일방적인 수업이 아닌 양방향의 수업을 지향합니다. 게시판에서 질문을 적극적으로 활용하세요. (이해가 되실 때까지 지속적으로 질문을 던지시는 것이 중요합니다. 업무일 기준 2~3일 내에 답변을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.) 다만, 질문이 이해될 수 있도록 (상식 수준에서), 다듬어 주세요. 게시판 공개가 어려운 경우에 메일로 연락주시길 요청 드립니다. (daniel@datatrain.education) 수업을 빠르게 한 번 쭉 들으신 후에, 한 번 더 학습하실 것을 권장드립니다. 안녕하세요 강사님 수업을 듣다가 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 수업을 들으면서 devcontainer.json를 생성하고 rebuild container를 하면 1. devcontainer.json의 "build" 정보를 이용하여 docker build 를 진행 docker run ~ 그 외 추가적인 과정 한다고 이해했습니다. 그리고 Dockerfile을 image로 만들 때, build를 하는 것으로 알고있습니다. 실습에서 Dockerfile과 json 파일에서 "build" 부분을 수정하지 않고, "runArgs", "customization" 을 추가했는데 build를 다시 해야하는 점이 이해가 가지 않습니다...ㅠㅠ devcontainer.json의 수정 사항을 적용하거나 실행하기 위해서는 build과정이 필요해서 그런 것 일까요?? 그리고 devcontainer.json을 수정하고 rebuild하면 container가 재생성이 되는 것인가요?? 또한 처음에 devcontainer.json 파일을 생성하고 New Dev Container 가 아닌 Rebuild container를 하는 이유도 궁급합니다. 감사합니다.
jpaRepository에서 update 관련 메서드를 테스트하던 중 고민이 생겼습니다. update로 변경한 결과가 DB가 아닌, 영속성 컨텍스트에만 반영이 되어서 수정된 값을 확인하기 위해 find()메서드로 저장된 객체를 불러오면 수정한 것과 다른 원본 결과가 출력됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 방법을 생각해보았습니다. 하나는 @Modifying 애노테이션에 clearAutomatically = true 라는 옵션을 달아주는 방법이었는데, 이 방식은 테스트를 위해 프로덕션 코드를 수정하기도 하고 성능에 문제가 발생해서 제외하였고 다른 하나는 테스트 코드에 EntityManager를 이용해 강제로 flush()와 clear()를 이용해 영속성 컨텍스트를 비워주도록 하는 방법이었습니다. 이 방식도 테스트 코드가 깔끔하지 않고 더 jpa에 종속적이게 되는 것 같아서 마음에 들진 않는데 강사님은 어떤 방식으로 해결하셨는지 궁금합니다!
instanceof 연산자를 어떤식으로 사용이 되는지는 감이 오는데 실제로 이것이 어떤식으로 구현되어 있는지가 갑자기 궁금해져서 구글링을 해보니 아래와 같은 글이 나오긴 하는데요, java - How is 'instanceof' implemented in the JVM? - Stack Overflow 글만 봐서는 살짝 느낌이 안오는데 조금 더 쉽게 설명된 글이 있을까요?
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 안녕하세요!! 강사님 중급 1편도 너무 알차게 듣고 있습니다! Class 클래스 편 강의 듣다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다! 이 부분 (강의 12:00 쯤!) 인데요!Class 클래스의 정보 (생성자)를 이용해 객체생성 하는 방법 보여주셨는데 평소처럼 Hello hello = new Hello();로 객체생성하고 hello.hello() 처럼 메서드 사용도 가능한데 이렇게도 생성할 수 있다를 보여주신걸까요?? 강의로 배우고있는 저의 입장에선 당연히 평소하던대로 Hello hello = new Hello()로 객체생성하고 hello.hello()메서드 사용하는게 훨씬 편할거라고 생각해서 질문드립니다! 위에서 Class.forName("사용자가 스캐너 같은걸로 직접 입력하는 상황도 있을것") 처럼 패키지와 클래스명으로 생성해야할 경우는 경로 직접 입력하는 방식이 더 편리. 즉, 객체 생성에는 여러 방법이 있다. 상황마다 알맞게 사용하면 된다로 이해하면 될까요?! 사실 그냥 넘기라고 하셨긴 한데 굳이왜 reflection으로 이렇게 복잡하게 객체를 생성하는지 궁금합니다..! 간단하게라도 알려주실 수 있으실까요??
검증데이터를 분리할때 X_tr, X_val 은 (909, 12) (161,12) 로 열이 12인데 y_tr, y_val 은 왜 열값이 안나오는지 궁금합니다. 이 질문에 대한 답변을 받았는데 답변이 이해가 안가서 재질문합니다~ 이해하기 쉽게 설명이 더 추가될수 있을까요? 받은답변 : 와우! 정확히 보셨어요! 거기에 만약 1이 적히면 데이터프레임이 됩니다. 모델 학습시 타겟이 데이터프레임으로 들어가면 워닝이나 에러가 발생할 수 있어요. 시리즈라서 열값이 나오지 않습니다.
해시 알고리즘6-해시 충돌 구현 파트에서 LinkedList<Integer>[] buckets = new LinkedList[CAPACITY]; 이런 코드가 등장했는데요. 제가 앞선 강의에서 이런 내용을 놓친 것인지는 잘 모르겠지만...ㅠ 제네릭을 통해 선언하는 것인데 new LinkedList<>()[CAPACITY]; 를 하면 안되는 이유가 무엇인가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제3의 변환 과정에서 아래와 같이 코드를 짜도 문제 없는건가요? 결과값은 동일합니다. df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1).replace('gold', 2).replace('vip', 3) 그리고 pandas에서 sum을 1번처럼 작성하는걸 더 권장한다고 들었는데 어떤 차이가 있는 건가요? 1. print(df['f3'].sum()) 2. print(sum(df['f3']))
선생님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 예전에 혼자 공부할 때 데이터 분할을 할 때 stratify를 설정해서 데이터 불균형을 처리한다고 들었는데, 제가 놓친 것일 수도 있지만 선생님 강의에서는 따로 이에 관한 설명을 본 적이 없어서 질문드립니다. 2유형을 푸는 데에 있어서 stratify는 굳이 설정을 안 해도 문제가 없을까요? 아니면 시험 볼 때 설정을 해놓는 게 더 좋을까요?
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
dto에서 request를 구성할 때에 Create와 Update에 대한 request를 두 개로 나누어 구성하시는 것을 봤습니다. 제가 생각하기에 user 테이블에 접근하여, userService에 사용되기 위한 것이니 UserRequest라는 클래스를 만들어 하나로 통합하여 사용하면 보기 편하고 사용하기 쉬울 것 같습니다. 성능에서 차이가 있다던지 request를 따로 구별해서 사용하신 이유가 있는지 궁금합니다.
일단 이 문제는 캐글에서 선생님께서 생성해주신 문제구요. T1-9 수치형 변수 표준화 문제입니다. from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df['f5']=scaler.fit_transform(df[['f5']]) df.head() 요렇게 해야 한다고 했는데요 저는 세번째 줄을 df['f5'] = scaler.fit _transform(df['f5']) 로 했는데 오류가 나서 잘 보니까, transform 뒤에 df[['f5']] 로 답이 작성되어 있더라고요 여기는 왜 []를 두번씩 감싸는 건가요????
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제2의 세번째 조건이 "컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!"라고 나와 있습니다. 강의에서는 아래 코드와 같이 sum으로 풀이해주셨는데 , sum 대신 len으로 작성해도 동일한 결과가 나옵니다. sum이나 len 어떤 걸 사용해도 상관없는 건지 궁금합니다. 데이터 수이기 때문에 len이 더 정확한 답일까요? print(sum(df[df['f3'] == 'gold']))
강의 너무 재밌고 유익하게 완강하였습니다. 감사합니다~ ^^ 제가 네이버 플레이스에서 맛집을 추출하려고 하는데 json형태로 제공이 되는데 json형태로 제공되는 사이트를 크롤링하고 데이터를 파싱하는 방법은 강의 내용에는 없던데 어떻게 하면 좋을까요? ㅠㅠ 혹시 강의를 추가해주실수도 있을까요?
