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]사진이 저장되지않아 확인해보니 fileDir에 계속 null값이 들어와 fullPath가 제대로 생성되지 않아서 라는 걸 알게 되었습니다. 오타를 찾다가 보이지않아서 영한 강사님 파일을 그대로 복사 붙여넣기 했는데도 계속 null값이 들어옵니다 ㅠㅠ 왜이럴까요? fileDir에 경로를 바로 집어넣으면 파일이 잘 저장됩니다.구글 드라이브 링크 댓글에 달아놓겠습니다 ㅠㅅㅠ

안녕하세요 설계 툴을 설치하다가영상과 다른 화면이 떠서 질문드립니다.  step2 command line으로 vivado를 순조롭게 설치하다가,config 파일로 편집하고나서 vivado install를 설치하다가 오류가 났습니다. 오류는 다음과 같습니다.설치 파일 중 뭔가가 빠진 것 같아서config파일을 다시 편집도 해봤습니다.  Destination=/home/justdoit/tool/xilinxtool/ 다음 X가 대문자면 안된다고해서 소문자로도 바꿔보았으나결과는 똑같았습니다. 무엇이 문제일까요?

[질문]제가 담당했던 업무에서는 Long 값을 비교하는 일이 거의 없어서 이 챕터에서 생각을 못 했었던 부분을 알게 되어 좋았습니다.관련 자료를 찾아보다가 equals 메서드에서는 Long 타입일 경우 .longValue();로 체크하는 로직을 보게되었습니다. public boolean equals(Object obj) { if (obj instanceof Long) { return value == ((Long)obj).longValue(); } return false; } 은행권 같은 실무에서는 equals와 longValue 둘이 어떻게 사용하는지 궁금합니다. [참고 자료] https://www.baeldung.com/java-compare-long-values

6분 30초~쯔음에 타겟 윌드로 버텍스들을 붙이고 나서전체선택으로 윌드 사용으로 나머지 버텍스들을 합치는데 이럴때의 엣지 모양 변형이 일어나진 않나 궁금해서 질문 합니다아주 작은 간격이라 큰 차이는 안나겠지만 만약 그 간격이 클수록 엣지들의 모양 변형이 크게 일어날까요 ?강의 잘 보고 있습니다

강의 19:25를 보면 '\n'은 단순 줄 바꿈이고 'endl'의 경우 줄을 바꿈과 동시에 버퍼에 있는 모든 것을 출력한다고 하셨습니다. #include <iostream> using namespace std; int main() { char c1; cin >> c1; cout << c1 << endl; return 0; }제가 간단하게 예제를 만들었습니다.실행 후에 c1에 입력을 단순히 하나의 문자가 아니라 12345처럼 문자열을 넣으면 c1에는 1이 담기고 2345는 버퍼에 저장된다고 생각했습니다.endl;이 버퍼에 있는 모든 것을 출력하니까 12345 모두 출력될 줄 알았는데 1만 출력되었습니다.제가 잘못 이해한 것일까요? 감사합니다.

안녕하세요 선생님의 강의를 수강하며 잘 따라가며 학습 중입니다.DB연결도 잘되고, insert도 잘되는데 시퀀스 값이 이상하게 나옵니다.ㅠㅠ3이 자꾸 고정적으로 뜨고 3,4,5,6.. 증가하는데.. 원인이 뭘까요??ㅠㅠ도와주세요 

header guard로 #pragma once를 쓰는 방법과 #ifndef 쓰는 방법 두개를 설명해주셨는데, 두 개의 차이점이 있을까요?구글링해보면 #pragma once가 처리속도가 빠르지만, 지원되지 않는 compiler가 있는 것 같고 (현재는 대부분의 compiler는 지원되지만), #ifndef 는 모든 compiler에서 지원되지만 처리속도가 #pragma once에 비해서 느리다 라는 것 같은데, 맞는 내용인지 모르겠네요.

안녕하세요LDA 분석하는 강의에서 데이터의 특수문자나 외자 등 불용어들이 깔끔하게 정리가 안되서 불용어 제거하는 팁을 보여주셨었잖아요.df['title_contents']=df['title_contents'].str.replace(pat="는",repl="")이 과정을 데이터 전처리 단계에서 형태소 추출하는 단계에서도 적용할 수 있는 것 같아서 아래와 같이 해보았는데 에러 메세지가 떠서 .. 어떤 부분이 문제인지 좀 여쭤보고 싶습니다.도움 부탁드립니다. 감사합니다.

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (아니오)[질문 내용]톰캣에 배포 후 test가 안떠요 index.html은 이렇게 뜨는데 /test했너니 404가 떠요 코드에서 오류가 있는걸까요..?

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]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 네2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 네3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 네 SpringConfig 클래스에 bean 주입하고 관리하면 추상화의 장점을 살릴 수 있다고 하면 Service단이나 repository 단에 @Service와 @Repository로 컴포넌트 스캔을 하는 것보다 SpringConfig 클래스에서 @Bean으로 클래스들 관리하는게 더 좋은가요?? 실무에서는 @Bean을 통해서 스프링 빈에 직접 주입하고 관리하나요?

우빈님 강의에서 말씀해주신 것 처럼 TDD를 활용하면 테스트 코드를 먼저 작성하기 때문에 테스트에 대한 강제(?)할 수 있으며, 엣지 케이스에 대한 식별을 빨리 할 수 있어 많은 장점이 있다고 생각합니다. 제가 생각했을 때는 TDD를 활용하지 못하는 상황은 시간적 여유가 없을 때라고 생각되는데 이 외 다른 이유도 있을까요? 또한, 우빈님께선 평소 TDD를 활용하여 프로덕션 코드를 작성하는지도 궁금합니다.(개발 기간이 부족할 때도 테스트 코드를 무조건 작성하는지도 궁금합니다😀)

안녕하세요, ksqldb에는 RDBMS와 달리 datetime 타입이 따로 없는 것 같은데요, timestamp 타입은 타임존이 반영된 타입인건가요?

'Express App 받아서 준비하기' 강의 내 강의자료(프로젝트 파일)을 다운받아서 .env 파일에 PORT, REDIS_URL 값만 설정해주고 바로 npm rum dev를 실행시켰는데 계속 저런 오류가 발생하네요... node.js를 전혀 모르다보니... 어떤식으로 트러블슈팅을 해야하는지 감이안잡혀서 질문 남깁니다ㅠ

질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다![질문 전 답변]1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예 ]2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 ]3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예](https://www.inflearn.com/blogs/1719)4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. (https://www.inflearn.com/questions/992407/comment/281901)6. ARM 계열의 m1 , m2 계열은 VirtualBox를 통한 구성이 원할하지 않고, 실습 환경의 다변화는 추후 대처하기 어려워서 현재 과정에서는 지원하지 않습니다. (https://www.inflearn.com/questions/915529)[질문 하기] Taints 와 Tolerations 관련하여Control plane 에 tolerations이 없는 상태로Nodename 을 controlplane으로 설정하니배포가 되는 것으로 보여지는데요.Nodename이 taints와 우선 순위가 어떻게 되는 걸까요?

자꾸 에러가 뜨는데 구글링을 한참을 해도 못 찾았어요 ㅠㅠ 아시는 분 있나요?mainactivity//import android.support.v4.content.LocalBroadcastManager; import androidx.localbroadcastmanager.content.LocalBroadcastManager;이 부분이 문제라네요.buiild.gradleapply plugin: 'com.android.application' android { compileSdkVersion 30 buildToolsVersion "23.0.3" defaultConfig { applicationId "com.nordicsemi.nrfUARTv2" minSdkVersion 18 targetSdkVersion 30 } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.txt' } } } dependencies { compile 'androidx.legacy:legacy-support-v4:1.0.0' // implementation 'androidx.localbroadcastmanager:localbroadcastmanager:1.0.0' // }    

당장 문의드리는 것은 CIFAR10_Pretained이지만 다른 예제를 실행해도 같은 에러가 납니다. tr_data_len = tr_images.shape[0]val_data_len = val_images.shape[0]history = vgg_model.fit(flow_tr_gen, epochs=40,steps_per_epoch=int(np.ceil(tr_data_len/BATCH_SIZE)),validation_data=flow_val_gen,validation_steps=int(np.ceil(val_data_len/BATCH_SIZE)),callbacks=[rlr_cb, ely_cb])) 이 셀을 실행시키면, 이런 식으로 홀수만 학습이 되고 짝수는 학습이 안 됩니다.이 학습시킨 것을 그래프로 나타내면 0이 되었다가 정상적으로 되었다가 반복을 하네요.예전에 예제를 실행시켰을때는 이런 오류가 없었는데 버전이 업데이트되면서 안되는것 같습니다.Adam 함수에 매개변수 lr=을 입력할 때도 에러가 나서 learning_rate=로 변경해야하는 식으로 자잘한 문제도 있습니다.많은 예제에서 같은 오류가 나는 것을 보아 업데이트된 캐글 커널 버전에 맞춰서 코드를 전체적으로 수정하셔야할 필요가 있을것 같습니다.감사합니다. Epoch 1/40 /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/keras/src/trainers/data_adapters/py_dataset_adapter.py:122: UserWarning: Your `PyDataset` class should call `super().__init__(**kwargs)` in its constructor. `**kwargs` can include `workers`, `use_multiprocessing`, `max_queue_size`. Do not pass these arguments to `fit()`, as they will be ignored. self._warn_if_super_not_called() 10/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 12s 19ms/step - accuracy: 0.0987 - loss: 3.5617WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1709598886.339819 103 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process. 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 31s 30ms/step - accuracy: 0.1981 - loss: 2.1133 - val_accuracy: 0.4116 - val_loss: 1.5764 Epoch 2/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 28us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 3/40 7/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 12s 18ms/step - accuracy: 0.4141 - loss: 1.5560/opt/conda/lib/python3.10/contextlib.py:153: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset. self.gen.throw(typ, value, traceback) 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.4451 - loss: 1.4449 - val_accuracy: 0.5769 - val_loss: 1.2619 Epoch 4/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 5/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.5782 - loss: 1.1673 - val_accuracy: 0.5975 - val_loss: 1.1887 Epoch 6/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 7/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.6474 - loss: 1.0090 - val_accuracy: 0.6819 - val_loss: 1.1508 Epoch 8/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 9/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.6889 - loss: 0.8978 - val_accuracy: 0.6689 - val_loss: 1.2804 Epoch 10/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 11/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7189 - loss: 0.8345 - val_accuracy: 0.7216 - val_loss: 1.0568 Epoch 12/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 13/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7289 - loss: 0.8169 - val_accuracy: 0.7328 - val_loss: 1.3400 Epoch 14/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 15/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7646 - loss: 0.7047 - val_accuracy: 0.6892 - val_loss: 1.1569 Epoch 16/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 17/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7645 - loss: 0.7083 - val_accuracy: 0.7511 - val_loss: 0.9342 Epoch 18/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 19/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7857 - loss: 0.6478 - val_accuracy: 0.7740 - val_loss: 0.9626 Epoch 20/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 21/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8012 - loss: 0.6048 - val_accuracy: 0.7763 - val_loss: 0.7990 Epoch 22/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 23/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8056 - loss: 0.5998 - val_accuracy: 0.7719 - val_loss: 0.8663 Epoch 24/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 25/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8196 - loss: 0.5483 - val_accuracy: 0.7731 - val_loss: 0.8920 Epoch 26/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 27/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8313 - loss: 0.5199 - val_accuracy: 0.7960 - val_loss: 0.8204 Epoch 28/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 29/40

새로운 파일에서Tokens Studio for Figma 플러그인으로제이슨 파일, 깃허브로 데이터값을 불러오는 것까지는 완성하였습니다. 그 이후 Create styles로 오른쪽 네이티브 시스템을 생성하려고 하는데안된다고 창이 뜹니다.

다른 곳에서도 강의 하고 계신지 궁금합니다.다른 강의 하고 계시면 또 들어보고 싶어서요

안녕하세요. 강의전 IntelliJ IDEA Ultimate 학생 라이센스 가능하다고 해서 수강신청을 하게 되었는데요. 해당 툴에 대한 설치 가이드가 보이지 않습니다. 학생신분이 아니기에 웹메일 인증이 어려울꺼 같은데요. 무료라이센스 사용가능한 방법을 알려주시면 감사하겠습니다.

그 버전들을 모두 꿰뚫고 있어야 할까요, 이런 과정이 있었다 정도로만 알고있으면 될까요? 어느정도의 학습이 필요할지 궁금합니다.