안녕하세요 쌤 짧고 실무에 바로 써먹을 수 있는 좋은 강의 만들어주셔서 감사해요. 지금까지 코딩이 제 뇌와 맞지않는다고 느꼈는데 쌤의 짧고 핵심 위주 실습이 반영된 강의 덕분에 많은 도움을 받고있습니다. 다름이 아니라 Next 강의도 예정중이시라는 글을 봤는데 혹시 언제쯤 나오는지 대략적으로라도 알 수 있을까요? 다른 강사님의 강의는 안맞고 수코딩님 강의만 맞아서 next 도 수코딩님 강의로 시작하고싶어서요 React query 관련된 강의나 tanstack query, tanstack router 부분은 없는데 이유가 있을까요? 쿼리 부분은 혼자 공부해야하는 파트일까요? 종종 단톡방을 운영하시는 강사님을 보았는데 수코딩님 단톡방도 있는지 궁금합니다! 좋은 강의 만들어주셔서 정말 감사해요!
우선 typeorm.ts, app.modules.ts 두 파일 코드 복사 붙여넣기 하면 app.modules.ts 의 TypeOrmModule.forRootAsync({ inject: [ConfigService], useFactory: async (configService: ConfigService) => configService.get('typeorm'), }), useFactory에서 린트에러가 발생합니다. configService.get('typeorm')의 타입이 undefined 일 수도 있어서 에러가 발생하는데 타입 지정해서 서버 실행하면 일단 실행은 됩니다. 문제는 이 다음에 package.json에 마이그레이션 스크립트 추가 후 서버 실행하고 터미널 창 새로 열어서 npm run migration:generate --name=Initial_Migration 명령어 실행하면 migration 관련 파일은 잘 생성이됩니다. 내용도 잘 들어가있어요 posts 테이블 만들고 index 들 설정하는 쿼리들 다 제대로 적혀있습니다만 npm run migration:run 명령어 실행시 migrations 테이블은 생성되는데 안에 레코드가 하나도 없고, posts 테이블은 아예 생성이 안됩니다.
안녕하세요! 추석에 좋은 강의 잘 듣고 있습니다! 5-1 강의 3분 20분초에 보면 Screening은 프로퍼티로 movie를 가지게 되므로 Screening -> Movie의 의존성을 가지게 되는데요 이때 Movie는 내부 구현에서 메서드의 파라미터로 Screening을 받는 구조에서 프로퍼티가 아닌 파라미터지만 Movie -> Screening의 의존이 생긴다고 볼 수 있지 않을까요? 이렇게되면 Screening <-> Movie의 상호의존성이 생긴다고 볼 수 있을거 같은데 이러한 상호 의존도 괜찮나요? 제가 사용하는 언어인 Swift에서는 코드의 양이 조금 늘어나더라도 이 경우 프로퍼티나 파라미터 둘 중에 하나를 프로토콜(인터페이스)로 변경해서 상호 의존성을 끊어주는 방식을 사용하는데 트레이드오프로 생각하고 같은 계층에 속한 모델의 경우 이정도의 상호 의존은 생겨도 놔둘것인지 이러한 중간 객체 추가로 상호의존을 끊을것인지 선택하면 되는걸까요?
안녕하세요, 강의 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. GROUP BY 사용 패턴3: 필터링 후 그룹화에서 WHERE status = 'paid' GROUP BY status ORDER BY status 처럼 동일한 컬럼을 사용하는 경우, 하나의 인덱스로 효율적으로 처리할 수 있다고 말씀하셨는데요. 이 경우 WHERE 절에서 status = 'paid' 로 필터링하면, 결과가 모두 동일한 status 값을 가지게 되어 GROUP BY나 ORDER BY를 추가해도 WHERE 절만 사용한 것과 결과가 동일하지 않을까요? 궁금한 점: WHERE, GROUP BY, ORDER BY에서 동일한 필드를 사용하는 실제 사용 사례가 있을까요?
안녕하세요, 강사님! Spring Boot TDD 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 강의 내용 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 보통 Spring에서 개발할 때 Controller-Service-Repository 구조의 레이어드 아키텍처를 많이 사용하는데요, 강의에서는 컨트롤러가 직접 리포지토리의 save 같은 메서드를 호출하면서 비즈니스 로직을 처리하는 경우가 있는 것 같습니다. 혹시 이것이 강의의 핵심 내용에 집중하기 위해 코드를 단순화 하신 것인지, 아니면 강사님께서 실제로 선호하시는 개발 스타일 이신지 궁금합니다. 만약 후자라면 어떤 장점이 있는지 그 이유에 대한 의견을 여쭙고 싶습니다. 더불어, "TDD를 잘하려면 인터페이스를 많이 사용해야 한다"는 것이 일종의 오해라는 말씀에 크게 공감했습니다. 그런데 왜 개발자들 사이에서 이런 오해가 생겨나게 된 것인지 그 배경이 궁금합니다. 마지막으로 추후에 비즈니스가 복잡해지면 테스트가 깨졌을 때 어디가 문제인지 파악이 어려울 것 같은데요 이에 따른 문제를 어떻게 해결하시나요? 단위테스트를 추가로 작성하시는지도 궁금합니다.
I’ve been wondering about this for days. Why do I — a fully grown adult with bills, deadlines, and way too many tabs open in my brain — care so much about a game where I guide cartoon sheep through chaotic fields? Why does Crazy Cattle 3D , a silly little mobile game, make me feel something real? It’s absurd when you think about it. But the more I play, the more I realize — maybe it’s not really about the sheep at all. Maybe it’s about us. What Is It That Makes Us Care? The first time I played Crazy Cattle 3D, I laughed so hard I nearly dropped my phone. The sheep ran into fences, rolled into rivers, and got yeeted off bridges like they were auditioning for an action movie. It was chaos. Adorable chaos. But then something strange happened. Somewhere between the laughter and the replays, I started… rooting for them. I didn’t want to lose them anymore. I cared when one fell behind. I felt a little victory when they all crossed the finish line. So why? Why do we care about these tiny, pixelated creatures we’ve never met? Maybe because they remind us of everything fragile and clumsy we’ve ever loved.
https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/mounting-ecs.html " Mounting FSx for Lustre on an AWS Fargate launch type isn't supported. " 라고 나와있는데, 기술적으로 불가능 하다면 그나마 나은 C의 EFS를 선택하는건 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
답변이 hallucinated인지 판별하는 노드에서 max_tokens를 100으로 설정했을 때는 올바르게 판단이 됐습니다. 그렇다면, 답변의 길이가 너무 길어서 모델이 hallucination 여부를 제대로 판별하지 못했다고 보신 건가요? 다만 이런 경우라면, 답변의 길이를 조정하기보다는 hallucination 여부를 판별하는 모델 자체를 조정하는 게 더 적절하지 않을까요? 실무 환경에서도 이런 상황이 발생할 수 있을 것 같은데, 보통은 답변 생성 모델을 판별 모델에 맞추는 게 일반적인지, 아니면 판별 모델을 답변 생성 모델에 맞추는 게 더 낫다고 보는지 궁금합니다.
토스 개발자와 함께하는 Data Workflow Management 기반의 대용량 데이터 처리 설계 패턴
안녕하세요 섹션6의 강의를 듣다가 질문드릴게 있어 글을 작성하게되었습니다 우선 강의를 너무 잘 듣고 있음에 감사드립니다. 다만 질문이 하나있는데요 섹션 6강의의 실습환경에 기반이 되어지는 python과 airflow 그리고 DB는 버전에 맞게 미리 설치를 하고 강의를 들어야하는게 맞는거죠? 저는 강의에서 최초 환경부터 같이 설치하는 모습을 보여주시나 했는데 없어서 여쭈어봅니다.
for log in dmesg secure messages; \ do \ echo ">>>>> Node1: /var/log/$log <<<<<"; \ ssh ec2-user@$N1 sudo tail /var/log/$log; \ echo; done 노드 1에 dmesg, secure, messages 로그 확인하는 명령어가 이렇게 나와서 확인해보니 로 되어있네요 즉 노드 로그가 있는 경로 중에 /var/log/dmesg 만 있고 /var/log/secure,messages 가 존재 하지 않는 상황인데 심지어 그나마 있는 경로인 /var/log/dmesg 안에도 로그가 없기에 fluentbit 도 클라우드 와치로 로그를 안보내는 모습입니다 실제로도 확인해보니 역시나 로그그룹도 host 태그는 만들어 지지 않는 모습입니다 . ........... 결론적으로 fluentbit는 여전히 기본값으로 해당 경로에서 로그 가져와서 보내는걸 처리하고있는데 정작 ec2는 버전 문제인지 더 이상 지원 하지 않는지는 모르겠는데 해당 경로를 기본값으로 사용하지않네요 원할한 실습을 위해 확인 부탁드립니다 .
어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷 윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우) 을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. 안녕하세요. 어제 오픈ai가 ai agent도 새로 발표한거를 봤는데 n8n과의 차이점이 궁금합니다. 오픈ai가 발표한 에이전트가 n8n을 대체할 수 있는 에이전트인지 아니면 두개가 다른 역할을 하는건지 궁금합니다.
