인텔리센스 단축키 (Intellisense shortcut)¶https://stackoverflow.com/questions/51341555/visualcode-shortcut-to-display-autocomplete-list-before-typing-in-macos인텔리센스 사용시 한영 전환(ctrl + space)와 스팟라이트(cmd + space) 단축키와 충돌이 발생하므로 (option + esc) 조합을 사용합니다.메인 메뉴 Code > Preferences > Keyboard Shortcuts (cmd + K, cmd + S)에서 단축키(Trigger Suggest)를 (ctrl + .)로 변경할 수 있습니다.

동일한 폴더 내에 있는 파일 중 style.scss만 css로 컴파일 하고 싶습니다하단의 Watch Sass 클릭하여 컴파일 진행시 style.scss 뿐 아니라 common.scss도 동시에 css로 컴파일 되어 방법을 찾다 문의 남깁니다 하나의 파일만 컴파일 가능한지 궁금합니다

- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.강의 영상에서 알려주신 사이트인데, 자료에서는 서비스 종료로 유사 사이트 안내 되어 있었어요. 제가 궁금해서 구글에서 'properties for the flex container' 로 검색해서 이미지탭에서 발견하여서 링크 공유드립니다. https://codepen.io/osublake/pen/dMLQJr항상 좋은 자료 제공해주시는 강사님 감사합니다~~

안녕하세요 선생님.useNavigate 질문이 있습니다.새 일기쓰기 페이지에서 '취소하기'를 누르면 뒤로 돌아갈때 nav(-1)을 쓰셨는데 사실 nav(-1)도 할 수 있지만 nav('/')를 할 수도 있는데 성능상의 차이가 있을까요?? 반응 이라던지 좀 더 큰 프로젝트라면 어떤걸 쓰는게 안전하다던지 하는 차이가 있는지 궁금합니다. 감사합니다

Azure Function의 메인 파일은 function_app.py이어야 하나요?

다름은 아니고 vue2.7 버젼을 사용하고 있습니다. 오늘 실무에서 업무를 진행하다. 한가지 의구심이 들어서 질문을 여쭈고자 합니다.부모 에서 ref 반응형 데이터가 존재하는데 이 반응형 데이터를 바로 아래 자식으로 props를 넘겨주었고 이 넘긴 props를 watch를 사용해서 변화가 있을때 어떤 로직을 처리하겠다.로 구현을 했습니다. 구현과정에서 컴포넌트를 나눌 필요가 생겨서 자식안에 자식을 하나 더 만들고 최상위 부모로 부터 받은 props를 그 최하위 자식에게 전달 후 최하위 자식에서 watch를 통해 어떤 로직을 처리하겠다. 로 구현을 했을때 최하위 자식에서 watch가 정상적으로 props의 변화를 인지 하지 못하는 이슈가 있었습니다. 하지만 해당 props값을 렌더링 했을때는 최하위 자식에서도 정상적으로 변했습니다. 결국 최하위 자식에서 deep과 immediate 옵션을 설정해 해결했는데 왜 이런식으로 동작했는지 검색을해도 나오지 않아서 궁금해서 여쭙고자 합니다. 여기서 ref 데이터 타입은 object이고 초기값은 null 입니다. 추가적으로 최하위 자식은 항상 렌더링 되는것이 아닌 v-if v-else가 걸려있습니다.

Azure Function Deploy가 실패하는데 원인을 모르겠습니다. ㅠ.ㅠ2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting watchfiles>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached watchfiles-0.22.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting python-dotenv>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting uvloop!=0.15.0,!=0.15.1,>=0.14.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached uvloop-0.19.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.5 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting websockets>=10.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached websockets-12.0-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (130 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyyaml>=5.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyYAML-6.0.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (757 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting isodate>=0.6.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached isodate-0.6.1-py2.py3-none-any.whl (41 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyjwt>=2.6.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyJWT-2.8.0-py3-none-any.whl (22 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting azure-core>=1.24.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached azure_core-1.30.2-py3-none-any.whl (194 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting aiosignal>=1.1.2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting attrs>=17.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached attrs-23.2.0-py3-none-any.whl (60 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting multidict<7.0,>=4.5 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached multidict-6.0.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (128 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting yarl<2.0,>=1.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached yarl-1.9.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (328 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting frozenlist>=1.1.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached frozenlist-1.4.1-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (272 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting requests>=2.21.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting six>=1.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting idna>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting dnspython>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached dnspython-2.6.1-py3-none-any.whl (307 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting typer>=0.12.3 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached typer-0.12.3-py3-none-any.whl (47 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting certifi 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached certifi-2024.7.4-py3-none-any.whl (162 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting anyio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached anyio-4.4.0-py3-none-any.whl (86 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting httpcore==1.* 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached httpcore-1.0.5-py3-none-any.whl (77 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting sniffio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached sniffio-1.3.1-py3-none-any.whl (10 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting MarkupSafe>=2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached MarkupSafe-2.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (28 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting pydantic-core==2.20.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached pydantic_core-2.20.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.1 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting annotated-types>=0.4.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached annotated_types-0.7.0-py3-none-any.whl (13 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting urllib3<3,>=1.21.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached urllib3-2.2.2-py3-none-any.whl (121 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting charset-normalizer<4,>=2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached charset_normalizer-3.3.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (140 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting rich>=10.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached rich-13.7.1-py3-none-any.whl (240 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting shellingham>=1.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached shellingham-1.5.4-py2.py3-none-any.whl (9.8 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting pygments<3.0.0,>=2.13.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached pygments-2.18.0-py3-none-any.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting markdown-it-py>=2.2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached markdown_it_py-3.0.0-py3-none-any.whl (87 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting mdurl~=0.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Installing collected packages: mdurl, sniffio, pygments, markdown-it-py, idna, urllib3, typing-extensions, shellingham, rich, h11, click, charset-normalizer, certifi, anyio, websockets, watchfiles, uvloop, uvicorn, typer, six, requests, pyyaml, python-dotenv, pydantic-core, multidict, MarkupSafe, httptools, httpcore, frozenlist, dnspython, annotated-types, yarl, starlette, python-multipart, pyjwt, pydantic, jinja2, isodate, httpx, fastapi-cli, email-validator, azure-core, attrs, aiosignal, fastapi, azure-messaging-webpubsubservice, azure-functions, aiohttp 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:09+0000] Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 annotated-types-0.7.0 anyio-4.4.0 attrs-23.2.0 azure-core-1.30.2 azure-functions-1.20.0 azure-messaging-webpubsubservice-1.1.0 certifi-2024.7.4 charset-normalizer-3.3.2 click-8.1.7 dnspython-2.6.1 email-validator-2.2.0 fastapi-0.111.1 fastapi-cli-0.0.4 frozenlist-1.4.1 h11-0.14.0 httpcore-1.0.5 httptools-0.6.1 httpx-0.27.0 idna-3.7 isodate-0.6.1 jinja2-3.1.4 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 multidict-6.0.5 pydantic-2.8.2 pydantic-core-2.20.1 pygments-2.18.0 pyjwt-2.8.0 python-dotenv-1.0.1 python-multipart-0.0.9 pyyaml-6.0.1 requests-2.32.3 rich-13.7.1 shellingham-1.5.4 six-1.16.0 sniffio-1.3.1 starlette-0.37.2 typer-0.12.3 typing-extensions-4.12.2 urllib3-2.2.2 uvicorn-0.30.3 uvloop-0.19.0 watchfiles-0.22.0 websockets-12.0 yarl-1.9.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: You should consider upgrading via the '/tmp/oryx/platforms/python/3.11.8/bin/python3.11 -m pip install --upgrade pip' command. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Not a vso image, so not writing build commands 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Preparing output... 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying files to destination directory '/home/site/wwwroot'... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 1 sec(s). 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Removing existing manifest file 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating a manifest file... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Manifest file created. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying .ostype to manifest output directory. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 14 sec(s). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Running post deployment command(s)... 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Generating summary of Oryx build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment Log file does not exist in /tmp/oryx-build.log 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: The logfile at /tmp/oryx-build.log is empty. Unable to fetch the summary of build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Triggering recycle (preview mode disabled). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Linux Consumption plan has a 1.5 GB memory limit on a remote build container. 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: To check our service limit, please visit https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-scale#service-limits 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Writing the artifacts to a squashfs file 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Parallel mksquashfs: Using 1 processor 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating 4.0 filesystem on /home/site/artifacts/functionappartifact.squashfs, block size 131072. 2:32:27 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment failed.

nest new nestjs_server 를 cmd 또는 파워쉘에서 실행하면 아래와같이 나옵니다..yarn 을 잘 선택했구요!애초에 똑같이 하는데 에러가 너무 많이 나와서 nodejs 를 지금 영상에서 나오는 버전으로 검색해서 다운받고 진행했는데 여기서만 딱 에러가 나옵니다.. 구글링도 다 해봐도 안되네요 ㅠㅠFailed to execute command: yarn install --silent× Installation in progress... ☕🙀 Packages installation failed!In case you don't see any errors above, consider manually running the failed command yarn install to see more details on why it errored out.Failed to execute command: git initGit repository has not been initialized

안녕하세요 저는 업무 상 필요에 의해 AI 활용 관련해서 이런저런 테스트를 해 보고 있는 중입니다. 개발자가 아니여서 직접적으로 개발을 수행하기에는 어려움이 있습니다. 현재 사내 가이드라인 문서들 (PDF)을 ChatGPT4o에 업로드하여 이해 시킨 후 개인 업무 진행 후 그 결과물들이 가이드라인을 얼마나 준수하는지에 대한 준수율 체크를 해 점수화 해 주는 사내 전용 AI를 도입해 보려고 강의를 듣고 있습니다만 어렵네요 ChatGPT에 pdf 파일을 올려 테스트를 해 보니 상당 수준의 검출 가능성이 있겠다는걸 확인 했습니다만 그 과정을 통해 ChatGPT가 저희 가이드라인을 학습해 다른데 활용이 될 수도 있다는 우려가 있습니다그래서 덩치가 크고 무거운 LLM 말고 SLM을 이용하여 한정된 분야에만 전문화되고 사내 전용으로 보안도 확보한 상태에서 개발할 수 있는 방법에 대해 문의 드리고 싶은데요 개인 이메일로 연락 부탁드리겠습니다 tk.lee@lge.com감사합니다

어제 이어 질문드리네요..ㅎㅎ찾아봤더니 잘 안나오기도 하고 머리썻는데 안되서 다시질문드려요 ㅠ인터넷보면 물 흐르듯 무한으로 보여지는 배너들효과를 구현하려고하는데A div실행 이후 B가 실행하고 이걸 무한으로 돌려야겠다! 싶었습니다. 제가 계산을 잘못한것인지 계속 상이하게 됩니다. ㅠ목표 예시) framer 로 구현위와 같은 효과를 GSAP로도 주고 싶었는데 가능할까요?트라이 계쏙해보는데 안되네용 ㅠ 제 생각은 무한루프 돌리는 상태의 div를 감싼 부모를 css 키프레임줘서 빠르게 들어온 이후 무한으로 루프돌릴계획입니다! useGSAP( () => { const Perents = ref.current?.offsetHeight; if (Perents) { gsap.set(".boxes-clone", { y: `-=${Perents}` }); gsap.fromTo( ".boxes", { y: `-${Perents}` }, { duration: 3, ease: "none", y: `+=${Perents}`, repeat: -1, } ); gsap.fromTo( ".boxes-clone", { y: `-${Perents}` }, { duration: 3, ease: "none", y: `+=${Perents}`, repeat: -1, delay: 3, } ); } }, { scope: ".wrapper" } );

bearerTokenGuadr와 basicTokenGuard를 작성했는데, 토큰 추출을 못합니다.에서 req 요청객체를 제대로 불러온 것인걸까요? 포스트맨에서 auth/token/refresh에서 authroization을 체크하거나 체크하지 않건 둘다 토큰이 없다고 나오는데.. 추출에 문제가 있어 보입니다. BasicTokenGuard는 잘 추출되서 로그인까지는 잘 되는데, BearerTokenGuard는 추출이 안되는지 에러메세지 '토큰이 없습니다.'가 나옵니다.

overrideFindOptions에서 where절을 작성하면 dto에 있는 where 조건들이 제대로 동작하지 않는 거 같아요 paginateComments(dto: PaginateCommentsDto, articleId: number) { return this.commonService.paginate( dto, this.commentsRepository, { relations: { author: true, }, select: { author: { id: true, devName: true }, }, where: { article: { id: articleId }, }, }, `articles/${articleId}/comments`, ); }paginate에서 where조건이 있으면 병합하는 방법으로 해결해보려고 했는데 원하는대로 동작하지 않는거 같습니다. 어떻게 해결하면 좋을까요??

안녕하세요! 초기 애니메이션을 진입할때 css나 gsap으로 keyfream 주고 빠르게 들어온 이후 감속하듯이 부드럽게 흐르도록 구현 할 수 있을까요..? css에 같은 클래스에 키프레임을 줬더니 css때문에 gsap이 충돌나는지 안되더라구요.ㅠ.

임시폴더로 부터 이미지 파일 이동시키는 강의를 들었는데요.지금은 아직 S3 를 사용하지 않지만 만약 S3 를 사용할때도 임시폴더를 만들어두시고, 최종적으로 저장을하게 되면 이미지 파일을 S3에 이동을 시키시나요 ?

🚨 아래의 가이드라인을 꼭 읽고 질문을 올려주시기 바랍니다 🚨질문 하시기 전에 꼭 확인해주세요- 질문 전 구글에 먼저 검색해보세요 (답변을 기다리는 시간을 아낄 수 있습니다)- 코드에 오타가 없는지 면밀히 체크해보세요 (Date와 Data를 많이 헷갈리십니다)- 이전에 올린 질문에 달린 답변들에 꼭 반응해주세요 (질문에 대한 답변만 받으시고 쌩 가시면 속상해요 😢)질문 하실때 꼭 확인하세요- 제목만 보고도 무슨 문제가 있는지 대충 알 수 있도록 자세한 제목을 정해주세요 (단순 단어 X)- 질문의 배경정보를 제공해주세요 (이 문제가 언제 어떻게 발생했고 어디까지 시도해보셨는지)- 문제를 재현하도록 코드샌드박스나 깃허브 링크로 전달해주세요 (프로젝트 코드에서 문제가 발생할 경우)- 답변이 달렸다면 꼭 확인하고 반응을 남겨주세요- 강의의 몇 분 몇 초 관련 질문인지 알려주세요!- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.아래 오류가 자꾸 뜨는데 이유를 모르겠습니다...input 태그에 텍스트도 써지지 않습니다.onchange2 도 이어서 작성하면 오류가 발생하여 지워버렸습니다ㅠㅠWarning: You provided a value prop to a form field without an onChange handler. This will render a read-only field. If the field should be mutable use defaultValue. Otherwise, set either onChange or readOnly.

강의에서 image 업로드 시에common module 를 만들어서 업로드 진행하는것을 봤는데요.controller 단에서 타고와서 메서드에서 필터링 처리하는게 아니라,이미 module 에서 검증된것을 파일 올리기만 하니까 간편해보였습니다.만약 이미지 파일뿐만 아니라 , 엑셀파일로 업로드 받는다고 하면 어떻게하면될까요 ??그때도 common.modules.ts 파일안에 register 메서드에 조건문으로 처리하시나요 ??ex) if (ext === '.xlsx') { } elif (ext === '.jpg' && ext === '.jpeg' && ext === '.png') { }

안녕하세요 ㅎ이미지 업로드 방식에 대해서 말씀해주셨는데요.말씀하신것처럼 사용자가 이미지를 올렸다가 마음이 바껴서 다른 이미지를 올리고싶을때 다시 이미지를 여러번 교체할수있잖아요하지만 데이터베이스 상에서는 마지막으로 올린 S3 경로가 저장되어있을텐데요.이럴경우 데이터베이스상에는 저장이 되어있지않지만 S3 에 올라간 이미지들은 어떻게 하시나요 ?주기적으로 삭제 해주신다고 하셨는데 어떤방식을 하시나요 ?

안녕하세요 ! 우선 지금은 공부 단계이기때문에 이미지저장 경로를 S3 로 하지않고 Public 으로 하시나요 ?아니면 원래 Public 에다가 이미지를 저장하시나요 ??

해당 강의에서 컴포넌트를 만들고 상태관리를 할때 모든 코드에 this가 왜 붙는건가요??저렇게 만든것도 그냥 객체인거 같은데 let state ={} 로안 하고 let도 없고 변수도 없는데 this로 state를 참조되는것도 궁금합니다.모든 코드에 this가 붙는 이유일반함수에 this한거니 그냥 window 객체에 state 변수가 생긴건지 궁금합니다.2가 아니면 그냥 state라는 걸 자바스크립트가 제공해서 참조해서 사용하는것인지this.state = {};

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