강좌 중 C언어로 만든 키 후킹 분석편 보다보면, 키 후킹 이외에도 추가적으로 분석가능하게끔 키로그 샘플파일도 제공해주신다고 되어 있는데 교육 중 제공되는 파일을 살펴봐도 샘플파일을 찾을 수가 없습니다. 혹시 제공받을 수 있을까요? PS. 사실 밑에 ida pro도 아직 제공받지는 못했습니다.ㅠ-ㅠ  

vultr말고 다른 대체 서버를 사용해도 강의 듣는데에 문제가 없을까요?

- 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     버튼을 컴포넌트로 만들었습니다. 그 컴포넌트를 불러왔습니다. 부모창에서 그 버튼을 누르면 validation 체크를 하고 그 버튼 click 함수를 처리하고 싶습니다. 그런데 그 버튼은 공통에서 제공되는 부분이라 제가 수정 할수 는 없습니다. 버튼을 누르면 부모창에 체크 함수를 실행하고 버튼을 처리하게 구성을 할수 있을까요? vue에서는 어떤것이 제공되는지, 어떤 기술을 써야 되는지 들은 수업이랑 매칭을 못하겠어요 ㅠㅠ

강의자료를 받을 수 있는지 문의드립니다. 만약 공유가 어려우시면 강의 이해에 도움이 되는 교재를 알려주시면 도움이 될 것 같습니다.

안녕하세요 딥러닝을 구글colab을 이용하여 공부중인데 현재 이미지 학습 부분을 공부하고 있습니다. 하지만 결제를 하여도 런타임이 24시간이 한계라 훈련이 자꾸 중단되어 epoch를 전부 학습하지 못하고 있습니다! 그래서 1epoch마다 checkpoint를 저장하는 방법을 사용하여 훈련을 하고 있고, 현재 잘 저장이 되고 있습니다. 하지만 저는 항상 3/10 epoch에서 24시간이 지나 훈련이 중단 되는데 그러면 이때 3 까지 저장된 checkpoint를 불러와서 다시 4epoch부터 재 학습을 시킬수 있는방법이  궁금합니다! 검색을 해 보았지만 전부 학습이 완료된 데이터를 불러오는 예제 밖에 없어서 질문 남깁니다! 제가 사용한 코드는 아래와 같습니다.  from fastai.imports import * from tensorflow.keras import datasets, layers, models, losses, Model from tensorflow import keras import tensorflow as tf from keras.layers import Dense,Dropout,Activation,Add,MaxPooling2D,Conv2D,Flatten,BatchNormalization from keras.models import Sequential from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import layers import seaborn as sns from keras.preprocessing import image import numpy as np import cv2 from google.colab.patches import cv2_imshow import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') data_path = '/content/drive/MyDrive/train_val_data' train_dir = os.path.join(data_path,'train') val_dir = os.path.join(data_path,'test') classes = os.listdir(train_dir) train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0.2, zoom_range = 0.2, vertical_flip=True, rescale = 1. / 255, fill_mode='nearest') val_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale = 1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) val_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=(224,224), batch_size = 32, class_mode = 'categorical' ) base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights = 'imagenet', include_top = False, input_shape = (224,224,3)) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False x = layers.Flatten()(base_model.output) x = layers.Dense(720, activation='relu')(x) predictions = layers.Dense(360, activation = 'softmax')(x) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) checkpoint_path = "/content/drive/MyDrive/training_resnet50/resnet50_cp.ckpt" checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path) # 체크포인트 콜백 만들기 cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path, save_weights_only=True, verbose=1) head_model = Model(inputs = base_model.input, outputs = predictions) head_model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = head_model.fit(train_generator, validation_data=val_generator, batch_size=32, epochs=100, callbacks = [cp_callback])    

항상 좋은 강의 감사합니다! 덕분에 실력이 많이 오름을 느끼고 있습니다. 궁금한 것은 애초에 boot-starter-aop을 적용하기 전에, 스프링 컨테이너에 빈들을 등록할때 이들을 프록시 처리해서 등록하는 것으로 알고 있습니다. (싱글톤 처리를 위해서) 이때, boot-starter-aop 모듈을 적용하면 이러한 역학 과정(?)에 어떤 과정이 들어가는지 궁금합니다. 일단 포인트컷 대상이 되는 클래스는 한번 프록시에 감싸주고 이후 스프링에서 빈으로 등록할 때  싱글톤 처리를 위해 한번 더 프록시를 감싸주는 식으로 최종 빈 등록이 되는 것일까요?

authenticationManagerBuilder.getObject().authenticate(authenticationToken);이 실행되면 loadUserByUsername으로 어떻게 넘어가지는지 이해가 되지 않습니다. loadUserByUsername은 customUserDatailSevice의 메서드인데 어째서 authenticationdml authentiacate메서드를 실행하면 CustomUserDatailService의 메서드가 호충되는 건가요?

안녕하세요 항상 좋은 강의 들려주셔서 감사합니다. 저희는 이제 막 총 2명으로 구성되어있는 개발팀이며, 첫 게임 개발 준비중에 있고, 스팀 출시까지 생각을 하고 있습니다. 다름이 아니라 게임 개발을 위해 에셋을 구매하려는 와중 라이선스부분에 싱글 엔티티와 멀티 엔티티가 있던데 따로 알아본 바로는 싱글 엔티티는 개인만이 프로젝트에 접근할 수 있고, 멀티 엔티티는 대기업과 같은 여러 명의 인원이 프로젝트에  접근할 수 있다라고 나와있던데 그러면 2명뿐인 저희도 같이 개발을 진행하기 위해선 멀티 엔티티를 구매해야 하나 싶어서 여쭤봅니다. 큰 금액차이가 아니라면 그냥 구매하려했는데 무려 2배가 넘도록 차이가 심하여 어떡해야하나 싶어서 여쭤봅니다 ㅠㅠ

안녕하세요. 강의 중 stageInfo 에서 monster 를 아래처럼 선언하게 되면, greenMon 을 찾을 수 없다고 에러가 뜹니다. const stageInfo = {   stage: [],   monster: [     {defaultMon: greenMon, bossMon: greenMonBoss},     {defaultMon: yellowMon, bossMon: yellowMonBoss},     {defaultMon: pinkMon, bossMon: pinkMonBoss}   ] } Uncaught ReferenceError: greenMon is not defined     at game.js:27   올려주신 완성본 파일로 한번 덮어 씌워봤는데도 동일한 에러가 뜨는데요... 확인 해주실 수 있으실까요 ??  (앞에 stageInfo 에서 greenMon 을 추가할 때 Monster.greenMon 으로 수정하면 class Monster 에서 제대로 받아오지 못하는 것 같아요)

강사님 안녕하세요.  ErrorDecoder 인터페이스를 구현하며 든 생각인데 ControllerAdvice를 사용해도 무방한지 궁금합니다. 혹시 ErrorDecoder를 사용하는 것을 권장한다면 그 이유를 알 수 있을까요?? 항상 좋은 강의 감사합니다.

- 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.   .

firebase 업데이트 된버전에 코드를 참고하고 싶은데 공개된 소스가 없나요? 강의 들으면서 firebase 공식문서 같이보면서 수정하는 방법 밖에 없나요?

강의 잘 듣던 중 워크스페이스에서 로그아웃 부분에 대한 질의 드립니다. 로그인 페이지에서 로그인 응답을 받고 워크스페이스로 넘어가는 부분까지 잘 따라하였고, data가 false일때 로그인 페이지로 이동하는 if문 추가시 2번째 사진과 같이 무한루프가 도는 현상이 발생하고 있습니다. 어느부분을 봐야하는지 조언 부탁드립니다.      

바쁘실텐데 질문드려서 죄송합니다. 영상을 보고 따라하며 공부하고 있는데 localhost:3060/post/1에서 에러가 발생했습니다. 그전까지 잘 따라했다고 생각했는데 이유를 잘 모르겠네요.... 원인을 알려주시면 진심으로 감사드립니다.....ㅠ

Pool Manager 강의 따라오면서 에러없이 잘 실행되었습니다. 그런데 아래 사진과 같이 Login Scene -> Game Scene이동하면 에러없이 유니티짱도 잘 이동을하는데  화면이 검은색으로 나옵니다... 빛?? 이 없는거같은데 어떻게 해결해야하나요??   이사진은 현재 Login 에서 Game으로 씬이동을 했을때 DirectLight입니다.

Medieval Town Exteriors | 3D Fantasy | Unity Asset Store 이 링크에 있는걸 임포트했고, Readme에 적힌대로 URP를 임포트 패키지로 열어서 시키는대로 다했습니다. 그리고 또 Readme에 있는대로 Demo를 열어봤더니 전부 자주색으로 나오네요. 공격2 파일을 다운로드해도 Demo_Terrain.asset 밖에 없고, Demo는 없는데 이제 어떻게하면 좋을까요...            

안녕하세요? 강의 열심히 듣고 있습니다! 질문이 있는데요. Number.MAX_SAFE_INTEGER 대신 Infinity를 사용해도 되나요? 저는 항상 Infinity나 -Infinity를 쓰는데 선생님이 쓰시는 Number.MAX_SAFE_INTEGER나 Number.MIN_SAFE_INTEGER와 같은 것인지 궁금합니다.

강사님 안녕하세요~알찬 장고 강의를 만들어 주셔서 감사합니다!강사님의 강의를 발판 삼아서 제 역량이 한 단계 도약할 수 있기를 기대하고 있습니다. 'Thin View, Fat Model/Form, Stupid Template'이라는 문장에 대한  출처 또는 상세 내용을 알고 싶습니다. 강의를 본격적으로 수강하기에 앞서 본 강의 질문에 대한 강사님의 답변을 훑어보다가 위와 같이 인상적인 문장을 발견했습니다.이 문장 안에 장고의 핵심철학이 담긴 것 같아서 관련 내용을 웹에서 검색했지만 상세한 내용을 찾지 못했습니다. django 공식문서에도 관련 내용을 찾을 수 없었습니다.혹시 위 문장에 대한 출처를 알려주실 수 있나요? 혹은 저 문장에 함의된 내용에 대해 부가적인 설명을 들을 수 있을까요? 참고로 위의 문장에 대해 혼동되는 부분을 아래와 같이 정리해보았습니다. 1. Thin View: Django 기반으로 API 개발 시 View에서 QuerySet을 조작합니다. QuerySet 조작에 따라 view에는 비지니스 로직이 포함되므로 Fat해지는 것이 자연스럽다고 생각하고 있습니다.2. Fact Model: model에는 모델 필드와 제약사항 외에는 추가할 부분이 없어 보이는데 Fat하게 조작한다는 말이 이해되지 않습니다.  강사님의 답변을 기다리겠습니다! 감사합니다 :)

      강사님 쫓아서 코딩을 하는데 이부분에서 오류가 생기는 것 같거든요 계속 지우고 다시 타이핑을 하고 해봤는데 강사님과 같은 결과값이 나오질 않습니다. 혹시 어느 부분이 잘 못 되었을지 보이신다면 알려주시면 감사하겠습니다. 다음으로 넘어가질 못하고 있습니다 ㅠㅠ

  최근 자료를 크롤링해서 데이터 분석 중인데 막대 그래프에 한글제목을 어떻게 넣으면 되나요? 그리고 가로축을 수평으로 하고 싶습니다 11-06 글자를 지금과 같이 되게 90도 돌리고 싶어요 어떻게 해야 할까요?