안녕하세요 선생님. useNavigate 질문이 있습니다. 새 일기쓰기 페이지에서 '취소하기'를 누르면 뒤로 돌아갈때 nav(-1)을 쓰셨는데 사실 nav(-1)도 할 수 있지만 nav('/')를 할 수도 있는데 성능상의 차이가 있을까요?? 반응 이라던지 좀 더 큰 프로젝트라면 어떤걸 쓰는게 안전하다던지 하는 차이가 있는지 궁금합니다. 감사합니다
안녕하세요. CORS 에러를 해결하고 있는데, 잘 이해가 가지 않는게 있어서 질문 드립니다. CORS 문제를 해결하기 위해서 이런식으로 Nginx에서 헤더를 달아 줄 수 있도록 설정해뒀습니다. 그런데 PATCH, DELETE 요청에서 CORS 에러가 발생합니다. GET, POST 요청은 정상적으로 잘 가는데 말이죠 Access to XMLHttpRequest at '[요청 URL]' from origin '[도메인 원본]' has been blocked by CORS policy: The value of the 'Access-Control-Allow-Credentials' header in the response is '' which must be 'true' when the request's credentials mode is 'include'. The credentials mode of requests initiated by the XMLHttpRequest is controlled by the withCredentials attribute. 이렇게 콘솔에 찍히는데, Access-Control-Allow-Credentials 헤더가 안달려서 발생한다는 내용이길래, PATCH, DELETE 메소드일 경우에는 필요한 헤더를 달아 줄 수 있도록 수정해서 설정을 바꿔보면 이번엔 Access-Control-Allow-Origin 헤더가 누락되는 등 문제가 발생하고 있습니다. -- 일반 -- Request URL: [요청 URL] Request Method: PATCH Status Code: 403 Forbidden Referrer Policy: strict-origin-when-cross-origin --응답헤더-- Access-Control-Allow-Origin: [도메인 원본] Cf-Cache-Status: DYNAMIC Cf-Ray: Content-Encoding: br Content-Type: text/html Date: Server: 분명 잘 되던게 갑자기 이렇게 문제가 발생하는것도 이상한데, 같은 서버 설정, 같은 코드로 배포하고 있는 다른 서버에서는 정상적으로 모든 요청이 잘 이루어지고 있습니다. 대체 어디를 확인해야 할지 모르겠습니다...
강사님 설명 열심히 듣고 있는 수강생입니다. 예제를 따라 하다 보니 제 환경에서는 안되는 부분이 있어서 확인해보았습니다. 저는 pydantic 2.8.2를 사용하고 있더군요 pydantic 2.8.2에서는 dict() 메소드가 더 이상 사용되지 않으며 대신 model_dump()를 사용 한다고 합니다 from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Item(BaseModel): # Pydantic 모델 정의 name: str price: float is_offer: bool = None @app.post("/items/") def create_item(item: Item): #return {"item": item.dict()} # Pydantic v2.x부터 dict()->model_dump()로 변경 return {"item": item.model_dump()} # Pydantic 모델을 API에 사용 사용 버전에 따라 다른 것 같아서 혹시나 올려봅니다
안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분! 여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 위치를 데스크톱에 두었는데 cmd+b로 빌드를 해봐도 결과값이 안 나옵니다..! 1. chatGPT를 이용해보기 단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다! 2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요! 강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지 를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다! 자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다! ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 어느 파트 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 자신은 어떻게 이해했는지 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 어떤 부분이 궁금한지 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요?
'검색 결과가 나열된 페이지'에서는 잘 동작하는데, '(링크 타고 들어간) 상세 페이지'에서는 내용물이 안 뽑혀나오네요. 사실 원인은 찾았습니다만, 똑같이 해메는 분이 나올 것 같아서 작성합니다(?). (** AI한테 물어봄) (response로 긁어온 html 결과를 갖다주고) 물어보니 방어기법 맞다네요 0w0...
안녕하세요. 백엔드 서버와 클라이언트가 사용하는 도메인이 달라서, 쿠키의 samesite 옵션을 none 으로 주고, secure 옵션을 true 로 설정해서 사용하고 있습니다. 클라이언트와 서버가 쿠키를 잘 주고받고 있는 것으로 보이는데, 문득 현업에서는 어떻게 옵션을 설정해서 사용하는지 궁금해져서 게시글 남기게 되었습니다. 현업에서는 혹시 도메인이 다른 경우 쿠키 옵션을 어떻게 설정해서 사용하나요?
안녕하세요, 문제를 푸는 도중에 갑자기 궁금증이 생겨 질문 드립니다. 4779 재귀문제를 푸는데, 예제 출력을 분석하지 않은? 상태에서 문제만 가지고 직관적으로 문제를 해결하려 했습니다. 먼저 선을 만들고, 선을 3으로 나누면서 몫이 0이 되면 선을 리턴하고, 그렇지 않으면 계속 나누는 방법을 생각했습니다. def cantor(n): line = '-' * (3 ** n) def divide(part): if len(part) == 1: return part N = len(part) // 3 return divide(part[:N]) + ' ' * N + divide(part[-N:]) return divide(line) n = int(input()) result = cantor(n) print(result) 강의에서는 예제 출력을 보고 케이스마다 공백이 있는 것을 확인하여 공백에 3^(k-1)을 넣어줘서 푸셨는데, func() + 공백 + func() 형식으로 recursive case를 푸는 방법은 전혀 생각이 안났습니다. 경험이 많이 없어서 강의대로 푸는 방법이나 스킬을 익혀야 하는지, 아니면 직관적으로 푸는게 좋은지 궁금합니다. 직관적으로 푸는게 나쁜건 아닌데 강의대로 푸는게 더 구현이 편한 것 같기도 해서 질문드려요. 좋은 강의 감사드립니다 🙂
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
안녕하세요. '크롤링을 위한 지식: Open API 쉽게 사용하는 방법' 강의를 듣고 질문 드립니다. 아래사 진처럼 웹주소 기입하고 헤더의 키와 밸류에 각각 클라이언트 아이디랑 비밀번호 기입했는데 다음과 같은 오류 메세지가 떴습니다. Q데이터를 가져오는데 뭐가문제일까요>
- 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. 마지막 2차원 ndarray 인덱싱 자료화면(11분 경)에서 마지막 6번째 인덱싱 결과가 1차원이라고 하셨는데 Index 1이 1개, index 0이 2개인 (2,1) 의 2차원으로 봐야 하는 것 아닌지 질문 드립니다
n,k = map(int, input().split()) data = list(map(int, input().split())) m = int(input()) cnt = 0 def dfs(l,s,c): global cnt if l == n: if c == k: if s % m == 0: cnt += 1 return dfs(l+1,s+data[l],c+1) dfs(l + 1, s, c) dfs(0,0,0) print(cnt) 이렇게 풀어도 되나요?
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
섹션 4 부분 마지막 강의인 인코딩 이해하고 적용하기 라는 강의의 14분 50초에 나오는 pd.getdummies()에 관한 질문이 있습니다. 강의 내용대로 실행을 시켜보니 df_onehot.head()의 내용이 True/False의 형태로 나오는 것을 확인했습니다. 서칭 후 pd.get_dummies(df_label, columns=onehot_cols, dtype = int) 처럼 dtype을 int형태로 바꾸어주니 강사님이 보여주신 화면대로 나오는 것을 확인했습니다. 이것 역시 버전차이로 인한 기능 변화라고 이해하면 되나요?
안녕하세요 저는 업무 상 필요에 의해 AI 활용 관련해서 이런저런 테스트를 해 보고 있는 중입니다. 개발자가 아니여서 직접적으로 개발을 수행하기에는 어려움이 있습니다. 현재 사내 가이드라인 문서들 (PDF)을 ChatGPT4o에 업로드하여 이해 시킨 후 개인 업무 진행 후 그 결과물들이 가이드라인을 얼마나 준수하는지에 대한 준수율 체크를 해 점수화 해 주는 사내 전용 AI를 도입해 보려고 강의를 듣고 있습니다만 어렵네요 ChatGPT에 pdf 파일을 올려 테스트를 해 보니 상당 수준의 검출 가능성이 있겠다는걸 확인 했습니다만 그 과정을 통해 ChatGPT가 저희 가이드라인을 학습해 다른데 활용이 될 수도 있다는 우려가 있습니다 그래서 덩치가 크고 무거운 LLM 말고 SLM을 이용하여 한정된 분야에만 전문화되고 사내 전용으로 보안도 확보한 상태에서 개발할 수 있는 방법에 대해 문의 드리고 싶은데요 개인 이메일로 연락 부탁드리겠습니다 tk.lee@lge.com 감사합니다