안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다. bottom과 연결되는 3v3 via 위치가 top의 ic칩 몸통 아래에 배치된걸 보고 궁금해서 문의드립니다. kicad의 via는 기본적으로 관통홀인 것으로 알고 있습니다. 해당 경우에는 via 설정을 바꿔서 blind로 bottom 하고만 연결되게 한 것일까요? 그리고 smps로부터 12v 전원을 받는 커넥터의 earth는 MH과 어떻게 연결되는지도 궁금합니다. 강의에서는 따로 연결되어 보이진 않아서요

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 큰돌님! https://inf.run/jLPw53일전에 질문을 올렸는데 답변 부탁드리겠습니다! 감사합니다!

10회시험에서도 numeric_only = True 이슈없겠죠?아직 업데이트 전 버전 쓰는거아닌가요?

Future<void> patchBasket() async { await repository.patchBasket( body: PatchBasketBody( basket: state .map((e) => PatchBasketBodyBasket( productId: e.product.id, count: e.count, )) .toList(), ), ); } Future<void> removeFromBasket({ // true면 count에 관계없이 삭제 bool isDelete = false, required ProductModel product, }) async { // 1) 장바구니에 상품이 존재할때 // 1-1) 상품의 카운트가 1보다 크면 -1 // 1-2) 상품의 카운트가 1이면 상품 제거 // 2) 장바구니에 상품이 존재하지 않을때 // 2-1) 즉시 함수 반환하고 아무것도 하지 않음 final exists = state.firstWhereOrNull((e) => e.product.id == product.id) != null; print('exists: $exists'); if (!exists) { return; } final existingProduct = state.firstWhere((e) => e.product.id == product.id); if (existingProduct.count == 1 || isDelete) { state = state.where((e) => e.product.id != product.id).toList(); } else { state = state .map( (e) => e.product.id == product.id ? e.copyWith( count: e.count - 1, ) : e, ) .toList(); } await patchBasket(); } 장바구니에서 삭제할 때 상품이 1개 있고 1개의 상품 주문갯수가 1일 때 삭제를 하게되면 해당id를 뺀 값들이 리스트에 담기게 되는데 그럼 장바구니는 전부 비어지게 됩니다. 그래서 스크린에서는 "장바구니 비어있습니다"가 나오는 것 까진 됩니다.이후 어쨋든 patchBasket은 실행되는데 이때 리스트가 비어 있으니 서버호출할 때 400 에러가 발생합니다.. 서버단에서 비어있는 장바구니를 보내면 정상응답으로 비어 있는 get요청을 받는 과정이 필요한게 아닌가 해서 여쭤봅니다!포스트맨에서도 빈 리스트를 보내면 400이 옵니다.좋은 주말 되세요!

안녕하세요평생교육이용권 (옛이름 평생교육바우처)로인프런 강의 결제가 가능한가요?이용권 주체가 작년과다르게 관리가 각 지역으로 옮겨졌는데요 올해도 이용 가능한지 궁금합니다 그리고 이용이 가능하다면 결제방법도 알려주실수 있나요? 부탁 드리겠습니다 감사합니다

안녕하세요.최초 10분이 지난 후 refreshToken 정보를 이용하여, new accessToken 을 발급받는 것을 적용한 이후에는 오랜 시간이 지나도 다시 new accessToken 발급을 하지 않는 현상이 있더군요.의문을 가지다가 Redis 에 연동하고, ttl JWT:ACCESS:user8@aaa.com 로 accessToken의 남은 시간을 체크해보니 문제가 있다는 걸 확인했습니다.chatGPT 로 점검해서 아래와 같은 코드로 수정한 이후 정상 동작하는 거 같습니다.public static String generateToken(Map<String, Object> valueMap, int min) { SecretKey key = null; try { key = Keys.hmacShaKeyFor(JWTUtil.key.getBytes("UTF-8")); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e.getMessage()); } // 1. claims 복사 및 exp/iat 제거 Map<String, Object> claims = new HashMap<>(valueMap); claims.remove("exp"); claims.remove("iat"); // 2. 발급시간/만료시간 생성 Date now = Date.from(ZonedDateTime.now().toInstant()); Date exp = Date.from(ZonedDateTime.now().plusMinutes(min).toInstant()); // 3. JWT 생성 return Jwts.builder().header() .add("typ", "JWT") .add("alg", "HS256") .and() .issuedAt(now) .expiration(exp) .claims(claims) .signWith(key) .compact(); }

엔드포인트마다 훅을 만드는 게 가장 좋은 방법일까요? 엔드포인트가 많아진다면 파일이 너무 많아질 것 같은데 더 좋은 방법이 있을까요?

https://inf.run/LdN8o여기 링크에 나온로드맵 상세보기총 12개 코스이거 위에서 부터 아래 순서로 들어야 되는게 맞나요? 아니면 딱히 상관없나요? 아니라면 순서 좀 정해주세요

기출6회 작업형1 1번 문제를 영상 시청 전에 혼자 풀어봤는데요몇 가지 코드를 잘 모르겠어서 아래와 같이 print된 결과를 직접 눈으로 확인하여 가장 오래 걸린 시간을 찾고 그걸 수동으로 분으로 변환해서 풀어봤습니다.. 이렇게 눈으로 판단하고 수동으로 답을 구해서 답안을 제출해도 괜찮은지 궁금합니다! 강의를 시청하면서 강사님께서 가르쳐주시는 방법들을 학습할 예정이지만 혹시나 시험에서 갑자기 생각이 나지 않을 경우에 저런 방법을 써도 되는지 궁금해서요..!   학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

안녕하세요. 질문이 있습니다. object 컬럼 'neighbourhood'에 대해서...object 형 컬럼의 고유항목들이 train 데이터와 test 데이터 모두 일치하는지 확인한 후 일치하지 않으면train 데이터와 test 데이터를 concat으로 합친 후에 인코딩을 진행하고 다시 분리해주라고 학습했습니다.그런데 이번 수업 에어비엔비 자료에서 'neighbourhood' 항목이 일치하지 않는 것으로 확인되어concat 과정을 진행해 주었는데 수업에서는 이 과정이 없더라구요.관련 질문을 찾아보니 test 데이터의 항목을 train 데이터가 모두 포함하고 있으면 레이블 인코딩은 가능하고 원핫 인코딩은 불가능하다고 하신 것 같은데 이렇게 생각하니 너무 복잡한 것 같아서요.그냥 일치하지 않는 항목이 있으면 무조건 concat을 진행해준다고 생각하면 오히려 편할 것 같은데이렇게 생각하고 문제를 풀어도 오류가 없을지 궁금합니다. 그리고 저는 'neighbourhood' 항목이object형이고value가 200개 이상으로 꽤 크다고 생각했으며price를 예측할 때 크게 의미 있는 컬럼이라는 생각이 들지 않아서  굳이 인코딩하기 보다는 과감하게 삭제를 진행했었는데요.문제를 풀 때 이렇게 자신의 기준으로 컬럼을 삭제해도 괜찮은 건가요? csv 파일로 생성해야 하는 target 컬럼 같은 경우어쩔 때는 데이터 전처리 초반에 다음과 같은 코드(target = train.pop('price'))로 미리 분리를 해두거나이번 수업처럼 검증 데이터를 분리할 때X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train.drop('price', axis=1), train['price'], test_size=0.15, random_state=2022)이런 식으로 함수 매개변수로 설정해주시기도 하셨잖아요.방법이 여러 가지가 있어서 그때그때 다른 방법을 보여주신 거라고 생각하면 될까요?그리고 test_size를 보통 20%로 잡으시던데 이번엔 15%로 잡은 이유가 별도로 있으신 건지 궁금합니다. 만약 전처리 할 때 target = train.pop('price')을 통해 미리 타겟을 분리해두면, train 데이터에 타겟 컬럼이 존재하지 않게 되잖아요. 근데 검증 데이터 분리할 때 첫 번째 매개변수로 train 데이터를 두 번째 매개변수로 타겟 값을 넣어줌으로써 학습 및 검증은 타겟값이 정상적으로 활용되는 것이 맞나요? 이 가정이 맞다면 문제가 없지만, 가정이 틀리다면 저 타겟을 왜 분리하는지 이해가 되지 않을 것 같습니다..   

return value가 scope를 벗어나면 유지가 될 필요성이 없어서 컴파일러가 move를 자동으로 해주는 RVO를 컴파일러를 믿고 의도적으로 노리는 것이 효율적인지 아니면 reference를 이용한 return값 최적화나 r-value에 대해 move를 직접 일으키는 방식의 코딩을 하는게 효율적인지 궁금합니다.

1.머신러닝 인코딩 강의 관련하여원핫 인코딩 또는 라벨 인코딩 둘 중 하나를 사용하면 된다고 하는데,train_oh = pd.get_dummies(train) test_oh = pd.get_dummies(test) data = pd.concat([train, test], axis=0) data_oh = pd.get_dummies(data) train_oh = data_oh.iloc[:len(train)].copy() test_oh = data_oh.iloc[len(train):].copy()해당 원핫 인코딩만 적용하면 ValueError: could not convert string to float: 'Private' 해당 오류가 뜨면서cols = ['workclass', 'education', 'marital.status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex','native.country'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])라벨 인코딩까지 같이 적용해야 오류가 안 뜨는데,혹시 두 가지 같이 적용해야 되는지 문의드립니다. 또한, 머신러닝 (회귀) 강의에서는 인코딩 하는 방법이cols = ['Item_Identifier', 'Item_Fat_Content', 'Item_Type', 'Outlet_Identifier', 'Outlet_Size', 'Outlet_Location_Type', 'Outlet_Type'] df = pd.concat([train, test]) # 라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: df[col] = le.fit_transform(df[col]) # 원핫 인코딩 df = df.drop('Item_Identifier', axis=1) df = pd.get_dummies(df)train, test 개별로 보지않고, 합쳐서 적용을 하는데별도로 분리해서 적용하지 않고 한번에 합쳐서 적용해도 되는지 궁금합니다! 인코딩 부분이 헷갈리는데, 가장 보편적으로 사용되는 인코딩 방법이 어떤것인지 알려주시면 해당 방법으로 주로 학습해보겠습니다!^^ 

안녕하세요 🙂[1. 질문 챕터] :4장 내용 / 16장의 7분 50초[2. 질문 내용] : "Latch가 발생하면 안된다" 라는 개념이 잘 이해가 안 됩니다. 엄밀히 말하면 아래 두개가 헷갈립니다.clock base로 동작하는 reg가 특정 값일 때 고정되는 경우e.g. if( r_test[9] == 1 )begin r_test = r_test;endelse r_test = r_test + 1;이 경우 "Latch 된다"고 표현되는 것으로 아는데, 맛비님 강의에서 사용하면 안된다는 것이 이러한 것인지.. 궁금합니다.clock base로 동작하지 않는 reg헷갈리고 궁금해진 이유는 아래와 같습니다.- 7:56의 to prevent latch 구문은 "clock base로 동작하지 않는 reg"가 "특정 값일 때 고정되는 경우" 둘 다 해당하는 것으로 보이기도 했고,- 52~62 줄은 clock base로 동작하지 않기에 (c_state 값의 변화는 clock base기에 clock base라 볼 수 있는 것인지?) 결국 latch 구문인지? 도 궁금합니다.[3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : Latch 라는 개념이 "f/f 처럼 clock based가 아닌 경우" 와 "한 값으로 고정되는 경우" 두 개가 있어서 충돌되는 것 같습니다... 다른 질문을 보고 왔는데도 잘 이해가 안가서 질문을 남겨둡니다.늘 감사드리며, 좋은 주말 되십시오.

답을select distinct cityfrom stationwhere city like 'a%'or~or~or~or~or~ 이렇게 or을 줄바꿈해주셨는데, 그냥 한 줄로 쓰면 안 되는 이유가 뭔가요?? 이렇게 작성했는데 오류가 뜹니다, 강사님이 작성해주신 것과 이것의 차이가 궁금합니다. where city like 'a%' or 'e%' or 'o%' or 'i%' or 'u%' or 대신 in으로 사용이 가능할까요?!

만약 각종 값을 구할 때 소수점이 필요하다면 그냥 model.params로 한번에 확인하고 수기로 제출해도 되나요?

17:15 부분에서 스피드 값을 3으로 설정하셨습니다만 뛰는모션이 나올려면 3보다 커야지 모션이 나온다는 소리일까요? 3보다 낮으면 그냥 걷는모션이 나오는 방식이고요? 제가 맞게 이해했는지 검증받고싶습니다

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강의를 신청해놓고 회사가 너무 바쁘고 프로젝트의 연속이라 들을 시간이 없습니다ㅜㅜ 연장부탁드립니다

검증 데이터와 평가지표를 통해 평가했을 때, 평균적으로 어느정도가 제출하기 이상적인 수치인지 질문 드려도 될까요..?? 질문이 이상하긴한데.. 궁금하네요 영상에서 0.6정도도 선생님께서 강의 흐름상 그냥 제출하신 것 같은데 그정도도 마음 놓고 제출해도 될지 궁금합니다!

안녕하세요! 현재 컴퓨터공학과 4학년에 재학 중인 대학생입니다.일프로님의 자세한 설명 덕분에, 현재 섹션 7까지 문제 없이 잘 따라가고 있습니다.감사합니다. 최근에 든 생각이 있습니다.일프로님이 강의에서 설계하신 인프라 구조나 Object들이 서로 어떻게 연결되고 어떤 역할을 하는 지는 강의를 들으면 이해가 됩니다. 물론, 복습도 꾸준히 하고 있습니다.하지만, 제가 그 구조를 어떠한 논리를 가지고 혼자서 설계를 하라면 못 할 것 같다는 것입니다. 아직 제가 강의 초반이라 그런 걸까요? 아니면, 제가 추가로 알아야 하거나 공부해야 될 지식이 있는 걸까요..?강의 자체는 이해가 되고 따라하며 잘 진행하고 있지만, 정확히 어떤 마음가짐(?)이나 방식으로 공부해야 할 지 잘 모르겠습니다.. ㅜㅜ 쿠버네티스는 이번이 처음이라 주저리 너무 길었네요.. 혹시나 답변 남겨주시면 참고하여 다시 공부해보겠습니다!감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 모의문제1번부터...data:members.csv 를 사용해서 문제를 풀게 되어 있는데코드에 이렇게 링크로 적혀있는데 어떻게 불러오나요?? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")