_cohort_user, iu.first_user_cnt_banner_payment AS banner_cohort_user, iu.first_user_cnt_food_category_payment AS category_cohort_user, iu.first_user_cnt_restaurant_nearby_payment AS nearby_cohort_user, iu.first_user_cnt_recommend_food_payment AS recommend_cohort_user, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_search_payment, iu.first_user_cnt_search_payment), 3) AS retention_week_rate_search_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_banner_payment, iu.first_user_cnt_banner_payment), 3) AS retention_week_rate_banner_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_food_category_payment, iu.first_user_cnt_food_category_payment), 3) AS retention_week_rate_food_category_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_restaurant_nearby_payment, iu.first_user_cnt_restaurant_nearby_payment), 3) AS retention_week_rate_restaurant_nearby_payment, ROUND(SAFE_DIVIDE(pa.user_cnt_recommend_food_payment, iu.first_user_cnt_recommend_food_payment), 3) AS retention_week_rate_recommend_food_payment FROM PIVOTED_ANALYSIS pa, INITIAL_USERS iu ORDER BY pa.diff_of_week; 1000자 이내로 작성해야 게시글 하나를 쓸 수 있음.. screen_view -> screen_view -> click_login의 경우, 사용자가 로그인을 하지 않고, 앱이 잠시 백그라운드 상에 동작중인 상태에서, 다시 앱을 켰을 때, screen_view 로그가 찍히는 것을 확인했습니다. 현재 집중해야 할 부분은 사용자가 상품을 들여다보는 시간이나, item을 찾을 때, UI/UX 적으로 개선할 부분이 있는지 찾기보다, click_payment를 하기까지의 주요 이벤트 여정을 세그먼트로 분류하는 작업을 하고 있기 때문에, screen_view 이벤트는 제외해야겠다는 생각을 했습니다. 또한, screen_view -> click_login -> screen_view -> screen_view -> click_login 처럼, 이전 이벤트와 현재 이벤트가 같은 경우를 제외한 다른 경우만을 필터링해서, 굵직한 이벤트만을 필터링해보자! 라는 생각을 가졌었습니다. --- 1000자 이내로 작성해야 글이 올ㅠ 퍼널의 수가 열 몇개로 나오지 않을까? 하는 예상과 다르게 총 433개의 단계가 나왔습니다. click_login -> click_food_category -> click_restaurant -> click_food -> click_cart -> view_recommend_extra_food -> click_payment 와 같이 click_login ----- > click_payment까지의 여정의 가짓수가 너무 많아, 단계를 단순화할 필요성이 있어보였습니다. 그래서, 위의 결과와 같이 총 5개로 퍼널을 나누었습니다.
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
public enum HttpStatus { NONE(-1, "정의되지 않은 상태코드입니다."), OK(200, "OK"), BAD_REQUEST(400, "Bad Request"), NOT_FOUND(404, "Not Found"), INTERNAL_SERVER_ERROR(500, "Internal Server Error"); ... public static HttpStatus findByCode(int code) { for (HttpStatus status : HttpStatus.values()) { if (status.getCode() == code) { return status; } } return HttpStatus.NONE; } public boolean isSuccess() { return code >= 200 && code < 300; } } public class HttpStatusMain { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.print("HTTP CODE: "); int httpCodeInput = scanner.nextInt(); HttpStatus status = HttpStatus.findByCode(httpCodeInput); System.out.println(status.getCode() + " " + status.getMessage()); System.out.println("isSuccess = " + status.isSuccess()); } } 안녕하세요 김영한 강사님. 먼저 항상 양질의 강의를 제공해주셔서 감사하다는 말씀을 전해드리고 싶습니다. HttpStatusMain 에서 null 체크하는 일이 발생하여 이를 제거해보면 어떻게 해야할까 에 대한 고민이 들었습니다. 그래서, Enum 에 null object pattern 을 적용해보면 어떨까 하여 HttpStatus.NONE(-1, "정의되지 않은 상태코드입니다.") 와 같이 정의해봤습니다. 이렇게 적용했을 때, 1. 다른 사이드 이펙트가 있을까요? 1-1. findByCode() 에서 return HttpStatus.NONE 이 아닌 throw new IllegalArgumentException("해당하는 상태코드가 없습니다."); 와 같이 RuntimeException 을 날리는 것이 더 나은 방법일까요? 2. 현업에서는 enum 타입의 null check, null object pattern 를 어떻게 구현하는지 궁금합니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
미해결
실전! 스프링 부트와 JPA 활용2 - API 개발과 성능 최적화
아무리 찾아봐도 모르겠습니다. findAllByString 에서 에러가 나는 것 같은데 잘모르는 부분이라 도움 요청합니다 org.hibernate.query.UnknownParameterException: Could not locate named parameter [name], expecting one of [] at org.hibernate.query.internal.ParameterMetadataImpl.getQueryParameter(ParameterMetadataImpl.java:264) ~[hibernate-core-6.2.13.Final.jar:6.2.13.Final] at org.hibernate.query.spi.AbstractCommonQueryContract.setParameter(AbstractCommonQueryContract.java:809) ~[hibernate-core-6.2.13.Final.jar:6.2.13.Final] at org.hibernate.query.spi.AbstractSelectionQuery.setParameter(AbstractSelectionQuery.java:780) ~[hibernate-core-6.2.13.Final.jar:6.2.13.Final] at org.hibernate.query.sqm.internal.QuerySqmImpl.setParameter(QuerySqmImpl.java:1237) ~[hibernate-core-6.2.13.Final.jar:6.2.13.Final] at org.hibernate.query.sqm.internal.QuerySqmImpl.setParameter(QuerySqmImpl.java:129) ~[hibernate-core-6.2.13.Final.jar:6.2.13.Final] at jpabook.jpashop.repository.OrderRepository.findAllByString(OrderRepository.java:72) ~[main/:na] at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:na] at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) ~[na:na] at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:na] at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) ~[na:na] at org.springframework.aop.support.AopUtils.invokeJoinpointUsingReflection(AopUtils.java:343) ~[spring-aop-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.invokeJoinpoint(ReflectiveMethodInvocation.java:196) ~[spring-aop-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:163) ~[spring-aop-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:751) ~[spring-aop-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.dao.support.PersistenceExceptionTranslationInterceptor.invoke(PersistenceExceptionTranslationInterceptor.java:137) ~[spring-tx-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:184) ~[spring-aop-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:751) ~[spring-aop-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:703) ~[spring-aop-6.0.13.jar:6.0.13] at jpabook.jpashop.repository.OrderRepository$$SpringCGLIB$$0.findAllByString(<generated>) ~[main/:na] at jpabook.jpashop.api.OrderSimpleApiController.orderV2(OrderSimpleApiController.java:43) ~[main/:na] at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:na] at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) ~[na:na] at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:na] at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) ~[na:na] at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:205) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:150) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:118) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandlerMethod(RequestMappingHandlerAdapter.java:884) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal(RequestMappingHandlerAdapter.java:797) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.handle(AbstractHandlerMethodAdapter.java:87) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:1081) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:974) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:1011) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doGet(FrameworkServlet.java:903) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at jakarta.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:564) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:6.0] at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:885) ~[spring-webmvc-6.0.13.jar:6.0.13] at jakarta.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:658) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:6.0] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:205) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:149) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:51) ~[tomcat-embed-websocket-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:174) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:149) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.springframework.web.filter.RequestContextFilter.doFilterInternal(RequestContextFilter.java:100) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:116) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:174) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:149) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.springframework.web.filter.FormContentFilter.doFilterInternal(FormContentFilter.java:93) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:116) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:174) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:149) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal(CharacterEncodingFilter.java:201) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:116) ~[spring-web-6.0.13.jar:6.0.13] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:174) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:149) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:167) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:90) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:482) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:115) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:93) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:74) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:340) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:391) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight.java:63) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:896) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1744) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:52) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1191) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:659) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61) ~[tomcat-embed-core-10.1.15.jar:10.1.15] at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:842) ~[na:na] 링크 https://drive.google.com/file/d/1D5FmBPgzkSZY52ywuRDkpH27lpMFOviU/view?usp=drive_link
미해결
김영한의 실전 자바 - 고급 1편, 멀티스레드와 동시성
public class HelloThreadMain { public static void main(String[] args) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": main() start"); HelloThread helloThread = new HelloThread(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": start() 호출 전"); helloThread.start(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": start() 호출 후"); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ": main() end"); } } 개인적으로 궁금한 부분이 있는데요. main에서 start를 호출할 때 main 스택 프레임 위에 start 스택 프레임이 쌓이나요? 쌓이고 바로 삭제되는 건가요?
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
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] 강사님이 하는대로 했는데 home이 안뜹니다..ㅜㅜ https://drive.google.com/file/d/1tqcBanSLXaCbKdE1dPP1g6P_sR3dc-2h/view?usp=sharing 입니다
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 2편
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] Set, List, Map 등 자바에서 제공하는 자료구조에 제네릭 타입을 특정해서 정하지 않고, Object로 사용하면 하나의 자료구조에 여러 가지 데이터 타입을 저장하고 관리할 수도 있을 것 같은데 선생님 수업에서는 거의 Integer 혹은 String으로 제네릭 타입을 정하고 사용을 하시는 부분이 많더라구요. 궁금한 점은 제네릭 타입을 Object로 사용하는 것이 타입 안정성 때문에 보통은 사용을 안 하는 건지 만약 사용을 한다고 할때 자료구조의 메서드 사용에는 문제 없는지 알고싶습니다.
