먼저, hoog님의 지식 공유 덕분에 스스로 성장함을 지속적으로 느끼고 있어 너무 감사합니다! 다름이 아니라 정적 파일 서빙이 웹서버의 주요 기능 중 하나라고 알고 있습니다. 정적 파일의 대표적인 예시로 html, css, js로 예시를 들어주셨습니다. 그러면 해당 파일의 서빙으로 성능적 이점을 얻기 위해서는 프론트와 백엔드가 하나의 서버에 위치해 있을 때만 적용되는 사항일까요?
안녕하세요. 아래 코드를 보면서 의문점이 생겼는데요. import markdown from bs4 import BeautifulSoup text_path = './documents/income_tax.txt' # 마크다운 파일을 읽어옵니다 with open(markdown_path, 'r', encoding='utf-8') as md_file: md_content = md_file.read() # 마크다운 콘텐츠를 HTML로 변환합니다 html_content = markdown.markdown(md_content) # HTML 콘텐츠를 파싱하여 텍스트만 추출합니다 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') text_content = soup.get_text() # 추출한 텍스트를 텍스트 파일로 저장합니다 with open(text_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(text_content) print("Markdown converted to plain text successfully!") 표 등 마크다운 문법을 살린 텍스트를 넣기 위해서라면, 그냥 마크다운을 텍스트 파일로 변환(확장자를 그냥 .txt로 변환하거나)하는 방식을 하면 될 것 같은데요. 왜 HTML로 변환했다 텍스트를 추출하는 방식으로 진행되는건가요?
[4주 완독 챌린지 / 영상 강의] 네이버 개발자 출신이 들려주는 AI 시대 개발자 취업 전략
클라우드 운영 환경에서 어떻게 도커 컴포즈를 사용하는지 궁금해 질문드립니다. CICD로 빌드, 배포 등의 자동화가 가능하다고 책에서 봤습니다. 현재 이해하기로는 다른 작업과는 다르게 도커 컴포즈 파일은 서버에 접속해서 수기로 생성 및 수정 작업을 한 뒤 자동화 과정에서는 compose up 명령어만 실행하는 방법 밖에 생각하지 못하겠습니다. 이외에도 컴포즈를 더욱 자동화로 활용할 방법이 있을까요? 레디스나 데이터베이스, 엔진엑스처럼 외부 인프라 영역을 컨테이너 환경으로 작업하기 위해 도커 컴포즈를 구성하는 경우 첫 구성 외에는 이점을 잘 모르겠습니다. 이유는 아래와 같습니다. 모두 통신이 안되는 경우(종료, 네트워크 에러 등)가 없어야하는데 서버만 교체하는 방법으로 충분하지 않을까요? 컨테이너 실행 순서 조절이나 데이터 보존을 위한 볼륨 기능이 존재하지만 새로 다시 띄움으로 더 신경써야할 것들이 많은 것 같아요. 결론적으로, 모두 실행 상태로 두고 서버만 교체하는 방식으로 한다면 더 안전하고 편할 것으로 생각됩니다. 그렇다면 컴포즈가 필요한지 의문이 생깁니다. 어떤 이점들이 더 있을까요?
[4주 완독 챌린지 / 영상 강의] 네이버 개발자 출신이 들려주는 AI 시대 개발자 취업 전략
책과 강의를 보면 작업 전, 후로 풀(pull)하시는 것을 말씀해주셨습니다! 혹시 풀(pull)을 어디서 어느 브랜치로 받는 것일까요? 원격 main <-> 로컬 v1.0 해당 브랜치를 대상으로 진행하면 로컬에서 병합 시도를 하는 것 같은데 병합해서 한 번에 원격으로 올리는 것이 맞을까요? 원격 v1.0 <-> 로컬 v1.0 동일한 브랜치에서 풀을받는다면 어찌보면 강의에서 말씀하셨던 main처럼 기준이 되는 브랜치에서 작업을 하는 것일텐데 맞을까요? 기준 브랜치에서 작업하는 것은 권장하지 않으시는 것 같아서 질문드립니다.
Tracking productivity of a remote team is not about watching people all the time. It is about understanding output, time usage, and work quality in a clear and fair way. Here are simple and effective ways to do it: 1. Set Clear Output-Based Goals Instead of focusing on working hours, define what needs to be completed. Example: Tasks completed per day/week Project milestones Quality benchmarks This makes productivity measurable and fair. 2. Use Productivity Tracking Software A proper productivity tracking tool helps you see real work patterns like: Active vs idle time Apps and websites used for work Task completion status Work distribution across team members This is where tools like productivity tracking software (such as what you provide with WorkDesQ solutions) help companies get transparent and data-driven insights without manual effort. 3. Track Task Completion, Not Just Time Time spent working is not always equal to productivity. Focus on: Tasks finished on time Accuracy of work Number of deliverables completed 4. Monitor Engagement and Work Patterns Look for trends like: Consistency in daily work Drop in productivity hours Overload or underutilization of employees This helps managers balance workload better. 5. Use Weekly Reports and Dashboards Automated reports make it easy to: Review team performance weekly Identify top performers Spot delays early 6. Focus on Transparency, Not Surveillance Remote productivity tracking works best when employees understand: Why tracking is used How it improves team performance It is for improvement, not micromanagement
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊 수강평 이벤트 참여하려고 구글폼 작성하는데, 이미지 업로드시 서버에서 거부되었습니다. 라고 나옵니다. 다른 인증 방법이 있을까요?
W_ShooterHUDLayout를 한번 열고나면 Reticle 이 나오는데 이유를 모르겠습니다. 정지하고 다시 플레이하면 잘 나옵니다. 근데 엔진을 껐다켜면 W_ShooterHUDLayout를 열어야 나오고요. W_ShooterHUDLayout를 열어야만 UUIExtensionPointWidget::RebuildWidget()이 호출되는게 문제 인 것 같습니다.
안녕하세요, 선생님 :-) 수업 너무 알차게 잘 듣고 있습니다, 감사합니다. 다름이 아니라, bash 권한 관련해서 test.txt 파일 만든 후, 삭제 요청을 했는데 저한테 삭제해도 되냐고 묻지도 않고 바로 삭제하는 거여요ㅎㅎ 그래서 "왜 안 물어봐주냐"고 했더니, 정확한 지적이라 하는데... 이거 왜이런거죠? ㅎㅎ 파괴적인 작업이라고만 인지하는데, 권한상으로 제가 어디서 잘못 Yes를 누른 것이 있는건가요? 궁금합니다 ;; 심지어 permissions 명령어 입력 시 bash(rm:*)도 없네요 하핳
안녕하세요, 강의를 완강하고 프로젝트에 BFF 구조를 적용하면서 API 레이어 설계에 대해 고민이 생겨 질문드립니다. [BFF를 쓰게 된 이유] 1. 외부 API 키를 클라이언트에 노출하지 않기 위해 2. next/headers의 cookies() 로 서버에서만 토큰을 읽고 외부 백엔드 API에 전달하기 위해 - httpOnly 쿠키로 토큰을 저장하여 클라이언트에서 읽을 수 없기 때문에 서버에서 처리 해야 했습니다. 3. CORS [예시 프로젝트 구조] features/auth/api/... → API 레이어 features/auth/hooks/... → Tanstack Query 훅 [고민하게 된 흐름] Tanstack Query와 함께 쓰는 경우, 클라이언트에서는 Route Handler(/api*)를 경유해야 하고, Server Component에서나 prefetchQuery 상황에서는 Route Handler를 경유 할 필요 없이 직접 외부 백엔드 API를 호출하는 게 맞다는 생각이 들었습니다. 그러다 보니 API 레이어가 둘로 나뉘게 됐습니다. - user.ts → 클라이언트용, Route Handler 호출 - user.server.ts → 서버용, 외부 API 직접 호출 인가가 필요한 작업인 Route Handler 내부에서는 cookies() 로 토큰을 읽고 header에 엑세스 토큰을 첨부해 보내고 있습니다. [ 질문] API 레이어를 서버/클라이언트로 분리하는 것이 Next.js + Tanstack Query 환경에서 일반적인 접근인지, 혹시 파일을 나누지 않고도 이 구조를 깔끔하게 유지할 수 있는 더 나은 방법이 있다면 조언 부탁드립니다 ㅠ.ㅠ BFF 없이도 이 구조를 해결할 수 있는 방법이 있는지도 궁금합니다. 유저별로 다르게 보여줘야하는 데이터가 아닌 공통 데이터는 Next의 서버 캐시(revalidateTag)만으로 관리하는게 나을까요? 만약 prefetchQuery로 hydrate하는 구조를 가져간다면, 유저 인터렉션 후 갱신이 필요할 때 Server Actions으로 updateTag를 먼저 실행 후 invalidateQueries로 refetch하는 방식이 올바른 접근인지 여쭤보고 싶습니다 이런 구조적인 고민들을 하다 보니 머리속에 혼란이 와서, 단순하고 일관되게 유지할 수 있는 컨벤션은 어떻게 정하는게 좋을지 궁금합니다 [참고 자료] https://tanstack.com/query/latest/docs/framework/react/guides/advanced-ssr
안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다. 양질의 강의 감사드립니다. Sorted Set을 활용한 리더보드 강의 시청 후 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. Redis 공식 문서에 따르면 Score가 동률일 때 사전순(lexicographical)으로 처리된다고 명시되어 있는데요, 실제 비즈니스 환경에서는 사전순이 아닌 여러 기준을 복합적으로 비교해야 하는 경우가 많을 것 같습니다. Score가 64비트 부동소수점임을 활용해, 자릿수별로 기준을 나누는 방안(예: 1~8자리는 기본 점수, 9~12자리는 2순위 기준, 13~15자리는 3순위 기준 ...)도 생각해 보았습니다. 다만 동률 비교 기준이 많아지거나 기본 점수 자체가 클 경우 double 정밀도 한계로 인해 적용이 어렵겠다는 생각이 들었습니다. 실무에서는 이러한 복잡한 동률 상황을 어떤 방식으로 처리하는지 팁을 여쭤봐도 될까요? 감사합니다.
안녕하세요. 직장을 다니며 대학원 졸업 논문을 준비 중인 학생입니다. '재직자의 생성형 AI 서비스 사용 경험' 을 주제로 연구 중인데요. 바쁜 업무 속에서도 생성형 AI를 활용해 보신 직장인분들의 경험을 소중히 담고 싶어 용기 내어 글을 올립니다. • ⏱ 소요 시간: 약 5분 • 🔒 모든 응답은 익명 처리되며, 학술 연구 목적 외에는 사용되지 않습니다 ▶ 설문 링크: https://naver.me/GZDnhtOV 바쁘신 와중에 이런 부탁을 드려 죄송하지만, 한 분 한 분의 응답이 논문 완성에 정말 큰 힘이 됩니다 🙏
