안녕하세요 쌤! redux 사용을 이번 예제를 통해 처음 알게되었는데요. console.log 로 찍을때는 잘 내려오던 user 정보가 redux 에서는 안찍히고 isLogin 값만 보여서요 ㅠㅁㅠ 여러번 돌려봤지만 어떤 부분에서 놓친 것인지 잘 모르겠어서 질문드립니다! zustand, immer 모두 설치 잘되었는데 연결이 안된 문제일까요?.? 카카오 구현하기 6까지 끝낸 상태이고 모든 기능은 잘 동작해요(로그인, 로그아웃, 프로필 가져오기 등) 혹시 몰라 github 링크도 첨부해봅니다! https://github.com/YounaJ00/blog
안녕하세요 공부하다가 보니 FetchGroups방식으로 했을때 Map으로 반환되고 DTO로 변환해야하는 오버헤드가 발생하는데요 Multiset방식으로 하면 1:N 관계에서 바로 DTO로 반환 할 수 있는데요 코드 보기가 조금은 더 복잡해 보이지만 WHERE절이 있을때 현재 테이블 데이터와 인덱스 상으로는 성능적으로 더 괜찮은거 같아서 multiset방식은 강의에 없어서 어떤지 궁금해서 여쭤봅니다 public List<ActorFilmography> findActorFilmographyWithMultiset(ActorFilmographySearchOption searchOption) { final JFilmActor FILM_ACTOR = JFilmActor.FILM_ACTOR; final JFilm FILM = JFilm.FILM; return dslContext.select( ACTOR, DSL.multiset( DSL.select(FILM.fields()) .from(FILM) .join(FILM_ACTOR) .on(FILM.FILM_ID.eq(FILM_ACTOR.FILM_ID)) .where( FILM_ACTOR.ACTOR_ID.eq(ACTOR.ACTOR_ID), containsIfNotBlank(FILM.TITLE, searchOption.getFilmTitle()) ) ).convertFrom(r -> r.into(Film.class)) ) .from(ACTOR) .where( containsIfNotBlank(ACTOR.FIRST_NAME.concat(" ").concat(ACTOR.LAST_NAME), searchOption.getActorName()) ) .fetch(record -> new ActorFilmography( record.value1().into(Actor.class), record.value2() )); } WHERE 조건 포함 시 성능 비교 fetchGroups 방식 (cost=405, rows=609) Film 필터링 먼저 → FilmActor 조인 → Actor 필터링 1. film 테이블 스캔 (1000 rows) └─ LIKE '%COMMANDMENTS EXPRESS%' → 111 rows 2. film_actor 인덱스 조회 (idx_fk_film_id) → 609 rows 3. actor PRIMARY KEY 조회 → 609 rows └─ LIKE '%LOLLOBRIGIDA%' → 1 row (최종) 특징: - Film 조건이 선택적이면 먼저 필터링하여 조인 범위 축소 - 하지만 Actor 필터링은 마지막에 수행 (비효율) - 609개 row가 네트워크 전송 → 애플리케이션에서 1개로 그룹핑 --- multiset 방식 (cost=20.2 + 13.3 × filtered_actors) Actor 필터링 먼저 → 각 Actor의 Film 서브쿼리 1. actor 테이블 스캔 (200 rows) └─ LIKE '%LOLLOBRIGIDA%' → 1 row (필터링 후) 2. 필터링된 1개 actor에 대해 서브쿼리 실행: - film_actor PRIMARY KEY 조회 (27.3 rows 추정) - film PRIMARY KEY 조회 (27.3번) - LIKE '%COMMANDMENTS EXPRESS%' → 1개 매칭 특징: - Actor 조건을 먼저 적용하여 서브쿼리 실행 횟수 최소화 - 필터링된 1개 Actor만 네트워크 전송 (JSON 포함) - Film 필터링은 각 actor 서브쿼리 내부에서 수행 --- 실제 Total Cost 계산 fetchGroups Total: 405 네트워크 전송: 609 rows (Actor + Film 중복 포함) 애플리케이션 처리: Map 생성 + Stream 변환 multiset Total: 20.2 + (13.3 × 1) = 33.5 네트워크 전송: 1 row (Actor + JSON array) 애플리케이션 처리: JSON 역직렬화 결론: WHERE 조건이 있으면 multiset이 압도적으로 유리 (405 vs 33.5) FetchGroups는 Actor를 나중에 필터링하고 multiset은 actor를 먼저 필터링해서 1개에 대한 film을 여러개 가져와서 현재 데이터에서는 더 유리한데 일반적인 사용법이 궁금합니다
안녕하세요 강사님. BERT 학습 파트와 관련하여 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 현재 IMDB 데이터를 활용한 긍/부정 분류 학습 과정만 구현되어 있는 것으로 보이는데, 혹시 MLM이나 NSP를 통한 BERT의 초기 pre-training 과정은 포함되어 있지 않은 것인지 궁금합니다. 제가 혹시 놓친 부분이 있다면 죄송합니다. 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
안녕하세요 강사님. BERT 관련 강의를 매우 유익하게 듣고 있습니다. Embedding 파트를 학습하던 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. BERTEmbeddings 클래스 구현에서 초기화 시 max_len 이 주어지는데, forward 단계에서는 input_ids.size(1) 을 사용해 position embedding의 인덱스를 다시 정의하는 과정이 있습니다. 제가 이해한 바로는 이후 tokenizer에서 설정한 max_length 와 실제 입력 길이가 달라질 수 있기 때문에 이러한 처리가 필요한 것으로 보였습니다. 혹시 강사님께서 강의 시 빠른 실행을 위해 tokenizer의 max_length 를 모델의 max_len 과 다르게 설정하셨기 때문에 해당 코드를 넣으신 것인지 궁금합니다. 일반적인 학습 환경에서는 tokenizer의 max_length 와 모델의 max_len 을 동일하게 맞추는 것이 자연스러울 것 같은데, 혹시 제가 놓친 부분이 있다면 설명해주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요 딩코딩코 선생님. 다름이 아니라 궁금한 점이 있어 Q&A에다가 글을 올립니다. 6주차 까지 진행을 하며 현재 실제 업무를 하며 해결한 내역들에 대해 다시 한번 정리 해 보는 시간을 가지려고 합니다. 이러한 과정을 수행했을 때 혹시 피드백을 해 주실 수 있는지 궁금합니다.
안녕하세요. 다른질문에도 동일하게 있는데 답변이 조금 모호한거같아서 다시 질문 드립니다. 강의 자료의 해당 강의 부분을 보면 org.springframework.data .repository.Repository 를 구현한 클래스는 스캔 대상 라고 되어있는데, 제가 이해한 바로는 이 부분이 org.springframework.data .jpa.repository.JpaRepository 를 상속받은 인터페이스 는 스캔 대상 이렇게 수정되어야 할 것 같은데 맞을까요..??
킬구형 잘 지내고 있는가? 날이 차가워졌다가 말다가 뒤죽박죽 3장 작전1의 JpaCursorItemReader 를 활용한 postBlockBatchJob 에 문제가 있어 보인다. 킬구형이 해킹을 잘한다지만, 우리는 못한다!!! 명령어에 jobParameters 가 제외 되었는데 이런 좋은 해킹 공유 해주면 좋겟다! postBlockBatchJob 은 startDateTime / endDateTime 를 필요로 하는 명령어로 보인다. 아래와 같이 구동해야 정상 작동이 되는걸로 보인다 ./gradlew bootRun --args='--spring.batch.job.name=postBlockBatchJob startDateTime=2025-11-16T00:00:00,java.time.LocalDateTime endDateTime=2025-11-20T00:00:00,java.time.LocalDateTime'
현재 윈도우 환경에서 학습 중이어서 형님께서 싫어하실 수 있겠지만, 꽤나 흥미로운 것을 발견해서 형님께(강의내용에 도움이 되실 수도 있을까 하여) 제보드립니다! 참고로 저의 경우 IntelliJ의 powershell에서 echo를 하고 csv/txt내용수정은 IntelliJ에서 직접 하였습니다. 1) csv 실행시 오류 최초 실행시 파싱불가 오류가 발생하였는데, csv파일에서 문제점은 없을 것으로 판단하여 프로젝트의 인코딩을 utf-8에서 EUC-KR로 변경해주었습니다. 이러면 정상 작동하였습니다. 2) fixedLength 실행시 오류 역시 최초 실행시 파싱불가 오류가 발생하였습니다. 로그를 살펴보았을때 인코딩이 잘못되었을 것으로 판단하여 프로젝트의 인코딩 설정과 해당 txt파일의 인코딩 설정을 모두 utf-8로 바꿔주었습니다(utf-16/utf-16LE/utf-16BE 모두 오류 발생, 특히 저 인코딩 문제는 utf-8에서만 유일하게 발생하지 않아서 utf-8 인코딩만 가능한 것으로 보임). 이래도 파싱문제가 발생하였는데, .columns(new Range[]{ new Range(1, 8), // errorId: ERR001 + 2 new Range(9, 29), // errorDateTime: 19 + 2 new Range(30, 38), // severity: CRITICAL/FATAL + padding new Range(39, 44), // processId: 1234 + 2 new Range(45, 66) // errorMessage: msg + \n }) severity 부분을 30 ~ 39 가 아닌 30 ~ 38로 바꿔주었고 마지막 errorMessage 부분을 46 ~ 66이 아닌 45 ~ 66으로 바꿔주었습니다(21자리 -> 22자리) echo로 공백을 입력해주었지만 실제 파일을 보았을때는 공백이 먹히지 않았던 것 같습니다. 그래서 아래와 같이 공백대신 문자열 1개를 그냥 입력해주었습니다. echo를 통한 개행이 먹히지 않아 위와 같이 intellij로 txt파일을 변경해주었습니다. 마지막 문자는 DETECT + 공백 + 개행 -> DETECTS + 개행으로 공백을 제거해주었습니다. 이렇게 했을때 최종적으로 빌드성공하였습니다. 저 Range범위, 특히 severity 범위를 왜 저렇게 구성해야 하는지, 이게 윈도우 실행 환경만 이런건지, 제 환경에서만 이런 문제가 발생하는건지..아직도 모르겠지만.. 형님께 제보를 해드리면 좋을 것 같아서 남겨봅니다!
안녕하세요 강사님~! 백엔드 서버 vercel 로 배포한 뒤 client 를 해당 백엔드 url 로 설정하여 npm run build 를 하니 401 에러가 발생을 해서요~ https://ddilys-library-server-lqprbor13-camomilekrs-projects.vercel.app/ This page requires authentication to access. Automated agents should use a Vercel authentication bypass token to access this page. build 과정에서 401 오류로 응답에 이런 내용이 포함되어 있는데, 별도의 auth token 같은 걸 설정해 줘야 할까요?? vercel --prod 로 deploy 해도 동일한 증상이 있습니다~ 답변 주시면 감사드리겠습니다~
안녕하세요, 강사님. 강의 잘 듣고 있습니다. 한 가지 궁금한 점이 있는데요, 트랜스포머 Seq2Seq 모델은 구현까지만 되어 있고 학습 과정에 대한 강의는 없는 것 같습니다. 혹시 BERT나 MarianMT 모델의 학습만 포함되어 있는 것인지 여쭤보고 싶습니다. 감사합니다.
디바이스 선택시 Chrome(web)과 저의 실물 핸드폰 연결해서 했더니 안드로이드 스튜디오 코드는 잘 돌아갑니다. 하지만 BoardViewModel.dart 코드에서 설정한 url그대로 따라 쳤는데 swagger ui에서 계속 화면처럼 response body가 비어있습니다.. 계속나와서 혹시 전체 소스코드 공유 안될까요??
