sql 스크립트로 밀어넣는 법을 몰라서 엄청 고생 했었는데 이렇게 강의로 남겨주신 덕분에다시 새로운 OS에 DBeaver 툴 사용할 때 헤매지 않고 이용할 수 있게 되었습니다 너무 감사합니다!

인프런 동영상이 계속 재생이 안되고 로딩창만 뜨는데 갑자기 왜그런지 아시는분 있을까요?ㅜㅜ

스프링부트에서 스프링 버전 확인을 바로 하기 어려워 확인 방법 공유해봅니다.인텔리제이 Project 탭(Alt + 1)에서 "spring-core" 검색(5.3.22로 확인됨)참조 : https://yjh5369.tistory.com/entry/Spring-%EB%B2%84%EC%A0%84-%ED%99%95%EC%9D%B8%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95

○ 접수방법- 참가신청서 링크: https://forms.gle/zLEFK6hx9oyEBT9Q7- 상세 대회 정보: https://aifactory.space/page/nhis​○ 공모 주제- 고객 분석을 통한 투자 큐레이션 개인화 컨텐츠 제안 ○ 주최/주관/운영- 주최/주관: NH투자증권- 운영: 인공지능팩토리​○ 참가자격- 국내/해외 대학(원)생 개인 및 최대 3인으로 구성된 팀※ 대회 종료 후 입상자를 대상으로 증명서 제출을 요청드릴 예정입니다​○ 진행 일정- 대회 참가신청 : 9월 8일 (목) 10:00 ~ 10월 17일 (월) 8:00- 예선기간 : 9월 19일 (월) 10:00 ~ 10월 17일 (월) 8:00- 본선기간 : 10월 28일 (금) ~ 11월 28일 (월) 8:00- 결선기간 : 12월 2일 (금) ~ 12월 8일 (목) 8:00- 시상 (쇼케이스) : 12월 9일 (금)※ 본선 및 결선 진출은 대상자에 한해 공지합니다※ 대회의 원활한 진행을 위하여 상세일정은 변경될 수 있음을 사전 안내드립니다​○ 시상 및 혜택- 총 상금 5,000만원과 제출 이벤트 및 채용혜택 제공- 예선 제출 : 인당 1만원 기프티콘 (선착순 300팀)- 본선 진출 : 인당 5만원 투자지원금 (30팀)- 입선 : 팀당 100만원 (10팀)- 장려상 : 팀당 300만원 (3팀)- 우수상 : 팀당 500만원 (2팀)- 대상 : 1,000만원 (1팀)※ 투자지원금은 나무증권 계좌를 통해 지급※ 대상 및 우수상 : 2023년 내 IT/Digital 직군 지원에 한해 1회 서류전형 면제 ○ 문의- 인공지능팩토리 운영사무국: cs@aifactory.page, ☎ 042-710-6451​

옛날에 잠시 배운 웹공부인데 안드로이드에서도 udf가 점점 도입되고있어서 다시 들으러 왔네요 너무 명강의라 참고하기 너무 좋습니다 감사합니다

띄어쓰기 잘못하기가 쉽고, 또 잘못입력시 찾기도 어렵고...테스트 오류로 5시간 날렸는데 결론은 yml 띄어쓰기...ㅂㄷㅂㄷ심지어 yml이 잘못됐는지 한 10번은 본 것 같은데...저는 yml이 정말 싫어요ㅠㅠ

지금 스프링MVC2편 강의를 들으면서 파이어베이스 기반의 안드로이드 앱 쇼핑몰의 어드민단 작업을 테스트해보고 있습니다. 혹시 파이어베이스 연동하고 활용하는 것에 대한 강좌가 있는지요? 없다면 혹시 계획은 있으신지 문의드립니다.

깔끔하고 핵심적인 강의 감사합니다!!

영상에서는 MySQL Database인데 본인 컴퓨터에는 MariaDB Database로 나와서 당황하신 분들을 위해 적어봅니다.결론부터 말씀드리면 걱정하지마세요. 둘은 거의 같다고보면 됩니다.상용단계에서나 고민해볼 문제지, 공부하는 단계에선 신경안써도 됩니다.

devnet 설정을 보면 ssh 접속 룰의 source가 dmznet으로 되어있습니다. 이 룰의 source를 devnet으로 하면 잘됩니다.

안녕하세요트러블 슈팅 공유합니다!현상: 첨부파일란에 "test.png"라는 파일 명 대신 "{$uploadFile}" 노출 및 다운로드 안되는 현상 발생, 파일 업로드 시에도 에러발생 화면이 지나가는 현상도 있었음.=> 결국 업로드 부터 오류로 인해 파일이 제대로 업로드가 안된것 같음. 해결방법: [common.php]파일의 "new mysqli" ->"mysqli_connect"로 변경 

학련란에 대졸이상이라고만 적혀있으면전공은 상관없다는 뜻인가요??

깔끔하고 병렬 처리 확장도 가능한 스트림 쓰세요~ class Solution { public String solution(int n, String str) { return IntStream.range(0,n) .mapToObj(i -> str.substring(i * 7, (i+1)*7)) .map(s -> s.replace('#','1').replace('*','0')) .map(s -> String.valueOf((char)(Integer.parseInt(s, 2)))) .collect(Collectors.joining()); } }

스프링을 맨땅에 공부했을때 대체 언제 자동주입을 해야하고 이걸 왜해야하는지 알수 없었고, 그냥 하라니까 하고 토이프로젝트를 진행했는데 이 강의를 듣고 객체 지향 설계를 위해 의존성 주입이 필요하고 의존성 주입을 위해 스프링 컨테이너와 스프링 빈, IOC라는 기술을 사용하게 되고 스프링 빈에 등록하기 위한 방법 중 컴포넌트 스캔을 알게 되고, 컴포넌트 스캔을 하게 되면 의존성 주입을 직접 정의 할 수가 없기 때문에 @Autowired를 이용한 자동주입을 하게 된다... 미쳤네요 ㅠㅠ 강의 내용, 강의 구성과 흐름 강의가 너무 좋네요 내용들을 정리하기 위해 곱씹는 중인데 곱씹으면 곱씹을 수록 정말 너무 대단한것 같습니다!

인터페이스 ItemRepository와 ItemMapper가 같은 줄 알고 복붙했다가 참사.. ㅠㅠ@Mapper public interface ItemMapper { Item save(Item item); void update(@Param("id") Long itemId, @Param("updateParam") ItemUpdateDto updateParam); Optional<Item> findById(Long id); List<Item> findAll(ItemSearchCond cond); }MyBatis에서 xml에 insert 사용 시 returnType 속성이 없는데 ItemMapper에서 Item을 리턴하여 에러 발생Mapper method 'hello.itemservice.repository.mybatis.ItemMapper.save' has an unsupported return type: class hello.itemservice.domain.Item org.apache.ibatis.binding.BindingException: Mapper method 'hello.itemservice.repository.mybatis.ItemMapper.save' has an unsupported return type: class hello.itemservice.domain.Item

안녕하세요. 디핑소스님, 오랜만에 글 남깁니다. 개인적으로 생각했던 것보다 많은 것(투자 시스템)을 구축하고 데이터 분석 공부를 이어나가고 있습니다. 덕분에 많은 도움을 받았고요. 모르는 부분이 있어서 다시 강의 보고 숙지해갑니다. 다시 한 번 좋은 강의 감사하고요. 역시나 궁금한 것은 추후의 디핑소스님 강의 계획이나 활동사항이 궁금합니다. 오프라인으로 직접 만나 뵙고 배울 수는 없어도 온라인으로 계속 디핑소스님께 다양하게 배워보고 싶습니다. 감사합니다.

안녕하세요, 강사님 강의를 수강하고 있는 사람입니다. 다 좋은데 가끔 소리가 너무 작아진 채로 올려진 강의가 있어서 소리를 최대로 키워야만해요. 소리 좀만 더 키워주시길 요청드려요 감사합니다.

보통 강사님의 어느 강의 까지 듣고 숙지하면 대학생 공모전 나가는데 무리가 없을 까요?

대기업 협력업체입니다.요구사항에 따라 개발을 진행해주는데요,회사에서는 UI 개발자들에게 개발 뿐만 아니라 시험계획서(테스트케이스)를 작성하도록 요구합니다.그걸 바탕으로 QA 팀에서 검증을 진행하구요동료 개발자들은 이게 여간 스트레스가 아니라고 하더라구요...제가 첫 직장이라 잘 모르겠는데 이런 프로세스가 맞는건가요? 

INNOPOLIS AI SPACE-S 인공지능 세미나 어떤 일이든 일정 수준에 도달하면 경험적으로 최적화된 패턴이 생기기 마련입니다. 본 세미나에서는 수많은 캐글 수상자의 코드를 리팩터링하며 찾아낸 공통된 패턴을 소개합니다. 데이터 분석부터 기본 모델 설계, 최적화까지에 이르는 일련의 기본적인 머신러닝 프로세스를 설명합니다. 이제 막 머신러닝을 접하신 입문자, 초급자 분들이 듣기에 적합합니다. - 세미나 소개날짜: 2022년 9월 20일 화요일시간: PM 7:00 ~ PM 8:00장소: 온라인상세보기 링크 : https://aifactory.space/learning/detail/2064- 프로그램 소개19:00~19:20 : 탐색적 데이터 분석(EDA)의 중요성과 개요19:20~19:40 : 베이스라인 모델 설계19:40~20:00 : 모델 성능 개선 방안(피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 최적화) - 연사 소개연사 : 신백균 (한국생산성본부 교육 컨설턴트)진행 : 김태영 (주)인공지능팩토리 대표이사