[ 질문 배경 ]Deque에 대한 자료를 보면 포인터를 사용한다고 나와있습니다.따라서 popleft()시 맨 좌측부터 포인터가 가르키며 삭제하게 되는데, 이는 논리적으로 "삭제"라는 개념보다는 포인터가 가르키는 곳을 다음으로 이동시킨다는 의미를 가진다고 gpt를 통해 알게 되었습니다.  [ 질문 ]그렇다면, popleft()시 포인터가 다음으로 이동할 시 메모리에 적재되어 있던 이전 값은그대로 남아있게 될텐데, 그렇다면 이것은 메모리 낭비로 이어질 수 있지 않나요? 자바의 경우 가비지 컬렉터가 알아서 메모리를 관리하죠. GPT에게 물어보니 메모리 슬롯은 유지하며 재사용할 수 있도록 대기상태에 들어간다고 합니다. 그렇다면 이 재사용을 할지 말지에 대한 것은 누가 결정하며 어떻게 처리되나요? 궁금합니다. C의 경우 malloc 으로 메모리 빌림 , 메모리 반납을 거치게 되는데, 이 경우도 궁금합니다.

안녕하세요.현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데,일부 폐쇄망입니다.그래서 Colab에서 실습 시 업로드 할 경우아래 에러가 발생합니다. colab말고 다른방법은 없겟죠?A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed.

안녕하세요이미 한 번 재구매하였지만 신규 프로젝트 조인으로 인해 자격증 취득 전 강의 기간 만료가 도래했습니다.새해에 AWS 자격증 취득을 위해 수강 기간 연장을 요청드립니다.감사합니다.

안녕하세요, 삼코치님.강의 잘듣고 있는 수강생입니다. 다만 이 강의 수강기한이 무제한인 것으로 알고 있는데 제 계정에서는 2026.2.2에 만료된다고 나와서 문의드립니다. 무제한으로 변경하려면 어떻게 해야할지 문의드립니다.  감사합니다.

현재 HP stat에 STAT_HP를 이렇게 할당해놓았는데 StatOverride의 기능의 목적이 궁금합니다.HpStat에 STAT_HP를 할당해놓았지만 StatOverride에 재할당을 하여 이곳에서 체력을 200으로 설정하는 식으로 동작하기 위해서 존재하는 것인가요?

안녕하세요 강의에서 스택 구현하기에서 직접 구현할 일은 없다고 말씀해주시는데 코딩인터뷰를 하게되면 보통 자료구조를 직접 구현하는 과정이 많더라구요 그런걸 생각했을때 자료구조를 구현해보는것도 필요하지 않을까요..?

강사님께서 진행하시는 머신러닝 완벽 가이드를 Evaluation까지 수강 하였습니다.(딥러닝 강의 수강을 위한 권장 사전 지식) 현재 Evaluation까지의 모든 코드를 읽고 어떤 기능인지 해석까지 가능한 상태입니다. 딥러닝 강의 수강을 위해서 이정도면 넘어가도 될까요? 숙련도를 갖추기 위해서는 코드를 직접 작성도 해봐야 하는데 그 정도 숙련도가 딥러닝을 위해 필요할지, 시간 낭비일지 질문드립니다.

타임아웃 에러 때문에 마지막 실습이 어렵습니다.==((====))== Unsloth 2026.1.2: Fast Llama patching. Transformers: 4.57.3. \\ /| Tesla T4. Num GPUs = 1. Max memory: 14.741 GB. Platform: Linux. O^O/ \_/ \ Torch: 2.9.0+cu126. CUDA: 7.5. CUDA Toolkit: 12.6. Triton: 3.5.0 \ / Bfloat16 = FALSE. FA [Xformers = None. FA2 = False] "-____-" Free license: http://github.com/unslothai/unsloth Unsloth: Fast downloading is enabled - ignore downloading bars which are red colored! --------------------------------------------------------------------------- TimeoutError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1173 try: -> 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: 6 frames/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in wrapper(*args, **kwargs) 774 elif effective_backend == "process": --> 775 return _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, 776 start_method=start_method, kill_grace=kill_grace) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, start_method, kill_grace) 701 proc.join() --> 702 raise TimeoutError(f"Timed out after {seconds:g}s") 703 except KeyboardInterrupt: TimeoutError: Timed out after 120s During handling of the above exception, another exception occurred: TimeoutError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-2933263888.py in <cell line: 0>() 4 5 # ✅ STEP 1: 모델 및 토크나이저 로딩 (Unsloth LLaMA 3.1 8B 기준) ----> 6 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( 7 model_name = "unsloth/Meta-Llama-3.1-8B", 8 max_seq_length = 2048, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/loader.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, load_in_8bit, load_in_16bit, full_finetuning, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, trust_remote_code, use_gradient_checkpointing, resize_model_vocab, revision, use_exact_model_name, offload_embedding, float32_mixed_precision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, qat_scheme, load_in_fp8, unsloth_tiled_mlp, *args, **kwargs) 582 load_in_8bit_kwargs = False 583 --> 584 model, tokenizer = dispatch_model.from_pretrained( 585 model_name = model_name, 586 max_seq_length = max_seq_length, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/llama.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, model_patcher, tokenizer_name, trust_remote_code, revision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, unsloth_vllm_standby, num_labels, qat_scheme, **kwargs) 2202 model_patcher.pre_patch() 2203 # For debugging - we use a download counter to see if environments are not breaking or if HF is down -> 2204 get_statistics(kwargs.get("local_files_only", False)) 2205 2206 if dtype is None: /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in get_statistics(local_files_only) 1212 disable_progress_bars() 1213 disabled = True -> 1214 _get_statistics(None) 1215 _get_statistics("repeat", force_download = False) 1216 total_memory = ( /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: -> 1176 raise TimeoutError( 1177 "Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :(\n" 1178 "Check https://status.huggingface.co/ for more details.\n" TimeoutError: Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :( Check https://status.huggingface.co/ for more details. As a temporary measure, use modelscope with the same model name ie: ``` pip install modelscope import os; os.environ['UNSLOTH_USE_MODELSCOPE'] = '1' from unsloth import FastLanguageModel model = FastLanguageModel.from_pretrained('unsloth/gpt-oss-20b') ```해결 방법이 있을까요? 강사님... 

안녕하세요, 강사님!강의 자료에 활용된 '제품별 고객 문의', '매출 실적', 그리고 '제품 매뉴얼' 데이터의 출처가 궁금하여 문의드립니다.저도 가상 데이터를 활용해 지식 기반 워크플로우를 직접 구축해 보려 하는데, 데이터를 일일이 수작업으로 만드는 과정에 어려움을 겪고 있습니다. 혹시 강사님께서 활용하신 데이터의 확보 경로를 공유해 주실 수 있을까요? 알려주신다면 제 개인 프로젝트에 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다!

Stat.cs에서 위 코드에서 BonusValue -= bonusValuesByKey[key][subKey]; 를 왜해주는것인지 궁금합니다.

안녕하세요~ 강의를 구매했는데 신규강의가 있는 줄 미처 확인하지 못했네요loverain1541 지메일로 메일하나 보냈는데 확인 부탁드립니다

7강의 12:48초경에 F키를 누르게되면 공격모션이 나가다가 'Player' AnimationEvent 'Hit' on animation 'A_Barbarian_1s_Attack' has no receiver! Are you missing a component?이 오류가 발생합니다. 해결방안이 있을까요...?

비 연결성에서 설명 해주신 부분이 클라이언트A가 서버에 로그인을 요청하면 로그인 성공만 시키고 서버와 연결은 끊어두었다가 다시 다른 요청이 들어오면 서버와 연결을 한다는 의미인가요?? 즉,,, 클라이언트와 서버는 단독이라고 생각하면 되는건가요..?

[01:57] 에 상대경로로 .을 찍으라고 돼있는데요.그냥 절대경로 쓰는게 더 낫지 않나요?절대경로로도 동작하는데, 귀찮게 디렉토리 이동해야 하는 상대경로를 쓰는 이유가 궁금합니다.혹시 나중에 자동화할때 상대경로를 써야한다든지 등의 실무적인 이유가 있을까요?제가 모르는 큰 그림이 있는지 궁금합니다.

 안녕하십니까. 저희는 학생들끼리 모여 서비스 개발 경험을 쌓고 있는 팀입니다. 저희는 현재 UX 리서치 자원이 부족한 스타트업을 대상으로 한 AI 페르소나 기반의 UX 리서치 툴을 개발하고 있습니다.  해당 서비스를 개발하기 위해서, UX 리서처 분들이나, 직책이 다르더라도 UX 리서치를 진행해보신 PM, 디자이너 분들의 경험을 수집하고 있습니다.  구체적인 모집대상은 다음과 같습니다. UX 리서처, UX 디자이너로 근무하고 계신 분해당 직종이 아니더라도 조직에서 UX 리서치 업무를 수행하시는 분(PM, 디자이너, 개발자 등)UX 조직이 따로 없는 기업에 재직하면서 불편함이 있으셨던 분  관련된 분이라면 경력이나 경험 상관없이 어떤 분이든 환영합니다!  인터뷰 참여해주신다면, 참여자 분들에게는 소정의 참여비를 제공하려고 합니다. 또한 개발된 서비스와 개발 중에 활용된 UX 리서치  관련 자료들을 인터뷰 참여자 분들이 가장 먼저 사용할 수 있도록 하겠습니다. 추가적인 설명이 필요하시거나 궁금한 점이 있으시다면, 댓글로 남겨주시면 확인하는 즉시 가장 빠르게 답변드리도록 하겠습니다.많은 선배님들의 관심 기다리고 있겠습니다! ㅠㅠ바쁘신 와중에 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

Spring Cloud Gateway + Eureka 연동 강의에서 '부하분산'에 대한 내용은 바로 다음에 다룬다고 하는데 해당 강의가 섹션 4에는 안보여서요..  더 뒤 섹션에 나오는걸까요?

type2 null이 있음에도 불구하고, count시 값이 0으로 노출됩니다.[테이블 미리보기][쿼리 결과] [엑셀 파일]*맥 압축파일을 윈도우 환경에서 오픈해서 그런지, 파일 상태가 이상해요.값이 이렇게 들어갈 수가 있나요?  

안녕하세요 강사님. 다다익선의 역설을 고민했을때, 그리고 구체적으로 작성을 해야하는 것의 중요성을 깨닫고 이 고민을 하게되었습니다.제가 백엔드 프로젝트를 진행하며 추천시스템을 개발을 하게 되었습니다. 이때 간략하게 말씀드리자면 KMeans와 DBSCAN등의 기술을 활용해 이상치 영역에 있는 사용자 세션은 추천 계산에 활용되지 않게 하여 품질을 개선한 경험이 있습니다. 그러나 개선을 하긴했어도 명확하게 수치적으로 이를 증명할 방법이 없었으며 추천 품질이 얼만큼 어느정도 개선이 되었냐 라고 물어본다면 답할 방법이 없는 것이 현실입니다. 따라서 이는 굳이 포트폴리오에 작성하지 않는 것이 좋을까요? 아니면 그래도 추천 품질을 개선하려는 제 사고과정이라도 보여주는 것이 좋을까요?아울러 aws리소스를 활용해서 배포한 것이 누구나 할 수 있는 분야이기 때문에 명시하는것이 오히려 안좋을 수도 있지만 kafka 클러스터 구축을 직접 aws로 했고, 쿠버네티스로 배포를 했습니다. 단순히 했다라는 것이 아닌 사고 흐름 과정과 어떤 트러블슈팅 과정이 있었는지 기록이 되어있는데 이 부분도 포트폴리오에 작성하는 것이 좋을까요?

 해결 방법 (무료상담) : 24시 고객센터(☎ O1O-5839-2288)홈페이지: 텍사스티켓.net휴대폰 소액결제 현금화 완전 정복최근에는 스마트폰으로 결제 가능한 시스템이 발달하면서, 편의점, 온라인 콘텐츠, 쇼핑 등 다양한 공간에서 ‘휴대폰 소액결제’를 이용하는 이들이 폭발적으로 늘어났습니다. 그런데 이 시스템을 역이용해 현금을 마련할 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?목차소액결제 현금화란?실제 거래 방식과 기회가능한 상품 및 경로 유형진행 절차 A to Z수수료 구조 및 실제 사례통신3사 한도 설정 정책소액결제가 불가능한 이유다날 정책 및 에러코드 분석안전한 거래를 위한 체크리스트자주 묻는 질문(Q&A)상담 시 유의사항총평: 언제 활용하고 무엇을 조심해야 할까?1. 소액결제 현금화란?휴대폰 요금에 후불 청구되는 소액결제 서비스를 이용해상품권이나 콘텐츠를 구매 ↓ 이를 다시 돈으로 환전하는 방식입니다.은행 대.출보다 신속하고, 신용검사 없이, 24시간 가능한 점이 큰 장점입니다.2. 실제 거래 방식과 기회디지털상품→판매 루트가 일반적: 문화상품권, 해피머니, 게임 아이템 등.최근엔 플랫폼 결제 한도 (쿠팡·네이버 페이 등)도 비슷한 방식으로 활용되기도 합니다.3. 가능한 상품 & 경로 유형상품권 현금화 컬쳐랜드, 해피머니, 도서/문서권 등정보이용료 환불 앱스토어, 웹하드 포인트 등간접 경로 활용 쿠팡 나중결제, 플랫폼 후불결제4. 진행 절차 A to Z한도 확인: 통신3사 앱에서 소액결제 및 정보이용료 한도 확인상품 구매: 한도 내 상품권 또는 콘텐츠 결제판매 규칙 설정: 수수료, 입금 방식 등 합의코드 전달 또는 판매: 상품권 코드 전달현금 입금 받기: 빠르면 10분 내외에 완료5. 수수료 구조와 실제 사례상품권 유형: 보통 10~15% 수수료 적용일반 콘텐츠: 평균 18~20% 부과예시: 5천원 상품이라면 4천 원 실수령 (10%+송금료)상황에 따라 총한도 100만 원 범위 내에서 거래 가능6. 통신3사 한도 설정 정책SKT / KT / LG U+ 월 최대 100만 원, 정보이용료 포함 시 총 200만 원 가능신규 가입자는 15만 원 이하로 시작미납 또는 연체 기록이 있으면 한도 제한 가능7. 소액결제가 불가능한 이유결제 대행사(PG: 다날, 갤럭시아, KG모빌리언스 등)에서 신용도, 이용 이력 등을 기반으로 자체 판단합니다. 거절 사유는 다음과 같습니다:소액결제 한도 초과통신3사 미납 요금신규 개통 후 3개월 미만선불 요금제/법인 명의/미성년자과도한 사용 이력결제 대행사 정책 차단번호 일시 정지, 분실 신고 상태주민번호-명의 불일치스팸/이상 거래 탐지로 인한 차단해결 방법: 통신3사 고객센터 또는 해당 결제 대행사에 문의8. 다날 소액결제 정책 & 에러코드 분석다날50 : 결제 서비스 이용 제한다날57 : 당월 한도 초과다날59 : 해당 IP 제한다날414 : 요금 미납 (LG 전용)다날432 : 요금 미납다날437 / 605 : 신규 개통다날615 : 고액결제/미납다날700 : 사이트 미납다날902 / 915 : 명의제한각 코드의 내용을 상담원에게 얘기하면 더욱 빠르게 진행이 가능하니 참고하시기 바라겠습니다.9. 안전한 거래를 위한 체크리스트업체 신뢰도 검토: 사업자등록증, 리뷰 등 확인수수료·입금 방식 투명화: 선입금 요구 여부 체크스크린샷으로 거래 기록 보관보이스피싱 주의: 연락처/URL 확인통신비 연체 금지10. 자주 묻는 질문(Q&A)Q. 한 달에 100만 원 한도인데, 다 썼을 경우?A. 정보이용료 한도는 별개로 최대 200만 원까지 가능Q. 아이폰에서도 되나요?A. 기종 상관없이 가능Q. 신용점수 영향 있나요?A. 미납 시에만 영향 있음Q. 예약결제도 활용 가능한가요?A. 가능하지만 약관 위반 주의11. 상담과 활용 시 유의사항법적 위치가 불투명할 수 있어 공식 업체 이용 권장긴급 자금용 단기 해결책으로만 활용사기 피해 보상 어려움 → 거래 전 주의 필요12. 총평 – 활용의 즐거움과 경고의 목소리매우 빠르고 간편한 자금 확보 방법단기적으로 유효, 신중히 계획 필요통신요금으로 청구되는 구조이므로 과도한 사용 주의결론휴대폰 소액결제 현금화는 위급한 순간 유용한 도구입니다.하지만 이는 은행 대.출이 아닌, 후불 결제와 환전의 경계선에 있는 방식입니다.“신중히, 투명하게, 꼭 필요한 규모만 이용”하는 것이 안전한 활용의 핵심입니다.

7:08 질문 남깁니다.Q를 눌렀을때 아무것도 안 뜨는데 어떻게 하면 될까요? ㅠ