처음 세팅중인데 읽기전용이라 떠서 커뮤니티에 뜨는대로 따라했는데 올려두신 사진과 같은 내용이 뜨질않아서 어떻게 세틍을 해야하나 질문드려봅니다..

만약 GPG체크오류가 계속 해서 뜬다면 이것을 시도해보세요다운로드한 패키지들을 dnf 명령어를 사용하여 설치합니다. 먼저, 패키지들을 다운로드합니다:wget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-client-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-client-plugins-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-common-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-icu-data-files-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-libs-8.0.37-1.el9.x86_64.rpmwget https://repo.mysql.com/yum/mysql-8.0-community/el/9/x86_64/mysql-community-server-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm  dnf 명령어를 사용하여 GPG 체크 없이 패키지를 설치합니다:sudo dnf install ./mysql-community-client-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-client-plugins-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-common-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-icu-data-files-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-libs-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgchecksudo dnf install ./mysql-community-server-8.0.37-1.el9.x86_64.rpm --nogpgcheck MySQL 서비스 시작 및 상태 확인sudo systemctl start mysqldsudo systemctl status mysqld이렇게 하면 해결 되는것 같아요 저도 엄청 꼬였는데 이 코드면 해결되네요

 3유형 관련입니다. 로지스틱 회귀 불러올때는import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit result1 = logit("Survived ~ Gender+SibSp+Parch+Fare', data=df).fit().summary(GLM 불러올때는 from statsmodel.formul.apli import logit import numpy as np 이처럼언제는 np 불러오고 언제는 pd 불러오나요? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요max_depth 값을 먼저 찾아주고그 다음 n_estimators와 learning_rate 값을 동시에 찾아야 하나요? 아니면 n_estimators 값을 max_depth 처럼 먼저 찾고learning_rate 값을 0.1에서 조금씩 낮춰가면서 찾아도 되나요?

현재 Vue3로 해당 강좌 진행중입니다...!이벤트 버스가 들어가면서 bus.js를 작성하면서부터 학습 진행을 따라갈 수 없게 되었는데요ㅠㅠ!! 이 경우 해결 방안이 있을까요...? 버전 다운을 해야만 진행 가능한 부분인걸까요..?코드상으로는 문제가 없으나 npm run serve시 해당 오류를 반환합니다..! bus 내 코드를 제거하고 확인하면 해당 오류가 노출되지 않아요 ㅠㅠ!! 

외부서비스는 EC2인스턴스에 대한 연결을 시작할수없고 이문제를 해결하기위한방법을물어봤는데 왜D가정답이죠?? 원인아닌가요D는?

1,2,3 유형 print() 문 질문입니다. 강의에서 1과목의 경우 마지막에 결과를 출력하는 print(result) 하나만 남기라고 하셨는데, 지금 1, 3 유형의 경우는 답을 직접 제출하는 페이지가 있으므로,문제 풀이 창 (코드 작성하는 창) 에서는 print() 문이 여러개 있어도 문제없나요?그리고 2유형의 경우도 print() 문이 여러개 있어도 되나요?

안녕하세요! 캐글에 올려주신 자료로 공부 중 에러가 떴는데 어떻게 해결해야할지 몰라 질문 남깁니다!너무 길어서 보기 어려운 점 미리 사과드립니다..ㅠㅠimport pandas as pdtrain = pd.read_csv("/kaggle/input/big-data-analytics-certification-kr-2024-3/train.csv")test = pd.read_csv("/kaggle/input/big-data-analytics-certification-kr-2024-3/test.csv")​# EDA# print(train.shape, test.shape) #(1168, 81) (292, 80)# print(train.info()) #float64(3), int64(35), object(43)# print(test.info()) #float64(3), int64(34), object(43)# print(train.isnull().sum().sort_values(ascending=False)[:10])​#범주형 데이터가 너무 많아서 수치형만 선택train=train.select_dtypes(exclude=['object'])test=train.select_dtypes(exclude=['object'])​# print(train.head(2))# print(train.isnull().sum()) #LotFrontage 218, GarageYrBlt 69# print(test.isnull().sum())​# print(train['LotFrontage'].describe())# print(train['GarageYrBlt'].describe())​#전처리(결측치, 타겟값 분리)target=train.pop('SalePrice')train=train.drop('Id',axis=1)test_id=test.pop('Id')​train['LotFrontage']=train['LotFrontage'].fillna(train['LotFrontage'].mean())train['GarageYrBlt']=train['GarageYrBlt'].fillna(train['GarageYrBlt'].mean())train['MasVnrArea']=train['MasVnrArea'].fillna(train['MasVnrArea'].mean())test['LotFrontage']=test['LotFrontage'].fillna(test['LotFrontage'].mean())test['GarageYrBlt']=test['GarageYrBlt'].fillna(test['GarageYrBlt'].mean())test['MasVnrArea']=test['MasVnrArea'].fillna(test['MasVnrArea'].mean())​# print(train.isnull().sum().sum()) # print(test.isnull().sum().sum())​#데이터 분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)# print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)​#랜포from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf=RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred=rf.predict(X_val)​#평가from sklearn.metrics import mean_squared_errordef rmse(y, y_pred): return mean_squared_error(y, y_pred)**0.5# print(rmse(y_val, pred))#중앙값 : 34668.70085343153#평균 : 33430.8118326734# 최댓값 : 34100.46200633792#최솟값 : 34023.36640178194​#예측pred=rf.predict(test)submit=pd.DataFrame({'Id':test_id, 'SalePrice':pred})submit.to_csv('0000.csv', index=False)​pd.read_csv('0000.csv')--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[55], line 68 60 return mean_squared_error(y, y_pred)**0.5 61 # print(rmse(y_val, pred)) 62 #중앙값 : 34668.70085343153 63 #평균 : 33430.8118326734 (...) 66 67 #예측 ---> 68 pred=rf.predict(test) 69 submit=pd.DataFrame({'Id':test_id, 'SalePrice':pred}) 70 submit.to_csv('0000.csv', index=False) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:981, in ForestRegressor.predict(self, X) 979 check_is_fitted(self) 980 # Check data --> 981 X = self._validate_X_predict(X) 983 # Assign chunk of trees to jobs 984 n_jobs, _, _ = _partition_estimators(self.n_estimators, self.n_jobs) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:602, in BaseForest._validate_X_predict(self, X) 599 """ 600 Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba.""" 601 check_is_fitted(self) --> 602 X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", reset=False) 603 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or X.indptr.dtype != np.intc): 604 raise ValueError("No support for np.int64 index based sparse matrices") File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:548, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 483 def _validate_data( 484 self, 485 X="no_validation", (...) 489 **check_params, 490 ): 491 """Validate input data and set or check the `n_features_in_` attribute. 492 493 Parameters (...) 546 validated. 547 """ --> 548 self._check_feature_names(X, reset=reset) 550 if y is None and self._get_tags()["requires_y"]: 551 raise ValueError( 552 f"This {self.__class__.__name__} estimator " 553 "requires y to be passed, but the target y is None." 554 ) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:481, in BaseEstimator._check_feature_names(self, X, reset) 476 if not missing_names and not unexpected_names: 477 message += ( 478 "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 479 ) --> 481 raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - SalePric 

jOOQ generate을 통해서 생성된 Dao를 기반으로 R2DBC 환경에서 테스트를 진행할 때 findAll(), findById() 등 뒤에 fetch()가 붙어서 Blocking 방식으로 DB에 접근하게 되어 있었습니다.fetch() 코드를 들어가서 확인하였을 때 아래와 같았습니다.  @Blocking <E> @NotNull List<E> fetch(RecordMapper<? super R, E> var1) throws DataAccessException; 그래서, jOOQ 공식 사이트에서 찾아보았을 때 아래와 같이 reactor fecth()가 가능하다는 것은 확인하였습니다.https://www.jooq.org/doc/latest/manual/sql-execution/fetching/reactive-fetching/ Dao을 적용해서 Reactor 방식으로 진행할 수 있는 방법은 없을까요??또한, Reactor Fetch 방식으로 실행하였을 때 디버깅 로그가 찍히지 않는 문제가 발생하고 있는데 이것에 대해서도 해결 방법이 있을까요???Configuration이 적용되지 않는 것 같아서 아래와 같이 설정도 해보았지만 적용되지는 않았습니다. import io.r2dbc.spi.ConnectionFactory; ... @Configuration public class JooqConfig { public final ConnectionFactory connectionFactory; public JooqConfig(ConnectionFactory connectionFactory) { this.connectionFactory = connectionFactory; } ... @Bean public DSLContext jooQDSLContext() { DSLContext dsl = DSL.using(connectionFactory).dsl(); dsl.configuration().set(PerformanceListener::new); dsl.settings().withRenderSchema(false); return dsl; }

학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 섹션1-3번째 강의 16분쯤에서 llm.invoke(prompt_text) 이 코드 작성부터  RateLimitError  Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 1 ----> 1 llm.invoke(prompt_text) File c:\Users\lhm22\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\qa-bot-nop3jHt_-py3.9\lib\site-packages\langchain_core\language_models\chat_models.py:170, in BaseChatModel.invoke(self, input, config, stop, kwargs) 159 def invoke( 160 self, 161 input: LanguageModelInput, (...) 165 kwargs: Any, 166 ) -> BaseMessage: 167 config = ensure_config(config) 168 return cast( 169 ChatGeneration, --> 170 self.generate_prompt( 171 [self._convert_input(input)], 172 stop=stop, 173 callbacks=config.get("callbacks"), 174 tags=config.get("tags"), 175 metadata=config.get("metadata"), 176 run_name=config.get("run_name"), 177 run_id=config.pop("run_id", None), 178 **kwargs, 179 ).generations[0][0],... (...) 1027 stream_cls=stream_cls, 1028 ) RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}}Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...  이런 에러가 발생하네요.. 혹시 어떻게 해결할 수 있을까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요 큰돌님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 큰돌님이 fire_check배열을 INF로 초기화해줘야 하는 이유가 불이 아것도 없을 때 때문이라고 하셨는데 그불이 없는 위치는 지훈이가 갈 수 있는거 아닌가요?왜 INF로 초기화를 해줘야 하는 지 잘 이해가 가지 않습니다ㅠㅠㅜ 전체적인 예시를 통해서 설명해주실 수 있을까요?

안녕하세요 강의 잘 수강하고 있습니다. 질문이 있어 글 남기게 되었습니다. SecurityContext 는 기본적으로 SecurityContextHolder에 의해 관리되며, 기본적으로 ThreadLocal 변수에 저장된다고 알고 있습니다. TreadLocal 은 스레드별로 독립적으로 생성되는 변수라고 알고 있는데,  그러면 invalidateHttpSession 메서드는 서버의 세션을 무효화하는 기능이고, clearAuthentication 메서드는 현재 스레드의 SecurityContext 에서 Authenitcation 을 삭제하는거라고 이해하면 될까요?  

"/home" 으로 리다이렉트 할 떄 Authentication 이 null로 가져와지는 문제가 있습니다.왜 그럴까?OAuth2AuthenticationToken 은 Principal의 하위 클래스입니다. 이는 ServletRequestMethodArgumentResolver 에서 잡아서 resolve 해줍니다.그런데 여기서 resolve 하는 과정에서 SecurityContext로부터 Authentication 을 꺼내는데 익명사용자일 경우 null 로 반환하게 됩니다. 인증되지 않았다는 것이죠.아까 우리는 인증을 했지만 이 결과가 장기적인 저장을 담당하는 SecurityContextRepository에 저장이 제대로 되지 않았기 때문입니다.CustomOAuth2LoginAuthenticationFilter 의 부모인 AbstractAuthenticationProcessingFilter 가 사용하는 securityContextRepository가 RequestAttributeSecurityContextRepository 또는 NullSecurityContextRepository(예전버전 기준) 로 되어 있습니다.이렇게 되어 있으면 다시 "/home" 으로 리다이렉트되어 요청될 때 SecurityContextHolderFilter에서 인증 결과를 못 불러오는 문제가 생깁니다.실습의 편의상 세션에 저장하는게 좋은데, filter.setSecurityContextRepository(HttpSessionSecurityContextRepository()) 코드를 추가하셔서 설정하시면 될 것 같습니다. 다시 요청이 들어왔을 때 SecurityContextHolderFilter를 거치면서 세션의 Authentication 을 꺼내서 SecurityContext에 담아주기 때문에 성공적으로 인증된 OAuth2AuthenticationToken 을 바인딩 받으실 수 있을겁니다.

kimhj@MacBook-Pro-2 ~/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx (algorithmMac) $ ls kimhj@MacBook-Pro-2 ~/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx (algorithmMac) $ mkdir mariadbEx_data kimhj@MacBook-Pro-2 ~/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx (algorithmMac) $ ls mariadbEx_data kimhj@MacBook-Pro-2 ~/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx (algorithmMac) $ cd mariadbEx_data kimhj@MacBook-Pro-2 ~/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx/mariadbEx_data (algorithmMac) $ vi empty.txt kimhj@MacBook-Pro-2 ~/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx/mariadbEx_data (algorithmMac) $ ls empty.txt $ docker run -v /Users/kimhj/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx/mariadbEx_data:/var/lib/mysql -e MARIADB_ROOT_PASSWORD=1234 -d -p 3307:3306 mariadb 68669f8d37eb3f6dcff172cca30174958796351621cda19cd0eeff502094f8a2 kimhj@MacBook-Pro-2 ~/desktop/bootProjectEx/dockerStudy/docker-mariadbEx/mariadbEx_data (algorithmMac) $ docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 68669f8d37eb mariadb "docker-entrypoint.s…" 5 seconds ago Up 5 seconds 0.0.0.0:3307->3306/tcp great_hawking 위 코드 처럼 디렉토리를 미리 생성하여 그 디렉토리에 empty.txt를 작성한 후-v 옵션을 통해 실행시키니 강의의 흐름과 달리디렉토리에 mariadb 관련 파일과 empty.txt 가 모두 존재하여 문의 드렸습니다(개인 프로젝트 중 추가적인 공부 목적으로 이 강의를 듣고 있어서 mysql 대신 mariadb를 사용하였습니다)

안녕하세요. 섹션 4의 문제와 풀이2의 로또 번호 자동 생성기 관련 질문 드립니다.답안은 이해했고, 추가로 로또 번호를 오름차순으로 정렬하면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 그런데 오류가 뜨면서 해결이 되지 않아 질문 드립니다.(1) LottoGenerator 클래스 생성자의 반환값에 넣었을 경우 안되는 이유// 로또 번호 생성자 public int[] generate() { lottoNumbers = new int[6]; count = 0; while (count < 6) { // 1. 1부터 45 사이의 숫자 생성 int number = random.nextInt(45) + 1; // 2. 중복되지 않은 경우에만 배열에 추가 -> 3. 메서드 추가 if (isUnique(number)) { lottoNumbers[count] = number; count++; // while문은 변수 증가 시켜줘야 한다 } } // 4. 로또 번호 반환 return Arrays.sort(lottoNumbers); }(2) LottoGeneratarMain 클래스의 배열에서 정렬할 경우 안되는 이유public static void main(String[] args) { LottoGenerator generatorObj = new LottoGenerator(); int[] lottoNumbers = Arrays.sort(generatorObj.generate()); 그렇다면 오름차순으로 정렬하기 위해서 어떻게 해야 하나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요민맥스, 스탠다드, 로버스트를 어떨 때 사용하면 좋을지 알 수 있는 방법이 있을까요??로버스트는 이상치 존재 시 정교해질 수 있는 장점 정도만 알고 있는데 쉽게 구분하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다!

#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <random> #include <chrono> using namespace std; class Timer { using clock_t = chrono::high_resolution_clock; using second_t = chrono::duration<double,ratio<1>>; chrono::time_point<clock_t> start_time = clock_t::now(); public: void elapsed() const { chrono::time_point<clock_t> end_time = clock_t::now(); cout << chrono::duration_cast<second_t>(end_time - start_time).count() << endl; } };질문 아니에요. 복붙 위한 글 작성입니다.다른분들이 이렇게 올려주신 경우 편해서 저도 남깁니다.

exercise_A 문제풀이를 하면서 knight 를 delete 했음에도 불구하고 player타입으로는 해당 메모리를 접근할 수 있다는것에 충격먹어 virtual에 대해 궁금한게 생겨 이것저것 시도해보고 있습니다. #include <iostream> using namespace std; class AA { public: int _Aa = 10; public: void Info() { cout << "AA의 _Aa : " << _Aa << endl; } void Set() { cout<< "test" << endl; } }; class BB : public AA { public: int _Ba = 44; public: virtual void Info() { cout << "BB의 _Aa : " << _Aa << endl; } }; int main() { AA* A1 = new BB(); AA* A2 = A1; delete A1; // BB클래스의 void Info() 에 virtual을 붙이면 왜 중단점 에러가 발생? A1 = nullptr; A2->Info(); } delete A1; 부분에서 "중단점 명령(__debugbreak() 문 또는 유사한 호출)이 ConsoleApplication38.exe에서 실행되었습니다." 라는 에러가 뜹니다. BB 클래스의  void Info() 함수에 virtual 을 붙인 이후로 이러한 에러가 뜨는데, 저 위치에 vitrual을 붙인 것이 왜 이러한 에러를 유발하는지 궁금합니다. 만약 virtual을 AA 클래스의 Info() 함수에 붙인다면, 'A2->Info();' 부분에서 BB 클래스의 Info() 함수를 호출하게 되므로 메모리 엑세스 위반까지는 이해를 했으나, virtual이 BB 클래스의 Info() 함수에 붙일 경우에는 delete A1; 부분에서 왜 에러가 뜨는지 알고싶습니다.

Material--icons_4.0.0.woff2 는 리소스 크기가 3mb인데 해당 폰트는 font-display:block으로 하지 않는이상 폰트 다운드로 전에 영어를 출력시키거나 안보이도록 해야하는되 이 부분 레이아웃 시프트 발생하지 않도록 cls 잡는 방법이 무엇이 존재할까요???

<!doctype html> <html lang="ko"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title>DesignWokrs Agency</title> <script src="/js/jquery-2.1.4.js"></script> <!-- page scroll Effects js＆css --> <script src="./js/velocity/modernizr.js"></script> <script src="/js/velocity/velocity.min.js"></script> <script src="./js/velocity/velocity.ui.min.js"></script> <script src="./js/velocity/main.js"></script> <link rel="stylesheet" href="./js/velocity/velocity.css"> <!-- Smooth scrolling --> <!-- <script src="./js/jquery.scrollTo.min.js"></script> --> <!-- custom js＆css --> <script src="./custom.js"></script> <!-- 순서가 중요함 pc버전인 스타일 css가 먼저우선시 되야함 --> <link rel="stylesheet" href="./style.css"> <!-- 모바일 부분만 반응 css --> <link rel="stylesheet" href="./responsive.css"> </head> <!-- 애니메이션 속성들 --> <!-- hijacking: on/off - animation: none/scaleDown/rotate/gallery/catch/opacity/fixed/parallax --> <body data-hijacking="on" data-animation="rotate"> <div class="container"> <section class="cd-section visible" id="home"> <div> <div class="content"> <img src="./images/temp-section-01.jpg"> </div> </section> <section class="cd-section" id="about"> <div> <div class="content"> <img src="./images/temp-section-02.jpg"> </div> </div> </section> <section class="cd-section" id="project"> <div> <div class="content"> <img src="./images/temp-section-03.jpg"> </div> </div> </section> <section class="cd-section" id="plan"> <div> <div class="content"> <img src="./images/temp-section-04.jpg"> </div> </div> </section> <section class="cd-section" id="awards"> <div> <div class="content"> <img src="./images/temp-section-05.jpg"> </div> </div> </section> <section class="cd-section" id="location"> <div> <div class="content"> <img src="./images/temp-section-06.jpg"> </div> </div> </section> <section class="cd-section" id="contact"> <div> <div class="content"> <img src="./images/temp-section-07.jpg"> </div> </div> </section> <header> <div class="gnb-inner"> <div class="logo"> <a href="#none"><img src="images/logo.png"></a> </div> <!-- 네비게이션 부분 --> <div class="gnb"> <div class="menu"> <a href="#home">Home</a> <a href="#about">About</a> <a href="#project">Project</a> <a href="#plan">Plan & History</a> <a href="#awards">Awards</a> <a href="#location">Location</a> <a href="#contact">Contact</a> </div> <div class="slogan">We design places, not projects.</div> </div> <!-- 햄버거 버튼 --> <div class="trigger"> <span></span> <span></span> <span></span> </div> </div> </header> </div> <nav> <ul class="cd-vertical-nav"> <li><a href="#0" class="cd-prev inactive">Next</a></li> <li><a href="#0" class="cd-next">Prev</a></li> </ul> </nav> <!-- .cd-vertical-nav --> </body> </html>>/* pc버전 */ /* Google Web Font : Montserrat */ @import url('https://fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:200,300,400,500&display=swap'); 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