안녕하세요.  해당 강의에서는 TypeQuery, Query와 query.getResultList(),query.getSingleResult()와 같은 내용들을 학습했는데요.해당 메소드들이 Spring Data Jpa에서 내부적으로 사용되는 것이 맞나요? EntityManager는 그렇다고 알고있는데, 쿼리 메소드들도 그러한지 궁금합니다.

영상 외적으로도 참고할 만한 서적이 있으면 좋겠다는 생각을 하는데 영상을 제작하면서 참고한 서적이나 또는 추천하는 책이 있으신가요?

혹시 jwt filter에서 변환해서 유저 id를 header로 보내는건 문제가 없을까요?  filter config에서 유저 권한정보를 비교해서 맞으면 헤더에 유저아이디(pk)를 실어서 보내주고 아니면 토큰 에러 띄우는 형식으로 하려고 합니다 헤더를 중간에 가로챌 수 있나 궁금합니다 

안녕하세요. 현재 강의까지 진행했는데 이런 증상이 나타나요. 이유가 뭔지 못찾겠어요 ㅠ

실무에서 JPA로 개발 할 때 FK로 연관관계를 꼭 맺어주어야 하나요? FK로 연관관계를 맺어주면 추후 DML등에 따라서 수정등이 용이하지 않아서요. JPA 개발하지 않았을 때는 FK로 연관관계를 맺지 않고 개발하였는데 JPA는 FK로 설정하라고 해서 헷갈리네요.

public int[,] adj = new int[6, 6] { { 0, 1, 0, 1, 0, 0 }, { 1, 0, 1, 1, 0, 0 }, { 0, 1, 0, 0, 0, 0 }, { 1, 1, 0, 0, 1, 0 }, { 0, 0, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 1, 0 } }; 강의에서 처럼 위와 같이 그래프를 생성 하였고 public void BFS(int start)         {             bool[] found = new bool[6];             Queue<int> q = new Queue<int>();             found[start] = true;             q.Enqueue(start);             Console.WriteLine(start);             while (q.Count > 0)             {                 int now = q.Dequeue();                 for (int next = 0; next < adj.GetLength(now); next++)                 {                     if (adj[now, next] == 0)                         continue;                     if (found[next])                         continue;                     q.Enqueue(next);                     found[next] = true;                     Console.WriteLine(next);                 }             }         } 아래 BFS함수도 강의를 보고 작성 해보았는데  빨간색 글씨로 써놓은 adj.GetLength(now)부분에서 IndexOutOfRangeException 예외가 발생합니다. 선생님은 강의중 6으로 코딩을 하셨지만 조금 더 동적인 코딩을 해보고 싶어서 GetLength함수를 사용하였습니다. 그런데 디버깅을 해보면 adj.GetLength(0) 은 6으로 잘 나오지만 adj.GetLength(3)이 되면 예외가 발생하는데, 왜 예외가 발생하는지 궁금합니다. adj 배열의 4번째 차원은 원소가 6개이므로 6이 반환되어야 하는것 아닌가요?

select m from Member as m 이 문장에서 m이 Entity 별칭이잖아요? 해석하면 내가 별칭으로 m이라고 정한 엔터티에서 엔터티 m을 가져와, 라는 뜻인데요. m에서 m을 가져와라는 부분이 이상하진 않으신가요. m안에서 요소 n을 가져와, 라는 말은 말이 되는 것 같은데, m과 m은 같은 것인데 마치 홍길동에서 홍길동을 가져와 같습니다. 엔터티가 만약 관계형 데이터를 맵핑시킹 class라는 뜻이라면, 그것에 준하는 객체 n을 가져와라, 라는 말이 정확할 것 같은데요. 그래서 선생님께서는 이 부분을 읽으실 때 마음속으로 어떻게 뜻을 해석하시는지 궁금합니다.

실행하고 나서 갑자기 오류가 났습니다 구글에서 검색을 한 후 하라는대로 했는데도 계속 오류가 납니다 도와주세요

안녕하세요~ 현재 비전공자로서 클라쪽 취업을 위해 쥬신 학원에 다니고 있습니다. 1년 정규과정이기 때문에 학원 수업에 덧붙여 개인적으로 조금 더 전공자들이 공부한 것들을 배우고 싶어서 [컴퓨터구조, 운영체제, 네트워크, 자료구조와 알고리즘, 리눅스입문, 깃(Git)과 깃허브] 를 공부하려고 하는데요. 혹시 강사님께서 생각하실 때 이 과목만은 꼭 공부해야 한다! 하는 것들이 있나요?

강사님 안녕하세요 올려주신 efficientdet 수업과 예제를 통해서 제가 가지고 있는 데이터셋으로 object detection을 해보려고 하는데 계속 오류가 발생해서 질문을 작성하게 되었습니다 현재 커스텀데이터로 tfrecord 파일을 만드는 것까지는 전부 완료한 상태입니다. 코드에서 변경한 부분은 주소와 자료에서 라벨이름이 car, pool 예제에서와 같이 숫자가 아닌 한글 단어로 되어있어 해당 부분을 int가 아니라 byte로 바꾸고 encode를 추가한 것 외에는 없습니다 만들어진 tfrecord를 가지고 모델에 학습시키는 코드를 실행했을 때 코드 가장 앞에 requirements.txt를 이용하는 코드를 돌리면 numpy가 1.19로 다시 재설치 되기 때문에 config.override(params, True)가 포함된 셀에서 ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject 에러가 발생하게 됩니다. 찾아보니 해당 오류는 numpy 버전이 낮아서 발생한다고 해서 requirements.txt 실행 후 numpy를 삭제하고 다시 설치하는 방식으로 버전을 1.21로 변경하면 오류가 발생하기 않다가 model.fit을 하는 셀에서 NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (parser/strided_slice_16:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported 이라는 에러가 발생하게 됩니다 혹시 어떻게 해결하면 좋을지에 대해 조언해주실수 있으실까요? 감사합니다 아래는 문제가 생겼던 셀의 코드 입니다 class TRAIN_CFG: model_name='efficientdet-d2' strategy='' model_dir=model_weight pretrained_ckpt = ckpt_path#coco로 pretrained된 checkpoint파일이 있는 디렉토리 위치 #num_classes=3으로 변경 hparams='num_classes=3,moving_average_decay=0,mixed_precision=true' use_xla=False use_fake_data=False #max_instances_per_image를 200으로 설정하고 #d2모델이 상대적으로 더 크기 때문에 batch_size를 8로 설정시 GPU Out of Memory발생 batch_size=4 eval_samples=5000 #evaluation image데이터 갯수 steps_per_execution=1 #train시 steps 횟수 num_examples_per_epoch=3000 #1epochs 시 적용하는 examples 개수 num_epochs=20 #epochs 횟수 train_file_pattern=train_temp+'/*.tfrecord' test_file_pattern=test_temp+'/*.tfrecord' test_json_file=None #optional coco validation json mode='traineval' #train만 적용 또는 train과 eval함께 적용(traineval) num_shards=100 max_instances_per_image=100 num_cores=2 tpu=None gcp_project=None tpu_zone=None eval_master='' eval_name=None tf_random_seed=2021 profile=False debug=False sys.path.append('./automl/efficientdet') from keras.train import setup_model import hparams_config import utils from keras import tfmot from keras import train_lib from keras import util_keras config=hparams_config.get_detection_config(TRAIN_CFG.model_name) config.override(TRAIN_CFG.hparams) steps_per_epoch=TRAIN_CFG.num_examples_per_epoch // TRAIN_CFG.batch_size if tf.config.list_physical_devices('GPU'): ds_strategy=tf.distribute.OneDeviceStrategy('device:GPU:0') else: ds_strategy=tf.distribute.OneDeviceStrategy('device:CPU:0') print(ds_strategy) params=dict( profile=TRAIN_CFG.profile, mode=TRAIN_CFG.mode, model_name=TRAIN_CFG.model_name, steps_per_execution=TRAIN_CFG.steps_per_execution, num_epochs=TRAIN_CFG.num_epochs, model_dir=TRAIN_CFG.model_dir, steps_per_epoch=steps_per_epoch, strategy=TRAIN_CFG.strategy, batch_size=TRAIN_CFG.batch_size, tf_random_seed=TRAIN_CFG.tf_random_seed, debug=TRAIN_CFG.debug, test_json_file=TRAIN_CFG.test_json_file, eval_samples=TRAIN_CFG.eval_samples, num_shards=ds_strategy.num_replicas_in_sync, max_instances_per_image = TRAIN_CFG.max_instances_per_image ) config.override(params, True) #image size를 tuple 형태로 변환. 512는 (512,512)로 '1920x880'은 (1920, 880)으로 변환 config.image_size=utils.parse_image_size(config.image_size) print(config) sys.path.append('./automl/efficientdet') from keras import train import numpy as np config.batch_size=4 train_steps_per_epoch=train_df.shape[0] test_steps_per_epoch=test_df.shape[0] print('train_steps_per_epoch : ',train_steps_per_epoch, 'test_steps_per_epoch : ', test_steps_per_epoch) test_dataset=get_dataset(False, config) if 'eval' in config.mode else None model.fit( get_dataset(True, config), epochs=20, steps_per_epoch=train_steps_per_epoch, callbacks=train_lib.get_callbacks(config.as_dict(), test_dataset), validation_data=test_dataset, validation_steps=test_steps_per_epoch ) tf.keras.backend.clear_session()

next.config.js 파일입니다. .svg 등의 이미지 파일의 확장자가 필요하여 아래와 같이 설정하였습니다. 참조 사이트: https://tomboy90.medium.com/next-js-url-loader-%EC%82%AC%EC%9A%A9-e2acf4898b7b const withAssetsImport = require('next-assets-import'); module.exports = withAssetsImport({   urlLoaderOptions: {     rules: [       {         test: /\.(png|jpg|gif|mp4)$/i,         use: [           {             loader: 'url-loader',             options: {               limit: 8192,             },           },         ],       },     ],   }, }); 여기에서 const withBundleAnalyzer = require('@next/bundle-analyzer')({   enabled: process.env.ANALYZE === 'true', }); module.exports = withBundleAnalyzer({   distDir: '.next',   webpack(config, { webpack }) {     const prod = process.env.NODE_ENV === 'production';     const plugins = [       ...config.plugins,       new webpack.ContextReplacementPlugin(/moment[/\\]locale$/, /^\.\/ko$/),     ];     return {       ...config,       mode: prod ? 'production' : 'development',       devtool: prod ? 'hidden-source-map' : 'eval',       plugins,     };   }, }); 강의에서 알려주신 이것도 같이 적용하고싶은데, 여러 방법을 시도해봤으나 둘중에 하나만 적용이 되고있는 상태입니다. 어떤식으로 접근을 하면 좋을까요?

우선 제가 백엔드와 프론트를 따로 개발하는 중 입니다. 프론트 개발자가 바디에 값을 넣어서 보낼때, 모든 값들이 전부 스트링으로 넣어야 한다고 합니다... 근데 제가 엔티티 작성시, 숫자인지 최대 최소 등의 유효성 검사를 넣어뒀는데, 스트링일시 숫자가 아니라고 판단해서 문제입니다. 유효성 검사에 들어가기전에 가로채서 타입캐스팅을 먼저 해주고 싶은데, 혹시 인터셉터로 가능할까요?

비주얼03 제작부분에 전체배경화면 스케일 적용이 안되네요 확인부탁드립니다.

강사님 while(true) 로 하고 강사님의 코드와 똑같이하고 실행하면 마우스 커서 포인트가 0,0 에서 25*25 계속 생성이 안되고 쭉 내려오는식으로 계속 생성이 됩니다. using System; namespace Algorithm { class Program { static void Main(string[] args) { Console.CursorVisible = false; const int WAIT_TICK = 1000 / 30; const string CIRCLE = "●"; int lastTick = 0; while(true) { #region 프레임 관리 // FPS 프레임 ( 60프레임 OK 30프레임 이하로 내려가면 뚝뚝 끊긴다) int currentTick = System.Environment.TickCount & Int32.MaxValue; // 만약에 경과한 시간이 1/30 초볻 작다면 continue; 한다. if(currentTick - lastTick < WAIT_TICK) continue; lastTick = currentTick; #endregion // 1. 입력 // 2. 로직 // 3. 렌더링 Console.SetCursorPosition(0, 0); for(int i = 0; i < 25; i++) { for(int j =0; j< 25; j++) { Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green; System.Console.Write(CIRCLE); } System.Console.WriteLine(); } } } } }

안녕하세요 제로초님. 프론트 수정 중에 막히는 부분이 생겨 질문 드립니다. 회원가입 할 때 비밀번호 input이 변경 될 때마다 유효성 검사를 하려하는데 , 아래처럼 작성하면 렌더링 하자마자 setCheckMsg('일치합니다')가 실행되어서 초기값을 넣지 못하더라구요. state가 변경될 때만 useEffect가 작동하게 할 수 있나요?

현재 어댑터의 작동 방식을 예시로 보여주시기 위해각종 핸들러에 대한 정보를  frontController 부분에서 모두 해쉬맵에 넣어놓고 해쉬맵을 for문으로 순회하여 적절한 핸들러를 반환하는 형식으로 되어있는데,  이러한 방식은 나중에 엄청나게 많은 핸들러가 존재할때는 탐색이  비효율적으로 작동할 것 같은데 혹시 어댑터가 실제로는 구현이 어떤식으로 되어있는건지 궁금해서 여쭙습니다! 또 선형 탐색을 할것이라면 굳이 해쉬맵이 필요하지 않을것 같은데 해쉬맵으로 사용하는 이유가 따로 존재하는지도 궁금합니다.. 좋은 강의  항상 감사합니다!!

#include "Pch.h" #include <iostream> #include "CorePch.h" #include <thread> using namespace std; void HelloThread_2(int32 num) { cout << num << endl; } int main() {  //HelloThread(); vector<std::thread> v; for (int32 i = 0; i < 10; ++i) { v.push_back(std::thread(HelloThread_2, i)); } for (int32 i = 0; i < 10; ++i) { if (v[i].joinable()) v[i].join(); } for (auto& e : v) { cout << e.get_id() << " "; } cout << endl; 다음과 같이 벡터값을 찍어보았는데,  push_back을 해줬음에도 불구하고 벡터값이 0 0 0 0 0 0으로 찍혔습니다. 1~10의 값이 push_back되어 있어야 하는 거 아닌가요?

안녕하세요 현영님! 서버사이드렌더링 준비하기 강의 내용을 실습하면서 getServerSideProps의 인자로 들어가는 context를 콘솔로 찍었을때 다음과 같았는데  context.store를 콘솔에 찍으면 undefined가 나옵니다. 그래서 강의 내용에 나왔던 코드들이  store가 undefined라고 오류가 발생합니다ㅠ context.store.dispatch({ type: LOAD_USER_PENDING }); context.store.dispatch({ type: LOAD_POSTS_PENDING }); context.store.dispatch(END); await context.store.sagaTask.toPromise();

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운 안녕하세요 Validation return 값이 궁금해서요 왜 여기서 Object로 리턴하는건가요?

[HMR] Waiting for update signal from WDS... webpackHotDevClient.js:138 src\main\index.js   Line 25:11:  img elements must have an alt prop, either with meaningful text, or an empty string for decorative images  jsx-a11y/alt-text   Line 30:11:  img elements must have an alt prop, either with meaningful text, or an empty string for decorative images  jsx-a11y/alt-text   Line 38:19:  img elements must have an alt prop, either with meaningful text, or an empty string for decorative images  jsx-a11y/alt-text   Line 44:21:  img elements must have an alt prop, either with meaningful text, or an empty string for decorative images  jsx-a11y/alt-text printWarnings @ webpackHotDevClient.js:138 1. 하기 사진과 같이 정상적으로 웹페이지가 나오는데, 개발자 도구 Console 탭에 상기와 같은 prop 알람이 나왔습니다. 찾아보니 img 태그를 사용할 때에는 alt 로 각각 설명을 붙여줘야 없어진다고 해서 붙여주었는데 안붙여도 상관이 없는지 궁금합니다. import React from "react"; import "./index.css"; import axios from "axios"; function MainPage() {   const [products, setProducts] = React.useState([]);   React.useEffect(function () {     axios       .get(         "https://1e7fd6e6-d017-438e-8e7a-a64513bada80.mock.pstmn.io/products"       )       .then(function (result) {         const products = result.data.products;         setProducts(products);       })       .catch(function (error) {         console.error("에러 발생: ", error);       });   }, []);   return (     <div>       <div id="header">         <div id="header-area">           <img src="images/icons/logo.png" alt="logo" />         </div>       </div>       <div id="body">         <div id="banner">           <img src="images/banners/banner1.png" alt="banner" />         </div>         <h1>판매되는 상품들</h1>         <div id="product-list">           {products.map(function (product, index) {             return (               <div className="product-card" key={index}>                 <div>                   <img                     className="product-img"                     src={product.imageUrl}                     alt="product"                   />                 </div>                 <div className="product-contents">                   <span className="prodcut-name">{product.name}</span>                   <span className="product-price">{product.price}원</span>                   <div className="product-seller">                     <img                       className="product-avatar"                       src="images/icons/avatar.png"                       alt="product-avatar"                     />                     <span>{product.seller}</span>                   </div>                 </div>               </div>             );           })}         </div>       </div>       <div id="footer"></div>     </div>   ); } export default MainPage; 2. 통신상태에 대한 값이 작성한 코드에 따르면       통신 실패에 대한 에러발생 문구만 발생하게 되는데,      통신 성공에 대해서는 작성을 안하는건가요?     axios       .get(         "https://1e7fd6e6-d017-438e-8e7a-a64513bada80.mock.pstmn.io/products"       )       .then(function (result) {         const products = result.data.products;         setProducts(products);       })       .catch(function (error) {         console.error("에러 발생: ", error);       });   }, []);