안녕하세요 정환님 강의를 듣다 우연히 궁금한 점이 생겨 문의드립니다. 제가 리액트 > 타입스크립트 > next.js 까지 쭉 듣고있는데요! 파일명을 짓는 기준이 궁금하여 문의드려요 리액트 컴포넌트파일명을 지을때는 맨 앞글자가 대문자가 기준인 것으로 알고있었는데 next.js 에서 ${페이지}.tsx 로 지으실때는 search-layout.tsx global-layout.tsx 이런식으로 대시방식을 사용하시는것같더라구요!! 혹시 현업에서 사용하는 파일명짓는 기준이나 일반적인 react,next.js에서 사용하는 파일명 기준이 있을까요?? 실무를 겪어보지 못해 잘 몰라서 해당건 질문드립니다,,,,,, 강의 항상 잘 듣고있어요 감사합니다 🙂
"django.db.migrations.exceptions.InconsistentMigrationHistory: Migration admin.0001_initial is applied before its dependency user.0001_initial on database 'default'." Custome User Model 을 사용할 때, 그냥 migrate를 하게 되면, 위와 같은 에러가 나는 경우가 있음. (일단 저는 났음..ㅠ) ※ 해결 방법 config/settings.py에서 'django.contrib.admin' <-- 이 부분 주석처리 config/urls.py에서, path('admin/', admin.site .urls) <-- 이 부분 주석 처리 저의 경우에는 이렇게 하니까 해결되었습니다.
Supabase에서 Table Editor > 테이블 옆에 Unrestricted가 아래처럼 뜨시는 분들은 RLS disabled를 클릭한 후에 RLS를 Enable로 해주시면 됩니다. RLS(Row Level Security)가 꺼져 있으면, 누구나 API로 테이블 데이터를 볼 수 있습니다. 실제 서비스에서는 RLS를 반드시 켜고, 접근 정책(Policy)을 설정해야 데이터가 안전하게 보호됩니다. RLS 활성화는 Table Editor에서 “Enable RLS” 클릭 → 정책 추가로 진행하면 됩니다.
7.중첩 라우터와 그룹폴더의 활용 / 영상 시작 0:30 질문: ### /home -> / ### 이 아니라 ### /index -> / ### 아닌가요? 이 부분 설명에서 /home 은 실제 home 디렉토리를 찾습니다. 상위 경로에 _layout.tsx, index.tsx 가 있으면 상위 경로 index.tsx 로 이동하니까 index.tsx 파일이 설명에 부합하는거 같아서 질문드립니다. ### /index -> / ###
mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb에서 공지해주신 내용으로 설치 중에, 아래 내용 수행하면 에러가 떠서 mmcv를 불러올 수 없습니다. # mmcv를 위해서 mmcv-full을 먼저 설치해야 함. https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html 설치 과정 참조. !pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/torch2.0.0/index.html Building wheels for collected packages: mmcv-full error : subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> See above for output. note : This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. Building wheel for mmcv-full ( setup.py ) ... error ERROR: Failed building wheel for mmcv-full Running setup.py clean for mmcv-full Failed to build mmcv-full ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (mmcv-full)
Deep Q-Learning algorithm에 대하여 target Q와 Q 학습 과정에서 Q값이 학습되면 행동도 target Q와 Q가 같아 지는게 잘 이해되지 않습니다. 처음에는 각각의 서로 다른 행동의 Q값들이 각각의 행동별 Target Q에 동시 학습되는 것으로 이해를 하였는데, 그런게 아닌거 같습니다.
안녕하세요, Langchain RAG 강의 잘 듣고 있습니다. 데이터셋이 방대해질 경우 분명 시간이 지나면서 이제는 사용되지 않은 정보 구식의 정보라고 해야할까요? 그런 것들이 생기는데, 그런 데이터들은 어떻게 필터가 되는지 궁금합니다. 예) Python 2.xx 버전 문서 저장 Python 3.xx 버전으로 신규 업데이트 분명 검색을 할 때 동일하게 겹치는 내용이라면 1번과 2번 모두 가져올 것 같은데요! 이 경우 최신 버전으로만 불러올 수 있게 가능한가요??
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강의 예제를 학습 할 때, 연습 파일명이 구분이 잘안되어서.... 강의를 보며, 학습할 때는 괜찮은데, 넘버링으로 체계적으로 정리가 안되니, 리뷰하기가 힘든 것 같습니다 ㅠ
김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)
ifnull(인자1, 인자2) 은 인자1이 null이면 인자2를 값으로 사용한다고 설명하셨는데요. 이것을 보고 생각나는 것이 테이블 생성시에 필드에 지정하는 default 가 생각나는데요. 이 default도 필드 값이 null이면 지정한 default값을 사용하는데 그렇다면 ifnull()과 default의 차이점은 뭔가요? 당장 제 수준에서 생각나는건 ifnull()은 매 쿼리 작성할때 기본값을 유연하게 변경할 수 있다? 이정도일 것 같은데 이것말고 특별한 차이점 같은 것이 있을까요?
[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~ 문제와 풀이2의 문제2(모든 상품 옵션 조합에 재질 추가하기)에서 선생님 실행 결과가 (사이즈) S -> M -> L -> XL 순서로 나오던데요, 제 생각에는 기본 문자열 정렬이라면 L -> M -> S -> XL 순서가 맞는 것 아닌가요? 혹시 제가 놓친 부분이 있을까요?
안녕하세요? 2일차 2-2 실습_회귀_모델링에서 마지막 평가부분에서 결과가 아래처럼 나오는데요 MSE : 31.6591796875 MAE : 4.914498329162598 MAPE : 127302268616704.0 MAPE 가 매우 큰값이 나왔는데 이게 맞는건가요? 강사님이 주신 코드를 그대로 실행해 봐도 매우 큰값이 나오던데 이렇게 큰값이 나와도 괜찮은건가요?
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 3-7 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 개인 프로젝트 중 여러 테이블이 where절 조건에 있을 때는 어떤식으로 인덱스를 설계해야 하나요?? 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 select o1_0.order_id, o1_0.city, o1_0.street, o1_0.zipcode, o1_0.created_at, o1_0.deleted_at, o1_0.delivery_id, o1_0.member_id, o1_0.name, o1_0.no, o1_0.payment_id, o1_0.tid, o1_0.total_price, o1_0.updated_at from orders o1_0 join member m1_0 on m1_0.member_id=o1_0.member_id join delivery d1_0 on d1_0.id=o1_0.delivery_id join payment p1_0 on p1_0.payment_id=o1_0.payment_id where d1_0.delivery_status=? and o1_0.created_at between ? and ? and o1_0.total_price>=? order by o1_0.total_price limit ?, ? orders테이블과 delivery 테이블 where절에서 조건이 걸려있습니다. 이럴 경우는 어떻게 해야 하나요?? 쿼리 조건이 좀 이상할 수 있지만 공부하는 겸 여러 조건들을 시도하고 인덱스 설계하는 중입니다. ㅎㅎ 제가 시도해본 인덱스들은, orders 테이블에 create_at, total_price 복합 인덱스와 total_price, created_at 복합 인덱스이며 첫 번째 인덱스는 속도가 느려졌고 두번째 인덱스는 속도가 빨라졌습니다. 인덱스 X desc 결과 첫번째 인덱스 desc 결과 두번째 인덱스 desc 결과 이후 delivery_status로 인덱스를 만들었더니 속도가 더 빨라졌습니다. -> where 절에 여러개에 테이블이 조건으로 있더라도 각 테이블마다 인덱스를 생성해주면 될까요?? 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다!
강의에서는 비동기적으로 engine을 만들때, 아래 처럼 engine = create_async_engine( DATABASE_URL, echo=True, future=True, # SQLAlchemy 2.0 # encoding="utf-8" ) 했는데.... poolclass=QueuePool를 사용하여, DB 연결을 풀링하여 재사용하는 것이 도움이 될 듯한데... 강의에서는 언급이 없으셔서, AI에게 물어봤더니... " FastAPI에서 create_async_engine 과 함께 QueuePool 을 사용하는 것은 비동기 데이터베이스 연결을 효율적으로 관리하기 위함 입니다. QueuePool 은 데이터베이스 연결을 풀링하여 재사용함으로써, 매번 새로운 연결을 생성하고 종료하는 오버헤드를 줄여줍니다. 특히 FastAPI와 같이 비동기 요청을 처리하는 환경에서는 여러 연결을 동시에 관리해야 하므로, 풀링은 성능 향상에 큰 도움이 됩니다." 이렇게 답을 주고... from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine from sqlalchemy.pool import QueuePool DATABASE_URL = "your_database_url" # 예: postgresql+asyncpg://user:password@host:port/database engine = create_async_engine( DATABASE_URL, poolclass=QueuePool, pool_size=10, # 풀에 유지할 연결 수 max_overflow=20, # 풀 크기가 초과될 때 허용할 추가 연결 수 pool_recycle=3600, # 초 단위로 연결을 재활용할 시간 (초과 시 재연결) echo=True # SQL 실행 로그 출력 (디버깅용) ) # 이후 엔진을 사용하여 데이터베이스 작업 수행 예시코드로 이렇게 주던데... 실제로, 비동기적으로 engine을 만들때에 AI의 답변처럼 도움이 되나요? 저희 강의의 코드는 아래와 같은 흐름을 타고 있던데... from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base from typing import AsyncGenerator from sqlalchemy.orm import configure_mappers configure_mappers() DATABASE_URL = "sqlite+aiosqlite:///./sql_app.db?charset=utf8" engine = create_async_engine( DATABASE_URL, echo=True, future=True, # SQLAlchemy 2.0 # encoding="utf-8" ) from sqlalchemy.ext.asyncio import async_sessionmaker AsyncSessionLocal = async_sessionmaker( engine, class_=AsyncSession, # add expire_on_commit=False, autocommit=False, autoflush=False ) Base = declarative_base() async def get_db() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]: session: AsyncSession = AsyncSessionLocal() print(f"async def get_db(): Session created: {session}") try: yield session except Exception as e: print(f"Session rollback triggered due to exception: {e}") await session.rollback() raise finally: print(f"async def get_db(): Closing session: {session}") await session.close()
mysql-connector-python=9.4.0으로 2025.8.17일 현재의 최신 버전을 설치했더니, engine.connect() 부터 적용이 안되던데... 이유가 궁금합니다. 왠만해서는 안될 이유가 없을 것 같은데... 희한하게 안되더라구요... 궁금해서 질문 남깁니다. 감사합니다.
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 안녕하세요 영한님! 데이터베이스 입문/기본편 강의에서 GROUP BY, 집계함수, CASE 문 등을 배우고 공부하면서, DBMS에서 레코드를 읽고 표현식을 처리하는 내부 과정에 대해 관심을 갖게 되었습니다. 이번 강의에 조건부 집계 같은 나름 복잡한? 쿼리를 이해하려고 노력하면서 몇 가지 궁금증이 떠올랐습니다. 질문1) 배치 처리 방식 vs 파이프라인 처리 방식 영한님의 자바 고급편 강의에서, 데이터 요소들의 처리하는 방식에는 파이프라인 방식과, 배치 처리 방식이 있다고 하셨던 부분이 떠올랐습니다. 데이터베이스 쿼리의 논리적 순서는 FROM -> WHERE -> (GROUP BY -> HAVING -> ) SELECT -> .... 과정으로 이뤄지는데, 실제 DBMS에서는 FROM 절 -> WHERE 절 배치처리 -> SELECT 절 배치처리 이런 과정으로 이뤄지는지, 아니면 레코드 하나를 단위로 FROM -> WHERE -> SELECT 파이프라인을 거쳐 처리가 되는 것인지 궁금합니다. 질문 2) GROUP BY와 집계 함수 처리 시점 COUNT()나 SUM()과 같은 집계함수는 select 절에 존재하고, 쿼리의 논리적 순서에 따르면 GROUP BY 다음 SELECT 절이 실행되는데요. (HAVING 제외) 실제로는 GROUP BY를 실행하면서 SELECT 절에서 필요한 집계 값을 누적시키는지, 아니면 특별한 자료구조에 그룹별로 레코드를 모아두고 SELECT절 수행 시점에 집계함수 값을 얻어내는건지 궁금합니다.
