terraform plan 은 리소스 존재는 확인 안하지만 리소스 검사로 변경되는 것은 확인한다는 말씀이 맞나요?

안녕하세요 강사님 먼저 쇼핑물 클론 수업에서 강의와 다른 질문을 올려서 죄송합니다... 제가 강사님 TDD 수업을 수강하기 전에 여쭤보고 싶은게 있습니다. 제가 진행하는 프로젝트는 nosql보다는 sql을 사용해서 구현합니다. 여태까지 강사님 강의가 상당히 저에게 도움이 되어서, 강사님의 TDD 수업 또한 수강하고 싶습니다... 하지만 여쭤보고 싶은 것이 있어서 이렇게 질문을 남깁니다. 제가 mysql을 사용해서 서버를 구성하는데 강사님께서 강의하시는 TDD 수업을 들어도 도움이 될지 궁금합니다. (저는 여태까지 강사님 수업에서 nosql 관련 내용을 mysql 버전으로 구현을 했습니다... 제가 프로젝트를 진행하기 위해 mysql로 구현했다는 점은 양해부탁드립니다...) 제가 관련 지식이 부족하고 강사님의 TDD 수업 전체를 알 수 없기에 관련 없는 페이지에 질문을 남기는 점 양해 부탁드립니다.. *** 다시 한번 강의와 관련 없는 질문을 올려서 죄송합니다. 이런 관련 문의사항을 강사님께 질문 드릴수 있는 페이지가 존재한다면 알려주시면 감사하겠습니다! 또한, 이 질문이 강의와 관련이 없으므로 삭제해야한다면 알려주시면 바로 삭제하겠습니다. 항상 좋은 강의 올려주셔서 감사합니다! 감사합니다. 수강생 올림.

--------------------------------------------------------------------------- ImportError                               Traceback (most recent call last) <ipython-input-33-c7a37fcec862> in <module>       4                    epochs = epochs,       5                    batch_size = batch_size, ----> 6                    callbacks = [modelCheckpoint, monitor_val_lose] ) ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing, **kwargs)     764         max_queue_size=max_queue_size,     765         workers=workers, --> 766         use_multiprocessing=use_multiprocessing)     767      768   def evaluate(self, ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_arrays.py in fit(self, model, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, **kwargs)     678         validation_steps=validation_steps,     679         validation_freq=validation_freq, --> 680         steps_name='steps_per_epoch')     681      682   def evaluate(self, ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_arrays.py in model_iteration(model, inputs, targets, sample_weights, batch_size, epochs, verbose, callbacks, val_inputs, val_targets, val_sample_weights, shuffle, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_freq, mode, validation_in_fit, prepared_feed_values_from_dataset, steps_name, **kwargs)     452     if mode == ModeKeys.TRAIN:     453       # Epochs only apply to `fit`. --> 454       callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)     455     progbar.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)     456  ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/callbacks.py in on_epoch_end(self, epoch, logs)     298     logs = logs or {}     299     for callback in self.callbacks: --> 300       callback.on_epoch_end(epoch, logs)     301      302   def on_train_batch_begin(self, batch, logs=None): ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/callbacks.py in on_epoch_end(self, epoch, logs)     972           self._save_model(epoch=epoch, logs=logs)     973       else: --> 974         self._save_model(epoch=epoch, logs=logs)     975     if self.model._in_multi_worker_mode():     976       # For multi-worker training, back up the weights and current training ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/callbacks.py in _save_model(self, epoch, logs)    1008               self.model.save_weights(filepath, overwrite=True)    1009             else: -> 1010               self.model.save(filepath, overwrite=True)    1011           else:    1012             if self.verbose > 0: ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/network.py in save(self, filepath, overwrite, include_optimizer, save_format, signatures, options)     984     """     985     saving.save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer, save_format, --> 986                       signatures, options)     987      988   def save_weights(self, filepath, overwrite=True, save_format=None): ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/saving/save.py in save_model(model, filepath, overwrite, include_optimizer, save_format, signatures, options)     110           'or using `save_weights`.')     111     hdf5_format.save_model_to_hdf5( --> 112         model, filepath, overwrite, include_optimizer)     113   else:     114     saved_model_save.save(model, filepath, overwrite, include_optimizer, ~/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/keras/saving/hdf5_format.py in save_model_to_hdf5(model, filepath, overwrite, include_optimizer)      71       72   if h5py is None: ---> 73     raise ImportError('`save_model` requires h5py.')      74       75   # TODO(psv) Add warning when we save models that contain non-serializable ImportError: `save_model` requires h5py. 파이썬 : 3.7.3 텐서플로우 : 1.14.0 h5py : 2.10.0 설치되어 있습니다.. 해결방법을 모르겠네요

키워드와 예약어의 차이가 오랜시간 살아 남은 친구들은 키워드 -> 잠깐의 필요에의해 사용되지만 키워드가 될 수도 있는 친구들이 예약어 인가요? 그렇다면 키워드는 예약어가 될 수 있는 충분조건을 가지고 있는 것인지요?

안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. git clone https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server 가지는 했는데,  kubectl create -f metrics-server/deploy/kubernetes 실행하면 존재하지 않는 Path라고 합니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.

아래 "return에 대해 문의드립니다" 의 내용보고 이해는 했습니다. 각 과정마다 어떻게 변하는지 일일이 종이에 써가면서 이해는 다 했습니다. 근데 궁금한게 대체 이런 발상이 어떻게 가능할까요? 마치 수학공식처럼 그냥 일단 이걸 기본이라 생각하고 필수로 당연히 이해후에 외워버리면 비슷한 다른 응용문제 푸는게 가능할까요? 솔직히 외우려면 얼마든지 외울수는있는데, 맞는 방법일지 궁금합니다. 정공법도 좋지만 아무래도 시간이 많지않으므로 적절하고 효과적인방법에 대해 조언부탁드립니다. 감사합니다

똑같이 실습중에 s3가 생성된 것을 확인 후  s3.tf 랑 .terraform 폴더 , terraform.tfstate파일을 지우고 init을 한다음에 plan  , apply 를 동일하게 따라했지만-------------------------------------------------- aws_s3_bucket.test: Creating... aws_s3_bucket.test: Creation complete after 1s [id=terraform-test-repo] Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed. ----------------------------------------------------import 하기전에 다시 생성이 되었는데... 이건 설정을 잘못한건가요...?

안녕하세요 John ahn님, 도움 많이 받았습니다 항상 좋은 강의 감사드립니다! 제가 만든 사이트에서 닉네임을 입력받고, 그 닉네임으로 다른 여러 api들을 호출해서 나온 통계값을 가공해서 보여주는 건데, 며칠동안은 잘 작동되고 사용자들 반응도 좋았습니다. 그런데 갑자기 작동안해서 콘솔 보니까 이 오류가 뜨더라구요.  구글링 많이 해보고 이것저것 해봤는데, 리액트 프로젝트 내부에서 proxy 설정같은건 저 혼자 테스팅할때만 잘 작동하는 것이더군요. 계속 구글링하다가 보게 된 해외 사이트 질문과 답변 글이  https://www.reddit.com/r/reactjs/comments/9d4eci/cors_error_when_fetching_data_from_zoho_api_on/e5fbhjk/?context=8&depth=9  위 링크인데,  결국 익스프레스같은 걸 써야하는 건가..라는 생각이 들어 질문하게 되었습니다. 강사님의 생각은 어떠신가요? 감사합니다!

4~6강, 7~9강 강의 자료는 아직 준비가 안된건가요?

컨트롤러를 통해 [안녕하세요 hello!! ]는 렌더링한다는걸 이해는 했는데요, <p>태그 안에 내용은 왜 렌더링이 되지 않는걸까요?!

auth.js에서   User.findByToken(token, (err, user) => {       if(err) throw err;       if(!user) return res.json({isAuth: false, error: true})       req.token = token;       req.user = user;       next();  }) 이곳에서 if(err) return err 가 아닌 throw err 를 하는 이유가 있나요? 그리고, req.token에 token 을 넣어주고, req.user에 user를 넣어주는 이유도 궁금합니다. token과 user는 변한 것이 없지 않나요?  감사합니다!

왜 float일 때 span이 너비와 높이 값을 갖게되지요?

아래 "Unity와 WebApi 연동" 질문글에 대하여 테스트 가능한 상태로 해결은 하였습니다. 아마도 네트워크 인증 문제인 것 같습니다. https://answers.unity.com/questions/1482409/how-to-accept-self-signed-certificate.html 위 링크에서 솔루션 중 "AcceptAllCertificatesSignedWithASpecificKeyPublicKey" 클래스의 "ValidateCertificate" 매서드의 리턴값을 true로 바꾸어서 정상적으로 작동 가능함을 확인했습니다. (수정한 코드; 사실 매서드 자체를 단순히 return true로 만든것과 동일한 상태입니다.) protected override bool ValidateCertificate(byte[] certificateData) { X509Certificate2 certificate = new X509Certificate2(certificateData); string pk = certificate.GetPublicKeyString(); if (pk.ToLower().Equals(PUB_KEY.ToLower())) return true; return true; } 네트워크 관련하여 지식이 많이 부족해서 코드 이해가 어렵네요. 혹시 강사님 괜찮으시다면 위 링크 코드가 어떤 내용인지 간단한 설명 부탁드립니다. (코드는 강사님 코드와 동일하여 따로 전달드리지는 않았습니다.)

만약에 from pygame import * 을 했으면 앞에 pygame.을 전부다 빼고 써야하나요? 또 그렇다면 왜 여기서는 쓰지 않는지 궁금합니다.

webpack 사이트에 loader파트는 dev로 install 하던데 뭐가 맞는건가요??

강의 재미있게 잘 듣고 있습니다! 그런데 굳이 return을 쓰지 않아도 값이 나오는데 return을 사용해야 할 필요가 있는 건가요? 이미 format에 balance+money가 있어서인지 그대로 값이나오더라구요! 

항상 좋은 강의 감사드립니다. 강의를 따라가며 Unity와 WebApi 연동 부분 작성 중인데, WebApi 서버와 연결이 되지 않는 문제가 발생하였습니다. 앞서 설명해주신 Postman을 통해서도 정상적으로 접근이 가능한데, Unity에서 Unknown error 가 발생됩니다. 원인으로는 uwr.isNetworkError 값이 true라고 나타나는데 뚜렷한 해결책이 없어서 막혀있는 상태입니다. (검색으로 찾아본 UnityWebRequest 클래스의 static 함수를 사용한 UnityWebRequest.Get(url)을 이용해도 동일한 현상입니다) 도저히 디버깅이 불가능하여 질문 드립니다. 혹시 유사한 문제에 대해 접근 가능한 해결책이 있을까요?

이번 수업에서 선생님이 말씀하시길,  뒤에서는 행렬의 곱도 배운다고 하셨는데 제가 결제한 강의에는 없는 건가요?? 어디에서 배우는지 궁금해서요.

문제점이 static 폴더에 있는 정적리소스 css에 접근할 때  타 페이지에서는 자꾸 그 페이지가 포함된 패키지명이 들어가서 왜그러는지 찾다가 아는 형님이 공부하시는데로 찾아와서 제가 css파일 경로를 assets/css 이런 형식으로 썼었는데 assets 앞에 / 한번 붙여보라고해서 붙였더니 다른 페이지에서도 페이지 패키지명을 포함안시키고 잘 찾아가내요. 이게 왜그런건가요 ? ㅠㅠ 

선생님 저는 fix 버튼이 안생기는데요... 경고창은 뜨지만 fix 버튼이 안생기는데 설정이 따로 있나요?