안녕하세요 섹션 8 git 및 github사용 관련해서 혹시 cursor 프로그램 말고 VScode 사용법은 따로 없을까요?

안녕하세요.팀 단위로 개발할 때, 일부는 Codex를 사용하고 일부는 Claude를 사용하는 경우 보통 AI Agent 설정 파일은 어떻게 관리하시나요?.codex/, .claude/처럼 Agent별 디렉터리를 만들어 함께 GitHub에 커밋하는 편인가요? 아니면 각 Agent가 공통으로 참조하는 파일을 따로 두고, 각 에이전트 설정에서는 이를 참조하는 방식으로 관리하시나요?실무에서는 어떤 방식이 일반적인지 궁금합니다.

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]빈 스코프 섹션은 아무리 다시 듣고, 강의 자료를 보아도 개념 자체가 잘 이해가 안됩니다. 스프링을 활용한 프로젝트에서 반드시 알아야 할 주제인가요? 이해가 부족하면 프로젝트 진행에 문제가 많이 될까요?

안녕하세요, Cursor에서 Terminal 켠 후 클로드를 실행하고, /memory를 입력해서 User memory를 선택하면 제가 작성한 CLAUDE.md까지는 띄워지는데, 이런 이상한 문자들이 나옵니다. 어떻게 해야 해결될까요?

이 부분부터 어려움이 있는거 같아요.어찌어찌 제미나이에게 물어보면서 터미널에 나오는 글 복사하면서 드디어 클로드코드를 설치 했네요.다른 분들도 어려움이 있을 수 있으니 저에게 닥친? ㅎ 걸 여기 정리하면.. 윈도우(PowerShell) 환경에서 Claude Code 설치 및 연동 시 발생할 수 있는 문제와 해결법1. 경로 이동 시 역슬래시(\) 입력 문제현상: 강의 영상(Mac 기준)처럼 폴더 이동 시 역슬래시(\)를 넣으려고 하면 윈도우 환경에서는 잘 입력되지 않거나 에러가 납니다.해결: 윈도우 파워쉘에서는 역슬래시 대신 일반 슬래시(/)를 사용해도 인식이 잘 됩니다. 특히 폴더명에 띄어쓰기가 있다면 경로 전체를 큰따옴표("")로 감싸서cd "Documents/Obsidian Vault" 형태로 입력하면 아주 쉽게 이동할 수 있습니다.2. 설치 후 claude 명령어 인식 불가 (환경 변수 설정)현상: 설치가 완료되었다는 메시지가 떴는데도 터미널에 claude를 입력하면 명령어를 인식하지 못한다는 에러가 발생합니다.해결: 기본적으로 터미널을 완전히 껐다 켜야 경로가 반영됩니다. 만약 터미널을 재시작해도 안 된다면, 파워쉘에 아래 명령어를 입력하여 환경 변수(PATH)에 설치 경로를 직접 등록해 주어야 합니다.PowerShell[Environment]::SetEnvironmentVariable("PATH", $env:PATH + ";C:\Users\유저명\.local\bin", "User") (※ 유저명 부분은 본인의 윈도우 사용자 이름으로 변경해야 합니다. 입력 후 터미널을 완전히 닫고 새로 열어야 적용됩니다.)3. 로그인 인증 시 OAuth 오류 (redirect_uri 매개변수 누락)현상: 테마 선택 후 로그인 주소가 브라우저에서 자동으로 열리지 않아 화면에 나온 주소를 복사해 주소창에 붙여넣었을 때, 웹페이지에 잘못된 OAuth 요청 / redirect_uri 매개변수가 누락되었습니다라는 에러가 뜹니다.원인 1 (플랜 제한): 현재 Claude Code는 Claude Pro 이상 유저만 사용이 가능합니다. 무료 플랜 계정으로는 연동 단계에서 승인이 되지 않습니다.원인 2 (주소 깨짐): 터미널에 표시된 주소가 너무 길어서 마우스로 드래그할 때 끝부분이 잘리거나, 파워쉘 창 크기 때문에 줄바꿈이 일어나면서 주소 데이터가 깨져 발생하는 문제입니다.해결: 1. 우선 Claude 계정이 Pro 멤버십 상태인지 확인합니다. 2. 터미널에 나온 긴 주소를 복사할 때 주소가 쪼개지지 않도록 터미널 창을 가로로 길게 늘려 한 줄로 만든 뒤 끝까지 정확히 드래그해서 복사합니다. (또는 키보드 Ctrl 키를 누른 채 마우스로 링크를 클릭하면 브라우저로 바로 연결됩니다.) 3. Pro 계정이 로그인되어 있는 브라우저 탭에 주소를 넣고 [승인(Authorize)]을 누르면 화면에 진짜 8~10자리 내외의 인증 코드가 나타납니다. 이 코드를 복사해서 터미널 맨 아랫줄에 붙여넣고 엔터를 치면 정상적으로 연동이 완료됩니다!

안녕하세요 선생님. postgres-1에 메타데이타가 들어간다고 하시는데, 메타 데이터는 minio에 저장될 object들의 속성중에 검색등의 성능을 높이기 위해 enum 타입이 가능한 속성들을 연결하여 검색등의 성능을 높이는 column base 채택된 속성들이고. 메타데이터 속성들을 모아놓은게 메타 테이블이라고 하는데 이것이 minio에 30개까지 속성이 저장되는것으로 알고 있는데... 왜 postgres-1에 메타 데이타가 들어간다고 강의주에 계속 말씀하시는지 모르겠습니다. 제가 지금 초반부만 들어서 나중에 설명을 하실지는 모르겠는데, 제가 이해하고 있는 메타데이터가 맞는제 컴펌해주시고, 질문의 요지인 minio에서 쓸 메타데이터를 왜 porstgres-1에 저장하는지 알려주시길 부탁드립니다. 즐거운 주말되세요.

안녕하세요, 현재 'PMP 자격 취득 과정'을 수강하고 있는 수강생입니다.다름이 아니라, 지난 5월에 PMP 시험에 응시했으나 아쉽게도 일부 과목 점수 미달로 불합격하게 되었습니다. 7월 개정 전에 재시험을 치르려 했으나, 현재 시험장 잔여 좌석이 없어 부득이하게 올해 8~9월 중으로 개정된 버전의 재시험을 도전해야 하는 상황입니다.현재 제가 수강 중인 본 강의는 7월 29일 부로 학습이 종료되는 것으로 확인되는데요,8월 재시험 준비를 위해 적어도 8월 말까지는 강의를 계속 수강하고 싶어 아래와 같이 문의드립니다.개정 버전 강의 지원 여부: 7월 시험 개정 이후, 제가 기존에 듣던 강의를 개정된 버전의 강의로 전환하여 수강할 수 있는지 궁금합니다.수강 기한 연장 및 추가 비용: 8월까지 수강 기한을 연장할 수 있는 방법이 있을까요? 만약 무상 연장이 어렵다면, 추가 금액을 지불하고 기간을 연장할 수 있는 유료 서비스가 있는지 안내 부탁드립니다.열심히 준비해서 이번 재시험에는 꼭 합격하고 싶습니다. 수강을 잘 마무리하고 다시 도전할 수 있도록 확인 후 답변 주시면 감사하겠습니다.감사합니다.

수고하십니다.^^12회 빅분기 시험을 보고 왔는데, 통과 되는 선까지는 풀었는데,... 문제는 정답을 푼 문제별로 제출버튼을 클릭은 했는데, 풀 수 있을거 같은 문제가 하나 있어서 그걸 가지고 끝까지 씨름을 하다가 시험 종료가 돼서 자동으로 아웃이 됐는데...최종버튼이 있었던거 같기도 하고... 각 문제별로 제출버튼을 클릭하면 제출된건가요?

Windows11 home OS사용중인데요Hyper-v 옵션 안보입니다.Hyper-v 기능이 꼭 필요한걸까요? OS에서 지원 안하는것 같은데요

아래 5가지 목적으로 비개발자가 코딩 공부 할때 공부 난이도,분량,시간 많이 필요한지 추천하는지 궁금합니다 (왕초보 기준으로요)1.ai가 만들어준 코드 ,github 오픈소스 코드를 내 상황에 맞춰서 템플릿 이용 하듯이 내 상황에 맞게 조금씩 변경해서 사용 또는 일부 기능을 추가하거나 삭제3.ai가 코드 해설 시 제대로 해설 해준건지 파악 및 코드 오류 파악4.코딩 공부해서 ai에게 질문을 5번 질문할거 2번으로 줄이기 또는 토큰절약5.바이브코딩 해서 개발자 없이 업무에 맞는 로컬 프로그램 만들기

안녕하세요~강의 덕분에 시험 잘 본 것 같습니다작업 유형 2에서 train 타켓컬럼.describe 에서 이상치가 있는 것 같아서 iqr로 해서 이상치 대략 410개정도(전체 train 데이터 5000개) 제거하고 lgb랑 랜덤포레스트로 돌렸더니 rmse lgb 기준 71정도 나와서 제출했는데 생각해보니 과적합 위험이 클 것 같아서 점수 괜찮게 나올까요? 이상치 제거 안하고 그냥 onehot 인코딩으로 해서 했을때는 410 정도 나왔습니다ㅠㅠ 

공개된 남이 올린거 github에 있는 mit 표시는 오픈소스로 저작권 자유롭고 사용료 비용도 무료인거로 나오는데소스 다운 받아서 필요에 맞게 사용하거나 수정해도 되는거죠?잘몰라서 확인상 여쭤봅니다

다운 받은 압축 파일이 비어있습니다..🥲

언리얼 6부터는 블루프린트 및 c++ 이 점차적으로 폐기 수순을 밟고 verse 라는 새로운 프로그래밍 언어를 도입할 것이라는 소식을 들었습니다. 만약 사실이라면, 더이상의 블루프린트와 c++ 공부를 계속 진행하는게 과연 의미가 있는 일인지에 대한 의구심이 계속 들고 있습니다.  이제 언리얼 공부를 어떤 방향으로 해야만 할지에대한 이득우 교수님의 의견이 듣고 싶습니다.

나머지 다 잘되었는데 start 에서 . fail이 뜨네요. Searching for connected devices...Found 1 device. Using: emulator-5554Starting Iris service in the background...Failed to start Iris service. 

언리얼 6부터 블루프린트가 당장 폐기까진 아니어도 지원을 중단하는 방향으로 가는 것으로 보이는데, 그렇다면 위젯 블루프린트 기능도 폐기될 가능성이 있다고 봐야 할까요? 뭐가 뭔지 몰라서 혼란스럽네요.

클로드 코드 명령어 입력란이 맨 밑에 있어요이것을 강의 세팅 화면처럼 클로드 코드 실행 내용 바로 아래에 위치하게끔 할 수 없나요?  

제가 통계를 본지 오래되어 해깔리는데, 8분54초의 테이블의 확률이 모두 1/6이라고 되어 있는데, 이거 1/36일 것 같은데, 혹시 왜 1/6인지 알수 있을까요? 

안녕하세요, 코딩팡 장업형2 베이스 라인에서 원-핫 인코딩만 사용하셨는데 인코딩 부분에 아래와 같이 추가해서 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 결과를 비교하는 식으로 해도 상관없나요?원핫 인코딩만 사용하신 이유가 있을까요??1번 문제import pandas as pd # 1) 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('data/car_train.csv') test = pd.read_csv('data/car_test.csv') # 2) 범주형 변수 원-핫 인코딩 target = train.pop('target') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) # 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 3) 검증용 분리 (제출 전 성능 비교) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0, stratify=target) # 4) 세 가지 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from lightgbm import LGBMClassifier lgb = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lgb.fit(X_tr, y_tr) pred = lgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier(random_state=0, verbosity=0) xgb.fit(X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 5) 선택한 모델을 전체 train으로 다시 학습 후 test 예측 (선택) # lgb.fit(train, target) # pred = lgb.predict(test) # 6) 제출 파일 저장 (pred 컬럼 1개만, index 제거) result = pd.DataFrame({'pred': pred}) result.to_csv('result.csv', index=False) # 제출파일 확인 print("\n ===== 제출파일 (샘플) =====") print(pd.read_csv("result.csv").head()) print("\n ===== 제출파일 (크기 확인) =====") print(pd.read_csv("result.csv").shape)

아녕하세요. 지금 디지털 회로설계 실무 : Computer Architecture 와 SoC 프로토콜 Digital IP 수업을 듣고 있습니다.이 수업을 들으면서 RTL 코딩 실력을 높이고 싶습니다. 일단 수업에 들었던 칩에서 어떤 인풋신호가 필요하고 또 아웃풋 신호가 필요한지 적어본 다음에 제공해 주시는 코드를 나름데로 분석한다고 하면서 코드 한줄 한줄 보면서 이 신호는 어느 신호고 왜 쓰였는지 공부하면서 보고있습니다. 하지만 이렇게 보는게 시간도 많이 걸리고 너무 나무만 보고 숲은 보지 않는 느낌도 듭니다. 또한 제가 직접 RTL 코드를 작성하지 않다 보니까 제 실력이 느는 것 같지도 않습니다. 이 경우 제가 어떻게 학습을 하는게 가장 효율 적일까요? 이 강의를 들으면서 여기서 진행하는 CPU설계나 UART를 제 프로젝트로 해서 직접 설계해보고 돌려 보는게 저의 목표입니다. 하지만 cache 같은 부분을 보면서 코드를 분석하는데 2주 정도의 시간이 걸리니 이렇게 공부하는게 맞는지 조바심을 느낌니다. 이렇게 공부하는게 맞는지 의문이 듭니다.