안녕하세요 선생님~tcp 관련해서 질문을 드리고 싶습니다. ^^tcp 버퍼라는게 따로 존재하나요? 아니면 소켓 버퍼가 곧 tcp 버퍼인가요?segmentation된 데이터는 어디서 조립되나요? 만약 소켓 버퍼에서 조립된다면 recv했을 때 덜 조립된 데이터를 받거나 하진 않는지 궁금합니다.관련 책에서 본 내용인데요, 송신 버퍼에 1바이트의 여유만 있어도 tcp는 send가 가능하다는데 이러면 데이터가 다른 관련없는 데이터와 섞여서 송신되거나 하지는 않나요?다른건 안그러는데 이상하게 네트워크 쪽만 공부하면 자꾸 깊게 파고들려고 하네요. ;;호기심을 적당히 가져야 진도를 빠르게 뺄텐데... 그래도 좋게 생각해야겠죠? ㅎㅎ항상 좋은 강의 감사드립니다~^^

왼쪽이 어떻게 오른쪽과 같을 수 있나요? resolve가 콜백함수라서 그런 건가요? 맞다면 좀 더 자세하게 설명해주세요.

63_dom_crud_multiple.html 강좌에서 POST를 통해 유저가 입력한 값을 테이블에 넣어주려 하는데 undefined값이 전달되네용.. 왜 이렇게 전달될까요..?POST부분의 코드입니다

삭제된 글입니다

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다.페이지가 별로 없으면 main.dart안에 여러페이지가 있어도 문제는 없을꺼 같은데,많아질 경우, 다른 dart파일에 페이지를 추가로 만들고페이지간 이동을 할 수 있을까요.방법이 궁금합니다. 감사합니다.https://open.kakao.com/me/devstory로 문의주시면 더 빠르게 답변 받으실 수 있어요 :)

해당 화면 3번째 줄에서 randomColor() 말고 randomColor라고 쓰면 왜 안되는 건가요?

가상 메모리가ram + hdd 면 가상 메모리의 용량은ram + hdd 이하로 제한되나요?RAM 4기가 / HDD 32기가라면 총 가상메모리의 공간은 36기가 이하라고 생각하면 될까요?

여러가지 실험 결과 언리얼 C++ 프로젝트를 만들때 파일을 OS의 기본 인코딩을 따라가기 때문에 OS 인코딩 방식을 바꾸면 모든 파일이 자동적으로 UTF-8 방식으로 저장된다는 걸 깨달았습니다. 윈도우 11 기준으로 다음 단계를 거치면 UTF-8로 일일이 파일을 고처 수정하지 않아도 됩니다.윈도우 시작 버튼 > 설정 창 열기"시간 및 언어"으로 이동합니다.시스템Beta: 세계 언어 지원을 위한 Unicode UTF-8 사용 체크 후, 확인이제 윈도우를 재부팅하고 C++ 프로젝트를 생성하면 모든 파일이 UTF-8로 저장됩니다. 아무도 모르는 꿀팁인거 같아서 올립니다.윈도우 10 버전:https://whatsupkorea.tistory.com/376

로 보는 건 그런가 보다 싶은데왜 질투심으로 보석을 나눠야 하는지 이해가 안 갑니다

회원가입 과제는 따로 정답 코드가 없는건가요?

http://practice.codebootcamp.co.kr/graphql서버에 문제가 있나요? 어제는 잘 되었는데 안들어가지네요.

안녕하세요 루키스님!저는 강의에서와 달리 움직임 방식을 int 단위가 아닌 float 단위로 움직일 때마다 C_Move 패킷을 보내게 설계했습니다(아마 이러면 패킷을 쏘는 양이 더 많을 것 같아요!)해당 로직을 로컬 서버에서 작동을 시키고 클라이언트를 저의 로컬 ip에 접속하게 하면 패킷이 밀림 없이 잘 동작하지만 ec2에 서버를 올리고 클라를 ec2 IP에 접속 시키고 동작시키면 패킷이 밀려서 그런진 몰라도 플레이어가 이동하다가 트레이서 현상이 발생합니다. 총알을 쏘면 트레이서를 하지는 않지만 버벅거리면서 나가구요.기본적으로 Move 로직이 강의와 마찬가지로 클라에서 움직이고 서버에 위치를 통보하는 방식입니다. 이 방식이 패킷이 밀림으로써 클라는 나가 있지만 서버에서의 반영으로 인해 위치가 다시 트레이서 되는 건가 보다 싶어서움직임 로직을 바꿨습니다. 클라에서 움직인다고 인풋을 주면 패킷을 서버로 보내고 서버에서 움직임을 바꾼 후에 클라에 반영이 되게 바꿔봤습니다! 하지만 이 방식도 로컬에선 잘 동작하지만 ec2 서버에서는 버벅거리더라구요...ec2 인스턴스의 유형을 높은 걸로 해도 똑같고 최적화를 많이 했다고 생각했는데도 계속 버벅거리네요... 혹시 방법이 있을까요... 차이는 로컬 서버냐 ec2 서버냐의 차이인거 같은데, 애초에 물리적인 거리가 있기 때문에 이런걸까요...

어느 부분에서 틀렸는지 잘 모르겠습니다.제가 놓친 부분이 강의에서 INF로 초기화하는 거라고 생각해서 보고 수정했었지만 똑같았습니다.그래서 원래 썼던 코드로 공유합니다.http://boj.kr/b143a73e068a49a9b8687b692265b563

엔티티@Entity() @ObjectType() export class Reservation { @PrimaryGeneratedColumn('uuid') @Field(() => String) reservationId: string; @Column({ nullable: false }) @Field(() => Date) startDate: Date; @Column({ nullable: false }) @Field(() => Date) endDate: Date; @Column({ nullable: false }) @Field(() => Int) usersNumber: number; @Column({ nullable: false }) @Field(() => Int) lengthOfStay: number; @Column({ nullable: false }) @Field(() => Int) price: number; @ManyToOne(() => Member) @JoinColumn({ name: 'memberId' }) @Field(() => Member) member: Member; @ManyToOne(() => Campground) @JoinColumn({ name: 'campgroundId' }) @Field(() => Campground) campground: Campground; @ManyToOne(() => Tent) @JoinColumn({ name: 'tentId' }) @Field(() => Tent) tent: Tent; @DeleteDateColumn() deletedAt: Date; } 데이터 생성 DTO@InputType() export class CreateReservationInput extends OmitType( Reservation, ['reservationId', 'member', 'campground', 'tent'], InputType, ) { @Field(() => String) memberId: string; @Field(() => String) campgroundId: string; @Field(() => String) tentId: string; }   위 코드에 graphQL 요청시 에러가 발생합니다.mutation { createReservation ( createReservationInput: { startDate: "2023-01-01" endDate: "2023-06-06" usersNumber: 5 lengthOfStay: 10 price: 5 memberId: "lhw3542" campgroundId: "d35d3972-5c07-47d7-94a2-23c784f0a27e" tentId: "3ae33a7c-c898-4b66-b110-02b4f8c96398" } ) { reservationId startDate endDate usersNumber lengthOfStay price member { memberId } campground { campgroundId } tent { tentId } } } Field 'startDate' doesn't have a default value날짜 형식을 읽지 못하는 것 같은데 무엇이 잘못된 걸까요?아래와 같이 DTO에 직접 써줘도 인식을 못하고 있습니다. @Field(() => Date) startDate: Date; @Field(() => Date) endDate: Date;

아래와 같은 코드에서 memberID를 조건으로 데이터를 조회하면 join된 campground와 member 각각에 member 컬럼이 다 있어 조건으로 넣어준 memberId를 어디서 찾아야 하는지 typeORM에서 인식하지 못하는 것 같습니다. 때문에 아래와 같은 에러가 나오는거 같습니다. 어떻게 해결해야 할까요?result = await this.dibsRepository.find({ where: { member: { memberId }, }, relations: ['campground', 'member'], });QueryFailedError: Column 'memberId' in where clause is ambiguous

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]기존 질문 답변을 모두 읽어 보았지만, 실무에서의 테스트 db 세팅 방법의 정확한 방향이 잡히지 않아 질문드립니다.테스트 db 환경을 로컬로도 구축하신다는 의미가 예를 들어 mysql을 사용하는 경우 로컬 mysql db에 실운영 mysql db 스키마를 등록하고 이를 test db로 사용하신다는 의미로 이해해도 될까요??h2 임베디드 db 만을 신뢰하여 통합테스트와 같은 테스트를 실행하기에는 test의 신뢰도가 떨어진다는 내용들을 봐서 실제 사용하는 db를 쓰는 것이 맞을 것 같기는 한데 위와 같은 방식으로 하면 배보다 배꼽이 더 커질 것 같아 걱정입니다.배민과 같은 좋은 기준을 가진 회사의 방식이 궁금하고 이를 적용하고 싶은데 답변만으로 어려우시다면 추후 테스트 코드 강의에 이를 반영하여 주시길 바라는 마음에서도 질문 남겨봅니다.(테스트 코드 강의 나오면 바로 구매할께요!)

선생님 혹시 .json 폴더안에 작성한 .html, .css, .js 파일 넣으면 될까요 ??

제가 몇 일 전 amd로 프로그램을 짜다가 auth와 java가 인식이 안돼 는 것을 보고 인 텔 로 피시를 옮겨서 하는중인데 에뮬레이터가 초반에 스 플 래시 xml은 실행이 되지만 auth 파일을 만들고 나서 튕김 현상이 생겼습니다.E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main Process: com.example.mysolelife, PID: 3542이게 오류 메세지입니다.

안녕하세요! 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.제공해주신 연습 예제부터 차근차근 실습해보고 더 큰 데이터로 학습 해보고자 컬럼수 10개 / 큰 용량의 csv파일로 학습중입니다.  변수만 바꾸고 코드를 동일하고 학습하고 있습니다.코드의 마지막 줄인results = avg_by_count.collect() print(results)이 부분에서 에러가 나서 어떻게 해결해야 하는지 질문드립니다. === 이것저것 검색해보다가 pyspark / python 버전이 안맞으면 에러가 날 수 있다고 보고 버전도 확인해봤습니다.print(sc.version)# 3.3.2print(sc.pythonVer)#3 .10print(sc.master)#local[*]   아래는 에러 전문입니다.1197 sock_info = self.ctx._jvm.PythonRDD.collectAndServe(self._jrdd.rdd()) 1198 return list(_load_from_socket(sock_info, self._jrdd_deserializer)) File /usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.9.5-src.zip/py4j/java_gateway.py:1321, in JavaMember.__call__(self, *args) 1315 command = proto.CALL_COMMAND_NAME +\ 1316 self.command_header +\ 1317 args_command +\ 1318 proto.END_COMMAND_PART 1320 answer = self.gateway_client.send_command(command) -> 1321 return_value = get_return_value( 1322 answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name) 1324 for temp_arg in temp_args: 1325 temp_arg._detach() File /usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.9.5-src.zip/py4j/protocol.py:326, in get_return_value(answer, gateway_client, target_id, name) 324 value = OUTPUT_CONVERTER[type](answer[2:], gateway_client) 325 if answer[1] == REFERENCE_TYPE: --> 326 raise Py4JJavaError( 327 "An error occurred while calling {0}{1}{2}.\n". 328 format(target_id, ".", name), value) 329 else: 330 raise Py4JError( 331 "An error occurred while calling {0}{1}{2}. Trace:\n{3}\n". 332 format(target_id, ".", name, value)) Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe. : org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 10.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 1.0 in stage 10.0 (TID 11) (b4b9f5895184 executor driver): org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 686, in main process() File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 676, in process out_iter = func(split_index, iterator) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 3472, in pipeline_func return func(split, prev_func(split, iterator)) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 3472, in pipeline_func return func(split, prev_func(split, iterator)) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 540, in func return f(iterator) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2554, in combineLocally merger.mergeValues(iterator) File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/shuffle.py", line 253, in mergeValues for k, v in iterator: File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/util.py", line 81, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/tmp/ipykernel_35939/1438163465.py", line 11, in parse_line ValueError: invalid literal for int() with base 10: '61.760999927297242' at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.handlePythonException(PythonRunner.scala:552) at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:758) at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:740) at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:505) at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37) at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.fill(Iterator.scala:1211) at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.hasNext(Iterator.scala:1217) at scala.collection.Iterator$$anon$10.hasNext(Iterator.scala:460) at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:140) at org.apache.spark.shuffle.ShuffleWriteProcessor.write(ShuffleWriteProcessor.scala:59) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:99) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:52) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:136) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.$anonfun$run$3(Executor.scala:548) at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1504) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:551) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1136) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:635) at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:833) Driver stacktrace: at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:2672) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.$anonfun$abortStage$2(DAGScheduler.scala:2608) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.$anonfun$abortStage$2$adapted(DAGScheduler.scala:2607) at scala.collection.mutable.ResizableArray.foreach(ResizableArray.scala:62) at scala.collection.mutable.ResizableArray.foreach$(ResizableArray.scala:55) at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.foreach(ArrayBuffer.scala:49) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.abortStage(DAGScheduler.scala:2607) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.$anonfun$handleTaskSetFailed$1(DAGScheduler.scala:1182) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.$anonfun$handleTaskSetFailed$1$adapted(DAGScheduler.scala:1182) at scala.Option.foreach(Option.scala:407) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.handleTaskSetFailed(DAGScheduler.scala:1182) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.doOnReceive(DAGScheduler.scala:2860) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:2802) at org.apache.spark.scheduler.DAGSchedulerEventProcessLoop.onReceive(DAGScheduler.scala:2791) at org.apache.spark.util.EventLoop$$anon$1.run(EventLoop.scala:49) at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.runJob(DAGScheduler.scala:952) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2238) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2259) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2278) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2303) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$collect$1(RDD.scala:1021) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112) at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:406) at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:1020) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:180) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.ClientServerConnection.waitForCommands(ClientServerConnection.java:182) at py4j.ClientServerConnection.run(ClientServerConnection.java:106) at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:833) Caused by: org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 686, in main process() File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/worker.py", line 676, in process out_iter = func(split_index, iterator) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 3472, in pipeline_func return func(split, prev_func(split, iterator)) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 3472, in pipeline_func return func(split, prev_func(split, iterator)) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 540, in func return f(iterator) File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2554, in combineLocally merger.mergeValues(iterator) File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/shuffle.py", line 253, in mergeValues for k, v in iterator: File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/util.py", line 81, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/tmp/ipykernel_35939/1438163465.py", line 11, in parse_line ValueError: invalid literal for int() with base 10: '61.760999927297242' at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.handlePythonException(PythonRunner.scala:552) at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:758) at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$3.read(PythonRunner.scala:740) at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.hasNext(PythonRunner.scala:505) at org.apache.spark.InterruptibleIterator.hasNext(InterruptibleIterator.scala:37) at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.fill(Iterator.scala:1211) at scala.collection.Iterator$GroupedIterator.hasNext(Iterator.scala:1217) at scala.collection.Iterator$$anon$10.hasNext(Iterator.scala:460) at org.apache.spark.shuffle.sort.BypassMergeSortShuffleWriter.write(BypassMergeSortShuffleWriter.java:140) at org.apache.spark.shuffle.ShuffleWriteProcessor.write(ShuffleWriteProcessor.scala:59) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:99) at org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask(ShuffleMapTask.scala:52) at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:136) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.$anonfun$run$3(Executor.scala:548) at org.apache.spark.util.Utils$.tryWithSafeFinally(Utils.scala:1504) at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:551) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1136) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:635) ... 1 more ㅠㅠ혹시 해결방법을 아신다면 답변 부탁드립니다..감사합니다.!!!!

로그인후 어떻게 바로 home주소로 넘어가나요?저는 로그인후 home을 직접쳐야 넘어가지던데