Semaphore 질문드립니다

먼저 친절한 답변 언제나 감사드립니다 (__)해주신 답변을 조금 정리하자면, 1. semaphore 로도 mutex 의 lock을 binary semaphore 방식으로 구현할 수 있기도 하다. 하지만, counting semaphore를 활용해 다중 공유 자원(a shared resources with multiple instances)에 대한 프로세스들의 접근 순서를 정해줄 수도 있다. 가 맞을까요? (공유 프린터의 갯수가 3개같은 경우)2. 따라서 제가 질문 드렸던 count 변수 1개를 여러 프로세스(쓰레드)에서 +1 하는 작업은 애초에 공유 자원이 1개로 취급되어서 counting semaphore 를 적용하는 것이 의미가 없다(?)로 받아들여도 될까요 ??

쿠키와 mysql db 질문입니다

빠른 답변 감사합니다. 제가 말을 너무 두서없이 써서 전달력이 부족했나봐요 정말 죄송합니다..ㅠㅠ마지막 질문은...그러니까 flask에 login 했다는 의미가 flask에 유저 session 정보를 저장(?) 하고 관리하는게 맞는것이죠?? 만약에 그러면 클라이언트에서 flask 서버에 없는 미확인(?) 쿠키를 담아서 보내면 flask 서버 입장에서는 이 request를 무시하고 로그인 처리가 안된 상태를 return 해주나요?

코드는 어디서 볼 수 있나요?

강사님 초반 강의 보시면'주피터 노트북 사용 ...' 비슷한 강의 보시면 강의자료 모두 올라와있습니다

GROUP BY 질문입니다

감사합니다. 개념이 좀 더 명확해진거같네요!

안녕하세요

df[feature].replace(0, df.groupby('Age_cat')[feature].transform('mean'), inplace=True) 이런식으로 .replace() 함수의 2번째 인자로 "series"가 오게 되면 df[feature]의 특정 index가 0이면 그 특정 index에 해당하는 값을 df.groupby('Age_cat')[feature].transform('mean') "series"에서 뽑아와서 적용시키는 건가요? 허 ㅠㅠ 판다스 익숙해지려고 해도 너무 헷갈리는게 많네요! 혹시 제 방식대로 평균을 적용할 경우 groupby transform이 최선인가요!? 더 쉬운 함수가 있는지 궁금하네요

안녕하세요

해당 코드입니다. #pd.options.mode.chained_assignment = None df = pd.read_csv('./diabetes.csv') y = df['Outcome'] X = df.drop(['Outcome'], axis=1) def get_Age_cat(age): cat = '' if (age >= 50): cat = "Elderly" elif (age >= 35): cat = "Middle-Adult" elif (age >= 20): cat = "Young-Adult" else: cat = "Teen" return cat df['Age_cat'] = df['Age'].apply(lambda x: get_Age_cat(x)) age_cat = ['Elderly', 'Middle-Adult', 'Young-Adult', 'Teen'] zero_features = ['Glucose', 'BloodPressure', 'SkinThickness', 'Insulin', "BMI"] for feature in zero_features: for age in age_cat: df[df['Age_cat']==age][feature].replace(0, df[df['Age_cat']==age][feature].mean(), inplace=True)

학습방향에 대해 질문드립니다.

감사합니다. 즐거운 하루 되세요!

안녕하세요

늦은 시간에 빠른 답변 주셔서 감사합니다. 참고해서 공부하도록 하겠습니다. 좋은 밤 되시길 바라겠습니다.

주피터 노트북 설정 질문입니다

jupyter theme이용해서 어떻게 어떻게 하니까 고쳤습니다. 신경써주셔서 감사합니다 ㅠㅠ