int[] size = {250, 255, 260, 265, 270, 275, 280, 285, 290, 295}; for (int i = 0; i < size.length; i++) { System.out.println("사이즈 " + size[i] + " (재고 있음)"); } 사고력이라고 칭하는게 맞는지는 모르겠지만 위에 코드가 제 코드 인데요. 부끄럽지만 이건 앞으로 보나 뒤로 보나 생각하는 힘이 부족 한거 같아요. 퀴즈를 풀기전 배열을 배우는 것도 그렇고 이해가 잘 안되었지만 꾸역꾸역 어떻게든 이해를 해서 퀴즈를 풀었는데 선생님께서 말씀하신 효율적이고 빠르게 적용할수 있는 코드가 제 머리에선 도무지 나오지 않습니다ㅠㅠ 퀴즈 풀이를 볼때 250 + (5 * i) 이 코드만 보고 와 어떻게 저렇게 풀 생각을 하지 라는 생각을 하곤 합니다. 여기까지 오면서 오랫동안 쉴때도 있고 복습도 틈틈히 할 때도 있었습니다. 퀴즈 풀이에서 최대한 선생님 코드를 보며 왜 이런 식으로 적으셨을까 생각하며 이해를 할때도 있었습니다. 근데 한 챕터 한 챕터 갈 수록 이해하는데 오래 걸려서 사고력 키우는 법이 따로 있는지 여쭈어봅니다ㅠㅠ

안녕하세요. 12강 집계 함수 연습 문제 7~9 번 풀이 중 궁금한 것이 있습니다. 9번 문제의 경우 풀이해주실때 SELECT 이후 컬럼 generation 을 작성해주셨는데 , 8번 문제 풀이 시 select 이후 컬럼 을 따로 작성하지 않아서 두 가지 모두 쿼리문에 작성해본 결과 , 컬럼을 작성했을 경우 결과에서도 컬럼이 함께 나온다는 것을 확인 할 수 있었습니다. 이런 것은 문제를 풀다보면 결과에 컬럼이 같이 표기가 되어야 하는건지 아닌지를 구분해서 해야하는 것인지 궁금합니다 .비전공자라 다소 질문에 부족한 부분이 있을 수 있는데, 답변 주시면 감사하겠습니다 🙂

Many patients choose TL Eye Clinic for routine eye health services, convenient location in Songpa, and long-standing presence in the community. It’s a practical option for those needing vision tests, prescription lenses, or treatment for everyday eye concerns.TL Eye Clinic focuses on common ophthalmic services such as comprehensive eye examinations, refractive tests, prescription eyeglass and contact lens fittings, and treatment of conditions like dry eyes and eye inflammation. Patients can also receive eye health monitoring and basic care during routine visits

BlendTree의 speed값이 0 1 깜빡이면서 캐릭터가 덜덜 떨리거나 이동지점에 다다른 경우에도 앞으로 쭉 나가는 현상이 있는데 왜 그런것인지 궁금합니다.EntityBaseLayerBehavior에서 계산한 값이 0 ~ 1로 왔다 갔다 거리는데 이때 로코모션에서 이 값이할당 되다 보니까캐릭터가 움찔움찔거리거나 계속해서 이동하는것 같습니다.

안녕하세요 강사님!좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다. 강의 수료를 완료하여 현재 강의 재수강이 불가능하게 되었습니다.혹시 재수강이 가능하도록 해주실 수 있으실까요?  감사합니다.서동휘 올림.

break로 해도 되는데 continue를 사용한 이유가 궁금합니다.for (let nv of [v * 2, v * 2 + 1]) { if (nv > 7) break; queue.push(nv); }

안녕하세요.리액트를 공부하면서 컴포넌트 나누는 기준이 헷갈려서 질문드립니다.강의에서 컴포넌트 분리에 대해 설명을 듣긴 했는데,막상 제가 직접 코드를 짜다 보니까 어디까지 나누는 게 맞는지 감이 잘 안 옵니다.제가 헷갈리는 부분은 이런 점들입니다.컴포넌트는중복되는 UI가 있을 때만 나누는 건지,아니면 처음부터 최대한 작고 이해하기 쉬운 단위로 나누는 게 좋은 건지 잘 모르겠습니다.또 컴포넌트 안에서 코드를 작성하다 보면“이건 그냥 이 컴포넌트 안에 둬도 되나?”“아니면 여기서 한 번 더 분리하는 게 맞나?”이런 판단을 어떤 기준으로 해야 하는지도 잘 모르겠습니다.폴더 구조도 사람마다 다 달라서어떤 구조가 좋은 구조인지,초보자 입장인 저한테는 아직 잘 모르겠습니다이론적으로는 이해한 것 같은데,실제 코드에서는이 분리가 과한 건지, 부족한 건지 판단이 잘 안 됩니다.리액트에서 컴포넌트를 나눌 때어떤 생각 흐름으로 판단하면 좋은지,알기 쉽게 설명해주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요!다름이 아니라 , compareTO 랑 comparable관련 설명이 있을까요 ?개인적으로 이해가 정확히 안가서...ㅎㅎ...감사합니다!

In today’s fast-paced IT environments, data protection and backup strategies are more critical than ever. The Veeam VMCA2022 exam certification is designed for IT professionals who want to validate their expertise in designing, implementing, and managing advanced Veeam solutions across enterprise environments. This certification is ideal for those looking to step up their career in data management and cloud backup solutions.The VMCA2022 exam evaluates real-world skills, including architecture design, disaster recovery planning, cloud backup integration, and performance optimization for Veeam solutions. It’s not just about theory; the exam focuses on practical knowledge and scenario-based problem solving, which ensures that certified professionals can apply their skills in complex environments.Preparing for this exam requires a combination of hands-on practice, study guides, and understanding the latest Veeam technologies. Many learners also refer toVeeam Certified Architect 2022 VMCA2022 Dumps to familiarize themselves with exam patterns and commonly tested topics. While these dumps can help understand question formats, they should be used responsibly alongside lab exercises and official study materials to build true competence.Earning the VMCA2022 certification demonstrates your ability to design and manage robust Veeam infrastructures, making you a valuable asset to any organization that relies on secure and efficient data protection strategies.

기존강의 56퍼센트인 강의를 완강하면 100퍼센트 환급되나요? 아니면 50프로대인 두개를 합쳐서라도 100%를 채워야할까요?  

강의에 사용된 소스코드를 공개한 저장소가 있나요?

자동 캡션에 쉼표, 물음표, 마침표 표시가 빠져있습니다. 첫번째 영상에는 있었습니다. 두번째는 없네요. 첫번째와 두번째는 다른 영상입니다. 어떻게 해야 쉼표, 물음표, 마침표를 붙일수 있나요?

[ 질문 배경 ]Deque에 대한 자료를 보면 포인터를 사용한다고 나와있습니다.따라서 popleft()시 맨 좌측부터 포인터가 가르키며 삭제하게 되는데, 이는 논리적으로 "삭제"라는 개념보다는 포인터가 가르키는 곳을 다음으로 이동시킨다는 의미를 가진다고 gpt를 통해 알게 되었습니다.  [ 질문 ]그렇다면, popleft()시 포인터가 다음으로 이동할 시 메모리에 적재되어 있던 이전 값은그대로 남아있게 될텐데, 그렇다면 이것은 메모리 낭비로 이어질 수 있지 않나요? 자바의 경우 가비지 컬렉터가 알아서 메모리를 관리하죠. GPT에게 물어보니 메모리 슬롯은 유지하며 재사용할 수 있도록 대기상태에 들어간다고 합니다. 그렇다면 이 재사용을 할지 말지에 대한 것은 누가 결정하며 어떻게 처리되나요? 궁금합니다. C의 경우 malloc 으로 메모리 빌림 , 메모리 반납을 거치게 되는데, 이 경우도 궁금합니다.

안녕하세요.현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데,일부 폐쇄망입니다.그래서 Colab에서 실습 시 업로드 할 경우아래 에러가 발생합니다. colab말고 다른방법은 없겟죠?A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed.

안녕하세요이미 한 번 재구매하였지만 신규 프로젝트 조인으로 인해 자격증 취득 전 강의 기간 만료가 도래했습니다.새해에 AWS 자격증 취득을 위해 수강 기간 연장을 요청드립니다.감사합니다.

안녕하세요, 삼코치님.강의 잘듣고 있는 수강생입니다. 다만 이 강의 수강기한이 무제한인 것으로 알고 있는데 제 계정에서는 2026.2.2에 만료된다고 나와서 문의드립니다. 무제한으로 변경하려면 어떻게 해야할지 문의드립니다.  감사합니다.

현재 HP stat에 STAT_HP를 이렇게 할당해놓았는데 StatOverride의 기능의 목적이 궁금합니다.HpStat에 STAT_HP를 할당해놓았지만 StatOverride에 재할당을 하여 이곳에서 체력을 200으로 설정하는 식으로 동작하기 위해서 존재하는 것인가요?

안녕하세요 강의에서 스택 구현하기에서 직접 구현할 일은 없다고 말씀해주시는데 코딩인터뷰를 하게되면 보통 자료구조를 직접 구현하는 과정이 많더라구요 그런걸 생각했을때 자료구조를 구현해보는것도 필요하지 않을까요..?

강사님께서 진행하시는 머신러닝 완벽 가이드를 Evaluation까지 수강 하였습니다.(딥러닝 강의 수강을 위한 권장 사전 지식) 현재 Evaluation까지의 모든 코드를 읽고 어떤 기능인지 해석까지 가능한 상태입니다. 딥러닝 강의 수강을 위해서 이정도면 넘어가도 될까요? 숙련도를 갖추기 위해서는 코드를 직접 작성도 해봐야 하는데 그 정도 숙련도가 딥러닝을 위해 필요할지, 시간 낭비일지 질문드립니다.

타임아웃 에러 때문에 마지막 실습이 어렵습니다.==((====))== Unsloth 2026.1.2: Fast Llama patching. Transformers: 4.57.3. \\ /| Tesla T4. Num GPUs = 1. Max memory: 14.741 GB. Platform: Linux. O^O/ \_/ \ Torch: 2.9.0+cu126. CUDA: 7.5. CUDA Toolkit: 12.6. Triton: 3.5.0 \ / Bfloat16 = FALSE. FA [Xformers = None. FA2 = False] "-____-" Free license: http://github.com/unslothai/unsloth Unsloth: Fast downloading is enabled - ignore downloading bars which are red colored! --------------------------------------------------------------------------- TimeoutError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1173 try: -> 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: 6 frames/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in wrapper(*args, **kwargs) 774 elif effective_backend == "process": --> 775 return _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, 776 start_method=start_method, kill_grace=kill_grace) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth_zoo/rl_environments.py in _run_in_subprocess(func, seconds, args, kwargs, start_method, kill_grace) 701 proc.join() --> 702 raise TimeoutError(f"Timed out after {seconds:g}s") 703 except KeyboardInterrupt: TimeoutError: Timed out after 120s During handling of the above exception, another exception occurred: TimeoutError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-2933263888.py in <cell line: 0>() 4 5 # ✅ STEP 1: 모델 및 토크나이저 로딩 (Unsloth LLaMA 3.1 8B 기준) ----> 6 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( 7 model_name = "unsloth/Meta-Llama-3.1-8B", 8 max_seq_length = 2048, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/loader.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, load_in_8bit, load_in_16bit, full_finetuning, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, trust_remote_code, use_gradient_checkpointing, resize_model_vocab, revision, use_exact_model_name, offload_embedding, float32_mixed_precision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, qat_scheme, load_in_fp8, unsloth_tiled_mlp, *args, **kwargs) 582 load_in_8bit_kwargs = False 583 --> 584 model, tokenizer = dispatch_model.from_pretrained( 585 model_name = model_name, 586 max_seq_length = max_seq_length, /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/llama.py in from_pretrained(model_name, max_seq_length, dtype, load_in_4bit, token, device_map, rope_scaling, fix_tokenizer, model_patcher, tokenizer_name, trust_remote_code, revision, fast_inference, gpu_memory_utilization, float8_kv_cache, random_state, max_lora_rank, disable_log_stats, unsloth_vllm_standby, num_labels, qat_scheme, **kwargs) 2202 model_patcher.pre_patch() 2203 # For debugging - we use a download counter to see if environments are not breaking or if HF is down -> 2204 get_statistics(kwargs.get("local_files_only", False)) 2205 2206 if dtype is None: /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in get_statistics(local_files_only) 1212 disable_progress_bars() 1213 disabled = True -> 1214 _get_statistics(None) 1215 _get_statistics("repeat", force_download = False) 1216 total_memory = ( /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/unsloth/models/_utils.py in _get_statistics(statistics, force_download) 1174 time_limited_stats_check() 1175 except TimeoutError: -> 1176 raise TimeoutError( 1177 "Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :(\n" 1178 "Check https://status.huggingface.co/ for more details.\n" TimeoutError: Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds :( Check https://status.huggingface.co/ for more details. As a temporary measure, use modelscope with the same model name ie: ``` pip install modelscope import os; os.environ['UNSLOTH_USE_MODELSCOPE'] = '1' from unsloth import FastLanguageModel model = FastLanguageModel.from_pretrained('unsloth/gpt-oss-20b') ```해결 방법이 있을까요? 강사님...