[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용]http://localhost:8080/hello안들어가져요 ㅠㅠ다시보기 계속해도 답이 안나와서 질문글 올립니다

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]안녕하세요 김영한 강사님.문제풀이를 보다가 궁금한 점이 생겨서 질문을 남기게되었습니다. 1.2.강의 및 강의자료에서는 2번 사진과 같은 코드로 작성이 되어있습니다. 2번 사진과 같은 코드로 작성한 이유가 코드 가독성과 if조건의 제약이 한가지만 존재하고 가장 상위에 먼저 나오기 때문에 else대신 continue로 처리하였는지 아니면 다른 이유가 있는지에대해서 알고 싶습니다.

포인터에 대한 강의를 듣고 포인터에 대한 공부를 하던 도중 이해가 되지 않는 부분이 있어 질문드립니다.Shape** shapes;shpaes = new Shape* [100];shapes[0] = new Circle(); //shapes[1] = new Triangle();shapes[2] = new Triangle();...// shapes[1]을 지우고 포인터 shapes[2]번을 shapes[1]번으로 옮길때저는 현재 힙 영역의 메모리 구조를 이렇게 생각하였고포인터는 어쩌피 주소를 닮는 공간이니delete shapes[1];로 도형을 지우고 shapes[1] = shapes[2]로 하고 shapes[2] = nullptr로 하여이런식으로 진행하면 문제가 없다고 생각했습니다.그런데 프로그램을 종료할때 delete[] shapes를 진행하는 부분에서 Heap Corruption Detected( 메모리에 대한 잘못된 접근이나 이미 해제한 메모리에 대한 접근 ) 오류가 나오게 됩니다.그래서 생각되는 문제가 shapes[1] = shapes[2]로 바로 옮기면 되는 것이 아니라 옮기기 전에 shapes[1]에도 shapes[2] 만큼의 크기를 만들어 주고 shapes[1] = shapes[2]로 옮겨야 되는 것인가 라고 생각하여 코드를shapes[1] = new Circle(); // shapes[2]에 저장된 도형을 만들고*shapes[1] = *shapes[2] // 값을 복사하고delete shapes[2]; // shapes[2]를 지우고shapes[2] = nullptr; // nullptr로 가리키고 있는 곳을 풀어준다.이렇게 코드를 수정하니 delete[] shapes; Heap Corruption Detected에 대한 메모리 오류가 사라졌습니다.여기서 드는 궁금한 점이 포인터는 주소를 담는 바구니(8바이트)인데 왜 shapes[1] = shapes[2]로 가르키는 곳만 바꾸는 것으로 Heap Corruption Detected의 오류가 나며 동작이 안되는지 궁금합니다.

row echelon form으로 reduce 됐을 때 만약 [0 ,,, 0 b]와 같은 행이 없는 상태라면 무조건 해를 한개 이상 갖는다고 생각해도 되나요?

https://www.acmicpc.net/source/70317041 문제에서 제시된 입력 값을 넣으면 올바른 출력값이 나오는데, 틀렸다고 나오니 답답합니다.어느 부분이 틀렸는지 잘 모르겠습니다.

예전에 airflow를 쓰면서 DAG의 task가 스케쥴에 따라서 실행되지 않았던 적이 있습니다. 실행될 시간인데 scheduled상태로도 들어가지 않고 아예 사라졌다가 한참 후에 다시 scheduled되어서 중간에 실행되지 않는 시간이 많이 생겼습니다. 당시에는 pool의 slot수를 늘리니 해결이 되긴 했습니다. 그런데 강의에 따르면 slot수에 scheduled는 영향을 주지 않는 것으로 이해가 됐습니다.혹시 scheduled도 따로 slot개수를 가지게 되는건가요? p.s. 그때는 몰랐지만 airflow가 너무 자주 실행하는 경우에는 적합하지 않다는 거는 알게된 경험이었습니다. 당시 스케쥴은 1분마다 실행시키는 DAG들을 많이 만들었거든요

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]여기에 질문 내용을 남겨주세요.java.lang.IllegalStateException: Failed to load ApplicationContext for [WebMergedContextConfiguration@545d2560 testClass = hello.spring.hello.service.MemberServiceIntegrationTest, locations = [], classes = [hello.spring.hello.HelloApplication], contextInitializerClasses = [], activeProfiles = [], propertySourceDescriptors = [], propertySourceProperties = ["org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper=true"], contextCustomizers = [org.springframework.boot.test.autoconfigure.actuate.observability.ObservabilityContextCustomizerFactory$DisableObservabilityContextCustomizer@1f, org.springframework.boot.test.autoconfigure.properties.PropertyMappingContextCustomizer@0, org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.WebDriverContextCustomizer@61001b64, org.springframework.boot.test.context.filter.ExcludeFilterContextCustomizer@4b8ee4de, org.springframework.boot.test.json.DuplicateJsonObjectContextCustomizerFactory$DuplicateJsonObjectContextCustomizer@4659191b, org.springframework.boot.test.mock.mockito.MockitoContextCustomizer@0, org.springframework.boot.test.web.client.TestRestTemplateContextCustomizer@3527942a, org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestAnnotation@5891170b], resourceBasePath = "src/main/webapp", contextLoader = org.springframework.boot.test.context.SpringBootContextLoader, parent = null]테스트 실행시 이런 오류가 발생했습니다.Caused by: org.hibernate.HibernateException: Unable to determine Dialect without JDBC metadata (please set 'javax.persistence.jdbc.url', 'hibernate.connection.url', or 'hibernate.dialect')caused by는 위처럼 나왔습니다.설정의 오류인것 같은데 무슨 설정의 오류인지 모르겠고 어떻게 설정해줘야 하는지 모르겠습니다.

문제를 보면입력첫째 줄에 숫자의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100)이 주어진다. 둘째 줄에 숫자 N개가 공백없이 주어진다.라고 조건이 주어지는데 강의의 풀이를 보면 숫자의 개수를 N개로 제한하는 부분이 없고 실행해보면 N개 이상 또는 이하의 숫자가 들어가도 상관이 없이 실행되는데 보통 코테에서도 이런식으로 제한에 러프하게 코딩해도 상관이 없는 건가요?아니면 문제에 제한이 있어서 코딩에서는 제한을 따로 두지않는건가요??

컴포넌트가 unmount될때 해당 컴포넌트에서 관리하는 state도 함께 사라지는건가요?컴포넌트가 리랜더링될때 해당 컴포넌트에서 관리하는 state는 여전히 유지되나요?부모컴포넌트가 리랜더링 될때 자식컴포넌트도 리랜더링 되는 건 알고있는데요, 이때 자식컴포넌트가 unmount됐다가 리랜더링되나요? ps) 질문이.. 뭔가 너무 당연한 것 같다는 생각도 드네요..?

leftSectionWrapper와 rightSectionWrapper를 중앙 정렬시키기 위해 각각에 flex-grow: 1 을 주셨는데container에 margin: 0 auto 주는 것과 동일한건지 궁금합니다!

안녕하세요 <다형성과 캐스팅>을 듣다 질문이 생겨서 남겼습니다. package poly.basic; public class CastingMain1 { public static void main(String[] args) { //부모 변수가 자식 인스턴스 참조(다형적 참조) Parent poly = new Child(); //x001 //단 자식의 기능은 호출할 수 없다 //poly.childMethod(); //다운캐스팅(부모 타입 -> 자식 타입) Child child = (Child)poly; //x001 child.childMethod(); } } <참고로 캐스팅을 한다고 해서 Parent poly의 타입이 변하는 것은 아니다. 해당 참조값을 꺼내고 꺼낸 참조값이 Child 타입이 되는 것이다. 따라서 poly의 타입은 Parent로 기존과 같이 유지된다>이 부분을 해당 참조값(x001)을 꺼내고 꺼낸 참조값을 사용해 인스턴스 안에서 실행할 타입을(Parent -> Child) "나는 Child 클래스부터 시작해서 기능을 찾을거야~" 라고 컴파일러에게 알려준다. 따라서 poly의 타입은 Parent로 기존과 같이 유지된다. 이렇게 이해하면 될까요? "꺼낸 참조값이 Child 타입이 되는 것이다." 여기 해석이 조금 어렵습니다 !...  

17강 그룹함수에 9:15 에 나오는 커미션을 받는 사원들의 커미션 평균을 구하는 문제 인데요 select trunc(avg(comm))from emp;답은 이해가 가는데 comm이 null 인 사람들을 제외하고 4명의 값을 구하려면 select comm is null, trunc(avg(comm))from emp; 이렇게 해서 null인 사람을 먼저 빼놓고 그후에 avg()함수를 사용해서 평균을 구해도 상관 없나요?

영한님 안녕하세요!좋은 강의 올려주셔서 감사합니다 🙂 빨리 중급편도 수강하고 싶은데, 혹시 중 - 고급은 언제쯤 오픈 예정이실까요?

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]설정에서 계속 막혀서 진행이 안 됩니다. 자주 하는 질문 파일에 나온 방법대로 올리면 확인 해주실 수 있나요

현재 제 상황은 강사님께서 설명해주시는 내용은 모두 이해가 되는 상태입니다!!일단은 강사님이 말씀해주신대로 복습 3 / 진도 7 비율로 강의 전체를 2~3번 정도 반복해서 본 뒤에 혼자서 문제를 깊이있게 풀어보는 식으로 공부를 하는데 이것도 괜찮은 방법일까요??

SIL Kit: SIL Kit Registry process could not be started. 에러가 뭘까요?ㅠㅠ

질문 있습니다.강의 자료를 보면 "@Transactional 애노테이션이 특정 클래스나 메서드에 하나라도 있으면 트랜잭션 AOP는 프록시를 만들어서 스프링 컨테이너에 등록한다" 라고 되어 있습니다. (11페이지 마지막줄) 그런데 서포터님의 답변 중 강의 자료와 조금 다르게 해석되는 말씀이 있어 질문 드립니다. 저는 @Transactiona이 있으면 생성과 스프링 빈 등록까지 해주는 것으로 이해했는데, 그게 아니라 프록시 객체 생성까지만 하고, 스프링 빈 등록은 따로 해줘야 하는 건가요??

     버전 3으로 build.gradle 설정하면 compileQuerydsl이 안보이고부트 버전2의 build.gradle에 있는 plugin을 추가하면 compileQuerydsl이 생겨요그냥 없이 해도 되나요?

안녕하세요 회사에서 스프링부트 3.0이상 버전으로 프로젝트를 만드려고합니다. 스프링에 관련된 로드맵이 많이 있더군요 그 중 김영한님 강의가 포함된 로드맵이 아래 3가지 정도 되던데요 우아한형제들 최연소 기술이사 출신 김영한의 스프링 완전 정복 김영한의 스프링 부트와 JPA 실무 완전 정복 로드맵 자바 개발자를 위한 대단한 스프링 부트 프로젝트는 스프링은 사용하지 않고 스프링부트만 사용할 생각입니다. 이런 상황에서 어떤 로드맵을 듣는 것이 좋은가요? 만약 두개 이상을 들어야 한다면 어떤 순서로 학습하는 것이 좋을지도 궁금합니다. 만약에 로드맵의 일부분만 듣는 것이 좋다면 어떤 내용을 학습하면 좋을지도 말씀해주시면 감사하겠습니다.  

안녕하세요.  mistral 과 llama2를 사용해서 embedding vector를 통해 챗봇을 구현하고 있습니다. 기존 모델로 embedding vector를 구하면 답변 검색이 잘 되지 않아서 파인튜닝을 한 후에 embedding vector를 구하려고 합니다. 학습과정에서 알려주신 대로 mistral 과 llama2의 fine tuning을 완료 했습니다. fine tuning한 모델에서 generate는 잘 동작하나, embedding vector가 생성이 되질 않아 질문 드립니다. 기존 모델을 통한 임베딩 방식은 다음과 같습니다.  seq_ids = tokenizer(text, return_tensors='pt')["input_ids"]embedding = model(seq_ids)["last_hidden_state"].mean(axis=[0,1]).detach().numpy()기존 원본 모델에서는 'last_hidden_state' 값을 통해서 계산하지만fine tuning한 모델에서는 'logits' 값만 존재 합니다.  - 원본 모델 리턴값 :             odict_keys(['last_hidden_state'])- fine tuning 모델 리턴값 : odict_keys(['logits'])  그래서 파인튜닝한 모델을 보면 Peft 와 Lora로 한번 레이어로 감싼 형태로 리턴되서 그럴꺼라 추측하는데요.기존 모델 MistralForCausalLM( (model): MistralModel( (embed_tokens): Embedding(46081, 4096, padding_idx=2) (layers): ModuleList( (0-31): 32 x MistralDecoderLayer( (self_attn): MistralAttention( (q_proj): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=False) (k_proj): Linear(in_features=4096, out_features=1024, bias=False) (v_proj): Linear(in_features=4096, out_features=1024, bias=False) (o_proj): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=False) (rotary_emb): MistralRotaryEmbedding() ) (mlp): MistralMLP( (gate_proj): Linear(in_features=4096, out_features=14336, bias=False) (up_proj): Linear(in_features=4096, out_features=14336, bias=False) (down_proj): Linear(in_features=14336, out_features=4096, bias=False) (act_fn): SiLUActivation() ) (input_layernorm): MistralRMSNorm() (post_attention_layernorm): MistralRMSNorm() ) ) (norm): MistralRMSNorm() ) (lm_head): Linear(in_features=4096, out_features=46081, bias=False) ) 파인튜닝한 모델 PeftModelForCausalLM( (base_model): LoraModel( (model): MistralForCausalLM( (model): MistralModel( (embed_tokens): Embedding(46081, 4096, padding_idx=2) (layers): ModuleList( (0-31): 32 x MistralDecoderLayer( (self_attn): MistralAttention( (q_proj): Linear4bit( in_features=4096, out_features=4096, bias=False (lora_dropout): ModuleDict( (default): Dropout(p=0.05, inplace=False) ) (lora_A): ModuleDict( (default): Linear(in_features=4096, out_features=16, bias=False) ) (lora_B): ModuleDict( (default): Linear(in_features=16, out_features=4096, bias=False) ) (lora_embedding_A): ParameterDict() (lora_embedding_B): ParameterDict() ) (k_proj): Linear4bit(in_features=4096, out_features=1024, bias=False) (v_proj): Linear4bit( in_features=4096, out_features=1024, bias=False (lora_dropout): ModuleDict( (default): Dropout(p=0.05, inplace=False) ) (lora_A): ModuleDict( (default): Linear(in_features=4096, out_features=16, bias=False) ) (lora_B): ModuleDict( (default): Linear(in_features=16, out_features=1024, bias=False) ) (lora_embedding_A): ParameterDict() (lora_embedding_B): ParameterDict() ) (o_proj): Linear4bit(in_features=4096, out_features=4096, bias=False) (rotary_emb): MistralRotaryEmbedding() ) (mlp): MistralMLP( (gate_proj): Linear4bit(in_features=4096, out_features=14336, bias=False) (up_proj): Linear4bit(in_features=4096, out_features=14336, bias=False) (down_proj): Linear4bit(in_features=14336, out_features=4096, bias=False) (act_fn): SiLUActivation() ) (input_layernorm): MistralRMSNorm() (post_attention_layernorm): MistralRMSNorm() ) ) (norm): MistralRMSNorm() ) (lm_head): Linear(in_features=4096, out_features=46081, bias=False) ) ) ) fine tuning을 한 모델에서는 embedding vector 를 구하는게 불가능한건가요? +추가 model.merge_and_unload() 를 써봤지만 소용없었습니다.