react에서 데이터를 가져올 때페이지나 컴포넌트 내부에서 바로 가져와서사용했던 걸로 기억하는데AppRouter에서 사용하는 방식과 똑같은건가요?2. 그리고 pageRouter는 페이지에서만getStaticProps나 getServerSideProps를 사용해서 props형태로만 전달할 수 있기 때문에 이 단점을 보완하기 위해서 AppRouter에서는 지금처럼 사용하는건가요?3. 그리고 마지막으로 section02에서 search페이지를 만들때 getStaticProps를 사용하는 대신 페이지 함수에서 useEffect를 사용해서 바로 데이터를 가져오는 형식으로(react에서 사용하던 방식이랑 똑같은 방식으로) 사용하는 부분이 있는데 이렇게 하면 PageRouter의 단점인 props형태로만 전달할 수 있다도 보완되는거 아닌가요?pageRouter 배우고 appRouter배우면서 react쓰던 지식까지 겹치니까 많이 헷갈리네요..ㅠㅠㅠ질문이 좀 긴데 잘 부탁드립니다..

안녕하세요..DuckDuckGo 검색 관련 랭체인 가이드 보고 따라하는데from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun search = DuckDuckGoSearchRun(cache_results=True) result = search.invoke("obama's first name?") print(result)이를 실행했을 때, 다음과 같은 오류가 발생합니다. 어떻게 수정해야 하는지 알려주셨으면 좋겠습니다.---------------------------------------------------------------------------DuckDuckGoSearchException Traceback (most recent call last) Cell In[18], line 103 from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun 6 search = DuckDuckGoSearchRun(cache_results=True) ---> 10 result = search.invoke("obama's first name?") 11 print(result) File ~/Workspace/pythonprj/langgraphtutorial/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/tools/base.py:513, in BaseTool.invoke(self, input, config, kwargs)505 @override 506 def invoke( 507 self, (...) 510kwargs: Any, 511 ) -> Any: 512 tool_input, kwargs = preprun_args(input, config, kwargs) --> 513 return self.run(tool_input, kwargs) File ~/Workspace/pythonprj/langgraphtutorial/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/tools/base.py:774, in BaseTool.run(self, tool_input, verbose, start_color, color, callbacks, tags, metadata, run_name, run_id, config, tool_call_id, kwargs)772 if error_to_raise: 773 run_manager.on_tool_error(error_to_raise) --> 774 raise error_to_raise 775 output = formatoutput(content, artifact, tool_call_id, self.name, status) 776 run_manager.on_tool_end(output, color=color, name=self.name, kwargs) File ~/Workspace/pythonprj/langgraphtutorial/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_core/tools/base.py:743, in BaseTool.run(self, tool_input, verbose, start_color, color, callbacks, tags, metadata, run_name, run_id, config, tool_call_id, **kwargs)... 181logger.info(f"Error to search using {b} backend: {ex}") 182 err = ex --> 184 raise DuckDuckGoSearchException(err) DuckDuckGoSearchException: https://lite.duckduckgo.com/lite/ 202 Ratelimit 확인 부탁드립니다.

선생님 안녕하세요!제가 갑자기 이번 실기 시험을 못보게 되어서 이 강의를 올해 2차 시험은 볼 수 있는데, 시간이 지나면 내년 1차 시험에 강의를 못들을 거 같아서 걱정입니다. 두 달 정도 강의를 일시정지 요청드립니다.

다른 분들 질문 읽어보았는데도 헷갈리네요.port 강의에서 port는 같은 ip내에서 프로세스를 구분하는 것이라고 설명하셨습니다.예를들어200:200:200.2: 10200:200:200.2: 20200:200:200.2: 30이렇게 같은 ip로 10번,20번,30번 포트로 나뉘어 있다면 모두 다른 프로세스? 어플리케이션? 이겠지요. 여기에 이번 강의 내용을 더해200:200:200.2: 10 ip의 서버 안에aaa.com, bbb.com, ccc.com로 각기 다른 어플리케이션으로 구동되어있다고 하겠습니다.(사실 강의에는 포트 언급 내용이 없어서 하나의 포트안에 다른 도메인으로 구동가능한건지 모두 다른 포트로 구동한건지는 절 모르겠으나 하나의 포트안에 다른 도메인(어플리케이션)이 구동중이라고 가정하겟습니다.)그리고 10번포트의 aaa.com을 찾는다고 하겠습니다. 이제 클라이언트 측에서 데이터를 전송했을떄먼저 200:200:200.2 ip중에서 실행중인 10번 포트를 먼저 찾고 선택한 후 이중에서 다시host명으로 aaa.com 을 선택하는 방식인건가요? 많이 헷갈려서 질문조차도 혼란스러운데 답변해주시면 감사하겠습니다.

streamlit에서 배포시 위와 같은 에러가 발생합니다 ㅜㅜ파이썬 버전은 3.10.2이고, requirements.txt는 아래와 같습니다. aiohappyeyeballs==2.6.1aiohttp==3.10.11aiosignal==1.3.2altair==5.5.0annotated-types==0.6.0anyio==4.3.0asgiref==3.8.1asttokens==3.0.0async-timeout==4.0.3attrs==25.3.0backoff==2.2.1bcrypt==4.3.0blinker==1.9.0build==1.2.2.post1cachetools==5.5.2certifi==2022.12.7charset-normalizer==3.1.0chroma-hnswlib==0.7.6chromadb==0.6.3click==8.1.8colorama==0.4.6coloredlogs==15.0.1comm==0.2.2contourpy==1.2.0cycler==0.12.1dataclasses-json==0.6.7debugpy==1.8.14decorator==5.2.1Deprecated==1.2.18distro==1.9.0docx2txt==0.9durationpy==0.9exceptiongroup==1.2.0executing==2.2.0fastapi==0.115.12filelock==3.18.0flatbuffers==25.2.10fonttools==4.47.2frozenlist==1.6.0fsspec==2025.3.2gitdb==4.0.12GitPython==3.1.44google-auth==2.39.0googleapis-common-protos==1.70.0greenlet==3.2.2grpcio==1.71.0h11==0.14.0httpcore==1.0.4httptools==0.6.4httpx==0.27.0httpx-sse==0.4.0huggingface-hub==0.30.2humanfriendly==10.0idna==3.4importlib_metadata==8.6.1importlib_resources==6.5.2iniconfig==2.1.0ipykernel==6.29.5ipython==8.36.0jedi==0.19.2Jinja2==3.1.6jiter==0.9.0joblib==1.4.2jsonpatch==1.33jsonpointer==3.0.0jsonschema==4.23.0jsonschema-specifications==2025.4.1jupyter_client==8.6.3jupyter_core==5.7.2kiwisolver==1.4.5kubernetes==32.0.1langchain==0.3.25langchain-chroma==0.2.3langchain-community==0.3.23langchain-core==0.3.58langchain-openai==0.3.16langchain-pinecone==0.2.6langchain-tests==0.3.19langchain-text-splitters==0.3.8langchain-upstage==0.6.0langsmith==0.3.42markdown-it-py==3.0.0MarkupSafe==3.0.2marshmallow==3.26.1matplotlib==3.8.2matplotlib-inline==0.1.7mdurl==0.1.2mmh3==5.1.0mpmath==1.3.0multidict==6.4.3mypy_extensions==1.1.0narwhals==1.38.2nest-asyncio==1.6.0numpy==1.26.4oauthlib==3.2.2onnxruntime==1.21.1openai==1.78.0opentelemetry-api==1.32.1opentelemetry-exporter-otlp-proto-common==1.32.1opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc==1.32.1opentelemetry-instrumentation==0.53b1opentelemetry-instrumentation-asgi==0.53b1opentelemetry-instrumentation-fastapi==0.53b1opentelemetry-proto==1.32.1opentelemetry-sdk==1.32.1opentelemetry-semantic-conventions==0.53b1opentelemetry-util-http==0.53b1orjson==3.10.18overrides==7.7.0packaging==23.2pandas==2.2.3parso==0.8.4pillow==10.2.0pinecone==6.0.2pinecone-plugin-interface==0.0.7platformdirs==4.3.8pluggy==1.5.0posthog==4.0.1prompt_toolkit==3.0.51propcache==0.3.1protobuf==5.29.4psutil==7.0.0pure_eval==0.2.3pyarrow==20.0.0pyasn1==0.6.1pyasn1_modules==0.4.2pydantic==2.11.4pydantic-settings==2.9.1pydantic_core==2.33.2pydeck==0.9.1Pygments==2.19.1pyparsing==3.1.1pypdf==4.3.1PyPika==0.48.9pyproject_hooks==1.2.0pyreadline3==3.5.4pytest==8.3.5pytest-asyncio==0.26.0pytest-socket==0.7.0python-dateutil==2.8.2python-dotenv==1.1.0pytz==2025.2pywin32==305PyYAML==6.0.2pyzmq==26.4.0referencing==0.36.2regex==2024.11.6requests==2.32.3requests-oauthlib==2.0.0requests-toolbelt==1.0.0rich==14.0.0rpds-py==0.24.0rsa==4.9.1scikit-learn==1.5.1scipy==1.14.0shellingham==1.5.4six==1.16.0smmap==5.0.2sniffio==1.3.1SQLAlchemy==2.0.40stack-data==0.6.3starlette==0.46.2streamlit==1.45.0sympy==1.14.0syrupy==4.9.1tenacity==9.1.2threadpoolctl==3.5.0tiktoken==0.9.0tokenizers==0.19.1toml==0.10.2tomli==2.2.1tornado==6.4.2tqdm==4.66.2traitlets==5.14.3typer==0.15.3typing-inspect==0.9.0typing-inspection==0.4.0typing_extensions==4.13.2tzdata==2025.2urllib3==1.26.15uvicorn==0.34.2watchdog==6.0.0watchfiles==1.0.5wcwidth==0.2.13websocket-client==1.8.0websockets==15.0.1wrapt==1.17.2yarl==1.20.0zipp==3.21.0zstandard==0.23.0

안녕하세요.작업형1만 학습한 상태로 문제를 푸느라, 스케일 공식을 따로 불러오지 않고 다음과 같이 풀었습니다. score_mean = df['score'].mean()score_std = df['score'].std()df['score_standard'] = (df['score'] - score_mean) / score_stdresult = round(df['score_standard'].max(), 3)print(result) 위 풀이는 답으로 2.150가 나오는데선생님 풀이와 같은 답(2.183)이 나오려면 std(ddof=0)을 입력해야 합니다.그럼 모표준편차를 구해야 한다는 걸까요? (+ 스케일 공식은 모표준편차를 구하는 공식인 걸까요?)

아이템 보유 정보를 DB에 배열에 넣어서 관리하고 싶은데 지금 ORM에는 배열을 추가하는 기능은 없는 것 같습니다. 방법이 없을까요

안녕하세요PCB 강좌 듣는중인데, 중간중간 링크같은거 붙여져 있더라구요. 혹시 PPT 자료를 받을 순 없는걸까요? 링크 클릭하면서 보거나 복습할때 필요해서 말씀드립니다.

 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? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요 강사님레거시 스프링프레임워크같은 경우root-context.xml, servlet-context.xml 로 보통 계층적으로 2개의 ioc 컨테이너를 생성해서 스프링을 운용하는걸로 알고 있습니다. 그런데 스프링부트와 같은경우 스프링프레임워크과 달리 위 2개를 통합하여 1개의 ioc 컨테이너로 운용되는걸까요?

- 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. 선생님.vector의 크기를 max_n으로 할당하셨는데, max_n + 1으로 해야하지 않나요? 그래야 tree[max_n]까지 계산할 수 있잖아요. 이상하다고 생각해서 비주얼 스튜디오로 실행했을 때는 바로 오류가 나는데, 백준은 그냥 통과하더라고요?왜 그렇죠? Update()함수를 실행할땐 범위가 max_n을 초과할 수 있으니까 그렇다 해도, right 값을 구할때 사용하는 Sum은 max_n부터 계산하니까 무조건 오류가 날 거라고 생각했는데 말이죠.

안녕하세요! DefaultValuePipe와 이번 강의에 나온 인자를 받는 Custom Pipe Class는 반드시 인자를 받아야 하는 구조이기 때문에 무조건 직접 생성해서 사용해야한다. 라고 이해하였는데 맞을까요? 또한, 강의에서 MaxLengthPipe와 MinLengthPipe 각각 @Injectable() 데코레이터를 붙여서 작성하셨는데, 직접 생성해서 사용하는거라면 굳이 필요없지 않을까 생각하여서 빼고 테스트 해보니 문제없이 잘 동작하는 것 같습니다. 특별히 붙여야만 하는 이유가 있는걸까요?!  

드로우 모드에서 그린 라인(브러쉬/커브 등)을 엔터키를 눌러 한번 확정 지어 버리면 다시 선택해서 수정 하는 방법은 없나요?예를들어 커브라인의 커브 값이나 끝점의 이동 등..

분리 후 원핫 인코딩의 경우 train데이터와 test 데이터의 컬럼 갯수가 서로 맞지 않을 경우도 있다고 하셨는데그럼 무조건 두개의 합친 데이터에서 인코딩 먼저 하고 난 뒤에 분리하면 안되는걸까요?

=========================================[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]여기에 질문 내용을 남겨주세요.Test 까지는 강의와 같이 잘 뜹니다TestServlet.serviceTestServlet.serviceTestServlet.serviceTestServlet.service근데 c, ctx 를 하려니 안 나오더라고요그래서 예제 파일로 돌려봤는데도 동일했습니다파일도 첨부드립니다https://drive.google.com/drive/folders/1V5yyb9d7viV1mqRUkkJ4hr-gFdNtzTes?usp=drive_link

섹션 3. Page Router 핵심정리12.2.4)프리페칭안녕하세요 프리페칭 관련하여 실습을 진행하던 중 궁금한 사항이 있어서 질문드립니다 ! Next.js는 요청한 페이지의 js 번들과 현재 페이지 내에서 이동할 것 같은 페이지(Link 태그 및 router.prefetch로 설정한 페이지)를 프리페칭 한다고 배웠습니다. 근데 이때, Link 태그를 사용한 페이지 중 이동이 적을 것 같은 페이지는 <Link href="/" prefetch={false}>를 통해 프리페칭을 막을 수 있다고 배워 해당 내용을 실습했습니다. 근데 처음에 강력 새로고침을 진행하면 초기에는 프리페칭을 하지 않지만 약 5초 정도 지나면 추후에 제가 prefetch={false}로 설정한 Link 태그 js 번들 파일을 네트워크 탭에서 불러오는 것 같아 왜 그런지 궁금하여 질문드립니다.

안녕하세요. 25.05.13일 업데이트 표시됐는데 어떤 부분인지 알 수 있을까요? 

pdf 3-7 20페이지에git clone https://github.com/hjkim-sun/datalake-ansible-playbook-season1.gitansible_playbooks 실행 하면username과 pw를 입력하라고 나오는데 어떻게 해야되는건가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요새로 접속할때마다 이전코드를 하나하나 다 실행하기가 귀찮은데 자동으로 하는법 없나요>

n_train이 민맥스 스케일링해서 훈련되면n_test는 그대로 train이 한대로 tranform만 하는것이라고 말씀해주셨는데n_test 데이터들이 n_tarin의 민맥스 스케일링값을 어찌 알고 훈련된대로 값이 부여되는걸까요 #민-맥스 스케일링(MinMaxScaler 모든값이 0과 1사이) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler =MinMaxScaler() display(n_train.head(2)) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = sclaer.tranform(n_test[cols])

영상이랑 다르게 이런 느낌으로 들려있는데 어떻게 고칠 수 있을까요?