안녕하세요 강사님 덕분에 강의 잘 듣고 있습니다 table full scan과 index_ffs 성능 비교 시 index_ffs 가 크기가 작아서 무조건 더 빠를 것이라고 생각했는데요 table full scan 시 direct i/o가 발생하여 index_ffs 보다 더 빠른 경우도 생길 수 있는건가요?
안녕하세요. 선생님 그래도 준비한다고 했는데 , 결과는 불합격이네요. ㅠㅠ 특히 2유형은 만점이라고 생각했는데 왜 그런지 모르겠네요. 저도 내년 재시험을 치러야 되서 혹시 연장이 가능할지 문의드립니다. 저의 경우, 7-8주 정도 더 필요합니다. 메일 주소는 hongsj88@gmail.com 입니다. 감사합니다.
docker run -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password123 -p 3306:3306 -v /Users/jaeseong/Documents/Develop/docker-mysql/mysql_data:/var/lib/mysql -d mysql 이 명령을 하기 전에 mysql_data 폴더는 만들어 놔도 되지만, 폴더 내부에 다른 파일이 있으면 안 된다고 이해했습니다. 그런데 바로 이전 '[실습] Docker로 MySQL 실행시켜보기 - 3 강의' https://jscode.notion.site/Docker-MySQL-3-f07a2d5a24d24bf184e78622e55a6d8c 에서 비밀번호 바꿔 보는 테스트를 할 때, password123으로 컨테이너를 실행한 뒤, 컨테이너를 삭제한 후 mysql_data 폴더는 따로 삭제하지 않아서 mysql_data 내부엔 파일들이 있었을 텐데, 그 이후에 pwd1234로 바꿔서 컨테이너를 다시 생성할 때 오류가 안 났던 이유는 뭔가요?
안녕하세요 강의 정말 잘 듣고있습니다. 현재 강의를 무한 중첩 댓글 구현하기까지 수강했습니다! 테스트를 위해 여러가지 사항들을 직접 체크하고있는데 Github로 로그인한 사용자의 정보들(avatar_url, name)들은 기본적으로 사용하지 않고 랜덤한 닉네임과 기본 아바타 이미지가 나오는게 정상 동작일까요? 제가 이해한 흐름은 다음과 같습니다. 1. Github(OAuth) 로그인 2. Supabase Authentication > Users에 사용자 생성 (profile 테이블에는 아직 생성 되지 않음) 3. SessionProvider에서 useProfileData 호출 export default function SessionProvider({ children }: { children: ReactNode }) { const session = useSession(); const setSession = useSetSession(); const isSessionLoaded = useIsSessionLoaded(); const { data: profile, isLoading: isProfileLoading } = useProfileData( session?.user.id, ); useEffect(() => { supabase.auth.onAuthStateChange((event, session) => { setSession(session); }); }, []); if (!isSessionLoaded) return <GlobalLoader />; if (isProfileLoading) return <GlobalLoader />; return children; } 4. fetchProfile(userId) 실행 export async function fetchProfile(userId: string) { const { data, error } = await supabase .from("profile") .select("*") .eq("id", userId) .single(); if (error) throw error; return data; } Supabase Table Editor > profile 에는 아무런 결과가 저장되어 있지 않기 때문에 PostgrestError: PGRST116 에러 발생 useProfileData catch 블록 실행 → createProfile 호출 랜덤한 닉네임 + avatar_url이 기본으로 저장 만약 제가 이해한 흐름이 맞다면 어떤 방법을 써야할까요? 제일 먼저 드는 생각은 createProfile에 session을 매개변수로 받아서 session.user.user_metadata.full_name 과 avatar_url 을 insert에 넣는걸 생각했습니다. createProfile export async function createProfile(userId: string, session?: Session) { const { data, error } = await supabase .from("profile") .insert({ id: userId, // ↓ 여기 수정 했어용 nickname: session?.user.user_metadata?.full_name || getRandomNickname(), avatar_url: session?.user.user_metadata?.avatar_url || null, }) .select() .single(); if (error) throw error; return data; } use-profile-data.ts export function useProfileData(userId?: string) { const session = useSession(); const isMine = userId === session?.user.id; return useQuery({ queryKey: QUERY_KEYS.profile.byId(userId!), queryFn: async () => { try { const profile = await fetchProfile(userId!); return profile; } catch (error) { if (isMine && (error as PostgrestError).code === "PGRST116") { return await createProfile(userId!, session!); // 여기 session 추가 했어용 } throw error; } }, enabled: !!userId, }); } 이렇게 코드를 수정하고 profile table을 삭제한 후 다시 Github로 로그인 하면 사용자의 프로필 이미지와 이름이 받아와졌습니다. 더 효율적이거나 더 좋은 방법이 있을까요? 혹은 제가 잘못 알고 있는게 있을까요?
도커 허브에 있는 postgres:latest인데 https://hub.docker.com/layers/library/postgres/latest/images/sha256-c84595a367a3fe5a4d9dce011490da38c462190e6ac7afb7d2a4c49436c80656 이건 postgres 몇 버전인가요? 다른 Q&A 보니 postgres 버전 관련 얘기가 있어서 최신 postgres가 18버전인지, 그 이상이 나왔는지 보고 싶었는데 저 링크를 들어가도 어디서 확인해야 하는지 모르겠습니다. 그리고 newest는 https://hub.docker.com/layers/library/postgres/14.20-alpine3.23/images/sha256-df852d122662b3a4ef0662daf3572ec3f6251924fbd2e44bc5d9d8ed252ae767 postgres:14.20-alpine3.23인데, 이건 14 버전인가요? postgres 18버전도 나온 거로 알아서 14라는 게 버전은 아닌 거 같은데, 어디서 버전을 확인할 수 있는지 궁금합니다.
"[보충 자료] Docker로 PostgreSQL 실행시켜보기"에 관련 내용이 있기는 한데, 제가 이걸 못 보고 /var/lib/postgresql/data라고 썼다가 제대로 작동이 안 돼서 GPT에 물어보면서 해결했습니다. /var/lib/postgresql/data를 /var/lib/postgresql 이렇게만 바꿔도 오류는 발생하지 않는 것 같습니다. 보충 자료에 나온 것처럼 /var/lib/postgresql/<버전>/docker로 쓰는 거랑 완전히 같은 게 맞는지 확신은 안 되지만 강의 따라하면서 문제는 없었습니다. docker run -d -e POSTGRES_PASSWORD=password123 -p 5432:5432 -v D:\docker-postgresql/postgresql_data:/var/lib/postgresql postgres 위 명령어를 입력하면, 데이터들이 있는 호스트 디렉터리 주소는 아래와 같은 구조가 됩니다.
https://goagent.kr "은퇴준비" "재테크"를 주제로 만들어 봤습니다. 부족한 부분이 있지만 앞으로 조금씩 수정해 나가겠습니다.. 저는 50대 이구요^^ 강의 듣는 모든분들 힘내세요^^ 박사님의 친절하고, 자세한 강의 내용에 따라 하다보니 이렇게 만들게 되네요!!(강의 내용이 좋아, 다른 강의도 모두 신청해서 듣고 있습니다^^) 좋은 강의 해주신, 박사님께 다시 한번 감사드립니다.^^
큰돌님 안녕하세요. 알고리즘강의부터 유튜브까지 잘 시청하고있습니다. 프론트엔드를 목표로 준비를 하고있는데 대부분 포트폴리오 페이지를 하나씩 구축을 하고 이력서와 같이 첨부하더라구요.. 과거에 리액트 + GSAP로 인터렉션 위주로 만들어놓은게 있지만 손볼것도 많고 요즘은 NextJS가 추세라하여 새로 만들어야할것같은데 이부분이 프론트 지원시 거이 필수적인지 궁금합니다.
React-Router 설정 강의 다름이 아니고요 강의 내용을 보면 생성위치가 PS: C\r2025\front\ch2 폴더 (당연히 ch2 겠지만요...^^) 로 되어있는데요 ch1 프로젝트에서 계속 진행하면 안되나요? 아니면 ch2 로 다시 만들어서 진행해야 할까요? 그리고 ch2 만들때 특이 사항이 없는지.. 갑자기.. frontend/ch2 폴더에서 진행을 하셔서요... (ch2 프로젝트 하나 생성해서 따라하면 땡이지만...ㅋㅋㅋ) 살짝 궁금해서 질문 드립니다.
강사님 안녕하세요! 지난번 알려주신 구글 시트 로그 적재 팁 덕분에 챗봇 로그가 잘 쌓이고 있습니다. 감사합니다. 이렇게 수집된 [피드백 데이터]* 를 활용해 챗봇 성능을 높이려 하는데, 아래 방식으로 구현해도 괜찮을지 의견 여쭙니다! (*데이터 내용: 사용자질문/챗봇답변/평가(좋아요, 싫어요)/답변개선방향) [현재 고민] 피드백 받은 답변개선방향(ex. 챗봇 답변이 ~~식으로 되어야 합니다)을 실시간 프롬프트에 반영하자니 케이스도 많고, 답변 속도도 저하될 것 같아서, 아예 [피드백 데이터]에서 답변을 잘하지 못한 질문에 대한 [정답 답변]을 만들어서 우선 검색 하는 방식을 고려 중입니다. [고려 중인 로직] QA데이터셋(정답지): 사용자 질문과 정답 답변(담당팀 검수 답변) 간 유사도 비교 분기 처리(Threshold): 유사도 0.9 이상: QA 데이터의 답변을 즉시 반환 (LLM 생성 X) 유사도 0.9 미만: 기존 RAG 프로세스 (문서 검색 -> LLM 답변 생성) [문의 사항] 방법론 검증: 위와 같이 임계값(Threshold 0.9)을 임의로 정하고 정답지 검색을 앞단에 배치하는 방식이 실무적으로 괜찮은 접근일까요? 대안 문의: 일반적으로 현업에서 피드백(Human Feedback) 데이터를 RAG에 반영하여 정확도를 높일 때 사용하는 더 나은 방법이 있을까요? 바쁘시겠지만 짧게라도 조언 주시면 큰 도움이 될 것 같습니다! 참고로 저는 비개발자입니다!
The C_FSM_2211 Exam is designed to assess practical knowledge and problem-solving capabilities in field service management. One of the most effective ways to improve your problem-solving skills is through practicing with real exam questions. By analyzing and solving scenario-based questions, candidates can strengthen their decision-making abilities and gain a better understanding of real-world challenges in field service operations. Role of Exam Questions in Developing Problem-Solving Skills Exam questions for the C_FSM_2211 Exam are crafted to simulate real-world field service scenarios. They require candidates to: Analyze situations quickly and accurately. Identify key problems within complex service environments. Choose appropriate solutions based on technical and operational knowledge. By practicing C_FSM_2211 Exam questions From Pass4Future, can Help candidates to train their minds to approach challenges methodically, enhancing both critical thinking and practical problem-solving. Focus Areas to Improve Problem-Solving While preparing for the C_FSM_2211 Exam , focusing on certain core areas can significantly boost problem-solving skills: Service Order Management: Understanding how to prioritize and execute tasks efficiently. Resource Allocation: Optimizing workforce, tools, and time for better outcomes. Troubleshooting Techniques: Applying systematic methods to resolve technical issues. Integration Challenges: Managing multiple systems and components in real-time scenarios. Concentrating on these areas ensures that candidates are well-prepared to tackle complex field service problems. Strategic Approach to Using Exam Questions To maximize the benefit from C_FSM_2211 Exam Questions , adopt a strategic approach: Simulate Real Scenarios: Treat each practice question as if it were an actual field challenge. Analyze Multiple Solutions: Evaluate different approaches and their consequences before choosing the best one. Review Mistakes: Identify where reasoning went wrong and correct it for future practice. Time Management: Practice completing questions within a set time to enhance efficiency. Following this method not only prepares you for the exam but also strengthens decision-making skills in everyday field service operations. Leveraging Resources for Practice Using structured resources is critical when preparing for the C_FSM_2211 Exam . Platforms like Pass4future provide a comprehensive set of practice questions designed to reflect real exam conditions. These questions allow candidates to apply theoretical knowledge to practical problems, bridging the gap between learning and real-world application. Conclusion Enhancing problem-solving skills through C_FSM_2211 Exam Questions is an effective strategy for both exam success and professional growth. By focusing on key areas such as service management, troubleshooting, and integration challenges, and by practicing systematically with realistic questions, candidates can strengthen their analytical abilities. Utilizing resources like Pass4future ensures structured practice and builds confidence, enabling candidates to handle complex field service scenarios efficiently while excelling in the C_FSM_2211 Exam .