저는 답은 8 16 3 으로 적어서 틀렸는데요. 제가 풀고 있는 문제집에서 풀어본 문제 중에서 c언어의 printf는 포맷 뒤에 들어가는 인자들이 왼쪽에서 오른쪽이 아닌 오른쪽에서 왼쪽으로 그러니까 역순으로 호출된다는 것을 배웠던 적이 있어서 답을 저렇게 적어봤는데요. 이 문제의 경우에는 실제로 제가 웹에서 C언어 컴파일러 실행할 수 있는 환경에서 테스트를 해보니 해설에 있는 정답대로 3 16 8 이렇게 잘 나오긴했습니다. 그런데 제가 풀고 있는 문제집에 있는 문제 코드를 실제로 제가 테스트를 해봤을 때 역순으로 호출되서 출력되는 경우가 있더군요. AI를 통해서 물어보니까 c언어에서 함수를 호출할 때 여러 인자들에 있는 표현식을 어떤 순서로 평가할지는 보장되지 않는다고 하고 컴파일러마다 다르다고 하는데... 실제 시험에서 어떻게 해야할 지 혼란스럽습니다. 시험에서는 왼쪽에서 오른쪽으로 인자가 사용된 순서대로 출력을 한다고 생각하면 되는걸까요?
34:10 스컬프에서 시메트라이징하고 에딧모드로 가면 중앙만 선이 여러개인게 아니라 모든 면의 선이 2개씩 되어있습니다..이건 스컬핑할때 대칭을 안키고 한 부분이 있는데 그것때문일까요?? A-M-BY DISTANCE하면.. 머지가 크면 쪼그라글고 범위를 작게하면 티가 전혀 안나네용.. 따흑흑 살려주세요 .
In the rapidly evolving world of data privacy and protection, IAPP certifications have become a gold standard for professionals seeking to demonstrate their expertise. Among the IAPP’s suite of certifications, the Certified Information Privacy Professional/Canada (CIPP-C) Exam holds a distinct place, tailored for privacy professionals working in or within the Asia-Pacific region. But how does it compare to other IAPP certifications, and which one should you pursue based on your career objectives? Understanding the IAPP Certification Landscape CIPP-A (Asia): Focuses on privacy laws and regulations across the Asia-Pacific region. CIPP-US (United States): Centers on U.S. privacy laws, including CCPA, HIPAA, and GLBA. CIPP-E (Europe): Specializes in the GDPR and other European privacy frameworks. CIPP-C (Canada): Covers Canadian federal and provincial privacy laws. CIPM (Certified Information Privacy Manager): Emphasizes privacy program governance. CIPT (Certified Information Privacy Technologist): Focuses on privacy in technology and IT infrastructures. AIGP (Artificial Intelligence Governance Professional) focuses on the ethical and responsible governance of artificial intelligence systems. What is the IAPP CIPP-C Exam? The CIPP-C Exam validates your knowledge of comprehensive privacy regulations in jurisdictions such as Canadian federal and provincial privacy laws. It is ideal for professionals involved in compliance, legal counsel, risk management, or data governance within the Asia-Pacific context. Key Coverage Areas: Legal frameworks and data protection laws across Asia Cross-border data transfers Regulatory authorities and enforcement mechanisms Data subject rights and business obligations How CIPP-C Differs from Other CIPP Certifications Geographic Focus CIPP-C is region-specific, whereas CIPP-US, CIPP-E, and CIPP-C are centered on their respective jurisdictions. If your work spans multiple regions, you might need more than one CIPP certification. Legal vs. Technical Scope CIPP-C and other CIPP designations focus on legal and regulatory compliance. For governance and implementation (CIPM) or technical application (CIPT), consider those tracks instead. Industry Relevance CIPP-C is invaluable for professionals engaged with Asia-Pacific compliance issues. CIPP/E is often a legal requirement for data protection roles in the EU. CIPP/US is crucial for privacy practitioners working with U.S.-based companies or clients. Who Should Choose the IAPP CIPP-C Exam? The IAPP CIPP-C Exam is ideal for professionals who are actively engaged in privacy and data protection within the Canada-Pacific region. If your role involves advising organizations operating in countries like Covers Canadian federal and provincial privacy laws, this certification will give you a thorough grounding in regional laws and compliance expectations. Moreover, if you're looking to position yourself as a leader in the regulatory and legal aspects of data privacy in Canada, the CIPP-C offers unmatched regional specialization. For More info: https://www.pass4future.com/iapp/exam/cipp-c When to Consider Other IAPP Certifications? While the CIPP-C focuses on Canada-Pacific, other IAPP certifications may better suit your needs depending on your geographic or functional scope. The CIPP/E is indispensable if you deal with GDPR compliance, serve clients within the European Union, or are pursuing a Data Protection Officer (DPO) role. The CIPP/US is tailored for practitioners managing U.S.-based data privacy laws and frameworks. For professionals responsible for building and managing privacy programs across any jurisdiction, the CIPM certification is ideal. Meanwhile, the CIPT is geared toward IT and security professionals who need to design and implement privacy solutions within technological infrastructures. Strengthen Your CIPP-C Preparation Strategy Effective preparation for the IAPP CIPP-C Exam involves more than just studying theory; it requires applying knowledge in a practical context. Working through realistic practice questions that mirror the format and content of the IAPP CIPP-C Exam Study Guide can enhance comprehension and improve confidence ahead of the test. For further support, candidates are encouraged to consult the Pass4Future for detailed resources and exam insights. Final Verdict: Your choice should align with your geographical focus, job role, and career trajectory. The IAPP CIPP-C Exam is the definitive choice for professionals targeting privacy leadership in Asia, offering a deep dive into complex legal frameworks and emerging regulations in the region. However, if your responsibilities span global jurisdictions or you work in technical or managerial roles, other IAPP certifications better suit your needs.
로컬에서 Docker 이미지( mcr.microsoft.com/mmlspark/release:latest )로 PySpark 환경을 구성해 강의를 듣고 있습니다. 강의에서는 Spark가 업데이트되면서 pandas DataFrame의 np.nan이 Spark DataFrame으로 변환될 때 null로 바뀐다고 설명되어 있었습니다. 그런데 제 환경에서는 여전히 NaN으로 남아 있었습니다. 확인해보니 이 이미지의 latest 태그는 Spark 최신 버전이 아니라 SynapseML 최신 버전 기준이었고, 실제 설치된 버전은 Spark 3.5.4였습니다. 이 버전에서는 Arrow 최적화가 기본적으로 꺼져 있어서 NaN이 그대로 유지되는 것으로 보입니다. 아래처럼 Spark 세션을 만들 때 Arrow 옵션을 켜 주니 NaN이 null로 변환되는 것을 확인했습니다. spark = ( SparkSession.builder .config("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true") .appName("SparkML") .enableHiveSupport() .getOrCreate() ) Spark를 잘 아는 편이 아니라서 이 방법이 근본적인 해결책인지는 확실하지 않습니다. 더 좋은 방법을 알고 계신다면 공유해 주시면 감사드리겠습니다.
[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
옵시디언 통해서 메인 헤르메스 에이전트를 계속 발전시키고 있는데요, 다양한 에이전트를 만들게 되면 각기 다른 옵시디언을 연결해야하나요? 메인에게 여러개의 페르소나를 주입하고 일을 시키는 것보다는 각 역할별로 각기 다른 에이전트를 생성하는게 더 업무에 좋다고 해서요. 현재 헤르메스는 VPS 에 설치 되어있습니다.
MD 파일이 이렇게 되는데. 현재 폴더에 Obsidian으로 읽고 Codex로 관리할 제품·고객 리서치 LLM Wiki를 세팅해줘 "현재 폴더에 Obsidian으로 읽고 Wiki를 세팅해줘"라는 말이 정확하게 어떤 의미인가요? 현재 폴더를 Obsidian으로 읽고.. 이렇게 되나요? 이해가 되지 않아서요.
안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다. 회사에서 다루는 제품에서 연동 제어기가 많다 하는 얘기를 들었는데 제어기의 기준 자체가 mcu 가 존재하는 것이라 생각하면 되나요? 회사에서 들었을 때는 서로 통신을 하면서 데이터를 주고 받으면 연동제어기 라고 하던데 너무 헷갈립니다.. can 통신을 사용하기 때문에 어쨌건 can controller 가 있고 그게 있다는 건 mcu 에서 뭔가를 처리해야 하기 때문에 제어기라고 할 수 있다 이런 뜻이였을까요?
강의를 열심히 잘 따라하다가 supabase의 ticker_sentiment_analysis 테이블이 항상 비어있어서 클로드에게 물어보니 유료라서 못 가져 온다고 하네요. 알파밴티지의 정책이 바뀐것인지요? 아니면 뭔가 코드가 잘못된건지요? 대안은 있을지요? 아니요, 무료 플랜의 25회/일 한도 안에서는 사용할 수 없습니다. 한도(25회/일)가 병목이라는 말씀은 맞지만, NEWS_SENTIMENT 는 호출 횟수와 상관없이 처음부터 유료 전용입니다. 확인한 내용 1. 한도는 말씀하신 대로입니다. 공식 support 페이지와 premium 페이지 모두 무료는 "25 API requests per day"로만 적혀 있고, 분당 제한은 표기되지 않습니다. 하루 최대 25개 종목이면 호출 횟수 자체는 한도 안에 들어갑니다. 2. 문서에서 NEWS_SENTIMENT 는 유료 기능으로 표기돼 있습니다. 공식 API 문서의 해당 항목 제목이 Market News & Sentiment Trending Premium 이고, 예제 바로 아래에 이렇게 적혀 있습니다. 💡 Tip: this is a premium API function. Subscribe to a premium membership plan to instantly unlock all premium APIs. support 페이지의 무료 설명은 "the majority of our datasets"로, 전부 무료라는 뜻이 아닙니다. 3. 실제 호출 결과도 같습니다. 오늘 이 키로 호출했습니다. 호출결과 NEWS_SENTIMENT ( tickers=AAPL 만, 문서 예제와 동일) premium endpoint 거부 OVERVIEW premium endpoint 거부 (문서에서도 Premium 표기) TIME_SERIES_DAILY (무료로 표기된 엔드포인트) 정상 (일봉 100개) NEWS_SENTIMENT 는 limit 이나 time_from 같은 파라미터와 무관하게, 가장 단순한 호출에서도 거부됩니다. 같은 키로 무료 엔드포인트는 정상 동작하므로 키나 일일 한도의 문제도 아닙니다. 정리하면 한도 문제가 아니라 엔드포인트 접근권한 문제입니다. 25회 안에서 쓰는 것과는 별개입니다. 지금 코드의 호출 방식에는 문제가 없습니다. 무료 키에서는 아무리 호출을 줄여도 데이터를 받을 수 없습니다. 이 시스템이 쓰는 NEWS_SENTIMENT 가 유료가 된 시점은 이 확인만으로는 알 수 없습니다. 오늘 기준으로 유료라는 것만 확인했습니다. 문서에서 같이 Premium으로 표기된 기능이 더 있습니다. TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED , 주요 지수(S&P 500, VIX 등), Company Overview 입니다. stock.py 등에서 이 중 하나를 쓰고 있다면 같은 이유로 조용히 실패하고 있을 수 있어서, 관련 호출을 점검해 보는 것을 권장합니다. 가능한 대안 유료 플랜: 가장 싼 플랜이 월 $49.99(분당 75회)입니다. 무료로 가능한 감성 분석 대체: 뉴스 헤드라인을 다른 무료 소스에서 가져와 Claude로 점수를 매기는 방법입니다. 구현하면 ticker_sentiment_analysis 를 다시 채울 수 있습니다. 참고: 문서에는 "verified open-source or educational projects는 무제한"이라는 문구가 있습니다. 이 프로젝트가 학생 프로젝트로 인정될 수 있는지 Alpha Vantage 지원 1 에 문의해 볼 수도 있습니다. 다만 이 문구가 유료 엔드포인트 접근까지 열어 주는지는 제가 확인하지 못했습니다. 대체 구현이 필요하면 말씀해 주세요. 어떤 뉴스 소스를 쓸지(yfinance, Finnhub 등)부터 같이 정해야 합니다.
