- 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.   휴일에는 슬랙 초대 안해주시는 걸까요?? 보통 8시간 걸린다고 했는데 아직 안와서... 시험 바로 보려했는데 혹시 초대해주실 수 있을까요ㅠㅠ

안녕하세요 강의 잘보고 있습니다 강의를 따라서 공부하고 있는중에 오타가 의심되는 부분이 있어서 문의드립니다. PostLIst 컴포넌트에서 map 메서드를 통해 posts배열을 PostItem 컴포넌트로 넘기는 부분에서   .../PostList.tsx   ...   .../PostList.tsx (이부분 ) 로 디렉토리가 작성 되어 있는데 코드에는 PostItem 컴포넌트에서 작성하는것 같아서요 혹시 이부분 오타인건 가요??

1997년에 주문한 주문 정보를 추출하는 쿼리에서 날짜 조건을  아래처럼 and o.order_date = to_date('1997','yyyy')  작성하면 결과값이 안나오는데 다른 이유가 있을까요?? 강의 속 코드인 between A and B 구문보다 간단하다고 생각해서 위처럼 코드를 작성했습니다.

  ㅎ혹시 이렇게빌더 패턴을사용하는게 아닌가요? builder가나와야정상으로아는데 같은엔티티안에는 builder못쓰나요?

쿠기생성이안될까요? 응답헤더에쿠기가 없어서요

          강의 마지막에 와서 뒤늦게 질문하는 느낌이 적지 않게 있는데,   재수강하면서도 여전히 긴가민가한 느낌이 있어서 질문드립니다.   #_sendQueue에는 버퍼가 언제 쌓이는가.   쓰레드 A가 제일 처음으로 Send 함수를 호출했다.   _sendQueue에 버퍼를 집어넣는다.   _pendingList.Count ==0 이라 RegisterSend가 호출된다.   이후 RegisterSend 안에 있는 SendAsync 함수로 pendingList를 송신한다.   그런데 SendAsync 함수가 true 떠서, 즉 송신을 실패했다면?   쓰레드 A는 Lock을 풀고 사라지고,   이어서 다른 쓰레드 B가 Send를 호출했을 때 PendingList의 Count는 0이 아니므로,   _ sendqueue에 버퍼만 집어넣고 쓰레드 B는 사라진다.   그 이후에 실패로 끝났던 SendAsync 함수가 콜백으로 OnSendCompleted 함수를 호출하면,   _sendQueue에 쌓인 버퍼가 한꺼번에 송신된다.   이런 흐름이라고 이해하면 될까요?   만약 이게 맞다면   SendQueue는 SendAsync 가 실패로 끝났을 때를 위한 안전 장치라고 생각해도 될까요?     마침 질문글 답변 중에 이런 부분이 있기는데 한데 확신이 없네요.   멀티쓰레드보다는 비동기 네트워크 쪽과 관련이 있는데,SendAsync를 한다고 무조건 상대방이 받아준다는 보장이 없습니다.로컬 환경에서야 pending이 거~~의 대부분 false로 뜨고 바로 완료 되겠지만저 지구 반대편에 있는 사람이 접속했다면 이런저런 이유로SendAsync가 바로 완료되지 않고 pending = true로 설정될 확률도 높습니다.물론 말씀하신대로 Latency 뿐 아니라 Recv할게 너무 많아서 상대쪽에서 처리를 못해서 그럴 수도 있구요.

-엑셀 쿼리에서 웹 데이터를 불러 오려 합니다.   그럼데 URL을 입력하면 이런 화면이 나옵니다. 그렇다 보니 진도가 나가질 않아요 도와주세요

- 강의 내용외의 개인 질문은 받지 않아요 (개별 과제, 고민 상담 등..)- 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.     이 화면에서 멈춰있었습니다   어떻게 해야할지를 몰라서, 이 상태에서 CTRL+C를 눌렀습니다.     이런 화면이 뜨면서 갑자기 Vivado를 지웠다고 합니다 ,,,     경로를 찾아보니 Vivado 하위 폴더만 모두 사라졌습니다 ,,,   ^C 누른게 화근이었는데 여기서 뭘 눌러야했던건가요 ,,,   이거 또 다 지우고 다시 해야하나요 ,, ??    

function solution(cnt, arr){ if(arr.length !== cnt){ return; } let answer = 0; arr.reduce((previous, current) => { if(current === 1){ answer += previous; return previous + 1; }else{ return 1; } }, arr[0]) return answer;}이런방식은 어떤가요?

강의에 나온대로 코드를 작성했는데, PostList.tsx에서 import PostItem에서 PostItem이 빨간줄이에요

실무에서 web worker는 잘 안쓰나욤?     

강의에서 나온 nodebird를 참고하여 작은 게시판 서비스를 Typescript로 제작하여  AWS ec2에 배포하는 과정에서 import 부분에서 error가 나서 질문들비니다   * error * error. 모듈 부분을 찾을 수 없다는 에러가 검출되고 있습니다  * tsconfig.json *   개발 환경에서는 어떠한 에러도 없었습니다 전에 node-bird를 배포하는 과정에선 에러가 없었는데 이러한 경우에는 어디에서 문제를 찾아볼 수 있을까요..

안녕하세요 거친코딩님. 해당 챕터에서 코드를 작성해서 돌려봤는데요~ 마지막에 하셨던 full_prediction과 get_one_prediction은 잘 출력되었는데, result=mf.test()만 출력이 안돼요 ㅠㅠ 코랩에서 체크모양은 떴는데, 결과값 출력이 안나와요.. import os import numpy as np import pandas as pd base_src = 'drive/MyDrive/RecoSys/Data' u_data_src = os.path.join(base_src,'u.data') r_cols = ['user_id','movie_id','rating','timestamp'] ratings = pd.read_csv(u_data_src, sep='\t', names = r_cols, encoding='latin-1') #timestamp 제거 ratings = ratings[['user_id','movie_id','rating']].astype(int) # train set과 test set 분리 from sklearn.utils import shuffle #데이터가 imbalance하면 계층화추출, balance하면 셔플(계층화추출하면, 표본의 대표성을 저해할 수 있기때문에) TRAIN_SIZE = 0.75 #(사용자-영화-평점) ratings = shuffle(ratings,random_state=2021) cutoff = int(TRAIN_SIZE * len(ratings)) ratings_train = ratings.iloc[:cutoff] ratings_test = ratings.iloc[cutoff:] class NEW_MF(): def __init__(self,ratings,hyper_params): self.R = np.array(ratings) #사용자 수(num_users)와 아이템 수 (num_items)를 받아온다. self.num_users,self.num_items = np.shape(self.R) #아래는 MF weight 조절을 위한 하이퍼 파라미터 # K : 잠재요인(Latent Factor)의 수 self.K = hyper_params['K'] # alpha : 학습률 self.alpha = hyper_params['alpha'] # beta : 정규화 계수 self.beta = hyper_params['beta'] # iterations : SGD의 계산을 할 때의 반복 횟수 self.iterations = hyper_params['iterations'] # verbose : SGD의 학습 과정을 중간중간에 출력할 것인지에 대한 여부 self.verbose = hyper_params['verbose'] # 데이터가 연속적이지 않을 때, 인덱스와 맞지 않는 것을 방지하기위해 맵핑해주는 작업 item_id_index = [] index_item_id = [] for i, one_id, in enumerate(ratings): #i:enumerate의 idx, one_id : movie_id item_id_index.append([one_id,i]) index_item_id.append([i,one_id]) self.item_id_index = dict(item_id_index) self.index_item_id = dict(index_item_id) user_id_index = [] index_user_id = [] for i, one_id, in enumerate(ratings.T): user_id_index.append([one_id,i]) index_user_id.append([i,one_id]) self.user_id_index = dict(user_id_index) self.index_user_id = dict(index_user_id) def rmse(self): # self.R에서 평점이 있는(0이 아닌) 요소의 인덱스를 가져온다. xs,ys = self.R.nonzero() # prediction과 error를 담을 리스트 변수 초기화 self.predictions = [] self.errors = [] # 평점이 있는 요소(사용자 x, 아이템 y) 각각에 대해서 아래의 코드를 실행 for x,y in zip(xs,ys): #사용자 x, 아이템 y에 대해서 평점 예측치를 get_prediction()함수를 사용해서 계산 prediction=self.get_prediction(x,y) # 예측값을 예측값 리스트에 추가 self.predictions.append(prediction) # 실제값(R)과 예측값의 차이(errors) 계산해서 오차값 리스트에 추가 self.errors.append(self.R[x,y] - prediction) #예측값 리스트와 오차값 리스트를 numpy array형태로 변환 self.predictions = np.array(self.predictions) self.errors = np.array(self.errors) #error를 활용해서 RMSE 도출 return np.sqrt(np.mean(self.errors**2)) def sgd(self): for i,j,r in self.samples: #사용자 i 아이템 j에 대한 평점 예측치 계산 prediction = self.get_prediction(i,j) # 실제 평점과 비교한 오차 계산 e = (r-prediction) # 사용자 평가 경향 계산 및 업데이트 self.b_u[i] += self.alpha *(e - (self.beta * self.b_u[i])) # 아이템 평가 경향 계산 및 업데이트 self.b_d[j] += self.alpha *(e - (self.beta * self.b_d[j])) # P 행렬 계산 및 업데이트 self.P[i,:] += self.alpha * ((e * self.Q[j,:]) - (self.beta * self.P[i,:])) # Q 행렬 계산 및 업데이트 self.Q[j,:] += self.alpha * ((e * self.P[i,:]) - (self.beta * self.Q[j,:])) def get_prediction(self,i,j):#평점 예측값 구하는 함수 #전체 평점 + 사용자 평가 경향 + 아이템에 대한 평가 경향 + i번쨰 사용자의 요인과 j번째 아이템 요인의 행렬 곱 prediction = self.b + self.b_u[i] + self.b_d[j] + self.P[i,:].dot(self.Q[j,].T) return prediction # Test Set 선정 def set_test(self,ratings_test): test_set = [] for i in range(len(ratings_test)): x = self.user_id_index[ratings_test.iloc[i,0]] #사용자 id y = self.item_id_index[ratings_test.iloc[i,1]] #영화 id z = ratings_test.iloc[i,2] #실제 평점 test_set.append([x,y,z]) self.R[x,y] = 0 #안해주면 전체 데이터에 대한 트레이닝이 이루어짐 self.test_set = test_set return test_set # Test Set RMSE 계산 def test_rmse(self): error = 0 for one_set in self.test_set: predicted = self.get_prediction(one_set[0],one_set[1]) #사용자 ID, 영화 ID error += pow(one_set[2] - predicted,2) return np.sqrt(error/len(self.test_set)) def test(self): self.P = np.random.normal(scale=1./self.K, size=(self.num_users,self.K)) self.Q = np.random.normal(scale=1./self.K, size=(self.num_items,self.K)) self.b_u = np.zeros(self.num_users) self.b_d = np.zeros(self.num_items) self.b = np.mean(self.R[self.R.nonzero()]) #테스트셋에서 0으로 처리하여서 트레이닝 셋만 #트레이닝 셋에 대해서 데이터셋 구성 rows, columns = self.R.nonzero() self.samples = [(i,j,self.R[i,j]) for i,j in zip(rows,columns)] training_process = [] for i in range(self.iterations): np.random.shuffle(self.samples) self.sgd() rmse1 = self.rmse() rmse2 = self.test_rmse() training_process.append((i+1,rmse1,rmse2)) if self.verbose: if (i+1) % 10 == 0 : print('Iteration : %d ; Train RMSE = %.4f ; Test RMSE = %.4f'% (i+1,rmse1,rmse2)) return training_process def get_one_prediction(self,user_id,item_id): return self.get_prediction(self.user_id_index[user_id], self.item_id_index[item_id]) def full_prediction(self): return self.b + self.b_u[:,np.newaxis] + self.b_d[np.newaxis,:] + self.P.dot(self.Q.T) R_temp = ratings.pivot(index='user_id', columns='movie_id', values='rating').fillna(0) hyper_params = { 'K' : 30, 'alpha' : 0.001, 'beta' : 0.02, 'iterations' : 100, 'verbose' : True } mf = NEW_MF(R_temp, hyper_params) test_set = mf.set_test(ratings_test) result = mf.test() 1:1 문의하기를 이용해주세요.

    const reduce = curry((f, acc, iter) => { if (!iter) { iter = acc[Symbol.iterator](); acc = iter.next().value; } return go1(acc, function recur(acc) { for (const el of iter) { ////////////////////////////////??????? acc = f(acc, el); console.log(acc); if (acc instanceof Promise) return acc.then((res) => { console.log(res); recur(res); }); } return acc; }); })   for of문을 돌리다 중간에 흐름이 멈추면 강제로 generator return 메서드를 사용해 흐름이 끊기게 되는데, 여기서는 어떻게 acc.then에서 다시 recur(res)를 할 때 멈춘시점의 iter의 값을 기억할 수 있는 걸까요? https://www.inflearn.com/questions/17067 의 내용은 이미 확인한 상태입니다.  

member oders:list를안하고 회원이주문한 목록을보려는설명에서 이해가잘안가는데   oder : list를 멤버에안하고 단방향으로도조회가가능한가요?

VScode에서 소스파일을 수정, 저장하면 유니티의 에디터 설정에 따라 유니티 개발 화면으로 돌아올 때 변동사항을 적용해서 게임을 자동으로 컴파일하게 되어있는데, 저의 경우 그 컴파일 시간이 강의자님의 강의에서 보여지는 시간보다 길어서 특별히 따로 설정하신 것이 있는 지 궁금합니다.

안녕하세요 ! 영한님   최근에 상속구조를 이용하여 프로젝트를 진행해보고있는데 궁금증이 생겨서 질문남기게되었습니다.   Item -> Book, Album, Movie를 가지는 상속구조로 되어있고 주문테이블 Item과 연관관계를 가지며 지연로딩으로 설정되어있을경우   주문테이블을 조회할경우 Item 변수는 Item 타입에 프록시 객체가 넘어오는데 해당 Item 타입이 Book 일경우 Book 엔티티에 특정메소드를 호출하여 비지니스로직을 처리해야할경우  이를 캐스팅하려하면 캐스팅 Exception이 발생하게되더라구요.   이에대한 처리방안을 인터넷에서 찾아봤는데 하이버네이트에서 제공하는 API를 통해 프록시객체에서 실제 엔티티를 꺼내거나  Item 클래스가 인터페이스를 상속하여 특정 메소드를 구현하게하여 해당 메소드를 호출하여 비지니스로직을 처리하거나 등에 방법이있더라구요.   근데 생각해보다보니 만약 Book, Album등이 주체적으로 각자에 메소드가 많아지게되어 인터페이스로 제어가 안된다면 도메인적인 관점에서 이건 Item이라는 큰도메인으로 볼수 없으므로 상속구조를 쓰면안되나?? 라는 생각이 들게되더라구요 즉 제가생각할때 상속구조를 적용하려면 공통적인 속성을 공유하며 Book, Album 등이 도메인관점에서 동일한 역활(인터페이스내에 메소드로 비지니스로직 수행이 가능한)을 수행하는 경우에 가장 적합하다라고 판단이되던데 어떻게 생각하시는지 너무 궁금하더라구요 ㅎㅎ   1. Item 프록시 객체를 하위 엔티티 객체로 캐스팅이 가능한지  2. 상속구조에 가장 적합한 케이스가 어떤경우라고 생각하시는지 문의드립니다 !!    

안녕하세요 강사님!   동영상 43초에 memberService.findMembers()만 쳤을때, members라는 List<Member>타입의 객체 자동생성 단축키가 mac과 윈도우기준 각각 어떻게 되는지 알 수 있을가요?   이전 강의에 나온거 같은데 잘 안찾아져서 문의드려봅니다. 구글링해도 키워드가 안맞아서 그런지 잘안나오네요 ㅠㅠ

12분에서 글씨가 아래에서 위로 올라오는 것을 방지하기 위해 qna display block 위치를 수정해줘서 똑같이 따라했는데요 바뀌는것없이 똑같이 아래에서 위로 올라옵니다 이 다음 강의 듣다가 저 부분이 제대로 되지 않은것을 확인해서 뒷강의의 내용도 들어가있습니다

선생님 안녕하세요 항상 좋은 강의 가르쳐주셔서 감사합니다 following follower 관련 햇갈리는 부분이 있어서 가르쳐주시면 감사하겠습니다 아래의 user.js 소스코드에서 following follower 코드를 봐주시면요 소스코드 사진에 보라색 박스와 초록색 박스를 표시했습니다 1번째로 드리고 싶은 질문은, 42, 47행의 보라색 User 가 Followings 테이블 역할을 하고 초록색 User가 Followers 테이블 역할을 한다고 이해해도 되는지 질문드리고 싶습니다   2번째로 드리고 싶은 질문은, 43행의 followingId가  보라색 User(Follower테이블 역할)의 기본키인 id를 참고하는 초록색 User(Followings 테이블 역할)가 가진 외래키인지 질문드리고 싶습니다   3번째로 드리고 싶은 질문은, 48행의 followerId가 초록색 User(Followings 테이블 역할)의 기본키인 id를 참고하는 보라색 User(Follower테이블 역할)가 가진 외래키인지 질문드리고 싶습니다   긴 질문을 읽어주셔서 감사합니다