안녕하세요. 알고리즘 종결 급 강의 잘 보고 있습니다. 그러나 강의를 보는동안 해당 강의의 노션 페이지에 comment가 보이지 않는것 같습니다. 강의에서는 comment가 정상적으로 있는것 같은데 다른 페이지에는 comment가 보이는데 해당 페이지에서만 안보이네요. 강사님의 소중한 자료라 풀 스크린은 올리지 않겟습니다. 오른쪽에 comment가 없습니다 ㅠㅠ
import React, { useState, MouseEvent } from "react"; import * as S from "./mypoint.index.styles"; import TapPointLoading from "./mypoint_loading"; import TapPointBuying from "./mypoint_buying"; import TapPointAll from "./mypoint_all"; import TapPointSelling from "./mypoint_selling"; export default function MyPoint(): JSX.Element { const [selectedValue, setSelectedValue] = useState<{ name: string; index: number; }>({ name: "전체내역", index: 0, }); const MyPageHeadInfoButton = [ { name: "전체내역", component: <TapPointAll /> }, { name: "충전내역", component: <TapPointLoading /> }, { name: "구매내역", component: <TapPointBuying /> }, { name: "판매내역", component: <TapPointSelling /> }, ]; const onClickTap = ( event: MouseEvent<HTMLDivElement>, index: number ): void => { const newValue = event.currentTarget.id; setSelectedValue({ name: newValue, index, }); }; // 버튼 클릭으로 해당 data 값을 보여주기 위함 const renderData = (): JSX.Element | undefined => { return ( <S.TableWrap> {/* 해당 탭의 배열의 객체 name통해 컴포넌트 가져옴 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el) => { if (el.name === selectedValue.name && el.component) { return <div key={el.name}>{el.component}</div>; } return null; })} </S.TableWrap> ); }; return ( <S.Wrap> <S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageHeadBtn> {/* 서브 탭 버튼 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el, index) => ( <S.MyPageInfoBtn key={el.name} id={el.name} onClick={(event) => onClickTap(event, index)} selected={selectedValue.name === el.name} > {el.name} </S.MyPageInfoBtn> ))} </S.MyPageHeadBtn> </S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageBodyWrap> {/* 해당 탭 data */} <div>{renderData()}</div> </S.MyPageBodyWrap> </S.Wrap> ); } 이렇게 탭을 클릭을 해서 해당 컴포넌트가 보이도록 했습니다. 그러면서 각각의 API data도 받아와 cache에 저장을 하도록 해 추가 API 요청이 일어나지 않도록 했는데 여기서 로그아웃을 하고 다른 아이디로 로그인을 하면 이전의 로그인 했던 data가 그대로 남아있어 최신 data를 가져오기 위해 여러가지 방법으로 시도했습니다. 로그아웃 시 useApolloClient를 활용해 cache를 삭제 했습니다. 이렇게 하면 다시 로그인 한 유저의 data를 잘 가져오는데 로그아웃을 하면서 cache data가 삭제되니 다른 API, Board, Markets 등 해당 page의 사용한 query문의 data를 다시 요청하는 문제가 있습니다. refetch()로 query문을 선언하면 해당 refetch()를 실행하지 않아도 API 요청이 일어나 refetchQueries를 사용해 data 최신화 하려는데 그렇게 되면 모든 탭을 refetch 해줘야 되는 문제가 있습니다. 각 탭 이동마다 API 요청 나가는게 싫어서 fetchporicy나 refetch()를 사용 하지 않았는데 보통 어떻게 사용을 하나요? 로그인에 의한 data는 탭 이동마다 refetch를 시켜주는게 좋을까요? 그리고 구매, 충전 등 하면 바로 MyPoint에 업데이트 되도록 client.writeQuery / readQeury 나 refetchQueries를 사용했는데 이런 결제 정보 같은거는 refetch로 실시간으로 data를 가져오는게 좋겠죠? 로그인, 로그아웃은 LayoutHeader에서 사용하고 있습니다.
안녕하세요. EmailOperator 실습과정에서 오류가 발생해서 질문을 남깁니다! 설정을 한 후 실행을 하니. OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address 가 발생해서 도움이 필요합니다..! docker-compose.yaml 파일에 이렇게 설정을 하였고, 에러는 다음과 같습니다!
4. Core Event를 "click_payment"라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요. WITH base AS( SELECT event_date, event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(ep.key = 'food_id', ep.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(ep.key = 'session_od', ep.value.string_value, NULL)) AS session_od FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep GROUP BY ALL ), payment AS( SELECT user_pseudo_id, event_timestamp, event_date, event_name, --firebase_screen, FROM base WHERE event_name = 'click_payment' ORDER BY event_date ), payment_first_week AS( SELECT *, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM( SELECT * EXCEPT(event_timestamp, event_date), DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date FROM payment ) ), payment_user_cnt AS( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) ############################### 리텐션 비율 구하기 ############################### SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM payment_user_cnt ) 여기까지는 payment 테이블 WHERE절에 event_name으로 "click_payment" 조건을 걸어준 것 빼곤 강의의 코드를 거의 그대로 사용했습니다. 결과는 이렇게 나왔고, 저는 diff_of_week가 4일 때 갑자기 user_cnt가 상승 했다가 5일 때 다시 이전 수치로 돌아간 것에 주목했습니다(약 18% 상승). SELECT event_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) WHERE diff_of_week = 4 GROUP BY event_week ORDER BY user_cnt DESC 그래서 diff_of_week가 4일 때의 "click_payment" 이벤트를 발생시킨 유저의 수를 추출해보았습니다. 결과를 보았을 때, 2022-10-31 ~ 2023-01-09의 유저 수가 많음 을 확인하였고 이는, 해당 기간이 첫 주문 후 4주가 지난 사람들의 재주문 건수가 많았을 것 이라는 생각이 들었습니다. ##################### 해당 날짜, 이전, 이후의 데이터 추출 #################### # target_date 테이블: 해당 날짜를 만족하는 행만 추출 , target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-10-03' AND '2022-12-12' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # before_target_date 테이블: 해당 날짜 이전 ), before_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-10-02' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # after_target_date 테이블: 해당 날짜 이후 ), after_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-12-13' AND '2023-12-31' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp ) ################ click_payment를 발생시킨 유저와 그 때의 날짜 추출 ################ # payment_users 테이블: 해당 날짜에서 event_name칼럼에 "click_payment"를 가지고 있는 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출 , payment_users_target_date AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_before 테이블: 해당 날짜 이전의 payment user의 정보 ,payment_users_before AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM before_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_after 테이블: 해당 날짜 이후의 payment user의 정보 ,payment_users_after AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM after_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) 그래서 전체 날짜를 위의 해당 날짜와 그 전, 후 3개로 나누어 해당 기간의 정보만을 담는 테이블을 생성하고, 각 기간에 "click_payment" 이벤트를 가지고 있는 유저의 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출하였습니다. ################ 3개의 기간동안 사람들이 주문한 음식의 food_id 추출 ################ # 해당 기간동안 사람들이 주문한 food_id , food_cnt_target_date AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM target_date td JOIN payment_users_target_date pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC --ORDER BY td.user_pseudo_id, event_timestamp ), # 해당 기간 이전 사람들이 주문한 food_id food_cnt_before_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM before_target_date td JOIN payment_users_before pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ), # 해당 기간 이후 사람들이 주문한 food_id food_cnt_after_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM after_target_date td JOIN payment_users_after pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ) 위에서 구한 id와 date를 이용해 세 기간동안 사람들이 주문한 음식과 음식 별 건수를 추출하였습니다. 전체 데이터를 살펴본 결과, "click_payment"는 항상 주문 마지막에 발생하는 이벤트이며, 이 row에는 food_id는 없고, "click_cart" 이벤트를 발생시켰을 때 해당 주문건에 대한 food_id가 row에 포함되어 있어 event_name을 "click_cart"로 지정하였습니다. ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 카운트 ################ , total_cnt AS( SELECT td.food_id, btd.food_cnt AS food_cnt_before_target_date, td.food_cnt AS food_cnt_target_date, atd.food_cnt AS food_cnt_after_target_date FROM food_cnt_target_date td JOIN food_cnt_before_target btd ON td.food_id = btd.food_id JOIN food_cnt_after_target atd ON td.food_id = atd.food_id ) ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 비율 ################ SELECT food_id, food_cnt_before_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_before_target_date, SUM(food_cnt_before_target_date) OVER()), 4) AS rate_before, food_cnt_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_target_date, SUM(food_cnt_target_date) OVER()), 4) AS rate_target, food_cnt_after_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_after_target_date, SUM(food_cnt_after_target_date) OVER()), 4) AS rate_after FROM total_cnt ORDER BY rate_target DESC 세 기간동안 사람들이 주문한 food_id와 그 횟수, 비율을 구해보았습니다. 각 음식의 비율은 매우 적지만 target_date를 기준으로 정렬해 보았을 때, 확실히 해당 기간동안 주문량이 높고 나머지 기간에는 주문량이 낮은 음식들이 존재 했습니다(ex. 1438, 1516 등). 하지만, 이것이 4주전 주문자들의 실제 재주문 결과인지, 단지 해당기간 동안 신규 유저가 늘었기 때문인지 확실하지 않다고 생각문자와 그 외 기간동안의 신규 주문자를 비교해 보았습니다. SELECT new_user_target_date, COUNT(*) AS new_user_cnt FROM( SELECT CASE WHEN first_week BETWEEN '2022-10-31' AND '2023-01-09' THEN 1 ELSE 0 END AS new_user_target_date FROM payment_first_week ) GROUP BY new_user_target_date 해당 기간의 신규 유저수는(new_user_target_date = 1) 6261명, 그 외 기간의 신규 유저수는 6898명으로, 전체 기간 대비 해당 기간의 비율을 고려해보았을 때, 신규 유저가 크게 늘었다고 보기 어려웠습니다. 따라서, 2022~10-03 ~ 2022-12-12일이 포함된 주차에 첫 주문을 한 고객들의 만족도가 높았거나, 그 당시에 시행했던 첫 주문 관련 마케팅, 광고 효과가 좋았을 것 이라고 판단할 수 있었습니다. ** 앱 로그 데이터를 처음 접했기 때문에 코드 오류나 논리적인 비약이 있을 것이라고 생각하지만, 단지 Weekly Retention에 WHERE 조건을 추가하는 것에 그치기 아쉬워서(?) 의식의 흐름대로 분석해보았습니다.
- 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. 로드맵 따라가며 강의 정말 잘 듣고있습니다 ! 항상 친절한 답변도 감사드립니다. 다름이 아니라 Yolo 3를 구현하면서 궁금증이 생겼습니다. 1. output을 담당하는 layer가 3개이므로(13X13/26X26/52X52) 3개의 layer에서 forward를 이용하여 결과를 추출한다고 이해했는데 이게 맞나요? 3개에서 뽑은 output(confidence_threshold보다 큰) 을 종합한 후 NMS process를 거쳐서 최종적으로 조건에 맞는 index를 반환받아 그 index를 이용해 image에 구현한다고 이해했는데 이것도 맞을까요? 만약 위에서 제가 이해한게 어느정도 맞다면 마지막으로 드는 궁금증은 13X13, 26X26, 52X52에서 각 Grid Cell이 image의 object를 예측할텐데, 이는 비유하자면 Random Forest에서 각각 학습한 model이 다수결(?)로 infernece한다고 이해해도 될까요? 즉, 세개의 Multi Scale에서 학습한 각각의 gride cell의 anchor box들이 자신의 의견을 내놓아 그중 confidence, nms의 조건을 이용해 최종적으로 조건에 부합하는 몇 개의 bbox만 남는걸로 이해해도 되는지 여쭤보고 싶습니다..!
강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다. 케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다. encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary() 아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다. encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()
안녕하세요! 강의 구매후에 공부중인 학생입니다. 다름이 아니라 이제 본격적으로 섹션2를 시작했는데 시작하자마자 atom이라는 프로그램을 설치하라고 하는데 그전 강의 '파이썬 기본 환경 설정'편에서는 atom설치 관련 강의가 없어가지고, 설치를 어떻게 하는지 모르겠어요 ㅠㅠ
그런데 글만 회고록에 글만입력하면 오류가 납니다. 오류의 원인은 speed.js파일 때문이라고 합니다. 현재 코드는 아래와 같습니다. 허파가 뒤집어집니다. import { Input, Button} from 'antd'; const { TextArea } = Input; import { useState } from "react";// 저장하는 곳임포트 const DiaryInput = ({ isLoading, onSubmit }) => { const [userInput, setUserInput] = useState(""); // isLoading 로딩상태에서 사용하는 변수 // inSubmit 다입력 작성하면 사용 const handleUserInput = (e) => { setUserInput(e.target.value); }; const handleClick = () => { onSubmit(userInput); }; return ( <div> <TextArea value={userInput} onChange={handleUserInput} placeholder="오늘 일어난 일들을 간단히 적어주세요." /> <Button loading={isLoading} onClick={handleClick}> GPT 회고록을 작성해줘! </Button> </div> ); } export default DiaryInput; // import { Input , Button} from 'antd'; // import { useState } from 'react'; // const { TextArea } = Input; // const DiaryInput = ({isLoading, onSubmit}) => { // const [userInput, setUserInput] = useState(""); // //사용자의 입력을 받아 상위 컴포넌트로 넘기기 // // 로딩상태에서는 제출버튼 못누루게 // const handleUserInput =(e)=>{ // setUserInput(e.target.value); // const handleClick = ()=>{ // onSubmit(userInput); // } // } // return ( // <div> // <TextArea value={userInput} onChange={handleUserInput} placeholder='오늘 하루 회고'/> // <Button loading={isLoading} onClick={handleClick}>GPT회고록 시작</Button> // </div> // ); // }; // export default DiaryInput; import { useState } from 'react'; import { CallGPT } from './api/gpt'; import DiaryInput from './components/DiaryInput'; const dummyData = { "title": "고립된 개발자의 고민", "thumbnail": "https://source.unsplash.com/1600x900/?programming", "summary": "혼자 코딩과제를 진행하면서 걱정이다.", "emotional_content": "최근 혼자 코딩과제를 진행하면서, 협업이 없이 모든 것을 혼자 결정하고 해결해야 한다는 부담감에 많이 무겁습니다. 강의를 듣고 최선을 다해 프로젝트를 진행했지만, 예상치 못한 버그들로 인해 스트레스가 많이 쌓였습니다. 스택오버플로와 GPT를 통해 문제를 해결하긴 했지만, 이러한 문제해결 방식이 정말로 제 개발 실력을 향상시키는지에 대해 의문이 듭니다. 왠지 스스로의 능력을 시험할 기회를 잃은 것 같아 아쉽고, 불안감도 커지고 있습니다.", "emotional_result": "이 일기에서 감지되는 감정은 불안, 부담감, 그리고 자신감의 결여입니다. 고립된 상황에서의 성공에 대한 압박감과 문제 해결 방법에 대한 의심은 정서적으로 큰 부담을 주고 있습니다. 자기 효능감이 낮아짐을 느끼는 상황입니다.", "analysis": "고립되어 문제를 해결하는 과정은 큰 스트레스와 불안을 유발할 수 있습니다. '혼자서 하는 일은 좋은 일이든 나쁜 일이든 더욱 크게 느껴진다'는 에릭 에릭슨의 말처럼, 혼자서 모든 것을 해결하려는 시도는 때로는 개인의 성장에 도움이 될 수 있지만, 지속적인 고립은 자기 효능감을 저하시킬 수 있습니다. 이러한 상황에서는 자신의 노력을 인정하고, 필요한 경우 도움을 요청하는 것이 중요합니다.", "action_list": [ "프로젝트 중 발생하는 문제를 혼자 해결하려 하지 말고, 멘토나 동료 개발자와 상의를 통해 해결 방안을 모색하라.", "정기적으로 자신의 학습 방법과 진행 상황을 평가하여, 필요한 경우 학습 방식을 조정하라.", "개발 과정에서의 스트레스 관리를 위해 적절한 휴식과 여가 활동을 통해 정서적 안정을 찾으라." ] }; function App() { const [data, setData] = useState(dummyData); // 우선 빈문자열로 해놓고 const [isLoading, setIsLoading] = useState(false); const handleClickAPICall = async (userInput) => { try { setIsLoading(true);// 처음에는 로딩을 트루 const message = await CallGPT({ prompt: `${userInput}`, }); // Assuming callGPT is a function that fetches data from GPT API setData(JSON.parse(message)); } catch (error) { // Handle error (you might want to set some error state here) } finally { setIsLoading(false);//다음에는 펄스로 } }; const handleSubmit = (userInput) => { handleClickAPICall(userInput); }; console.log(">>data", data); return ( <> <DiaryInput isLoading={isLoading} onSubmit ={handleSubmit} /> <button onClick={handleClickAPICall}>GPT API call</button> <div>title : {data?.title}</div> <div>analysis : {data?.analysis}</div> <div>emotional_content : {data?.emotional_content}</div> <div>emotional_result : {data?.emotional_result}</div> </> ); }; export default App; // import { useState } from "react"; // import { CallGPT } from "./api/gpt"; // import { message } from "antd"; // import DiaryInput from "./components/DiaryInput"; // const dumyData = JSON.parse(` // { // "title": "당황스러운 예제 에러", // "thumbnail": "https://source.unsplash.com/1600x900/?confused", // "summary": "가끔 예제 에러가 발생하여 당황함", // "emotional_content": "가끔 예제 에러가 나타나는 것이 정말 당황스럽다. 이런 상황들은 예상치 못한 문제로 인해 나를 혼란스럽게 만든다. 그럼에도 불구하고, 이런 에러들은 동시에 나의 문제 해결 능력을 시험한다.", // "emotional_result": "당황스러움과 혼란스러움이 느껴진다. 그러나 이는 예상치 못한 문제에 대처하는 능력을 향상시키는 과정일 수 있다.", // "analysis": "당신의 당황함과 혼란스러움은 예상치 못한 상황에 대한 불안감과 두려움을 반영할 수 있습니다. 하지만, '문제는 기회다'라는 유명한 격언을 기억하십시오. 이러한 에러들은 당신의 문제 해결 능력을 향상시키는 좋은 기회일 수 있습니다.", // "action_list": [ // "예상치 못한 에러에 대비하는 습관 만들기", // "문제 해결 능력 향상을 위한 자기계발", // "당황하지 않고 차분하게 상황을 평가하는 능력 기르기" // ] // } // `); // function App() { // const [data, setData] = useState(dumyData); // const [isLoading, setIsLoading] = useState(false); // // 여기로딩상태가 // const handleClickAPICall = async (userInput) => { // try{// try catch로 감싸서, 처음에는 로딩상태를 트루라고 하고 // setIsLoading(true); // const message = await CallGPT({ // prompt:'{userInput}', // }); // setData(JSON.parse(message));// 그리고 데이터가 잘오면 받아보자 // } catch (error){ // }finally{ // setIsLoading(false);// 나중에는 false라고 하자 // } // }; // const handleSubmit = (userInput)=>{ // handleClickAPICall(userInput); // }; // console.log(">>data", data); // return ( // <> // <DiaryInput isLoading={isLoading} onSubmit={handleSubmit} /> // // 여기로 옴 // <button onClick={handleClickAPICall}>GPT API call</button> // <div>data : {data?.title}</div> // <div>thumbnail: {data?.thumbnail}</div> // <div>summary : {data?.summary}</div> // <div>emotional_resul : {data?.emotional_resul}</div> // <div>emotional_content : {data?.emotional_content}</div> // <div>analysis: {data?.analysis}</div> // <div>action_list: {data?.action_list}</div> // </> // ); // } // export default App ;{ "name": "my-gpt-diary", "private": true, "version": "0.0.0", "type": "module", "scripts": { "dev": "vite", "build": "tsc -b && vite build", "lint": "eslint . --ext ts,tsx --report-unused-disable-directives --max-warnings 0", "preview": "vite preview" }, "dependencies": { "@ant-design/icons": "^5.4.0", "antd": "^5.20.1", "react": "^18.3.1", "react-dom": "^18.3.1", "styled-components": "^6.1.12" }, "devDependencies": { "@types/react": "^18.3.3", "@types/react-dom": "^18.3.0", "@typescript-eslint/eslint-plugin": "^7.15.0", "@typescript-eslint/parser": "^7.15.0", "@vitejs/plugin-react": "^4.3.1", "eslint": "^8.57.0", "eslint-plugin-react-hooks": "^4.6.2", "eslint-plugin-react-refresh": "^0.4.7", "typescript": "^5.2.2", "vite": "^5.3.4" } }