[질문 내용] 준영속 상태와 비영속 상태의 차이점에 대해 이해한바는 다음과 같습니다. 비영속 상태 : 한번도 엔티티 매니저의 관리를 받아본적 없는 엔티티 준영속 상태 : 엔티티 매니저의 관리를 받다가 연결을 끊음으로써 더이상 관리 받지 않고있는 상태. 제가 아는 차이점은 이것 뿐인데 혹시나 이게 두 상태의 차이점의 전부라면 굳이 상태를 나눌 필요가 있나? 라는 생각이듭니다. 그냥 '준영속 상태' 라는 단계를 없애고 연결이 끊기면 비영속 상태 로 , 다시 연결을 맺으면 영속 상태 로 이렇게 단계를 줄여도 되지 않을까요? 혹시나 제가 모르거나 잘못이해하고 있는점이 있다면 알려주시면 감사드리겠습니다!!
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?
안녕하세요 선생님 DWORD dwRead; OVERLAPPED aOl[3] = { 0 }; HANDLE aEvt[3] = { 0 }; //세 번의 비동기 쓰기 완료를 확인하기 위한 이벤트 객체를 생성한다. for (int i = 0; i < 3; ++i) { aEvt[i] = ::CreateEvent(NULL, FALSE, FALSE, NULL); aOl[i].hEvent = aEvt[i]; } //비동기 쓰기가 시작될 지점을 기술한다. //두 번째 쓰기는 세 번째 쓰기보다 나중에 이루어질 가능성이 높다. aOl[0].Offset = 0; //파일의 시작. aOl[1].Offset = 1024 * 1024 * 128; //5MB aOl[2].Offset = 16; //16바이트 //세 번의 비동기 쓰기를 순차적으로 수행한다. for (int i = 0; i < 3; ++i) { printf("%d번째 중첩된 쓰기 시도.\n", i); ::WriteFile(hFile, "0123456789", 10, &dwRead, &aOl[i]); //정상적인 경우 쓰기 시도는 지연(보류)된다! if (::GetLastError() != ERROR_IO_PENDING) exit(0); } 여기서 dwRead가 얼마나 쓰였는지 확인하는 바이트수를 나타낸다고 하는데 만약 쓰고 싶다면 //세 번의 비동기 쓰기가 완료되기를 대기한다. DWORD dwResult = 0; for (int i = 0; i < 3; ++i) { dwResult = ::WaitForMultipleObjects(3, aEvt, FALSE, INFINITE); printf("-> %d번째 쓰기 완료.\n", dwResult - WAIT_OBJECT_0); } sizeof("0123456789") == dwRead; 이런식으로 마지막에 비교할때 쓰이는건가요?
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
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] 안녕하세요. 간단한 내용이지만 조금 고민이 있어서 질문드립니다. 요청을 통해서 받은 데이터를 통해서나 로직상에서 연관관계에 필요한 Entity의 id값을 알고 있는 경우 필요한 Entity를 DB에서 조회하는 과정 없이 id값만 초기화된 Entity를 생성하여 주입하는 방식이 가능한 것으로 알고 있습니다. 이 때, 그렇게 주입된 Entity는 persist된 상태가 아니라는 점인데요. ( cascade 옵션이 적용 안 되었다는 가정 ) 이런 경우에 두 가지 경우의 수를 고려하였습니다. 첫 번째는 연관관계 Entity가 연관관계 설정 외에는 사용될 일이 없는 로직의 경우이고 두 번째는 연관관계에 필요한 Entity가 이후에도 여러 로직에서 사용되는 경우입니다. 두 번째의 경우에는 사실 고민할 것 없이 ID를 이용해 Entity를 생성하는 것이 아닌 SELECT를 통해서 Entity를 조회하여 사용하는 것이 좋은 방법이고 EntityGraph를 맞추는 면에서도 당연히 해주어야 하는 것으로 사료됩니다. 하지만 첫 번째의 경우 굳이 Entity를 ID값을 통해 조회하는 과정이 필요한 지에 대한 의문입니다. 저런 단순한 로직의 경우 굳이 DB와의 정합성을 위해 조회 및 연관관계 편의메소드 등을 이용해서 EntityGraph를 맞춰줄 필요가 있나 싶었습니다. 이런 경우에서 실제 현업에서는 어떤식으로 처리하는 지 궁금합니다. 저렇게 각 상황에 따라 효율을 따져서 다르게 처리하는 지 아니면 ID를 통해 데이터를 조회하는 것은 크게 성능상 문제가 되지 않으니 불필요하더라도 로직의 통일성이나 혹시 모를 사이드 이펙트를 대비해서 조회한 뒤 연관관계 편의 메소드를 통해 EntityGraph까지 맞춰 주는 지 궁금합니다..! 저는 불필요하다고 생각하여 굳이 Entity그래프를 맞춰줄 필요가 없는 경우는 그런 과정을 생략하며 프로젝트를 하고 있었는데, 완성하고 보니 EntityGraph를 맞춰 주는 로직이 단 하나도 없는 걸 알게 되었습니다. 아무래도 복잡한 비즈니스 로직이 없어서 그럴 수도 있겠다는 생각은 들었지만 너무 심한 것 같아 제가 JPA를 제대로 쓰고 있는 게 맞나 싶어 질문드립니다..ㅠㅠ
stack": [ " Error : ", "Something went wrong installing the \"sharp\" module", "", "Cannot find module '../build/Release/sharp-linux-arm64v8.node'" 이렇게 에러가 발생했는데 람다에서 함수 생성시 선택사항에 보면 아키텍쳐 선택할때 제로초님은 기본적으로 선택되어있는 x86을 선택하셨고 저는 맥북에어 m2를 사용해서 arm64를 선택했는데 이거 때문에 에러가 난걸까요? 그리고 제로초님이 강의 만드실때는 node 18버전이 최신버전이였는데 지금은 20까지 나와서 20으로 했는데 이것도 문제가 될까요?
Cookie 값을 삭제 하며 여러 동작을 해보던 도중, 로그인을 하기 전부터 JSSESSIONID 값이 cookie 에 들어가 있는 것을 확인하였습니다. 처음에는 오류인가 싶어 값을 삭제하고 로그인하였더니, 로그인이 동작하지 않고 그냥 페이지가 reload 된 다음 임의의 JSSESSIONID 값을 가져왔습니다. 왜 reload 할 때마다 JSSESSIONID 값을 가져오는 걸까요? 그리고 왜 JSSESSIONID 값 없이는 로그인 동작 자체가 안 되는 걸까요?
안녕하세요!! 제가 지금 Next.js와 Node.js를 활용해서 중고거래 사이트를 프론트와 백 둘다 구현을 하려고 하는데 프론트(NextAuth)에서 API 를 받아와 카카오 로그인을 구현하면, 백에서는 카카오 로그인에대한 구현을 할 필요가 없는건가요? 또, 프론트 나 백 둘중 어느곳에서 카카오 로그인을 구현해야 효율적인지 궁금합니다!