173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
어제는 잘됬는데 오늘 다시 해보니까 계속 오류가 생겨서 무슨 문제일까요? 서버에서도 에러가 뜨고 어제는 잘됬는데요 어제는 오류 안떳는데 오늘은 뜨고요 이거 다운받아야 할까요? 네트워크는 잘 작동을 하는데요. 페이로드랑 응답에는 에러가 뜨네요. 어제는 분명이 됬는데 오늘 이러니까 이유를 모르겠어요 ㅠ 다른 섹션도요
해결됨
[풀스택 완성] Supabase로 웹사이트 3개 클론하기 (Next.js 14)
강사님 강의를 이제 막 듣기 시작한 수강생입니다! 지금 리코일 기본 문법 관련 강의를 듣던중 궁금증이 생겨 질문드립니다. 클라이언트 페이지 하위의 페이지는 모두 클라이언트 페이지로 바뀌는 것으로 이해하고 있었는데 전역에 리코일 프로바이더로 감싸주는 형태로 사용하게 되면 부분적으로 클라이언트 페이지가 되는 것인가요?! 어떻게 이해하면 좋을지 궁금합니다!
해결됨
[Unity] 함께 만들어가는 방치형 게임 개발
안녕하세요, 강의 내용에 대해 몇 가지 여쭤보고 싶은 점이 있습니다. 먼저, 강의 자료 중 하트 아이콘과 플러스 아이콘 , 엑셀데이터 등 몇 개가 보이지 않는 것 같아요. 혹시 제가 놓친 부분이 있는지, 아니면 자료를 다시 한번 확인해 주실 수 있을까요? 그리고 강의 중 유튜브 영상이 재생되어 오디오가 중복되는 경우가 있었어요. 집중해서 들을 수 있도록 이 부분을 조정해 주시면 정말 감사하겠습니다.
미해결
[신규 개정판] 코딩 입문자를 위한 파이썬 완벽가이드
안녕하세요. 기본문법 강의 잘들었습니다. 영상 마지막에 말씀 주신 클래스 예외처리 문자열 처리 문법은 카페 어느 게시판에서 확인 할수 있을까요?
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
안녕하세요. 알고리즘 종결 급 강의 잘 보고 있습니다. 그러나 강의를 보는동안 해당 강의의 노션 페이지에 comment가 보이지 않는것 같습니다. 강의에서는 comment가 정상적으로 있는것 같은데 다른 페이지에는 comment가 보이는데 해당 페이지에서만 안보이네요. 강사님의 소중한 자료라 풀 스크린은 올리지 않겟습니다. 오른쪽에 comment가 없습니다 ㅠㅠ
해결됨
[풀스택 입문] Firebase보다 10배 좋은 Supabase
로펀 선생님 supabase 자료가 거의 없길래 firebase를 최근에 공부했었습니다 그러다 선생님의 강의를 발견하게되었습니다. supabase를 공부함에 있어서 제가 react는 공부한적 있었는데 next.js는 없습니다. next.js를 어느정도로 알아야할까요? 앞으로 supabase를 공부함에 있어 next.js를 깊게 알아야할까요?
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
import React, { useState, MouseEvent } from "react"; import * as S from "./mypoint.index.styles"; import TapPointLoading from "./mypoint_loading"; import TapPointBuying from "./mypoint_buying"; import TapPointAll from "./mypoint_all"; import TapPointSelling from "./mypoint_selling"; export default function MyPoint(): JSX.Element { const [selectedValue, setSelectedValue] = useState<{ name: string; index: number; }>({ name: "전체내역", index: 0, }); const MyPageHeadInfoButton = [ { name: "전체내역", component: <TapPointAll /> }, { name: "충전내역", component: <TapPointLoading /> }, { name: "구매내역", component: <TapPointBuying /> }, { name: "판매내역", component: <TapPointSelling /> }, ]; const onClickTap = ( event: MouseEvent<HTMLDivElement>, index: number ): void => { const newValue = event.currentTarget.id; setSelectedValue({ name: newValue, index, }); }; // 버튼 클릭으로 해당 data 값을 보여주기 위함 const renderData = (): JSX.Element | undefined => { return ( <S.TableWrap> {/* 해당 탭의 배열의 객체 name통해 컴포넌트 가져옴 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el) => { if (el.name === selectedValue.name && el.component) { return <div key={el.name}>{el.component}</div>; } return null; })} </S.TableWrap> ); }; return ( <S.Wrap> <S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageHeadBtn> {/* 서브 탭 버튼 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el, index) => ( <S.MyPageInfoBtn key={el.name} id={el.name} onClick={(event) => onClickTap(event, index)} selected={selectedValue.name === el.name} > {el.name} </S.MyPageInfoBtn> ))} </S.MyPageHeadBtn> </S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageBodyWrap> {/* 해당 탭 data */} <div>{renderData()}</div> </S.MyPageBodyWrap> </S.Wrap> ); } 이렇게 탭을 클릭을 해서 해당 컴포넌트가 보이도록 했습니다. 그러면서 각각의 API data도 받아와 cache에 저장을 하도록 해 추가 API 요청이 일어나지 않도록 했는데 여기서 로그아웃을 하고 다른 아이디로 로그인을 하면 이전의 로그인 했던 data가 그대로 남아있어 최신 data를 가져오기 위해 여러가지 방법으로 시도했습니다. 로그아웃 시 useApolloClient를 활용해 cache를 삭제 했습니다. 이렇게 하면 다시 로그인 한 유저의 data를 잘 가져오는데 로그아웃을 하면서 cache data가 삭제되니 다른 API, Board, Markets 등 해당 page의 사용한 query문의 data를 다시 요청하는 문제가 있습니다. refetch()로 query문을 선언하면 해당 refetch()를 실행하지 않아도 API 요청이 일어나 refetchQueries를 사용해 data 최신화 하려는데 그렇게 되면 모든 탭을 refetch 해줘야 되는 문제가 있습니다. 각 탭 이동마다 API 요청 나가는게 싫어서 fetchporicy나 refetch()를 사용 하지 않았는데 보통 어떻게 사용을 하나요? 로그인에 의한 data는 탭 이동마다 refetch를 시켜주는게 좋을까요? 그리고 구매, 충전 등 하면 바로 MyPoint에 업데이트 되도록 client.writeQuery / readQeury 나 refetchQueries를 사용했는데 이런 결제 정보 같은거는 refetch로 실시간으로 data를 가져오는게 좋겠죠? 로그인, 로그아웃은 LayoutHeader에서 사용하고 있습니다.
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요. EmailOperator 실습과정에서 오류가 발생해서 질문을 남깁니다! 설정을 한 후 실행을 하니. OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address 가 발생해서 도움이 필요합니다..! docker-compose.yaml 파일에 이렇게 설정을 하였고, 에러는 다음과 같습니다!
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
4. Core Event를 "click_payment"라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요. WITH base AS( SELECT event_date, event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(ep.key = 'food_id', ep.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(ep.key = 'session_od', ep.value.string_value, NULL)) AS session_od FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep GROUP BY ALL ), payment AS( SELECT user_pseudo_id, event_timestamp, event_date, event_name, --firebase_screen, FROM base WHERE event_name = 'click_payment' ORDER BY event_date ), payment_first_week AS( SELECT *, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM( SELECT * EXCEPT(event_timestamp, event_date), DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date FROM payment ) ), payment_user_cnt AS( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) ############################### 리텐션 비율 구하기 ############################### SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM payment_user_cnt ) 여기까지는 payment 테이블 WHERE절에 event_name으로 "click_payment" 조건을 걸어준 것 빼곤 강의의 코드를 거의 그대로 사용했습니다. 결과는 이렇게 나왔고, 저는 diff_of_week가 4일 때 갑자기 user_cnt가 상승 했다가 5일 때 다시 이전 수치로 돌아간 것에 주목했습니다(약 18% 상승). SELECT event_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) WHERE diff_of_week = 4 GROUP BY event_week ORDER BY user_cnt DESC 그래서 diff_of_week가 4일 때의 "click_payment" 이벤트를 발생시킨 유저의 수를 추출해보았습니다. 결과를 보았을 때, 2022-10-31 ~ 2023-01-09의 유저 수가 많음 을 확인하였고 이는, 해당 기간이 첫 주문 후 4주가 지난 사람들의 재주문 건수가 많았을 것 이라는 생각이 들었습니다. ##################### 해당 날짜, 이전, 이후의 데이터 추출 #################### # target_date 테이블: 해당 날짜를 만족하는 행만 추출 , target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-10-03' AND '2022-12-12' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # before_target_date 테이블: 해당 날짜 이전 ), before_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-10-02' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # after_target_date 테이블: 해당 날짜 이후 ), after_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-12-13' AND '2023-12-31' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp ) ################ click_payment를 발생시킨 유저와 그 때의 날짜 추출 ################ # payment_users 테이블: 해당 날짜에서 event_name칼럼에 "click_payment"를 가지고 있는 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출 , payment_users_target_date AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_before 테이블: 해당 날짜 이전의 payment user의 정보 ,payment_users_before AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM before_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_after 테이블: 해당 날짜 이후의 payment user의 정보 ,payment_users_after AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM after_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) 그래서 전체 날짜를 위의 해당 날짜와 그 전, 후 3개로 나누어 해당 기간의 정보만을 담는 테이블을 생성하고, 각 기간에 "click_payment" 이벤트를 가지고 있는 유저의 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출하였습니다. ################ 3개의 기간동안 사람들이 주문한 음식의 food_id 추출 ################ # 해당 기간동안 사람들이 주문한 food_id , food_cnt_target_date AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM target_date td JOIN payment_users_target_date pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC --ORDER BY td.user_pseudo_id, event_timestamp ), # 해당 기간 이전 사람들이 주문한 food_id food_cnt_before_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM before_target_date td JOIN payment_users_before pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ), # 해당 기간 이후 사람들이 주문한 food_id food_cnt_after_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM after_target_date td JOIN payment_users_after pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ) 위에서 구한 id와 date를 이용해 세 기간동안 사람들이 주문한 음식과 음식 별 건수를 추출하였습니다. 전체 데이터를 살펴본 결과, "click_payment"는 항상 주문 마지막에 발생하는 이벤트이며, 이 row에는 food_id는 없고, "click_cart" 이벤트를 발생시켰을 때 해당 주문건에 대한 food_id가 row에 포함되어 있어 event_name을 "click_cart"로 지정하였습니다. ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 카운트 ################ , total_cnt AS( SELECT td.food_id, btd.food_cnt AS food_cnt_before_target_date, td.food_cnt AS food_cnt_target_date, atd.food_cnt AS food_cnt_after_target_date FROM food_cnt_target_date td JOIN food_cnt_before_target btd ON td.food_id = btd.food_id JOIN food_cnt_after_target atd ON td.food_id = atd.food_id ) ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 비율 ################ SELECT food_id, food_cnt_before_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_before_target_date, SUM(food_cnt_before_target_date) OVER()), 4) AS rate_before, food_cnt_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_target_date, SUM(food_cnt_target_date) OVER()), 4) AS rate_target, food_cnt_after_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_after_target_date, SUM(food_cnt_after_target_date) OVER()), 4) AS rate_after FROM total_cnt ORDER BY rate_target DESC 세 기간동안 사람들이 주문한 food_id와 그 횟수, 비율을 구해보았습니다. 각 음식의 비율은 매우 적지만 target_date를 기준으로 정렬해 보았을 때, 확실히 해당 기간동안 주문량이 높고 나머지 기간에는 주문량이 낮은 음식들이 존재 했습니다(ex. 1438, 1516 등). 하지만, 이것이 4주전 주문자들의 실제 재주문 결과인지, 단지 해당기간 동안 신규 유저가 늘었기 때문인지 확실하지 않다고 생각문자와 그 외 기간동안의 신규 주문자를 비교해 보았습니다. SELECT new_user_target_date, COUNT(*) AS new_user_cnt FROM( SELECT CASE WHEN first_week BETWEEN '2022-10-31' AND '2023-01-09' THEN 1 ELSE 0 END AS new_user_target_date FROM payment_first_week ) GROUP BY new_user_target_date 해당 기간의 신규 유저수는(new_user_target_date = 1) 6261명, 그 외 기간의 신규 유저수는 6898명으로, 전체 기간 대비 해당 기간의 비율을 고려해보았을 때, 신규 유저가 크게 늘었다고 보기 어려웠습니다. 따라서, 2022~10-03 ~ 2022-12-12일이 포함된 주차에 첫 주문을 한 고객들의 만족도가 높았거나, 그 당시에 시행했던 첫 주문 관련 마케팅, 광고 효과가 좋았을 것 이라고 판단할 수 있었습니다. ** 앱 로그 데이터를 처음 접했기 때문에 코드 오류나 논리적인 비약이 있을 것이라고 생각하지만, 단지 Weekly Retention에 WHERE 조건을 추가하는 것에 그치기 아쉬워서(?) 의식의 흐름대로 분석해보았습니다.
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
최적의 개발환경(Sublime Text3) 설치(for windows) 영상부터 꿀팁 전까지 강의가 재생이 안되고 검은 화면만 보입니다. 아래 강좌도 검은화면만 보이고 play가 안됩니다. 코딩테스트에 필요한 자료구조 총정리 - Python 중간중간 play가 안되는데 어떻게 된건가요???
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 로드맵 따라가며 강의 정말 잘 듣고있습니다 ! 항상 친절한 답변도 감사드립니다. 다름이 아니라 Yolo 3를 구현하면서 궁금증이 생겼습니다. 1. output을 담당하는 layer가 3개이므로(13X13/26X26/52X52) 3개의 layer에서 forward를 이용하여 결과를 추출한다고 이해했는데 이게 맞나요? 3개에서 뽑은 output(confidence_threshold보다 큰) 을 종합한 후 NMS process를 거쳐서 최종적으로 조건에 맞는 index를 반환받아 그 index를 이용해 image에 구현한다고 이해했는데 이것도 맞을까요? 만약 위에서 제가 이해한게 어느정도 맞다면 마지막으로 드는 궁금증은 13X13, 26X26, 52X52에서 각 Grid Cell이 image의 object를 예측할텐데, 이는 비유하자면 Random Forest에서 각각 학습한 model이 다수결(?)로 infernece한다고 이해해도 될까요? 즉, 세개의 Multi Scale에서 학습한 각각의 gride cell의 anchor box들이 자신의 의견을 내놓아 그중 confidence, nms의 조건을 이용해 최종적으로 조건에 부합하는 몇 개의 bbox만 남는걸로 이해해도 되는지 여쭤보고 싶습니다..!
해결됨
[Unity] 함께 만들어가는 방치형 게임 개발
안녕하세요 오늘부터 수강 시작했는데 좋은 강의 감사합니다 Spawner에서 var goObj =Base_Mng .Pool.Pooling_OBJ("Monster") .Get((value) => { value. '''''''' value.''''''''' value.'''''''' }); 여기서 Get 다음에 value 가 헷갈립니다 ...일회성 함수 만들어서 실행하고 끝인지 ..정확하게 모르겠네요 액션 인데 저게 어떤 의미인지 대충은 알겠는데.. 이해가 안됩니다 ㅠ 다른부분은 자세하게 설명해주셨는데 이부분만 부탁드립니다
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다. 케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다. encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary() 아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다. encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
‘섹션2. 파이썬 Print 사용법 1-1 이것저것 출력해봐요.’공부중입니다! 명령어는 잘 적은거 같은데 command+i키 눌렀는데 밑에 안나와요…어떻게 해야하나요…?
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
이 문제 bfs로 해도 상관없지않나여? dfs랑 차이가 있나여?? 정확히 언제 dfs로 풀고 언제 bfs로 풀어야하는지 모르겟습니다
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요! 강의 구매후에 공부중인 학생입니다. 다름이 아니라 이제 본격적으로 섹션2를 시작했는데 시작하자마자 atom이라는 프로그램을 설치하라고 하는데 그전 강의 '파이썬 기본 환경 설정'편에서는 atom설치 관련 강의가 없어가지고, 설치를 어떻게 하는지 모르겠어요 ㅠㅠ
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
공부하고 싶어요..ㅠ
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
지금 터저서 테스트 안되요 고쳐주세요.
미해결
[2025 리뉴얼]플러터플로우로 코딩 없이 한달 안에 앱 만들기
변수의 활용 파트에서 동일하게 진행하고 테스트를 해봣는데, app state variable은 트윗을 삭제하면 숫자가 올라가는데, local state variable은 올라가지 않는데 왜그런걸까요?
미해결
[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]
SELECT provider FROM items JOIN ranking on ranking.item_code = items.item_code 여기서 items 위치를 메인 테이블 ranking 위치를 서브 테이블이라고 칭할게요! 메인테이블과 서브테이블을 어떤걸로 해야할지 항상 헷갈려요 기본적으로 보고 싶은 컬럼인 provider가 원래 속한 테이블을 메인에 두려고는 하는데 예제 풀어주시는 걸 보면 아닌 경우도 있어서요! 어차피 테이블을 조인하는거니까 하나의 테이블이 되면 뭐가 메인이 되어도 상관이 없지않나 싶은데.. 메인 테이블 지정하는 기준이 있나요??
