1.이 강좌의 아이템 시스템과 전에 만드신 퀘스트 시스템 강좌를 합치려면 어떻게 해야 하나요?퀘스트 시스템에서는 아이텐티파이드 오브젝트가 없어서 어떻게 해야할지 모르겠습니다.  2.카테고리 클래스에서 Equals함수와 GetHashCode함수를 오버라이드하는 이유를 잘 모르겠습니다. 참조도 0개고 부모의 구현을 그대로 호출하는데 어떤 의미인지 궁금합니다. 아 다이얼로그 시스템 강좌 계획은 없으신지도 궁금합니다.

이 있어서 저는 챌린지 강의는 안듣고 그냥 여기서 다 들어요~ 챌린지 강의 미수강률이 좀 있다라도 저같은 학습자들이 많을꺼예요~ 감사합니다 ^^

17분 경에 나오는 다음 코드에 대해 제가 올바르게 이해 한 것인지 궁금해서 질문 드립니다.// 강의 17분 경 코드 const int** pp2; int* p1; const int n = 13; pp2 = &p1; *pp2 = &n; *p1 = 10;제가 이해한 부분들입니다.애초에 포인터 변수 p1이 const 포인터 변수가 아닌데 이중포인터 변수 pp2에 대입이 된 부분부터 일단 잘못 되었다.*pp2 = &n 은 *p1 = &n 과 동일하다.p1은 const 포인터 변수가 아닌데 const 변수 n의 주소가 대입되어 p1이 n의 값을 변경할 수 있게 되었다.질문입니다.포인터 변수에서 const가 데이터 타입 왼쪽에 있으면 indirection을 하지 못하게 방지 하는 역할로 알고 있는데*pp2 = &n이 어떻게 경고 없이 컴파일 된건지 궁금합니다.const 데이터 변수의 주소를 대입해서 그런걸까요?

우연히, 링크드인에서 마케팅 글 보면서 팔로우하고, 그 이후에 이직준비하면서 원티드에서 웨비나 강의를 듣고, fmc 구독을 하면서 서현직님의 강의까지 듣게 되었네요! 다양한 분야에서 많은 활동을 하시네요! ㅎㅎㅎ이전부터 마케팅 분야를 늘 공부해야지하면서, 이직준비하다보니 이제서야 듣게 되었네요~그동안 막연하게나마 알았던 개념들을 정리해주시고, 알려주시니 넘 감사합니다.강의교안 보내주시면 수업 들을때 더 집중이 잘 될것 같아 요청드려요!메일주소 : ma.ganjirong@gmail.com감사합니다:)

브랜드 구조와 모드를 활용한 통합 브랜드 구현하기 이 부분도 강의 파일이 없어요 ㅠ_ㅠ

혹시 행 소계에 배경색 적용이 안되는 경우는 뭐가 문제일까요?ㅠㅠ

정리된 문서도 받을 수 있을까요?

수업 교재를 받아 볼 수 있을까요?실무에 반영코자 하다보니,수업 교재가 있으면 좋을 듯 합니다.

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 바로 아래 질문 올린 수강생입니다. 강의에 나온대로 openai api를 사용해서 pdf 파일을 markdown으로 변환하는데, 아래와 같은 오류(?) 메시지가 뜨다가, 맨 마지막에는 결과물이 나오긴 합니다.import nest_asyncio nest_asyncio.apply() from pyzerox import zerox import os import json import asyncio kwargs = {} ## Vision 모델에 사용할 시스템 프롬프트 custom_system_prompt = None model = "gpt-4o-mini" # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 메인 비동기 진입점을 정의합니다 async def main(): file_path = "./documents/income_tax.pdf" ## 로컬 파일 경로 및 파일 URL 지원 ## 일부 페이지 또는 전체 페이지를 처리 select_pages = None ## 전체는 None, 특정 페이지는 int 또는 list(int) 페이지 번호 (1부터 시작) output_dir = "./documents" ## 통합된 마크다운 파일을 저장할 디렉토리 result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt, select_pages=select_pages, **kwargs) return result # 메인 함수를 실행합니다: result = asyncio.run(main()) # 마크다운 결과를 출력합니다 print(result)에러 메시지(실제는 이런게 여러번 반복이 됨)Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm._turn_on_debug()'. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/newLiteLLM.Info: If you need to debug this error, use `litellm._turn_on_debug()'.ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-ZlBA2iz8ZXx6PbxDnPFaTYOK on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. Please check the status of your model provider API status.- 결과물 : ZeroxOutput(completion_time=69952.953, file_name='income_tax', input_tokens=626909, output_tokens=17668, pages=[Page(content='# 소득세법\n[시행 2025. 1. 1.] [법률 제20615호, 2024. 12. 31., 일부개정]\ (이후 생략)--> 근데 생성된 markdown 파일을 보니 18조 정도밖에 생성이 안되어있고, 그 이후 내용은 모두 없더라고요.  이건 그냥 token의 문제 때문에 openai api가 너무 큰 pdf파일을 처리하지 못하면서 발생하는 문제인가요?강의에서는 아무런 문제 없이 변환이 되는데, 갑자기 안되는 이유가 있을까요? 강의 소스코드에 제공된 파일의 markdown 파일에는 소득세법의 전 내용이 들어가있던데, 그걸 사용하면 강의 따라가는데는 문제가 없어보입니다. 맞나요?   

안녕하세요 강의를 토대로 프로젝트에 채팅기능을 구현중입니다.강의에서는 StompHandler 에서 CONNECT, SUBSCRIBE 인 경우만 다루는데 저는 SEND 인 경우의 코드도 작성중입니다.SEND 시 사용자 정보를SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(auth);이런식으로 담아서 StompController 에서 SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication().getPrincipal()이런식으로 꺼내쓰려고 했습니다.그런데 담을 때는 잘 담았는데, 막상 StompController에서 꺼낼 때는 비어져있다고(null) 합니다. 왜 비어져있는 지 알 수 있을까요? 그러면 사용자 정보를 가져올 수 있는 방법은 없는 건가요?

강사님! When and How You Should Denormalize.... 라고 되어 있는 부분의 링크가 잘못 된거 같습니다!

안녕하세요, 강사님. Product의 상세 정보(Full Information)를 ProductSection으로 분리한 이유가 궁금합니다. 섹션3.상품상세 - 코드 느끼기 수업 중 07:50 지점에서'상품 상세 정보(Full Information 부분)를 이미지만이 아닌, HTML과 이미지의 복합으로도 구성할 수 있다고 전제하고 ProductSection을 만들었다.'고 하셨는데 '상품 상세 정보를 이미지+HTML로 구성'하는 것이 ProductSection으로 분리'한다는 결정에 어떤 영향을 준건지 모르겠습니다. 제가 생각해 본 경우는 다음과 같습니다.상품의 Full Information이 여러 이미지와 HTML 요소로 구성되니 하나의 상품에 여러 요소가 연관되는 일대다 관계를 만들기 위해 별도의 개념으로 분리시켰다.Full Information을 이미지 또는 HTML로 구성할 때 이미지인지, HTML인지 타입 정보(ProductSectionType)가 필요하니 높은 응집성을 위해 별도의 개념으로 분리시켰다. 상품 정보에 특정 속성에 대한 정보(이미지인가, HTML인가)가 속성으로 포함되는 것보다는 아예 분리하는 것이 응집성이 높지 않을까 싶습니다.위의 부분 외에 분리의 이유를 예상해보면 다음고 같은 듯 합니다.ProductSection이 상품의 본질은 아니고 '상품을 어떻게 보여줄 것인가, 어떻게 판매할까'에 관한 것상품의 생성과 함께 반드시 따라 붙어야하는 종류는 아님조회 패턴, 수정 패턴이 다름상품 정보보다는 상품 섹션이 더 자주 바뀔 것 같습니다.수업 잘 듣고있습니다.감사합니다. 

다크모드 수업에서 사용하는 피그마 파일은 뭔가욤? 수업에 나오는 페이지를 찾을수가 없어요 ㅠ_ㅠ

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.이미지 생성할때 일관성 때문에 ai에 레퍼런스 이미지를 추가해서 프롬프트를 작성하고 싶은데, 이 레퍼런스 이미지 추가도 자동화할 수가 있나요?구글 드라이브에 사진을 올리거나 시트에 이미지 주소 미리 입력해두고 api로 요청할때 같이 보낼 수가 있는지 궁금해요.

안녕하세요 이미지 생성해서 시트에 각각 링크 옮겨줄 때요, JSON 형식으로 변환할때items [ { key : "값" }, { key : "값" }, { key : "값" }]이렇게 items 안에 묶어서 전달을 한 다음에 다시 items를 벗겨내는 과정이 있는데, 처음부터 items로 묶지 않으면 결과물이 다르게 나오게 되나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요빈노트로 강의 들으면서 작성하는데 저는 결과 값이 roc_auc 기존으로 max_depth을 넣지 않거나max_depth=7을 넣을때가 가장 좋게 나옴니다. 코드명이 틀리지는 않았는데 이렇게 나올 수도 있나요?

train data에서 결측치 행은 삭제해도 되나, test data의 결측치 행은 삭제하면 안됨.train data에서 결측치 열은 삭제해도 되고, 삭제했다면 test data의 같은 열도 삭제해줘야함train data에서 결측치 행을 채워주었다면, test data의 결측치도 동일한 방법으로 채워주어야 함.근데 결측치/이상치는 처리하란 말 없으면 안해도 됨. 이게 맞는건가요..?1번은 제출 양이 같아서인건 알겠는데, 2.3번은 왜일까요 ?

안녕하세요 cdc를 현업에 적용시키려고 하는데 노하우가 없어 문의 드립니다. 현재 maria db mmm이중화 솔루션을 사용하고있는데, CDC적용 시 마스터를 바라보게 하여 failover를 적용하는게 맞나요?? 혹시모를 장애떄문에, 슬레이브에 binlog 및 gtid를 킨 후 도메인으로 묶어서 주키퍼 등을 사용해 failover를 생각해봤으나 너무 복잡해지는 것 같아 연락 드립니다. 보통 현업에서는 어떻게 사용하는지 의견들을 수 있을까요

도저히 아나콘다 설치가 안되는데 구글 코랩을 이용해서 강의를 들어도 괜찮을까요?

 분명 첫번째 케이스 elevenlabs-v3으로 TTS mp3 만들었는데, 한글식 숫자 발음 교정하는거 재적용해본다고 다시 실행해보려했건만,,, TTS-시트 행 가져오기 실행하면 저렇게 뜹니다. 어떤 부분을 검토해야할지 감이 안오네요.