안녕하세요, 강사님 세이브 파일을 구현하는 내용 중 여쭈어 볼 것이 있어 질문을 드립니다.void AABPlayerController::BeginPlay(){Super::BeginPlay();FInputModeGameOnly GameOnlyInputMode;SetInputMode(GameOnlyInputMode);SaveGameInstance = Cast<UABSaveGame>(UGameplayStatics::LoadGameFromSlot(TEXT("Player0"),0)); if (SaveGameInstance){SaveGameInstance->RetryCount++;}else{SaveGameInstance = NewObject<UABSaveGame>();SaveGameInstance->RetryCount = 0;}K2_OnGameRetryCount(SaveGameInstance->RetryCount);} 플레이어 컨트롤러의 BeginPlay 함수 부분인데요, 제가 이해한 바로는 Player0라는 세이브 파일을 불러드려서, 해당 세이브 파일이 존재한다면 세이브 파일에 기록된 RetryCount를 증가시키고 K2_OnGameRetryCount 가 실행된다 라고 이해했습니다. 그렇다면 세이브 파일이 이미 있다고 가정할 때, 게임을 처음 시작하자마자 RetryCount가 하나 증가한 상태로 HUD의 RetryCount가 업데이트 되어 보여져야 하는 것 아닌가 생각했습니다. 물론 실질적인 저장은 GameOver를 통해서 하기 때문에 게임을 단순히 켰다 끄면 증가한 RetryCount 값이 저장은 되지 않겠지만, 적어도 게임은 킨 시점에서는 세이브 파일을 통해 불러온 RetryCount 에 하나 상승한 값이 HUD에 보여져야 한다고 생각하는데 어째서 RetryCount가 증가하여 보여지지 않는지 궁금합니다.

강의 수강하고 있는데 동영상 강의만 있고강의 노트를 받는 곳이 없습니다.

/** * Set the class which the generated class will extend. As a convenience, * if the supplied superclass is actually an interface, <code>setInterfaces</code> * will be called with the appropriate argument instead. * A non-interface argument must not be declared as final, and must have an * accessible constructor. * @param superclass class to extend or interface to implement * @see #setInterfaces(Class[]) */ public void setSuperclass(Class superclass) { if (superclass != null && superclass.isInterface()) { setInterfaces(new Class[]{superclass}); // SPRING PATCH BEGIN setContextClass(superclass); // SPRING PATCH END } else if (superclass != null && superclass.equals(Object.class)) { // affects choice of ClassLoader this.superclass = null; } else { this.superclass = superclass; // SPRING PATCH BEGIN setContextClass(superclass); // SPRING PATCH END } } 강사님 PDF 5.동적 프록시 기술 마지막 장인터페이스가 있는 경우에는 JDK 동적 프록시를 적용하고, 그렇지 않은 경우에는 CGLIB를 적용하려면어떻게 해야할까?두 기술을 함께 사용할 때 부가 기능을 제공하기 위해서 JDK 동적 프록시가 제공하는InvocationHandler 와 CGLIB가 제공하는 MethodInterceptor 를 각각 중복으로 만들어서 관리해야할까?라고 작성되어 있더라구요진짜 구현 클래스만 프록시를 만들어 주는지 궁금해서 찾아보니Enhancer 클래스 내부 메서드를 보면 setSuperclass 가 있는데내부에 인터페이스가 들어오던, 구체 클래스가 들어오던 알아서 구현체를 만들어준다고 되어있더라구요Enhancer 클래스 주석에도하지만 프록시가 인터페이스를 구현하는 것 외에 구체적인 기본 클래스를 확장할 수 있게 해준 것입니다.라고 작성되어 있습니다. 실제 코드로 작성해도 잘 동작합니다.package hello.proxy.my; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.cglib.proxy.Enhancer; import org.springframework.cglib.proxy.MethodInterceptor; import org.springframework.cglib.proxy.MethodProxy; import java.lang.reflect.Method; @Slf4j public class EnhancerTest { @Test void enhancerInterface() { MyInterfaceImpl myInterface = new MyInterfaceImpl(); Enhancer enhancer = new Enhancer(); enhancer.setSuperclass(MyInterface.class); enhancer.setCallback(new MyInterceptor(myInterface)); MyInterface myInterfaceProxy = (MyInterface) enhancer.create(); myInterfaceProxy.call(); } static class MyInterceptor implements MethodInterceptor { private final MyInterface myInterface; public MyInterceptor(MyInterface myInterface) { this.myInterface = myInterface; } @Override public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable { log.info("로그 시작"); myInterface.call(); log.info("로그 종료"); return null; } } } interface MyInterface { void call(); } @Slf4j class MyInterfaceImpl implements MyInterface { @Override public void call() { log.info("나는 인터페이스를 구현한 클래스입니다."); } } //log 19:11:27.315 [Test worker] INFO hello.proxy.my.EnhancerTest - 로그 시작 19:11:27.317 [Test worker] INFO hello.proxy.my.MyInterfaceImpl - 나는 인터페이스를 구현한 클래스입니다. 19:11:27.317 [Test worker] INFO hello.proxy.my.EnhancerTest - 로그 종료Enhancer 클래스도 인터페이스나 구체 클래스를 모두 프록시로 생성할 수 있고더 향상된 호출 핸들러을 제공하는 MethodInterceptor 를 사용할 수도 있습니다.제 생각에는 MethodInterceptor 사용할 수 있는 Enhancer 프록시 객체를 디폴트로 사용할거같거든요 그런데 ProxyFactory는 false로 인터페이스랑 구체 클래스를 분리해서 생성하게 했더라구요 그 이유도 궁금합니다.제가 이해한게 맞다면 Enhancer도 인터페이스를 구현할 수 있는데 별도로 개발해야한다고 말씀하신 이유도 궁금합니다 !!

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) 네2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.빈 스코프 강의에서singtonbean.class를 통해 스프링 컨테이너를 만들었는데이 방식으로 스프링 컨테이너를 만들면 singtonbean 클래스 객체가 만들어져 스프링 컨테이너에 저장되는 건가요? 그리고 이 방식으로 스프링 컨테이너를 생성하면 해당 클래스는 componentscan의 대상이 된다고 하셨는데해당 클래스에 componentscan 애노테이션이 있는 것이랑 똑같다고 봐도 무방한가요?  

 숫자를 문자열로 바꿀 때String.valueOf 를 사용하는 것과 Integer를 사용하는 것 2개를 알려주셨는데 String.valueOf를 사용하여 출력했을 때는 잘 출력이 되었습니다.Integer를 사용할 때도 아래 사진처럼 사용하면 안 되고 위에 String s1 = String.valueOf(93);을 함께 작성해야 하는 건가요?

안녕하세요 선생님. 강의중 12분 20초쯤에 손실값과 정확도가 둘 다 높은 상태로 보이는데, 정확도가 높으면 손실값이 낮아야하는거 아닌가요? 아무리 테스트 데이터에 대한 평가라고 해도 정확도에 비해 손실값이 너무 높은게 좀 이상해보입니다. 학습할 때는 손실값을 낮게, 정확도는 높게라는 개념이 모델을 평가할 때는 조금 다른건가요?

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]testMember을 할 때 Assertion.assertThat을 하면 asserThat에서 빨간 밑줄이 뜹니다. 에러 내용은 Cannot resolve method 'assertThat' in 'Assertions'입니다. 질문들도 찾아보고 인터넷 해결법들도 시도해봤으나, 잘 맞지 않네요. 최대한 수업자료 따라가고 있는데, 하란 것들도 다 세팅했습니다. 유일하게 다른 점은 스프링부트의 버전인데, 공식 사이트에서 2.7 버전까지 밖에 안 떠서 2.7.16버전으로 시작했습니다. gradle세팅도 다 맞췄고요. 결과적으로 저는 그냥 Assertions.asserEquals를 사용하는 것으로 해결했습니다. 저랑 비슷한 문제 겪으시는 분들은 이렇게 하셔도 될 듯합니다.

def 필드삽입(index, value): field_list = ["이름", "성별", "생일", "취미"] for idx, field in enumerate(field_list): hwp.PutFieldText(f"{field}{{{{{index}}}}}", value[idx])이 코드에서 다음과 같이 필드 이름을 넣어야 하는 이유를 알려 주시면 감사하겠습니다. 결국 필드 이름만 필요한 것 같은데 index가 왜 필요하며 괄호의 갯수는 왜 여러개인지 잘 모르겠습니다.{field}{{{{{index}}}}}

현재 하이버네이트와 H2데이터베이스 버전 설정오류가 뜹니다.해결 방법을 알 수 있을까요?

GA4를 실무에서 활용하고 싶어서 강의를 수강했는데 강의를 대체 몇 년 전에 찍으신건지...UA 데이터는 처리 중지됐는데 GA4에 맞춰서 강의를 올려주시던가 강의를 판매하면 안 되는거 아닌가요?아래 질문 글에도 답변 하나도 안 다시고 확인도 안 하시는거 같네요^^다른 플랫폼에서 강의한 거 그대로 판매하시는 거 같은데 강의 편집을 누가 한 건지는 모르겠지만 강의자료도 없고 다른 강의들과 커리큘럼 비교해서 구매했는데 진짜 화나네요.

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. 8분20초 다대다 관계 설명을 듣다 궁금한점이 생겨 질문 올립니다. 다대다 양방향 관계에서는 주인을 어떤 원리로 정하는 것인가요?? 강사님께서 items 를 다대다 양방향 연관관계의 주인으로 설정하셨는데 그 원리가 궁금합니다!

강의내용에 demo에서 사용하는 json 설정파일은 어디서 찾아볼수 있는건가요?

이렇게 계단식으로 형성되는 이유가 무엇일까요?왜 한개씩 데이터가 빠지는지 궁금합니다 아주 단순한 이유일것 같은데.. 이해를 못하고 있어서 답답하네요... ㅠㅠㅠㅠ

import win32com.client as win32 hwp = win32.gencache.EnsureDispatch("hwpframe.hwpobject") 위의 코드를 실행 후 아래의 에러 메시지가 나오는데 어떻게 해결해야 할까요? hwp = win32.gencache.EnsureDTraceback (most recent call last): File "d:\GTD\02. 프로젝트\파이썬\한글\hwp_field_test.py", line 4, in <module> hwp = win32.gencache.EnsureDispatch("hwpframe.hwpobject") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\win32com\client\gencache.py", line 621, in EnsureDispatch disp = win32com.client.Dispatch(prog_id) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\win32com\client\__init__.py", line 119, in Dispatch return __WrapDispatch(dispatch, userName, resultCLSID, typeinfo, clsctx=clsctx) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\win32com\client\__init__.py", line 47, in __WrapDispatch klass = gencache.GetClassForCLSID(resultCLSID) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\win32com\client\gencache.py", line 200, in GetClassForCLSID mod = GetModuleForCLSID(clsid) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\win32com\client\gencache.py", line 245, in GetModuleForCLSID mod = GetModuleForTypelib(typelibCLSID, lcid, major, minor) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\win32com\client\gencache.py", line 287, in GetModuleForTypelib AddModuleToCache(typelibCLSID, lcid, major, minor) File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\win32com\client\gencache.py", line 661, in AddModuleToCache SetTypelibForAllClsids(mod.CLSIDToClassMap) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'win32com.gen_py.7D2B6F3C-1D95-4E0C-BF5A-5EE564186FBCx0x1x0' has no attribute 'CLSIDToClassMap'ispatch("hwpframe.hwpobject") 

위에 사진으로 authorizedClient가 nullpoint 에러가 발생합니다. repository시에는 authorizedClient는 잘 가져오는데 service로 load시에 못 가져오는거 같습니다. 왜 그런건지 궁금합니다

제가 지금 jpamain 을 추가하고 실행을 시켰는데 해당 에러가 뜹니다

  while (!queue.isEmpty()) {int size = queue.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { int current = queue.poll(); if (current == E) {return jumps; for 문 돌리는 코드에서 for(int i=0; i<queue.size; )로 직접 돌리면 size값이 달라지던데 이게 왜 그런걸까요 ?이해가 잘 안가서 질문드립니다

안녕하세요, 사용자의 평가경향을 고려한 CF 의 강의 코드를 실습할 때 아래와 같은 에러 메시지가 발생합니다. UnboundLocalError Traceback (most recent call last) <ipython-input-4-93f75427a941> in <cell line: 1>() ----> 1 score(CF_knn_bias, 30) 2 frames<ipython-input-2-7b52bdfa2c05> in score(model, neighbor_size) 38 id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id']) 39 # 모든 사용자 - 영화 쌍에 대해 주어진 예측 모델에 의해 예측값 계산 및 리스트형 데이터 생성 ---> 40 y_pred = np.array([model(user, movie, neighbor_size) for (user, movie) in id_pairs]) 41 # 실제 평점값 42 y_true = np.array(x_test['rating']) <ipython-input-2-7b52bdfa2c05> in <listcomp>(.0) 38 id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id']) 39 # 모든 사용자 - 영화 쌍에 대해 주어진 예측 모델에 의해 예측값 계산 및 리스트형 데이터 생성 ---> 40 y_pred = np.array([model(user, movie, neighbor_size) for (user, movie) in id_pairs]) 41 # 실제 평점값 42 y_true = np.array(x_test['rating']) <ipython-input-3-d1a9c3391126> in CF_knn_bias(user_id, movie_id, neighbor_size) 10 sim_scores = user_similarity[user_id].copy() 11 movie_scores = rating_bias[movie_id].copy() ---> 12 none_rating_idx = movie_ratings[movie_ratings.isnull()].index 13 movie_ratings = movie_ratings.drop(none_rating_idx) 14 sim_scores = sim_scores.drop(none_rating_idx) UnboundLocalError: local variable 'movie_ratings' referenced before assignment구글링을 해보니 global 변수명을 설정해줘야 한다고 나오는데, 해결이 어려워서 질문 드립니다!강연자님께서 실행한 코드에서는 해당 오류가 발생하지 않아서.. 왜 제 환경에서는 변수명 에러가 발생하는지 알 수 있을까요?아래는 전체 코드 입니다.  감사합니다.  import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ####### 데이터 불러오기 데이터 셋 만들기 ###### base_src = 'drive/MyDrive/RecoSys/Data' # user u_user_src = os.path.join(base_src, 'u.user') u_cols = ['user_id', 'age', 'sex', 'occupation', 'zip_code'] users = pd.read_csv(u_user_src, sep = '|', names = u_cols, encoding = 'latin-1') users = users.set_index('user_id') # item u_item_src = os.path.join(base_src, 'u.item') i_cols = ['movie_id', 'title', 'release date', 'video release date', 'IMDB URL', 'unknown', 'Action', 'Adventure', 'Animation', 'Children\'s', 'Comedy', 'Crime', 'Documentary', 'Drama', 'Fantasy', 'Film-Noir', 'Horror', 'Musical', 'Mystery', 'Romance', 'Sci-Fi', 'Thriller', 'War', 'Western'] movies = pd.read_csv(u_item_src, sep = '|', names = i_cols, encoding = 'latin-1') movies = movies.set_index('movie_id') # rating u_data_src = os.path.join(base_src, 'u.data') r_cols = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp'] ratings = pd.read_csv(u_data_src, sep = '\t', names = r_cols, encoding= 'latin-1') # rmse def RMSE(y_true, y_pred): return np.sqrt(np.mean((np.array(y_true) - np.array(y_pred))**2)) def score(model, neighbor_size = 0): # test data user_id 와 movie_id pair 맞춰 튜플원소 리스트데이터 id_pairs = zip(x_test['user_id'], x_test['movie_id']) # 모든 사용자 - 영화 쌍에 대해 주어진 예측 모델에 의해 예측값 계산 및 리스트형 데이터 생성 y_pred = np.array([model(user, movie, neighbor_size) for (user, movie) in id_pairs]) # 실제 평점값 y_true = np.array(x_test['rating']) return RMSE(y_true, y_pred) x = ratings.copy() y = ratings['user_id'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.25, stratify = y) rating_matrix = x_train.pivot(index = 'user_id', columns = 'movie_id', values = 'rating') matrix_dummy = rating_matrix.copy().fillna(0) user_similarity = cosine_similarity(matrix_dummy, matrix_dummy) user_similarity = pd.DataFrame(user_similarity, index = rating_matrix.index, columns = rating_matrix.index) ####### 사용자 평가 경향을 고려한 함수 ######## rating_mean = rating_matrix.mean(axis = 1) # axis=1 (columns), user의 모든 평점의 평균) rating_bias = (rating_matrix.T - rating_mean).T # 해당 유저-아이템 평점 - 사용자의 평점 평균의 편차 #print(rating_bias) #사용자 평가 경향을 고려한 함수 def CF_knn_bias (user_id, movie_id, neighbor_size = 0): if movie_id in rating_bias.columns: sim_scores = user_similarity[user_id].copy() movie_scores = rating_bias[movie_id].copy() none_rating_idx = movie_ratings[movie_ratings.isnull()].index movie_ratings = movie_ratings.drop(none_rating_idx) sim_scores = sim_scores.drop(none_rating_idx) if neighbor_size == 0: prediction = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum() prediction = prediction + rating_mean[user_id] else: if len(sim_scores) > 1: neighbor_size = min(neighbor_size, len(sim_scores)) sim_scores = np.array(sim_scores) movie_ratings = np.array(movie_ratings) user_idx = np.argsort(sim_scores) sim_scores = sim_scores[user_idx][-neighbor_size:] movie_ratings = movie_ratings[user_idx][-neighbor_size:] prediction = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum() prediction = prediction + rating_mean[user_id] else: prediction = rating_mean[user_id] else: prediction = rating_mean[user_id] return prediction score(CF_knn_bias, 30)  

안녕하세요현재는 각 도메인에서 서킷브레이커를 적용했는대,api-gateaway에서는 처리를 해줄 수 없을까요?(공통적으로)현재는 도메인수가 적지만 만약에 라우팅 될 도메인들이 10개 이상 넘어가면 공통적으로 처리할 수 있는 것도 필요해보여서요. (어느 도메인으로 라우팅될조 모르지만)

강의 소개에 나와 있는 디스크드 링크로 접근하니 '올바르지 않은 초대장'이라고 합니다.이력서 템플릿을 받으려고 하는데 다른 방법이 있을까요?