현재 수강 진도를 함께 알려주세요! "1주차 3강까지 완료" 또는 "2주차 실습 중"처럼 어디까지 들으셨는지 적어주시면 맞춤형 답변을 드릴 수 있어요 2-3강 구체적인 상황과 함께 질문해주세요! "AI가 안 된다"보다는 "Cursor에서 이런 프롬프트를 입력했는데 이런 에러가 나와요"처럼 상세하게 적어주시면 더 정확한 답변을 드릴 수 있어요 스크린샷이나 코드를 첨부해주세요. 에러 화면, 현재 진행 상황을 보여주시면 문제 해결이 10배 빨라집니다! 마크다운 코드 블록(```)을 활용하면 더 깔끔하게 정리할 수 있어요 커뮤니티 검색을 먼저 해보세요. 같은 문제로 고민하신 분들이 이미 해결책을 찾았을 수도 있어요. 검색 후 못 찾으시면 언제든 새로 질문해주세요! 서로 도우며 함께 성장해요. 나도 모르는 건 "저도 궁금해요!"라고 댓글 달아주시고, 아는 건 적극적으로 공유해주세요. 가르치면서 더 잘하게 됩니다 바이브코딩 관련 질문은 환영, 기술 세부사항은 GPT 활용! 프롬프트 작성법, AI 도구 사용법은 여기서, 복잡한 코딩 문법은 ChatGPT에게 물어보시는 게 더 빨라요 진도나 과제 관련 문의는 1:1 문의를 이용해주세요. 개인적인 학습 계획, 환불, 수강 기간 연장 등은 따로 문의해주시면 더 자세히 상담드릴게요 실패 사례도 공유해주세요! "이렇게 했더니 망했어요" 같은 경험담도 다른 수강생들에게 큰 도움이 됩니다. 실패도 소중한 학습 자료예요 좋은 질문 예시 [진도] 2주차 5강 - React 컴포넌트 생성까지 완료 [질문] Cursor에서 버튼 컴포넌트 생성 시 에러 발생 상황: 2주차 실습 중 버튼 컴포넌트를 만들려고 하는데 프롬프트: "빨간색 버튼 컴포넌트 만들어줘" 에러 메시지: [스크린샷 첨부] 시도해본 것: GPT에게도 물어봤는데 같은 에러 발생 어떻게 해결하면 될까요?
좋은 강의 감사합니다. 강의 내용과 같이 설정이 잘 진행 되었습니다. python 3.10.4 가상환경 kiwoom_32 python platform ('32bit', 'WindowsPE') 문제는 VS-Code 터미널에 "pip install pykrx" 입력 하면 아래 와 같은 오류 메세지가 표시되면서 설치 되지 않습니다. (pandas 설치도 동일함.) " Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error" 설치 방법 도움 부탁 드립니다. p.s VS-Code 터미널 캡처 화면 유첨 하오니 참고 바랍니다 .
그림을 아래코드처럼 삽입하면 표 안 중앙 위치에 삽입되는게 아니라 오른쪽으로 치우치게 삽입이 됩니다 어디에서 오류가 나는건지 몇 번 다시 반복해봐도 안되고 코드를 사용하지 않고 수동으로 복사 붙여넣기로하면 정사적으로 이미지가 표안에 크기가 맞추어 삽입이 되는데 해결방법 알려주십시오. hwp.insert_picture(r"C:\Users\rkdmf\Downloads\number\002.png")
안녕하세요! 지금까지 수업을 윈도우 노트북으로 듣고 있었습니다. 그런데 노트북에 문제가 생겨 새로운 노트북으로 구매 후 파일을 옮기려고 하는데 이번에 구매한 노트북 운영체제 맥os입니다. 간편하게 옮기고 빠르게 실행 할 수 있는 방법이 있을까요?? 일단 node, npm, yarn까지 다운 받은 상태 입니다.
windows 에서 pip freeze로 requirements.txt 를 만들기 위해선 아래와 같은 명령어를 사용하시면 됩니다. pip list --format=freeze > requirements.txt 강의 마지막까지 진행된 conda 환경에서 실행하시고 결과 답변주세요. 감사합니다.
현재 2주 free같은데 claude3.5 3.7 4 등등 모든 버전에서 코드짜는게 안되고 Anthropic's latest models are currently only available to paid users. Please upgrade to a paid plan to use these models. (Request ID: aec9ae0d-5eb4-4514-a54e-478383ef2f0a) 라고 뜹니다. Free users can only use GPT 4.1 or Auto as premium models (Request ID: 849c6230-8e63-4751-9b03-9def2bab9e86) 라고 뜰 때도 있고요
next.js에서 제공하는 Request Memoization 기능은 같은 엔드포인트 경로로 여러 개의 요청이 들어왔을 때 하나의 요청으로 캐싱해주는걸로 알고있습니다. 이와 관련해서 3가지 궁금증이 있습니다. Request Memoization 기능은 같은 페이지 한정인가요. 아님 프로젝트 전역에 적용되는걸까요?? 예를 들어 /dashboard 와 /home 두 페이지 모두에서 getUserInfo 라는 fetch 함수를 호출한다면 이 경우도 Request Memoization 이 적용되는건가요. 만약 같은 엔드포인트지만 넘겨주는 파라미터가 다를 경우도 Request Memoization이 적용되나요? axios를 사용한다면 Request Memoization 기능을 활용할 수 없는걸로 알고있는데 react에서 제공하는 cache 함수를 사용하면 동일한 효과를 기대할 수 있나요? 감사합니다!!
next.js에서 제공하는 Request Memoization 기능은 같은 엔드포인트 경로로 여러 개의 요청이 들어왔을 때 하나의 요청으로 캐싱해주는걸로 알고있습니다. 이와 관련해서 3가지 궁금증이 있습니다. Request Memoization 기능은 같은 페이지 한정인가요. 아님 프로젝트 전역에 적용되는걸까요?? 예를 들어 /dashboard 와 /home 두 페이지 모두에서 getUserInfo 라는 fetch 함수를 호출한다면 이 경우도 Request Memoization 이 적용되는건가요. 만약 같은 엔드포인트지만 넘겨주는 파라미터가 다를 경우도 Request Memoization이 적용되나요? axios를 사용한다면 Request Memoization 기능을 활용할 수 없는걸로 알고있는데 react에서 제공하는 cache 함수를 사용하면 동일한 효과를 기대할 수 있나요? 감사합니다!!
강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다. 정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다. 하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저 대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데 하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에 원본값은 대략 저렇고 속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20 . . . 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.) x_tr1 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30 y_test1 0 1 1 ..... 0. 1 . . . x_tr15 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30. y_test20 1 0 1 ..... 1 . . . 2) Y_test1. y_pred1 y_proba1 0 1 0.91 1 1 0.43 1 1 0.73 0 1 0.80 . . . Y_test15. y_pred20 y_proba20 0 1 0.34 1 1 0.35 1 1 0.73 0 1 0.91 . . . 3) 군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다. Y_proba1. ......... Y_proba20 0.91 .... 0.34 0.43. .... 0.35 0.73 .... 0.73 0.80 .... 0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다. 군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지? 왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요? ( 예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요. ) 즉 1 = 예측 0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데 이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다. 저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요. 하지만 제가 보내드린 예는 속성이 0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이 y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.91 0.43 0.80 . . . y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.32 0.62 0.65 있다면 의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요. 주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.
안녕하세요. 강의를 듣다 아래와 같은 내용에 대해 개인적인 생각이 있고, 이 생각에 대해 강사님의 생각이 궁금하여 질문 글 올립니다. "오해: 단위 테스트와 통합 테스트를 잘 분리해야한다." 저 또한, 단위 테스트와 통합 테스트를 분명하게 구분하기에는 모호한 부분이 있다고 생각합니다. 하지만, 저는 이를 분리해서 테스트를 진행하고자 합니다. 명확한 합의는 없으나, 팀 내 혹은 저에게 있어 단위 테스트와 통합 테스트를 아래와 같이 구분하고자 했습니다. 단위 테스트 : 외부의 영향이 존재 하지 않고 가장 작은 단위로써 해당 부분 내에서만 테스트를 진행. 통합 테스트 : 외부의 영향까지 반영하여 테스트. 스프링부트 테스트, JPA 테스트 등 이렇게 분리해서 테스트를 진행하고자 하는 이유는 다음과 같습니다. 테스트에 대한 빠른 피드백 테스트 할 때 빠른 피드백과 빠른 수정이 필수라고 생각합니다. 단위 테스트의 경우 외부 영향 없이, mock을 통해 빠르게 내가 목록화한 테스트를 진행하며, CI 환경에서도 빠르게 피드백을 받을 수 있습니다. 반면, 통합 테스트의 경우 비교적 시간 소비가 많이 됩니다. 스프링부트 테스트의 경우 비교적 적은 시간이 소비되지만, JPA 테스트와 같이 디비에 대한 테스트 혹은 다른 플랫폼( 예 : 키클락 등)을 진행하기 위해서는 테스트 컨테이너와 같은 도구를 활용할 수 있다고 생각합니다. 이러한 도구를 사용함에 있어서 많은 시간이 소비가 될 가능성이 크다고 생각합니다. 특히 저희 회사의 경우 테스트 환경이 많이 좋지 않아 시간이 훨씬 더 많이 걸리게 됩니다. 그래서 저는 단위 테스트랑 통합 테스트를 분리하여 개발 환경에서는 단위 테스트를, 운영 CI 환경에서는 단위 + 통합을 함께하여 테스트를 진행하고 있습니다. 이렇게 분리해서 진행하는 것은 나름 장점이 보이고 있다고 생각하는데 이 부분에 대해 강사님의 의견과 잘못된 부분이 있다면 피드백 부탁드립니다.
러버블과 n8n과 같은 것을 연동하는 이유는 무엇일까요? 러버블로 프로젝트 제작을 해봤는데요. 유뷰트 스크립트를 가져오려고 외부 라이브러리를 설치해서 스크립트를 가져오게 하는 방법을 사용하려고 하고 있는데요. 계속 스크립트를 가져오지 못하고 있습니다. 이와 같은 경우는 러버블이 할 수 없는 영역이라고 봐야 할까요?
안녕하세요. 양질의 강의 덕분에 제한된 시야에서 새로운 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 섹션 18 - 안정감 있는 아키텍처 개선 챕터를 수강하고 있으며, 현재까지 강의를 들으면서 궁금 했던 내용 두 가지를 여쭈어보고 싶습니다. 질문 1. " TDD를 사용해 만들어진 먹구름 아키텍처를 어느 시점에서 개선 해야 할까요? " 질문을 하게 된 계기는 전형적으로 많이 사용되는 레이어드 아키텍처를 첫 기능 구현 단계에서 부터 차용하여 개발을 진행 해왔는데, 왜 이 아키텍처를 사용했을까? 란 의문이 없었거든요. 강의에서는 흔히 말해 스마트 UI 패턴으로 요구사항을 충분히 충족 해오며 점진적으로 개선 해왔습니다. 그러다 모종의 이유로 내부 아키텍처를 개선 하면서 진행이 되었는데, 아키텍처를 개선 해야겠다고 느끼는 요소가 무엇인지 궁금합니다. 요구사항이 추가 되었을 때 개발 비용을 최소화 하여 충족 시킬 수 있는가? 라고 생각을 하고 있는데, 현재 까지 불편함을 느낄 정도의 확장성을 강요 받아본 적 없어서 감을 못 잡는 것 같습니다. 질문 2. " 어떤 영역을 대상으로 테스트를 작성해야할까? " - 테스트 코드 작성 범위 고민 위 질문 내용과 답변을 보고 무언가 감이 오는 듯 하나, 아직 정리되지 않는 느낌입니다. API 계층의 동작이 가볍다 또는 무겁다의 판단 기준 API 계층의 동작이 가벼운지 무거운지에 대한 판단은 어떻게 하시는지 궁금합니다. 해당 강의에선 API 계층의 동작이 가벼웠기 때문에 API 스펙에 인수테스트를 진행 한 것 같습니다. 서비스 대상으로 테스트를 많이 실행하고, API 는 간단한 성공 경우에 테스트를 한다 . 이 케이스에선 아래와 같은 테스트 시나리오가 있다고 가정한다면 테스트를 어떻게 하면 좋을까요? - username 속성이 null 이거나 공백이라면 HasUsernameNullOrEmpty 예외를 반환한다 - username 속성이 올바른 형식을 따르지 않으면 InvalidUsername 예외를 반환한다 - username 속성이 올바른 형식을 따르면 User 객체를 생성한다 서비스 테스트에서 위 3가지 케이스에 대해 검증 인수 테스트에서 username 을 정확히 입력한 경우 상태코드와 유저에 대한 정보를 반환 하는지 검증 이렇게 테스트를 구성한다고 이해 했는데 제대로 이해한걸까요? 다시 한 번 질문을 빌미로 감사 인사를 드리면서 고견 부탁드리겠습니다. 항상 건강하세요!
안녕하세요, 강사님. 아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요?? 아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..? 마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ
1. 앱 라우터에서는 왜 페이지 이동 전에 프리패칭(prefetching)이 이뤄지지 않는 것처럼 보일까요? 페이지 라우터(Page Router) 방식에서는 링크가 뷰에 등장하면 해당 링크의 JS 번들이 자동으로 프리패칭되는 것으로 알고 있습니다. 그런데 앱 라우터의 동작 구조를 설명한 도식(2번 사진)에서는, 사용자가 실제로 페이지 이동을 요청한 이후에 JS 번들과 RSC Payload를 받는 것으로 표현되어 있습니다. 페이지 라이팅과 달라진 점이 RSC payload를 보내주는 것이라 하셨는데 도식에서는 언제 JS 번들을 보내주는지에 차이가 있어보여서 질문드립니다. 2. 앱라우터 방식에서 클라이언트 컴포넌트만 JS 번들에 포함된다는 설명과 관련해서, 다음 내용이 맞는지 확인 부탁드립니다. 초기 접속 시 서버에서 서버컴포넌트를 RSC 페이로드로 해석하고 완성된 HTML을 보내준다. 초기 접속 시 브라우저는 해당 페이지의 클라이언트 컴포넌트 JS Bundle만 받는다. 이후, JS Bundle과 HTML을 하이드레이션 한다. 페이지 전환 시, 새로 이동하는 페이지의 JS Bundle과 함께 서버 컴포넌트에 대한 RSC Payload도 함께 받아 브라우저에서 조합된다. 즉, 페이지 전환 전에 프리패칭이 없다. 이렇게 이해하는게 맞을까요?
google colab 오픈 하여 새노트를 열면 로드 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 하나요? ============================= A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed. at $ L.PE [as constructor] ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/a17fd496db698d4637390557595457ce/external_binary_l10n__ko.js:1733:732 ) at new $L ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-
