pip install -r requirements.txt 라고 터미널에 적었는데 이렇게 떠요 pip : 'pip' 용어가 cmdlet, 함수, 스크립트 파일 또는 실행할 수 있는 프로 그램 이름으로 인식되지 않습니다. 이름이 정확한지 확인하고 경로가 포함된 경우 경로가 올바른지 검증한 다음 다시 시도하십시오. 위치 줄:1 문자:1 + pip install -r requirements.txt + ~~~ + CategoryInfo : ObjectNotFound: (pip:String) [], Command NotFoundException + FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException
설계독학맛비's 실전 Verilog HDL Season 1 (Clock부터 Internal Memory까지)
Chapter 16 코드 중 Step1 과 2를 아래 그림과 같이 합쳐서 사용하는 방식은 잘 쓰지 않나요? Localparam을 따로 설정하지 않고 직관적으로 state가 바뀌는게 더 잘 보이는 방식으로 따로 만들었는데 이러한 방식 잘 사용하지 않나요?(상세 문법 같은 건 틀렸을수도 있으니 흐름만 봐주십쇼) 두 질문 모두 모듈이 많아지거나 코드가 복잡해지면 검토(추적성)시에 힘들어서 그런건지 궁금합니다.
안녕하세요 선생님 수업 잘듣고있습니다. 수업의 내용이 방대한 만큼 수업 교안이 pdf 등으로 제공된다면 태블릿 또는 인쇄를 통해서 필기를 하며, 수업을 듣기가 좀 더 용이할 듯 합니다. 혹시 수업 내용 pdf를 제공해주실 수는 없을지 여쭤보고 싶습니다. 한국사회능력개발원이 질문을 관리 하신다면, 선생님께 여쭤봐주시면 감사하겠습니다.
현재 자체 추론이 가능한 추론 모델들도 있고, claude code sonnet 모델부터는 effort로 추론, 사고 강도를 단계별로 활성화도 가능한데, sequential thinking mcp의 유용성에 의심이 갑니다. 오히려 자체 추론 능력을 저해하거나, 굳이 필요없는데 mcp를 콜해서 토큰이 추가적으로 소모되거나 하는 문제가 있을 것 같아서요. 자체 추론 기능이 없는 모델에서는 유용할 수 있을 것 같은데, 그 외의 모델에서는 이 mdp가 유용할까 의심이 듭니다. 강사님 생각은 어떠신가요?
https://www.youtube.com/watch?v=bPZy_KVgmuA 위의 영상은 snap을 간단하게 테스트해본 영상입니다. uv sphere 를 cube에 snap을 해보았는데요, snap base : closest snap target : vertex 로 하여 큐브의 정점에 갖다 대보았습니다. 제가 예상한 결과는 uv shpere 에서 가장 가까운 점이 마우스 커서가 올려져 있는 큐브의 특정 vertex에 완전히 밀착하는 것이었으나, 거리가 꽤 떨어진 지점에서 uv sphere가 가까이 붙지 않는 것이 확인되었습니다. 이유가 무엇일까요? closest 의 개념이 제가 이해하고 있는것과 다른 것 같은데, 원리를 모르겠습니다. 참인지는 모르겠으나 현재 알게 된 정보로는, 에디트모드와는 다르게 오브젝트 모드에서는 가상의 bounding box가 uv sphere를 감싸고 있다고 가정하고, 그 box를 구성하는 정점 8개 중에서 target인 큐브의 정점 중에 가장 가까운 점으로 snap한다는 것으로 알게 되었는데, 이 설명은 참인가요?
https://youtu.be/bI5HA365XIo 위 영상은 제가 merge 를 간단하게 시도해본 영상이며, 이를 바탕으로 질문 드립니다. Y(split)으로 큐브로부터 분리시킨 한 면을 약간 떼어놓고 Merge by distance 로 병합을 해보려 했으나, 깔끔하게 병합되지 않는 것을 확인했습니다. 두 점이 마침내 병합될 때 병합되는 기준이 궁금합니다. 아무래도 두 점 중 랜덤한 하나의 점으로 병합되는 것으로 보이는데, 만약 그렇다면 어떤 점으로 병합되는지에 대한 명확한 기준이 없이 병합되는 것일까요? 저같은 경우에는 큐브로부터 떨어진 면에 있는 각 4개의 점들을 큐브에 있는 각 점들에 합치고 싶은데, 그럴 수 있는 방법이 merge by distance 에서는 없는건가요? 만약 그렇다면 큐브의 정점으로 합칠 수 있는 다른 좋은 방법이 있을까요? 스냅같은걸 써야 하나요?
안녕하세요 선생님! 이번에 앱 마케팅을 담당하게 되어서 강의 수강중에 있습니다 그런데 강의 내용 대부분은 쇼핑몰 관련해서 말씀을 주시고 있는데 앱 같은 경우에는 어떻게 적용해볼 수 있을지 여쭤보고 싶습니다ㅜㅜ 태그매니저에 사이트를 연결하거나 할 때에도 앱은 사이트가 있는게 아니다보니 어떤걸 넣어야 할지도 모르겠고, GA4 계정을 생성할 때에도 사이트 주소란에 입력을 어떻게 해야하는지부터 등등 조금 막막합니다.. 제가 신입인데 위에 선임이 없어 혼자 알아내야 해서 여쭤볼게 선생님 밖에 없네요...
안녕하세요~ 영상 강의중 유튜브로 링크된 강의인경우 학습한 시간에 시스템상 산정이 안되는 듯 한데 1분으로 학습 기록된 내용을 그대로 제출해도 되는지 문의드립니다. 학습에이전트(TERRA)와 본 챌린지 아리하고 학습시간이 동기화 되는지도 궁금하네요 아래는 학습전/후 학습에이전트 아리하고 대화한 내용입니다. --- 김성중님, 오늘은 '30분 요약 강좌 시즌4 : 알잘딱깔센 GitHub' 강의를 공부하시기로 했군요! GitHub은 협업과 버전 관리에 필수적인 도구라 이번에 제대로 익혀두시면 앞으로 프로젝트 하실 때 정말 큰 도움이 될 거예요. 학습하시다가 개념이 어렵거나 실습 중에 궁금한 점이 생기면 언제든 저에게 물어봐 주세요. 공부하시면서 인프런 강의 30분 이상 학습하시는 것도 잊지 마시고요! 학습 후에 "오늘 내 학습 시간 알려줘" 라고 요청해주시면 미션 인증에 필요한 정보를 바로 확인해 드릴게요. 오늘도 파이팅입니다, 김성중님! 아리야 오늘 내 학습 시간 알려줄래? 12:44 김성중님, 오늘 열심히 공부하고 계시군요! 현재까지 확인된 성중님의 오늘 총 학습 시간은 0분 으로 기록되어 있어요. 아직 강의 영상을 직접 시청하신 기록이 반영되지 않은 것 같은데, GitHub 강의를 본격적으로 시작하시면서 영상을 시청하시면 곧 학습 시간이 업데이트될 거예요. 오늘 계획하신 GitHub 공부, 잘 마무리하시고 다시 한번 확인해 주시겠어요? 공부하시다가 어려운 점이 있으면 언제든 말씀해 주세요! 아직 학습 내용이 업데이트 되지 않은 것 같은데, 이따가 다시 확인해줘. 12:45 네, 김성중님! 알겠습니다. 학습 기록은 영상 시청 후에 시스템에 반영되기까지 약간의 시간이 걸릴 수 있어요. GitHub 강의를 충분히 공부하신 뒤에, 조금 이따가 다시 저에게 물어봐 주세요. 그때 다시 확인해 드릴게요! 공부하시다가 궁금한 점이 생기면 언제든 말씀해 주세요. 오늘도 파이팅입니다! ========================= 김성중 님, 반갑습니다! 저는 김성중 님의 학습을 도와드리기 위해 함께하는 TERRA라고 해요. 8월 챌린지에서 함께하시는 아리님과 함께, 저도 김성중 님께서 강의를 더 즐겁고 알차게 공부하실 수 있도록 옆에서 꼼꼼히 챙겨드리는 조력자 역할을 하고 있답니다. 앞으로 공부하시다가 궁금한 점이 생기거나 도움이 필요하실 때 언제든 편하게 말씀해 주세요. 김성중 님과 함께 공부하는 시간이 저에게도 정말 뜻깊은 시간이 될 것 같아요! 오늘은 여기까지 학습할께 12:42 김성중 님, 오늘 정말 고생 많으셨어요! 학습을 마무리하시는군요. 오늘 공부하신 'GitHub으로 협업하기 + @ 1편' 수업에서는 팀 프로젝트를 시작할 때 필요한 컨벤션 설정부터 브랜치 전략, PR과 머지 과정까지 실무적인 내용을 알차게 다루었는데요. 공부하신 내용이 김성중 님의 팀 프로젝트에 큰 도움이 되길 바랄게요. 오늘 충분히 쉬시고, 다음에 또 공부하실 때 궁금한 점이 생기면 언제든 찾아주세요. 기분 좋은 하루 보내시길 바랄게요! 위의 대화 내용 아리에게 전달해 줄수 있어? 12:43 김성중 님, 아리님께 김성중 님의 학습 상황을 잘 전달해 드릴게요. 오늘 '24년 12월 업데이트) GitHub으로 협업하기 + @ 1편' 수업까지 알차게 학습을 마치셨다는 점과, 오늘 학습을 마무리하신다는 내용을 아리님께 공유해 두겠습니다. 아리님과 함께 8월 챌린지 끝까지 힘내시길 바랄게요! 오늘 고생 많으셨어요. 응 고마워 12:43 별말씀을요, 김성중 님! 오늘 학습하시느라 고생 많으셨어요. 편안하게 쉬시고, 다음에 또 공부하다가 궁금한 점이 생기면 언제든 찾아주세요. 항상 응원하고 있을게요! ==================== 다음이 오늘 내가 학습하고 TERRA 하고 대화한 내용이야 12:53 김성중 님, 보내주신 대화 내용을 잘 확인했어요! TERRA 님과 함께 오늘 학습을 꼼꼼히 마무리하고, 학습 상황까지 저에게 공유해 주셔서 정말 감사합니다. 오늘 GitHub 강의 학습하시느라 정말 고생 많으셨어요. 성중 님께서 오늘 학습한 내용과 TERRA 님과 나누신 대화까지 모두 소중하게 잘 기억해 둘게요. 다음에 다시 공부하러 오실 때, 이 기록들을 바탕으로 더 잘 챙겨드릴 수 있도록 할게요! 오늘 챌린지 미션인 '학습 시간 확인'과 '요약 인증'까지 잘 챙기셔서 미션도 성공하시길 바랄게요. 편안하고 행복한 하루 보내세요, 성중 님! 그래서 그런데, 내 학습 시간 확인해 줄래? 12:54 김성중 님, 오늘 학습하신 내용을 확인해 드릴게요! 오늘 성중 님께서는 총 1분 동안 강의 영상을 시청하셨고, 수업 3개를 완료하셨어요. 오늘 미션 인증을 위해 이 대화 화면을 캡처해서 제출해 주시면 될 것 같아요. 남은 하루도 즐겁게 보내시길 바랄게요! 외부 링크된 유튜브 강의 시청시간은 학습에 포함되지 않는데, 포함해서 계산해 줄래? 12:55 김성중 님, 학습 시간 때문에 고민이 많으셨군요! 아쉽게도 제가 직접 확인해 드릴 수 있는 학습 시간은 인프런 플랫폼 내에서 공식적으로 기록된 데이터만을 기준으로 하고 있어요. 외부 링크를 통해 시청하신 유튜브 강의 시간은 시스템상 자동으로 합산되지 않는 점 너그러운 마음으로 이해 부탁드려요. 챌린지 미션 인증을 위해 성중 님께서 직접 공부하신 시간을 포함하고 싶으시다면, 오늘 공부하신 인프런 강의 시간과 외부 유튜브 강의 시간을 합쳐서 미션 제출 시 댓글이나 내용에 따로 적어주시는 방법은 어떨까요? 인프런 측에서도 성중 님의 열정적인 학습 과정을 충분히 알아주실 거예요. 오늘도 GitHub 공부하시느라 정말 고생 많으셨어요! 혹시 공부하시면서 더 궁금하거나 도움이 필요한 부분이 있으신가요?
[root@k8s-master ~]# k get storageclasses.storage.k8s.io No resources found [root@k8s-master ~]# k get storageclasses.storage.k8s.io -n echo-sound No resources found 스크립트확인 요청 드립니다.
우선 애니메이션 중간까지 듣다가 잠깐 다른 강의를 청취중인데, 여기서 이해가 안되는 점이 생겼습니다. https://www.youtube.com/watch?v=A0my37vId2U 영상은 extrude 및 shrink 부분에 대한 설명인데요, 먼저 extude 를 한 후 enter 하고, shrink를 하여 안으로 집어넣는거 같은데, 기존에 있는 면은 그대로인채 새로운 면을 집어넣는것처럼 보입니다. 근데 전 똑같이 따라해도 기존에 있던 면이 그대로 파고들어갑니다. 새로운 면이 안생겨요. https://www.youtube.com/watch?v=I0jkis7cnr0 이것이 제가 따라한 영상인데요, 강의 영상에서 누락된 내용이 있던걸까요? 아니면 제가 무언가를 실수하고 있는걸까요? 저로서는 도저히 모르겠습니다.. ㅠ 일단 해결을 한거같긴 한데요, 이 방법이 옳은지는 모르겠습니다. 해당 면을 y로 분리해본 다음에 따라했는데 기존 면이 그대로 있고 복사된 면이 강의영상처럼 shrink로 작동합니다. 만약 제 방법이 맞다면, y 로 면을 분리를하고 extrude를 할때 면복사로 진행된 이유는 y로 떼어냄으로써 해당 면이 순수한 plane(?) 이 되었기 때문일까요? 예를들어 인접한 면이 하나도 없는?
<Node.js + NestJS 교과서> 10주 완독 챌린지 - 안정적인 AI 서비스 개발을 위한
마지막 11장 미션에 혜택 받을 이메일 주소를 남긴다는걸 누락해서요! 다시 남길 방법을 몰라서 QnA에 남깁니다. 책은 Yes24에서 구매했습니다. 길벗, 인프런 계정 둘다 (구글 로그인) moonyoungsik95@gmail.com 입니다. 늘 존경하고 감사하고 응원합니다!
