안녕하세요 강사님! SSG를 설정하지 않은 페이지 접속 시에 5초 가량의 시간이 소요되는데, 강사님 강의에서는 그래도 5초보단 빠르게 렌더링이 되는 것 같은데 원인이 무엇인지 알 수 있을까요? 한번 SSG로 설정이 되고 부터는 굉장히 빠르게 렌더링은 됩니다. 이건 와이파이의 문제일까요? 공용 와이파이더라도, 그다지 느리다고 체감되지 않는 환경인데 이미지 때문인건지 자꾸만 렌더링 시 오래 걸려서 원인이 무엇일지 궁금합니다..! 이를 확인해보려면 어디를 확인해보면 되는지 알려주시면 감사하겠습니다! 추가로 강사님 강의 sns 프로젝트에서도(배포본) 동일하게 나타났었습니다! 제 추측으로는 이미지 때문이라고 생각하고는 있는데,,, 강사님 배포본에서는 이런 현상이 없어서 궁금했습니다!
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요. 터미널에서 수집기를 실행하면 나오는 출력화면에 뭔가 정렬이 맞지 않는데, 이거를 계속해서 수정 요청을 해도 잘 못잡네요. 종목명의 글자 수 차이 때문으로 보여서 간단해 보이는데 이걸 못잡는 이유가 있을까요 ?
// A await fetch(' https://api.example.com/user/1 ', { cache: 'force-cache', }) // B await fetch(' https://api.example.com/user/1 ', { cache: 'no-store', }) app router에선 컴포넌트마다 api요청을 보내서 중복 요청이 발생하게 됩니다. 이때 캐싱옵션을 사용할 경우 전부 통일을 해줘야 작동하게 되나요? gpt 답변 이런 상황에서 메모이제이션이 되지 않고 두개를 별개의 api요청 으로 봅니다. 위 상황에서는 “캐시”도 하나로 합쳐서 동작하지 않고, 각 fetch 가 자기 옵션대로 따로 동작 합니다. 같은 의문을 품으시는 분이 있을까 해서 남겨봤습니다
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 동영상이 검은 화면으로 나옵니다. 관련 증상 mac m1 노트북에서 화면히 검정화면으로 나옵니다. (사파리, 크롬 다 포함 ) 관련 동영상 RAG의 기본 개념과 LangChain 소개
[프로그램 설치 오류 문의] 프로그램 설치 오류 발생시 사용중인 컴퓨터의 환경에 대한 상세 스크린샷을 함께 제공해 주셔야 합니다! 또한, 강의에서 소개한 내용과 완전히 동일한 방식으로 설치를 진행하셨는지도 재확인 부탁드려요! [코드 실행 오류 문의] 반드시 코드와 에러메시지의 스크린샷을 첨부해 주셔야 합니다! 둘 중 하나라도 누락되면 도움을 드릴 수 없습니다! [그 외 오류 문의] 그 외 오류가 발생한 경우 최대한 스크린샷이나 코드 등, 상황을 전달할 수 있는 자료를 수집하시어 함께 제공해 주세요.
2NF를 충족하기 위한 조건은 다음과 같은 것으로 알고 있습니다. 제1 정규형을 만족하고, 모든 컬럼이 후보 키 전체에 완전 함수 종속되어야 한다. 예를 들어 수강 테이블의 컬럼이 다음과 같다고 할 때, id: PK [대리 키] student_id: UK1 [자연 키] course_id: UK1 [자연 키] student_name [일반 컬럼] 후보 키: id [기본 키 - 단일 후보 키] (student_id, course_id) [대체 키 - 복합 후보 키] (student_id, course_id)는 복합 후보 키이고, student_id -> student_name (부분 함수 종속)이므로 2NF에 위배되지 않나요? 따라서 대리 키만 써도 2NF에 위배되는 일이 발생할 수 있다고 생각합니다. 아니면, 실무에서는 2NF의 정의를 기본 키 에만 한정하여 2NF를 만족하는 것으로 보나요?
안녕하세요. 이틀 전에 " [인프런] 제미니 개발실무 수강생 전용 Junie 이용권 증정"라는 제목으로 메일이 왔는데요. JetBrains의 후원으로, 강의에서 활용하는 AI 개발도구 Junie를 체험해 볼 수 있는 All Products Pack 3개월 이용권을 제공 받기 위해 구글폼을 통해 신청하면 확인 후 쿠폰 코드를 발급해 주신다는 메일을 받았습니다. 마감이 오늘까지라서 오늘 구글폼으로 들어가 봤더니 선착순 신청이 마감되어 조기 종료되었다고 뜨고 있습니다. 메일 내용으로 봤을 땐 선착순이라는 내용은 없었는데, 혹시 신청할 수 없는 걸까요?
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 🙂 현재 Polygon과 Mask Segmentation 시각화에 대해 강의 및 학습을 진행중인데 문득 궁금한점이 있어 질문 드립니다. coco dataset을 활용하는 경우에는 polygon정보가 들어 있어 mask할때 해당 정보를 활용할 수 있지만 만약 자체 custom dataset으로 활용한다면 polygon정보를 어떻게? 만들어야 할지 긴가민가 하네요. 아직 수업을 완강하지 않아 뒷부분에서 배울수 있을수도 있겠으나 궁금해서 질문드립니다.! (object detection은 yolo와 MMDetection을 활용하고 부분적으로 Segmentation을 적용계획입니다. 현재일자로 yolo를 보니 yolo-seg 라는 모델도 나왔네요)
Redis Pub/Sub 구독을 통해 Redis 갱신 시 Sub로 구독 중인 각 서버에 캐시 무효화 및 강제 갱신 시키는 구조는 잘 안쓰이나요? 이 방법도 네트워크 순단 시 fire and forget, 구현 복잡도가 높음 등의 문제가 있긴한데 실무에서는 Pub/Sub을 잘 안쓰는지 궁금합니다.
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
def get_conversation_context(self, limit=10): docs = list( self.db.collection(self.collection_name) .order_by("timestamp", direction="ASCENDING") .limit(limit) .stream() ) if not docs: return "이전 대화 없음" context = "=== 최근 대화 기록 ===\n" for i, chat in enumerate(docs, 1): context += f"{i}. 사용자: {chat.get("user_message")}\n" context += f" 봇: {chat.get("bot_response")}\n\n" return context 이 함수에서 timestamp로 정렬해서 가져오는데 최근 대화 10건을 가져오려면 ASCENDING이 아닌 DESCENDING으로 최근 대화내역을 가져와서 reverse로 다시 순서를 오래된 순으로 교체해줘야 맞는거 아닌가요?
안녕하세요, 강사님 우선 좋은 수업 제공해주셔서 좀 더 쉽게 툴을 배우고 있습니다 감사합니다. 다름이 아니라 48강 csv 파일 2개를 어디서 다운로드 받는지 모르겠습니다 session_timestamp.csv user_session_channel.csv 자료 다운로드를 클릭하면 pdf만 다운로드 됩니다 학습 관련 질문을 상세하게 남겨주시면 더 좋습니다. 예를 들어 이해가 안 가는 부분이 있다고 하면 강의에서 어느 부분인지 어떤 부분이 이해가 안되는지 등등 추가 정보가 큰 도움이 됩니다. 그리고 에러가 난다면 어떤 에러 메시지가 나오는지 같이 공유해주세요. 혹시라도 유사한 질문이 있었는지 먼저 확인 부탁 드리겠습니다. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어갔으면 하고 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
제미니님 안녕하세요. 강의를 통해 각 개념 간의 응집성을 높이고, 불필요한 의존성을 줄여 격벽을 세우는 설계를 깊이 있게 연습하고 있습니다. 강의에서 배운 원칙을 적용하여 '리뷰'나 '찜' 같은 개념들이 '상품' 개념을 단방향으로 참조하도록 구조를 잡고 있습니다. 하지만 실제 상품 목록 조회 기능을 구현하다 보니, 설계의 일관성을 유지하기 어려운 상황을 마주하게 되어 조언을 구하고자 합니다. 개념 간 의존성의 역전: 목록 화면에서 '리뷰 수'나 '찜 수'를 함께 보여주거나, 이를 기준으로 상품을 정렬해야 하는 요구사항이 생겼습니다. 이 경우 상품 개념이 본래 몰라야 할 하위 개념(리뷰, 찜 등)의 상태를 알아야만 하는 상황이 발생합니다. API 구성의 어려움: 상세 페이지는 API를 잘게 나누어 클라이언트에서 합성함으로써 개념 간의 독립성을 지킬 수 있지만, 목록의 경우 수십 개의 상품에 대해 매번 각각의 리뷰 수 API를 호출하여 클라이언트가 매핑하는 방식은 어딘가 어색하고 성능과 구현 효율 면에서 의문이 듭니다. 결국 조회를 위해 상품이 다시 리뷰나 찜을 알게 되면, 처음 설계한 개념 간의 단방향 참조 구조가 깨지거나 서로를 참조하는 순환 참조가 발생할 것 같아 우려됩니다. 이처럼 개념 간의 격벽을 유지하려는 설계 원칙과, 여러 개념의 데이터가 한꺼번에 필요한 조회 요구사항이 충돌할 때 어떤 식으로 접근하는 것이 현명할까요? 원칙을 고수하며 우회할 방법이 있을지, 혹은 이런 조회 상황에서는 설계적 타협이 필요한 것인지 견해를 듣고 싶습니다.
