장바구니 화면까지는 다 정상인데 결제하기 하면 500에러가 발생합니다... 이틀동안 찾았는데 원인을 모르겠습니다...ㅠㅠㅠㅠhttps://github.com/DongMinE/Flutter/tree/main/actual레포지토리 링크인데 도와주실 수 있으실까요...?요즘 질문이 많아 죄송합니다...마지막 강의까지 잘 듣겠습니다. 일단 강의는 계속 듣겠습니다!!

안녕하세요 강의 잘 보고있습니다. 에이전트 구현 관련해서 강의 외적으로 몇가지 질문드립니다. 에이전트를 리눅스 호스트에서 구동하며 ShellTool, PlayWright 등을 활용해서 원래 사람이 직접 리눅스와 소통하며 수행해야 했을 동작들을 에이전트로 대체하고자 합니다. 이와 관련된 좋은 Practice Example이 있을까요?에이전트를 여러 시나리오에 대응할 수 있도록 여러 Sub StateGraph로 나누어 작업한 후에 이들을 하나의 에이전트로 합치는 구조를 생각하고 있습니다. 혹시 이렇게 될 경우 State가 Subgraph 마다 다른 것과, 메모리 등에 대해서 정확한 그림이 그려지지 않는데 이를 해결하기 위해 혹시 효과적인 설명이나 예시가 있을까요?

빅분기를 준비하려고 하는데요. 실기 시험이며 이 수업과 머신러닝 수업만 듣고 합격에 대한 안정적인 실력으로 만들 수 있을까요?.

안녕하세요. 강의 감사히 잘 듣고 있습니다.강의를 듣다가 궁금한 점이 생겨 질문 드리고 싶습니다. 강의 16분쯤에 회원가입이 되어있지 않다면 회원가입한다고 말씀하셨습니다.이때 socialId 로 회원가입 여부를 판단하신다고 하셨는데, 왜 email 로는 하지 않으셨는지 궁금합니다. email 도 unique 제약조건을 걸었기 때문에 email 도 가능하다고 생각이 들었는데 강사님의 의견은 어떠한지 여쭤보고 싶습니다. 질문 읽어주셔서 감사합니다.

안녕하세요 현재 강좌까지 무사히 잘 따라하고 있는 수강생입니다.  16강에서 텔레그램으로 구현하는 음성 기반 AI 비서: 메일 확인부터 회신까지 자동화하기에서 막히고 있는데요 AI Agent에서 사용하는 prompt 랑 Basic LLM Chain에서 사용하는 prompt를 스크립트로 받을 수 있을까요?대략적으로 보면서 짜는데 잘 안되네요;;   

 예제파일 다운로드가 안됩니다.  kk2408240@naver.com으로 예제파일 전달 부탁드립니다.

프로젝트 하나 남기고 싶어서 강의는 구매했는데React를 잘 몰라서 공부를 하고 난 뒤 강의를 수강하려고 합니다.강의 설명에 언급된 React, javascript 외 추가적으로 더 알아야하는 사전 지식이 있을까요?

학습 하기 위한 노트북 복사하려고 하는데 어떻게 복사해오는지 모르겠어요..

centos7 버전으로 학습하고 있는데 yum이 안되었고 base부분 extras부분만 아래것으로 변경하니 됩니다.주의할것은 https://cafe.naver.com/thisislinux/7049 에 첨부파일 있던데https로 되면 안되고 http로 해야됩니다 [base]name=CentOS-$releasever - Basebaseurl=http://archive.kernel.org/centos-vault/7.0.1406/os/$basearch/gpgcheck=0[extras]name=CentOS-$releasever - Extrasbaseurl=http://archive.kernel.org/centos-vault/7.0.1406/extras/$basearch/gpgcheck=0  

안녕하세요 vscode에서 안드로이드 에뮬레이터를 사용해서 켰는데 이렇게 뜨는데 무슨 오류일까요 ㅠㅠ 계속 안 고쳐지네요ㅠㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요len(df)자체가 결측치의 값의 수를 가르키나요?? len(df)는 결측치를 포함한 전체 값의 수 아닌가요....?????이전 코드에서 보면 df는 그냥 파일 경로 지정할때만 쓴 변수 아닌가요...??# your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") print(df.isnull().sum()) print(len(df) * 0.3)

자바 클래스 라이브러리들 조차도 대부분의 명령에 boolean을 반환하죠. 이게 고민인데 명령인 메소드는 반드시 void인가 하는 점입니다.

player.currentRoom() 까지는 디미터 위반이 아니지만player.currentRoom().name()이나 description()은 디미터 위반인거 같아요.특히 그 다음 장표에서 player의 내부 생태계에 Room을 포함한 그림이 나오는데 Room의 변화가 Game의 수정을 유발하니까요.

안그래도 영상이 뭔가 갑자기 슬라이드 몇장이 잘못넘어간 느낌으로 재생되다가 11:25초를 보면 코드가 다시 디미터 법칙 위반 상태로 왼쪽이 되돌려져있어요

안녕하세요. 유익한 강의 열심히 수강하고 있습니다.  이번에 must_not 쿼리를 공부하는 과정에서 filter와 같이 term 쿼리를 사용하셨습니다. 주어진 상황이 광고 게시판의 글이 아니고 공지 글이 아니라 유연한 검색이 필요하지 않는 상황이어서 term 쿼리를 쓰신 것 같습니다.  그럼 만약, "검색엔진" 키워드를 제외한 관련된 게시글을 조회하고 싶다고 가정한다면 아래와 같은 쿼리문을 작성할 수 있을까요 ?  "query" : { "bool" : { "must_not" : [ "match" : { "title" : "검색엔진" } ] }}

안녕하세요. CS스터디4기 유일용이라고 합니다.불 대수의 성질과 법칙에서 AND 분배법칙이A(B+C) = (AB)+(BC)로 나오는데 A(B+C) = (AB) + (AC)가 맞는 것 같은데 확인 부탁드립니다.

승인된 리디렉션 URI에서 왜 3가지 https를 등록해 주는것인지 궁금합니다!

S3FullAccess 로 설정해두어도 안전할까요?MFA 설정도 해놓았어요....

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score import sklearn XY = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/3_2/train.csv") X_result = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/3_2/test.csv") #Employment Type, GraduateOrNot, FrequentFlyer,EverTravelledAbroad X = XY.drop(columns = ['TravelInsurance']) Y = XY['TravelInsurance'] total_X = pd.concat([X, X_result], axis = 0) total_X['Employment Type'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['Employment Type'].astype(str)) total_X['GraduateOrNot'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['GraduateOrNot'].astype(str)) total_X['FrequentFlyer'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['FrequentFlyer'].astype(str)) total_X['EverTravelledAbroad'] = LabelEncoder().fit_transform(total_X['EverTravelledAbroad'].astype(str)) X = total_X.iloc[:len(X),:] X_result = total_X.iloc[len(X):,:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 111) model = RandomForestClassifier() model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) roc_auc = roc_auc_score(y_pred, y_test) f1 = f1_score(y_pred, y_test) acc = accuracy_score(y_pred, y_test) y_pred_result = model.predict(X_result) pd.DataFrame({'index':X_result.index,'y_pred':y_pred_result}).to_csv('0000.csv', index = False) print(pd.read_csv('0000.csv'))안녕하세요, 혹시 이것도 답안으로 제출이 가능할지 한번 봐주실수있나요??

강결합되는게 왜 싱글턴 패턴의 단점인지 연결이 잘 되지 않아 질문드립니다. 매개변수 주입같은 해법을 주신 것 처럼, 싱글턴 패턴과는 별개의 문제로 느껴지는데, 싱글턴을 안 하면 어떻게 나아지는지 예제 같은게 있을까요?