안녕하세요 멘토님매번 강의 잘 듣고 있습니다.이번 강의를 마무리로 별도로 개인 토이프로젝트 개발을 시작하고 배포를 할 때가 오면 다시 배포 부분부터 수강할 예정인데 이 강의에서 이해가 좀 정확히 안되는 부분이 있어서 질문 글을 올렸습니다.API 모킹을 통해 가짜 게시글 생성 테스트 API를 보내서 result를 받는 부분 중, _id 값 부분이 이해가 잘 안됩니다.writer, title, contents 는 테스트 input 부분에 있던 내용들 그대로 result에 적어서 이 값들이 제대로 insert 되었는지 테스트를 하기 때문에 같은 값을 입력했다는 것은 이해를 했습니다.그런데 _id 부분은 왜 백엔드에서-받은-게시글ID 이라고 임의로 입력을 했는지 부분을 이해 못했습니다.id, _id 와 같은 값은 랜덤으로 생성되기에 뭘로 받아올지 모르기 때문에 테스팅 라이브러리에서 임의의 값으로 지정하도록 설정이 가능해서일까요?그렇다면 아폴로에서 캐싱할 때도 _id, id 라는 명을 인식해서 캐싱이 더 잘되듯이, 테스팅 라이브러리도 _id, id 명에 한정해서 개발자가 임의의 값을 입력해도 되도록 만들어 둔 것인지도 궁금합니다.// 가짜 mutation 만들기 (요청, 응답 모두) const mocks = [ { request: { query: CREATE_BOARD, variables: { createBoardInput: { writer: "철수", title: "안녕하세요", contents: "반갑습니다", password: "1234", }, }, }, result: { data: { createBoard: { _id: "백엔드에서-받은-게시글ID", writer: "철수", title: "안녕하세요", contents: "반갑습니다", }, }, }, }, ]; 

안녕하세요?인프런의 프론트엔드 교육과정에 대한 그룹 교육애 대한 상담을 받고자 합니다. 관련 담당자와 연결을 부탁드립니다.감사합니다.kilsuplee@gmail.com

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? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]분명 코드는 똑같이 한거 같은데 왜이런 오류가 나오는건가요??

imbalanced data를 처리할 때, weightedrandomsampler (replacement=True) 와 augmentation을 통해 불균형을 해소하고자 하는데, weightedrandomsampler에 있는 num_samples 파라미터에 관해 궁금한점이 있어서 질문드립니다. weightedrandomsampler가 작동하는 방법이, 샘플마다 가중치를 줘서 데이터 수가 적은 라벨에서는 더 높은 확률로 뽑히고, 데이터 수가 많은 라벨에서는 더 낮은 확률로 뽑혀서 결국 확률상 거의 같은 확률로 뽑도록 만들어서 불균형을 해소하는 걸로 알고 있습니다.이때, 만약 num_samples를 그냥 원래 train_sets의 길이로 지정을 하면 데이터가 적은 라벨에서는 augmentation을 통해 이미지를 변형해가며 오버샘플링이 된 것 처럼 샘플수가 증가되겠지만, 반대로 원래 데이터가 많던 라벨에서는 기존에 있던 데이터들에서 일부는 뽑히지 않을 수도 있지 않나요?예를들어 (1000,200,100)의 불균형 데이터가 있다고 했을때, 전체 데이터의 개수인 1300만큼 weightedrandomsampler에서 num_samples=1300으로 하고 추출을 한다면, 라벨별로 1300/3 = 433개씩 뽑힐텐데, 이러면 첫번째 라벨의 데이터는 1000개에서 433개를 뺀 567개는 그대로 누락되는건가요?만약 그렇다면 num_samples를 더 큰 숫자로 해서 가지고 있는 데이터를 전부 불러오려고 한다면, 소수의 데이터를 너무 많이 재활용해서 과적합이 될까요? 

mappedSupperclass를 안써도 될 것 같은 느낌이 들어 test코드를 작성해보았습니다. 하지만 값이 안들어 왔다는 null 결과가 나오더라구요 흠,, 정말 변수들에 값을 넣어주기 위해 mappedSupperclass를 사용하는건가요?

선생님 난관에 부딪혔습니다.제목과, 이름은 잘가져오는데.썸네일 이미지가 메뉴에 가려져 있어서, 클릭을 못한다고 합니다. 이를 어찌 해결해야 할지 도저히 모르겠습니다 일단 코드는 아래와 같습니다.items = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "#_chartList > li.list_item") time.sleep(2) #_chartList .title.ellipsis for idx, item in enumerate(items[:5], 1): title = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'p.title.ellipsis') name = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'span.name.ellipsis') thumb = item.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'div.thumb > a') thumb.click() time.sleep(2) album_url = driver.current_url driver.back() print(f">>>{idx}<<<") print(title.text.strip()) print(name.text.strip()) print(album_url) print() time.sleep(2)실행하면 아래와 같은 오류가 납니다.selenium.common.exceptions.ElementClickInterceptedException: Message: element click intercepted: Element <a href="javascript:goDetail('album','11211297')">...</a> is not clickable at point (40, 24). Other element would receive the click: <span class="ico-sprite ico-gnb-menu">...</span> 구글링 열심히 하다가 챗 gpt에게 물어보니오약 : 메뉴 요소에 가려져있어서 클릭을 못하고, 메뉴 요소를 닫아야 한다고합니다 <span class="ico-sprite ico-gnb-menu">이 메뉴 요소가 문제인거 같은데, 메뉴에 가려져 있으면 어떻게 해결 해야하나요?어떡해든 혼자힘으로 해결해 보려고 하였는데, 이건 도저히 해결책을 어떻게 연구해야 할지 모르겠습니다.도와 주신다면 감사하겠습니다.    

SerializableError: Error serializing `.initialState.post.loadPostsError` returned from `getServerSideProps` in "/user/[id]". Reason: `undefined` cannot be serialized as JSON. Please use `null` or omit this value all together. at isSerializable (/Users/js/Desktop/sansbook/node_modules/next/dist/lib/is-serializable-props.js:7:95) at /Users/js/Desktop/sansbook/node_modules/next/dist/lib/is-serializable-props.js:7:503 at Array.every (<anonymous>) at isSerializable (/Users/js/Desktop/sansbook/node_modules/next/dist/lib/is-serializable-props.js:7:304) at /Users/js/Desktop/sansbook/node_modules/next/dist/lib/is-serializable-props.js:7:503 at Array.every (<anonymous>) at isSerializable (/Users/js/Desktop/sansbook/node_modules/next/dist/lib/is-serializable-props.js:7:304) at /Users/js/Desktop/sansbook/node_modules/next/dist/lib/is-serializable-props.js:7:503 at Array.every (<anonymous>) at isSerializable (/Users/js/Desktop/sansbook/node_modules/next/dist/lib/is-serializable-props.js:7:304)이 에러가 떴는데 user-[id].js에서 getServerSideProps 코드가 잘못되었다는 뜻인가요? 아니면 undefined나 null을 어떻게 처리할것인지..잘모르겠습니다

sed -i -e 's/overlay2/vfs/g' /etc/sysconfig/docker-storage 라고 치면sed: can't read /etc/sysconfig/docker-storage: No such file or directory없다고 나옵니다. 근데 도커 실행은 잘되긴하는데..뭔가 찝찝해서요 어떻게 해야되나요?sed -i -e 's/overlay2/vfs/g' 그리고 이게 도커 스토리지에있는 파일 방식을 바꾼다고 하셨는데 저게 무슨 뜻인가요?어떻게 바뀌는건지 궁금합니다.

 이렇게 뜨는데 해결 방법을 알려주시면 감사하겠습니다

5:50쯤에 ArrayList로 감싸서 반환하는 이유를 말씀하시는데 납득이 안되는데 부연설명 가능할까요?

안녕하세요.리액트의 함수컴포넌트와 훅스에 익숙한데... 뷰를 사용할 일이 있어 빠르게 학습 중입니다..ㅠㅠ그러다보니 리액트와의 유사점, 차이점을 중점으로 학습중인데요..강의를 듣던 중 갑자기 의문이 들었는데, watch : 리액트의 useCallbackcomputed : 리액트의 useMemo이렇게 비슷하다고 이해했는데 맞는 이해가 맞을까요?!거기에 더해서 watch로 data를 변경하려면 다시 data 객체를 변경해야 하는데 computed는 값을 바로 돌려주기 때문에 성능적 이득이 있다라고 이해했습니다...틀린 점이 있다면 알려주세요 T_T감사합니다.

강사님 덕분에 오늘 SAA 취득했습니다.. 감사합니다..^.^바로 SAP 취득 준비할려고 하는데, 강사님 강의 내용 대비 추가로 각 서비스별 어떤 내용을 더 심화 학습해야 하는지 혹시 가이드해 주실 수 있는지 문의 드립니다..그리고, SAA & ANS 외에 추가 강의 검토 중에 하셨는데, 혹시 구체화 된 사항 있으면 같이 답변 부탁 드립니다.. 

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? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]도저히 404 에러를 못잡겠어서 질문 남깁니다 ...view분리 v1에서부터 계속 404가 나서 소스 복붙을 해도 똑같아요. 확인 부탁드립니다소스 올려둔 주소 납깁니다.감사합니다https://drive.google.com/file/d/1eEqtvp0V_9OXfNWirAIQtyTIEEXDkTqB/view?usp=sharing

코드가 잘못 됐나요..상품 목록이 나오질 않네요..#1 vsCode<html> <head> <title>TerretAccompany</title> <link href="index.css" type="text/css" rel="stylesheet" /> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/axios/dist/axios.min.js"></script> </head> <body> <div id="header"> <div id="header-area"> <img src="images\icons\logo.png" /> </div> </div> <div id="body"> <div id="banner"> <img src="images\banners\banner1.png" /> </div> <h1>판매되는 상품들</h1> <div id="product-list"></div> </div> <div id="footer"></div> </body> <script> axios .get("https://2007f5d2-9d8b-49f0-8b70-032507e17d79.mock.pstmn.io") .then(function (result) { console.log("통신 결과 : ", result); const products = result.data.products; let productsHtml = ""; for (var i = 0; i < products.length; i++) { let product = products[i]; productsHtml = productsHtml + '<div class="product-card">' + "<div>" + '<img class="product-img"' + 'src="' + product.imageUrl + '" />' + "</div>" + '<div class="product-contents">' + "<!-- text를 넣을때 많이 씀 -->" + '<span class="product-name">' + product.name + "</span>" + '<span class="product-price">' + product.price + "원" + "</span>" + '<div class="product-seller">' + '<img class="product-avatar" src="images/icons/avatar.png" />' + "<span>" + product.seller + "</span>" + "</div>" + "</div>" + "</div>"; } document.querySelector("#product-list").innerHTML = productsHtml; }) .catch(function (error) { console.error("error 발생 : ", error); }); </script> </html>  #2 postman{ "products" : [ { "name": "농구공", "price": 500000, "seller": "조던", "imageUrl": "images/products/basketball1.jpeg" }, { "name": "축구공", "price": 600000, "seller": "메시", "imageUrl": "images/products/soccerball1.jpg" }, { "name": "키보드", "price": 300000, "seller": "그랩", "imageUrl": "images/products/keyboard1.jpg" } ] }

 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <stdio.h> #define STRLEN 81 char* custom_string_input(char* st, int n); int main() { char word[11]; puts(custom_string_input(word, 11)); return 0; } char* custom_string_input(char* st, int n) { char* ret_ptr; int i = 0; char ch; ret_ptr = fgets(st, n, stdin); if (ret_ptr) { while (st[i] != '\n' && st[i] != '\0') i++; if (st[i] == '\n') st[i] = '\0'; //else // while ((ch = getchar()) != '\n') // clear buffer // continue; } return ret_ptr; }1.위의 코드에서 버퍼 비우기 코드 else 부분을 주석 처리하고 실행해도, 버퍼에 남아있는 문자들이 결과에 영향을 주지 않는 것 같은데요(재실행해도 이전 버퍼에 영향을 받지 않는 것 같고요)버퍼 지우기 코드가 있어야 할 이유가 있나요? 안정성을 위한 부분일까요?2.버퍼를 디버거의 memory로 확인하는 방법이 있을까요? 버퍼에 대해 헷갈릴 때 직접 디버거로 찍어보고 싶은데, 방법을 모르겠어요 3.gets()함수에 대해 설명하실때,gets() reads one line and removes \n and add \0라고 하셨는데, 여기서 \n을 지운다는게 버퍼에서 지운다는 얘기일까요?  

변환해주세요exit(0)

9:08쯤 생성자 오류 부분이 왜 발생하나요??이미 post 필드 외 필드들에 대한 생성자는 annotation에 의해 생성되어 있는데 갑자기 왜 오류가 발생하는지 이해가 되지 않습니다..

섹션2. 노트 공유하기 기능 설명에 노트 관리하기 영상이 중복으로 업로드 되어 있습니다.수정 부탁드려요.

기존 vip객체를 지우고 새로운 customer객체에 담나요?그건 생각하지 않는걸로 하나요

안녕하십니까. 현재 완강 후 복습하고 있는 학생입니다!5장 회귀 파트 Kaggle 보스턴 집값 예측 실습을 하던 중 궁금한 것이 생겨 질문드립니다. Kaggle에서 데이터를 받으면 train.csv와 test.csv가 있는데 처음 모델링을 진행할 때 train 데이터를 활용하여 진행했더니 test 데이터로 predict를 할 수 없었습니다.알아본 결과 train 데이터셋으로 더미변수를 생성한 경우 test 데이터셋을 더미변수로 인코딩 했을 때 matching이 되지 않아 predict가 안되는 것 같았습니다.따라서 train 데이터셋과 test 데이터셋을 합쳐서 새로운 데이터프레임(all_data)을 생성하여 모든 전처리 과정을 다시 진행하고 더미변수 생성 후 train 데이터셋과 test 데이터셋으로 다시 분리를 해줬습니다.이후 재분리된 train 데이터셋을 train_test_split 으로 분할한 후 모델링을 진행하고 마지막에 all_data 에서재분리했던 test 데이터셋을 활용하여 model.predict(test) 를 통해 submission.csv 를 만들 수 있었습니다. 이런 과정을 진행하며 궁금한 점은 현업에서 만약 지금까지 수집된 데이터로 모델링을 진행했는데 예측할 데이터에 새로운 범주 혹은 기존 범주 중 새롭게 수집된 데이터가 있는 경우 처음부터 모델링을 다시 진행하는 것인지 아니면 다른 방법이 있는지 궁금합니다. 강의 들으며 정말 실력이 많이 늘었습니다. 복습이 끝나면 SQL 강의도 수강을 계획하고 있습니다. 좋은 강의 만들어주셔서 정말 감사합니다!