첨부된 코드를 붙여넣기 할 때  //querydsl 추가 buildscript { dependencies { classpath("gradle.plugin.com.ewerk.gradle.plugins:querydslplugin:1.0.10") } } 에서 plugins:querydslplugin: 부분에서 - 가 삭제되는 경우에 오류가 나서 혹시나 도움이 될까 글을 남깁니다. querydsl-plugin

h2 db에서 CATEGORY CATEGORY_ITM DELIVERY ITEM MEMBER ORDERS ORDER_ITEM 중에서 CATEGORY CATEGORY_ITEM ITEM MEMBER의 4개밖에 생성이 안됩니다 ----------------------------------------- Delivery.java package jpabook.jpashop.domain;import lombok.Getter;import lombok.Setter;import javax.persistence.*;@Entity@Getter@Setterpublic class Delivery { @Id @GeneratedValue @Column(name="delivery_id") private Long id; @OneToOne(mappedBy = "delivery") private Order order; @Embedded private Address address; @Enumerated(EnumType.STRING) private DeliveryStatus status; //READY, COMP} Order.java package jpabook.jpashop.domain;import lombok.Getter;import lombok.Setter;import javax.persistence.*;import java.time.LocalDateTime;import java.util.ArrayList;import java.util.List;@Entity@Table(name="orders")@Getter @Setterpublic class Order { @Id @GeneratedValue @Column(name="order_id") private Long id; @ManyToOne @JoinColumn(name="member_id") private Member member; @OneToMany(mappedBy="order") private List<OrderItem> orderItems=new ArrayList<>(); private Delivery delivery; private LocalDateTime orderDate; //주문시간 private OrderStatus status; //주문상태[ORDER,CANCEL]} OrderIem.java package jpabook.jpashop.domain;import jpabook.jpashop.domain.item.Item;import lombok.Getter;import lombok.Setter;import javax.persistence.*;@Entity@Getter@Setterpublic class OrderItem { @Id @GeneratedValue @Column(name="order_item_id") private Long id; @ManyToOne @JoinColumn(name="itm_id") private Item item; @ManyToOne @JoinColumn(name="order_id") private Order order; private int orderPrice; //주문 가격 private int count; //주문 수량}

지난번 강의에서는 재귀호출을 하면, 스택이 쌓이면서  리턴된다고 배웠는데요. 왜 결과값이 5개 혹은 10개가 나오지 않고 1개만 출력되나요? 당장드는 생각은 5*4, 5*4*3, 5*4*3*2, 5*4*3*2*1 ,  5*4*3*2,  5*4*3, 5*4 이런식으로 스택에 쌓인게 풀어지면서 각각 리턴되야하는거 아닌가요? 왜 가장 많이 쌓인 스택값만 리턴이 되나요? 혹은 조건문에 따라서 리턴값이 끝났으니까, 1만 리턴되어야하는거 아닌가요?  함수가 재귀될때는 메인함수에서  왜 리턴값을 받지 않는건가요?

한번 그리디로 풀어봤는데 답이 안맞던데 그리디가 적용이 안되는 문제인가요? 코드는 아래와 같습니다. from collections import deque n = int(input()) matrix = [] for _ in range(n): matrix.append(list(map(int, input().split()))) q = deque() q.append((0, 0, matrix[0][0])) while q: x, y, e = q.popleft() if x == y == n-1: print(e) break if x == n-1: q.append((x, y+1, e+matrix[x][y+1])) elif y == n-1: q.append((x+1, y, e+matrix[x+1][y])) elif matrix[x+1][y] >= matrix[x][y+1]: q.append((x, y+1, e+matrix[x][y+1])) elif matrix[x+1][y] < matrix[x][y+1]: q.append((x+1, y, e+matrix[x+1][y]))

제가 아직 get과 post의 정확한 개념이 확립되지 않아서 질문드립니다. 단순히 read의 역할이면 get으로 landingPage에 불러와도 되지 않나요? 아래는 get으로 했을 때도 data가 잘 받아와져서 질문했습니다!

안녕하세요! 항상 좋은 강의 해주셔서 너무 감사드립니다! 다름이 아니라 이번 디테일 페이지를 보려면 user의 image가 있어야 보이잖아요? 그런데 여태까지 강의를 들으면서 image를 넣어주는 부분을 보지 못하여서  detail page가 화면이 뜨지 않고 else 부분인 loding... 이렇게만 뜹니다. 어떻게 image를 넣어줘야 하나요??

GUI 환경으로 파이썬 프로그램을 짤려면 어떤 분야를 공부해야 하나요?

안녕하세요, 수강후기 달았던 학생입니다. 아직 확인하지 않으신 것 같아서 질문게시판에 작성합니다.  수정 건의 사항이 있는데 확인해주셨으면 합니다.       <요청사항> 1. 매 목차마다 링크와 페이지 번호를 기재해 주시거나 2. 링크를 열 때 새 페이지로 열리게 해주실 수 있나요? 일단 제 기준은 크롬 웹입니다. 노트북이 읽기 편해서 크롬 웹에서 pdf 파일을 열었습니다. 일단 제 크롬 설정은 새창에서 열기 설정이 되어 있습니다. 그런데, 링크가 새창으로 안열리고 기존 창에서 열리더라구요. 그래서 뒤로가기로 책 본문으로 돌아오면 다시 책 맨처음 페이지로 돌아와있습니다. 매번 읽던 페이지를 일일이 찾아 돌아가야 해서 불편했습니다. 그래서1번 혹은 2번을 부탁드리고 싶은데 괜찮으신가요? 특히 2번은 링크를 북마크해서 나중에 읽을 때 훨씬 편리할 것 같습니다. 제가 찾아보니 크롬 설정을 바꾸라는 것만 나와있는데, 제가 바꿀 수 있는 방법이 있다면 말씀해주시면 좋겠습니다. 답변 주신다면 정말 감사드리겠습니다.

공이 y<0을때 아래로 떨여져야 하는데 계속 올라가요

12:56초 경에 이전에 dockerfile build하실때 ./로 따로 이미지명을 안주신거 같은데 왜 run을 할때는 docker run -p 8080:80 [이미지명]으로 실행하는건가요??

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# train용 generator 생성, valid용 generator는 데이터 부족으로 위 args 설정에서 None으로 함.  train_gen,valid_gen = create_generators(args,b.preprocess_image) # retinanet 기반 네트웍 모델 설정. weight값을 아직 설정하지 않았으며, args config 설정.  # model, training_model, prediction_model이 반환되나 이중 training_model만 사용 model, training_model, prediction_model = create_models(             backbone_retinanet=b.retinanet,             num_classes=train_gen.num_classes(),             weights=None,             multi_gpu=False,             freeze_backbone=True,             lr=1e-3,             config=args.config) # callback 생성. epoch시 마다 발생하는 ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateur callback 설정.  callbacks = create_callbacks(model, training_model, prediction_model, valid_gen,args) 해당코드를 돌리면 아래와같은 오류가 뜨는데요,, 이건 어떤 문제가 생긴건가요? args 이 reduce_lr_factor에 없다는거같은데요ㅡㅜ 어제 라쿤데이터셑에서 train.py부분 막힌거때문에 연달아 안되는것인지 해서요.. --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-16-642a2abb2662> in <module> 14 15 # callback 생성. epoch시 마다 발생하는 ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateur callback 설정. ---> 16 callbacks = create_callbacks(model, training_model, prediction_model, valid_gen,args) ~/anaconda3/envs/tf115/lib/python3.6/site-packages/keras_retinanet-0.5.1-py3.6-linux-x86_64.egg/keras_retinanet/bin/train.py in create_callbacks(model, training_model, prediction_model, validation_generator, args) 194 callbacks.append(keras.callbacks.ReduceLROnPlateau( 195 monitor = 'loss', --> 196 factor = args.reduce_lr_factor, 197 patience = args.reduce_lr_patience, 198 verbose = 1, AttributeError: type object 'args' has no attribute 'reduce_lr_factor'

만약 포인터변수를 출력하고 싶은데 %d를 이용해 출력을하면 무슨일이 일어나는건가요? 16진수의 포인터변수가 10진수로 출력되는건가요?

평소에 궁금했던 부분이 있는데 누구에게 물어볼 사람이 있어서 항상 질문으로만 남았다가, Q&A 세션과 그때그때 제가 몰랐던 부분에 대해서 답변해 주셔서 명쾌했습니다~ ㅎㅎ 열심히 활동해서 저도 5.2만 구독자까진 아니더라도 초보자 블로거를 탈출할 수 있도록 노력하겠습니다 ㅎㅎ 추가자료 전달 부탁드립니다! sarahjang99@naver.com 입니다~ 그럼 좋은 하루 되세요! :)

이미지 파일 업로드시 1mb이하 일때는 아무런 문제 없이 제대로 업로드가 진행되는데 1mb보다 큰 파일의 경우 cors에러가 발생하는데 왜 이런걸까요?? 현재 s3까지 연결하였고 백서버에서 multer를 통해 용량 20mb로 제한 걸려있는 상황입니다. 용량제한 걸려있는 코드입니다. 에러 관련 로그입니다

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안녕하세요? 다른 질문들도 읽어봤지만 모르는 용어때문에 이해가 잘 안가서 질문드립니다. 헤더파일엔 프로토타입만 남기고 body를 따로 c파일로 뺐을 때, main.c를 실행시키면 컴파일러가 알아서 linking 시켜준다고 하는 것 같은데요,, c파일과 h파일의 이름이 같아야하나요?아니면 담겨있는 path가 같아야한다던지 그런 조건이 있는건지요? 감사합니다.

안녕하세요 강사님 keras-rentinanet 강의 부분 현재 따라하고 있는데요,  로드 모델 부분에서 계속 같은 오류가 나서 문의드립니다. 오류 메세지는 아래와 같습니다. 항상 질문에 대해서 답변 주셔서 감사드립니다. --------------------------------------------------------------------------- FailedPreconditionError Traceback (most recent call last) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args) 1364 try: -> 1365 return fn(*args) 1366 except errors.OpError as e: c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run_fn(feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 1349 return self._call_tf_sessionrun(options, feed_dict, fetch_list, -> 1350 target_list, run_metadata) 1351 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _call_tf_sessionrun(self, options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) 1442 fetch_list, target_list, -> 1443 run_metadata) 1444 FailedPreconditionError: Error while reading resource variable pyramid_classification/Variable from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/pyramid_classification/Variable/class tensorflow::Var does not exist. [[{{node pyramid_classification/ReadVariableOp}}]] During handling of the above exception, another exception occurred: FailedPreconditionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-30-de736d47f1ed> in <module> 1 # 코랩 버전은 절대 경로로 수정. 2 default_retina_dir= HOME_DIR ----> 3 training_model.load_weights(os.path.join(default_retina_dir, 'keras-retinanet/snapshots/resnet50_coco_best_v2.1.0.h5'),skip_mismatch=True,by_name=True) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in load_wrapper(*args, **kwargs) 490 os.remove(tmp_filepath) 491 return res --> 492 return load_function(*args, **kwargs) 493 494 return load_wrapper c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\network.py in load_weights(self, filepath, by_name, skip_mismatch, reshape) 1225 saving.load_weights_from_hdf5_group_by_name( 1226 f, self.layers, skip_mismatch=skip_mismatch, -> 1227 reshape=reshape) 1228 else: 1229 saving.load_weights_from_hdf5_group( c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\saving.py in load_weights_from_hdf5_group_by_name(f, layers, skip_mismatch, reshape) 1328 weight_values[i])) 1329 -> 1330 K.batch_set_value(weight_value_tuples) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in batch_set_value(tuples) 2958 `value` should be a Numpy array. 2959 """ -> 2960 tf_keras_backend.batch_set_value(tuples) 2961 2962 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in batch_set_value(tuples) 3257 assign_ops.append(assign_op) 3258 feed_dict[assign_placeholder] = value -> 3259 get_session().run(assign_ops, feed_dict=feed_dict) 3260 3261 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in get_session(op_input_list) 484 if not _MANUAL_VAR_INIT: 485 with session.graph.as_default(): --> 486 _initialize_variables(session) 487 return session 488 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py in _initialize_variables(session) 908 v._keras_initialized = True 909 if uninitialized_vars: --> 910 session.run(variables_module.variables_initializer(uninitialized_vars)) 911 912 c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in run(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 954 try: 955 result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr, --> 956 run_metadata_ptr) 957 if run_metadata: 958 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1178 if final_fetches or final_targets or (handle and feed_dict_tensor): 1179 results = self._do_run(handle, final_targets, final_fetches, -> 1180 feed_dict_tensor, options, run_metadata) 1181 else: 1182 results = [] c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_run(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, run_metadata) 1357 if handle is None: 1358 return self._do_call(_run_fn, feeds, fetches, targets, options, -> 1359 run_metadata) 1360 else: 1361 return self._do_call(_prun_fn, handle, feeds, fetches) c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args) 1382 '\nsession_config.graph_options.rewrite_options.' 1383 'disable_meta_optimizer = True') -> 1384 raise type(e)(node_def, op, message) 1385 1386 def _extend_graph(self): FailedPreconditionError: Error while reading resource variable pyramid_classification/Variable from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/pyramid_classification/Variable/class tensorflow::Var does not exist. [[node pyramid_classification/ReadVariableOp (defined at c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]] Original stack trace for 'pyramid_classification/ReadVariableOp': File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\runpy.py", line 193, in _run_module_as_main "__main__", mod_spec) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\runpy.py", line 85, in _run_code exec(code, run_globals) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py", line 16, in <module> app.launch_new_instance() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\traitlets\config\application.py", line 664, in launch_instance app.start() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelapp.py", line 612, in start self.io_loop.start() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\platform\asyncio.py", line 149, in start self.asyncio_loop.run_forever() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\base_events.py", line 442, in run_forever self._run_once() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\base_events.py", line 1462, in _run_once handle._run() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\asyncio\events.py", line 145, in _run self._callback(*self._args) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 690, in <lambda> lambda f: self._run_callback(functools.partial(callback, future)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\ioloop.py", line 743, in _run_callback ret = callback() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 787, in inner self.run() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 748, in run yielded = self.gen.send(value) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 365, in process_one yield gen.maybe_future(dispatch(*args)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 268, in dispatch_shell yield gen.maybe_future(handler(stream, idents, msg)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\kernelbase.py", line 545, in execute_request user_expressions, allow_stdin, File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tornado\gen.py", line 209, in wrapper yielded = next(result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\ipkernel.py", line 306, in do_execute res = shell.run_cell(code, store_history=store_history, silent=silent) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\ipykernel\zmqshell.py", line 536, in run_cell return super(ZMQInteractiveShell, self).run_cell(*args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2867, in run_cell raw_cell, store_history, silent, shell_futures) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2895, in _run_cell return runner(coro) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\async_helpers.py", line 68, in _pseudo_sync_runner coro.send(None) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3072, in run_cell_async interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3263, in run_ast_nodes if (await self.run_code(code, result, async_=asy)): File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3343, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-28-2fca9b1f44b8>", line 8, in <module> config=args.config File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\bin\train.py", line 117, in create_models model = model_with_weights(backbone_retinanet(num_classes, num_anchors=num_anchors, modifier=modifier, pyramid_levels=pyramid_levels), weights=weights, skip_mismatch=True) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\resnet.py", line 38, in retinanet return resnet_retinanet(*args, backbone=self.backbone, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\resnet.py", line 120, in resnet_retinanet return retinanet.retinanet(inputs=inputs, num_classes=num_classes, backbone_layers=backbone_layers, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 295, in retinanet submodels = default_submodels(num_classes, num_anchors) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 198, in default_submodels ('classification', default_classification_model(num_classes, num_anchors)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\models\retinanet.py", line 71, in default_classification_model )(outputs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 463, in __call__ self.build(unpack_singleton(input_shapes)) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\layers\convolutional.py", line 147, in build constraint=self.bias_constraint) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 279, in add_weight weight = K.variable(initializer(shape, dtype=dtype), File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\keras_retinanet-0.5.1-py3.6-win-amd64.egg\keras_retinanet\initializers.py", line 37, in __call__ result = K.ones(shape, dtype=dtype) * -math.log((1 - self.probability) / self.probability) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\variables.py", line 1079, in _run_op return tensor_oper(a.value(), *args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 524, in value return self._read_variable_op() File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\resource_variable_ops.py", line 608, in _read_variable_op self._dtype) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\gen_resource_variable_ops.py", line 587, in read_variable_op "ReadVariableOp", resource=resource, dtype=dtype, name=name) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\op_def_library.py", line 794, in _apply_op_helper op_def=op_def) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\util\deprecation.py", line 507, in new_func return func(*args, **kwargs) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 3357, in create_op attrs, op_def, compute_device) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 3426, in _create_op_internal op_def=op_def) File "c:\users\clxkh\anaconda3\envs\tf115\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py", line 1748, in __init__ self._traceback = tf_stack.extract_stack()

안녕하세요, 파일 관련해서 질문있습니다. 수업 때 알려주신 코드 그대로 따라서 쳤고 command arguments에 새로 생성한 텍스트 파일이름도 타이핑해서 넣었는데 사진과 같은 오류문구가 뜨네요. 13.2 강의가 아니고 다른 파일관련 강의에서도 항상 코드 따라치고 파일명도 똑같이해서 넣어도 파일이 열리지 않고 항상 오류가 납니다. 어떻게 해야 문제를 해결할 수 있을까요? 강의 상에서는 저런 문구가 뜨면 하드워어의 문제일 수도 있다고 하셨는데 정확히 뭐가 문제인지 어떻게 해야 해결할 수 있는지 궁금합니다.

안녕하세요!! 강의를 듣다가 궁금한 점이 생겨서 문의를 남깁니다 혹시 data.js 로 저장하는 것 말고 mongodb와 같이 외부 db와 연결시켜서 사용할 수 있을까요??