마지막에 회원가입이랑 회원목록 누르니 이렇게 나옵니다h2서버 켜진상태에서 spring1 spring2있는거 확인하고 나서run하였습니다 잘되다가 갑자기 2024-11-12T23:46:40.432+09:00 ERROR 13916 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-3] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed: java.lang.IllegalStateException: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection] with root cause 가 나옵니다.그 밑에는org.h2.jdbc.JdbcSQLInvalidAuthorizationSpecException: Wrong user name or password [28000-224] 라고 나옵니다. 코드 복붙하였으며 구글링했는데 잘 모르겠습니다. 

내용을 입력하실때 <p>태그를 안쓰고 <span>태그를 쓰신다음 display:block으로 하신 이유가 있을까요?

1번 과제#weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-11-03' ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts WHERE diff_of_week = 0 ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count 2번 과제New+Current+Resurrected+Dormant User로 나누기일단 1주일만에 리텐션이 6.8%대이니까, 신규유저의 기준을 7일로 두겠습니다.리텐션이 반으로 떨어지는 3% 미만이 8주부터, 1% 미만이 12주부터여서 임의로 구간을 세팅하겠습니다.이에 따라 미접속 8주차부터는 휴면 유저로 보겠습니다.따라서 8주 뒤 다시 들어온 유저는 복귀 유저로 보겠습니다.  # 신규 유저, 기존 유저, 이탈 유저, 복귀 유저로 나눈 쿼리 # 첫 event 후 7일 안 지난 유저 # event 후 7일 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 안 지난 유저 # event 후 7일이 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 지난 유저 # 첫 event 후 7일이 지났고, 마지막 접속으로부터 8주가 지났다가, 다시 event가 발생한 유저 WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' ) , dates AS ( SELECT MIN(event_date) AS first_date, MAX(event_date) AS last_date FROM base GROUP BY user_pseudo_id ) SELECT event_date, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) < 8 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS new_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 AND DATE_DIFF(event_date, last_date, DAY) < 56 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS current_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 AND DATE_DIFF(event_date, last_date, DAY) >= 56 THEN user_pseudo_id ELSE NULL END) AS resurrected_user, COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATE_DIFF(event_date, first_date, DAY) >= 8 END) AS dormant_user FROM dates GROUP BY event_date  2번 과제는 이렇게까진 짜보았으나 실패했습니다..짜보다보니 last_date가 절대로 event_date보다 +가 나올 수가 없더군요...그래서 그냥 일반 날짜 컬럼을 붙일 수 있나...? 어떻게 해야하지? 하고이미 짜둔 쿼리에 매몰돼서 구하질 못했네요 ㅎㅎ혹시 이렇게 짜는 방향에 대해서 조언해주실 점이 있으시면 부탁드리겠습니다..   3번 과제 아래와 같이 퍼널 나눴다. 획득screen_view, click_login 활성화click_banner, click_food_category, click_restaurant, click_food,view_recommend_extra_food, click_recommend_extra_foodclick_recommend_food, click_restaurant_nearbyclick_search, request_search 수익화 관련click_cartclick_payment 하지만 각 행동한 유저의 수를 구해보니 아래와 같았다.recommend 관련 행동을 한 유저가 오히려 더 적었다. 그래서 각 이벤트별로 유저 수를 구해보았고#event가 click_cart일 때 weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' AND user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_cart') ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count 4번 과제처럼 core event를 각각 설정해보았다.4번 과제의 결과인 click_payment 했던 유저의 리텐션이 역시 제일 좋았었다. 반면 cart를 클릭한 유저의 리텐션은 비교적 조오금 낮았고 반대로 click_search, click_recommend_food, click_restaurant_nearby를 한 유저의 리텐션이 구매자 리텐션과 유사했다.그래서 기본 행동들에서, 고객이 더 관심 기울여하는 행동인 검색, 추천 서비스 클릭하기 등의 행동을 유도하면 어떨까.. 싶었다! 사실 10% 이상으로 다 비슷하긴 하지만 약간의 차이라도 보이는 것들을 좀 추려보았다.  4번 과제# click_payment event를 경험한 유저들의 weekly retention WITH base AS( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-31' AND user_pseudo_id IN (SELECT user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_payment') ) , dates AS( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) , first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM dates ) , user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) , first_week_user_count AS ( SELECT diff_of_week, user_cnt, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM user_counts ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retain_rate FROM first_week_user_count       

@submit.prevent="edit"이와 같이 submit을하면 form내의 @click이벤트가 선언되지 않은 버튼을 여러개 만들어 각각 클릭해도 동작하는것을 확인했는데 submit 동작이 이러한게 맞는건가요? 다른 질문입니다..Listview 내 소스입니다. <PostDetailView :id="String(initId)"></PostDetailView>const initId = ref(); const fetchPosts = async () => { try { const { data, headers } = await getPosts(params.value); initId.value = data[0].id; posts.value = data; totalCount.value = headers['x-total-count']; } catch (e) { console.error('error', e); } };이런식으로 initId를 생성해서 넣어주려 했지만 id가 undefined로 초기에 전송이되고 detailView에서 당연히 에러를 내뱉었습니다.하지만 initId가 반응형으로서 fetchPosts에서 바뀌면 detailView가 다시 랜더링되어서 나와야할거같은데 안나오네요..개발자도구에서 initId값을 바꿔도 랜더링이 안되는 이유를 모르겠습니다 ....(결국v-if로 해결하긴했지만.. 또한 같은 원리로 AppPagination에서는 pageCount가 초기값이 0인데 fetchPosts를 호출후에 값이 바뀌니 다시 랜더링이 되어서 불러와지는것 같은데 제가 개념을 잘못알고있는걸까요)

안녕하세요 이제 막 강의를 듣기 시작해서 세션 7까지 수강을 마쳤습니다.  제가 임베디드 분야에 무지한 상태로 임베디드 리눅스를 사용하는 회사에 취업을 몇가지 업무를 진행하였는데,그 때 GPIO를 제어하기 위해선 해당 pin에 맞는 file 내부에 작성된 값을 제어했습니다. 이 부분과 차이가 있는듯 하여 궁금한점이 있느데임베디드 리눅스의 경우에는 운영체제가 존재하고, 지금 강의에서 진행하는 과정의 경우 운영체제가 없기 때문에 진행방식의 차이가 있는건가요?mcu를 사용해서 gpio를 제어하는 경우에는 결국 해당 레지스터의 bit를 제어하는 방식으로 진행이 되는건가요?이렇게 두가지 내용에 대해서 우선 궁금증이 생겨 문의 드립니다. 답변주시면 감사드리겠습니다.  

갑자기 파이참이 나와서 당황스러운데파이참이란 프로그램을 다운받아서 월가 구독을 해야 교육을 따라갈 수 있는것 맞죠?

어쩔때 적합도 검정을 해야하는지 어쩔때 독립성 검정을 해야하는지 헷갈리네요 ㅠ혹시 구분하는 방법이 있을까요?

1)WeeklyRetention을구하는쿼리를바닥부터스스로작성해보세요WITH event_log_base AS ( SELECT DISTINCT DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), MONTH) AS event_month, user_id, user_pseudo_id, event_name, platform, event_params FROM advanced.app_logs ), user_first_visit AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_week) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_visit_week, event_week FROM event_log_base ), weekly_retention_base AS ( SELECT first_visit_week, DATE_DIFF(event_week, first_visit_week, WEEK) AS week_diff, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS active_users FROM user_first_visit GROUP BY first_visit_week, week_diff ) SELECT first_visit_week, week_diff, active_users, SAFE_DIVIDE(active_users, FIRST_VALUE(active_users) OVER (PARTITION BY first_visit_week ORDER BY week_diff ASC)) AS retention_rate FROM weekly_retention_base ORDER BY first_visit_week, week_diff; 2)RetainUser를New+Current+Resurrected+DormantUser로나누는쿼리를 작성해보세요.신규 사용자: 첫 방문 후 30일 이내에 활동한 사용자. 첫 방문 날짜와 마지막 방문 날짜 간의 차이가 30일 이하일 경우 현재 사용자: 첫 방문 후 30일이 지난 사용자 중, 최근 30일 이내에 접속한 사용자. 첫 방문과 마지막 방문 간 차이가 30일을 넘고, 가장 최근 활동으로부터 30일 이내에 접속한 경우 휴면 사용자: 마지막 방문 이후 30일 이상 비활동 상태에 있는 사용자. 마지막 방문이 가장 최근 이벤트로부터 30일 이상 경과한 경우 복귀 사용자: 30일 이상 비활동 상태였다가 다시 활동을 시작한 사용자. 이전 방문 이후 30일 동안 비활동이 이어지다 다시 방문한 경우 WITH event_data AS ( SELECT DISTINCT DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs ), -- 사용자별 첫 방문 및 마지막 방문 날짜 계산 user_first_last_visit AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_date) AS first_visit_date, MAX(event_date) AS last_visit_date FROM event_data GROUP BY user_pseudo_id ), -- 전체 이벤트 데이터에서 가장 최근의 이벤트 날짜를 계산 latest_event_date AS ( SELECT MAX(event_date) AS current_date FROM event_data ), -- 사용자의 이벤트 로그를 통해 비활동 기간을 기록하여 휴면 여부 판단 user_activity AS ( SELECT user_pseudo_id, event_date, LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date) AS next_event_date, CASE WHEN DATE_DIFF(LEAD(event_date) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_date), event_date, DAY) > 30 THEN 1 ELSE 0 END AS dormant_history FROM event_data ), -- 사용자 유형 분류: 신규, 현재, 휴면, 복귀 사용자 user_category AS ( SELECT u.user_pseudo_id, u.first_visit_date, u.last_visit_date, led.current_date, MAX(ua.dormant_history) AS dormant_history, CASE WHEN DATE_DIFF(led.current_date, u.last_visit_date, DAY) > 30 THEN 'inactive_user' WHEN DATE_DIFF(u.last_visit_date, u.first_visit_date, DAY) <= 30 THEN 'first_month_user' WHEN MAX(ua.dormant_history) = 1 THEN 'returning_user' ELSE 'active_user' END AS user_type FROM user_first_last_visit AS u CROSS JOIN latest_event_date AS led LEFT JOIN user_activity AS ua ON u.user_pseudo_id = ua.user_pseudo_id GROUP BY u.user_pseudo_id, u.first_visit_date, u.last_visit_date, led.current_date ), -- 사용자 유형별 첫 방문 주차와 현재 주차 간 차이 계산 user_weekly_retention AS ( SELECT uc.user_type, ed.user_pseudo_id, ed.event_date, DATE_DIFF(DATE_TRUNC(ed.event_date, WEEK(MONDAY)), DATE_TRUNC(uc.first_visit_date, WEEK(MONDAY)), WEEK) AS week_difference FROM event_data AS ed JOIN user_category AS uc ON ed.user_pseudo_id = uc.user_pseudo_id ), -- 사용자 유형과 주차별 활성 사용자 수 집계 user_count_by_type_and_week AS ( SELECT user_type, week_difference, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count FROM user_weekly_retention GROUP BY user_type, week_difference ), -- 유지율 계산을 위한 초기 사용자 수와 현재 주차별 유지율 계산 retention_calculation AS ( SELECT user_type, week_difference, user_count, FIRST_VALUE(user_count) OVER (PARTITION BY user_type ORDER BY week_difference) AS initial_user_count FROM user_count_by_type_and_week ) SELECT user_type, week_difference, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_count, initial_user_count), 2) AS retention_rate FROM retention_calculation ORDER BY user_type, week_difference; 3)주어진데이터에서어떤사람들이리텐션이그나마높을까요?찾아보세요2번을 참고해서 고객을 4개의 타입으로 분류하였을 때first_month_user: 첫 주 이후 리텐션이 높지만 이후 감소하는 모습을 보인다. active_user: first_month_user와 비슷하게 첫 주 이후 빠르게 감소한다. returning_user: 2주부터 0.08로 떨어지지만 이후 완만하게 리텐션이 감소한다.오랜기간 10주차 이후에도 일부 사용자가 유지되고 있는 모습을 보인다. inactive_user: 리텐션이 다른 유저에 비해 높다고는 할 수 없지만 20주차까지 꾸준하게 소수의사용자가 유지되고 있는 모습을 보인다. --> 따라서 returning_use이 가장 완만하게 리텐션이 감소, 가장 오랫동안 리텐션이 지속했기때문에 가장 높은 리텐션을 유지했다고 판단하였습니다.  4)CoreEvent를“click_payment”라고설정하고WeeklyRetention을구해주세요WITH event_data AS ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, event_name FROM advanced.app_logs WHERE event_name = 'click_payment' -- Core event 필터링 ), -- 사용자별 첫 방문 주차와 현재 이벤트 주차 간의 차이 계산 user_first_week_data AS ( SELECT user_pseudo_id, MIN(event_week) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_visit_week, event_week AS current_week, DATE_DIFF(event_week, MIN(event_week) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK) AS week_difference FROM event_data ), -- 주차별 사용자 수 집계 user_count_by_week AS ( SELECT first_visit_week, week_difference, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count FROM user_first_week_data GROUP BY first_visit_week, week_difference ORDER BY first_visit_week, week_difference ), -- 유지율 계산을 위한 초기 사용자 수와 주차별 유지율 계산 retention_base AS ( SELECT first_visit_week, week_difference, user_count, FIRST_VALUE(user_count) OVER (PARTITION BY first_visit_week ORDER BY week_difference) AS initial_user_count FROM user_count_by_week ) -- 최종 리텐션 비율 계산 및 결과 출력 SELECT first_visit_week, week_difference, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_count, initial_user_count), 2) AS retention_rate FROM retention_base ORDER BY first_visit_week, week_difference;

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]안녕하세요! MVC 패턴에 대해서 공부를 하다가 궁금한 것이 있어서 질문드립니다 ! 제가 프로젝트를 했을 때는 주로 프론트와 백엔드 코드를 분리하여 프로젝트를 관리하였습니다. 이때는 지금 강의에서 하는 방식(MVC)과 다르게 RESTful 방식으로 진행을 하였습니다. 그렇다면 당연하게도, Model과 View는 프론트에서 관리를 하고, 들어오는 요청을 받는 Controller와 로직을 처리하는 Service, 데이터베이스와 관련된 로직을 처리하는Repository이 3가지로 패키지가 관리되고 있었습니다. 그렇다면 RESTful하게 개발하는 방식에는 과연 MVC 패턴이 적용되지 않는 것인가 ? 하는 궁금증이 생겨서 조사를 해보았어요 ! https://okky.kr/questions/1414743 여기서 제가 이해한 것을 짧게 정리를 해보자면,RESTful한 방식과 MVC는 별개의 것이 아니라는 것입니다.지금 강의에서 하는 방식의 model과 view는 물리적으로 화면에 나오기는 방식으로 이해할 수 있고, RESTful한 방식에서 VIEW는 JSON 데이터를 반환하는 것을 논리적인 개념으로 이해할 수 있다는 것으로 이해를 했습니다. 다시 위의 글에 적용을 해보자면Service, Repository 부분이 model,다시 값을 Controller부터 return(JSON 값)하는 것이 View라고 이해하면 맞을까요..?개념적으로service: ModelJSON반환타입: Viewcontroller: Controller 이렇게 딱 맞게 정의한다면... repository는 어디에 해당하는 것일까요..?혼란스럽습니다 ㅠㅠ 

강의자료는 따로 다운로드 받을 순 없나요?

import osimport numpy as npimport tensorflow as tffrom PIL import Imagemodel = tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')image_folder = "images"image_files = [f for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))]def predict_number(image_path):img = Image.open(image_path).convert('L')img = img.resize((28,28))img_data = np.array(img)img_data = 255 - img_dataimg_data = img_data / 255.0img_data = np.expand_dims(img_data, axis=0)img_data = np.expand_dims(img_data, axis=-1) predictions = model.predict(img_data)return np.argmax(predictions)for image_file in image_files:image_path = os.path.join(image_folder, image_file)predicted_number = predict_number(image_path)print(f"{image_file} : {predicted_number}")input("엔터 키를 눌러 종료하세요") 코드는 이렇고요mnist 파일은 https://github.com/adhishthite/digit-recognizer/tree/master 여기서 다운 받았습니다.근데 FileNotFoundError: [Errno 2] Unable to synchronously open file (unable to open file: name = 'mnist_model.h5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)이런 오류가 뜹니다. 어떻게 해결하나요? 

TreeSet이 중복되지 않는 것을 사용해서 풀어봤는데 설명해주신 내용과 어떤 차이가 있는지 궁금합니다.  코드입니다. public static String solution(int a, int[] arr){ String answer = "D"; TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(); for(int x : arr){ set.add(x); } if (set.size() == a){ answer = "U"; } return answer; }

안녕하세요 교수님. 스마트포인터로 파일읽기를 한 후, close()를 통해 파일을 닫는데 스마트 포인터를 통해서는 자동으로 파일을 닫는 행위는 할 수 없는건지가 궁금해서 질문남깁니다. (포인터 할당 종료만 가능한건지) 감사합니다.

자료에 있는 아래 링크로 접속 후 SKIP 했는데 위와같이 데이터가 표시되지 않는다고 나오네요 강의를 보니 아래 URL 말고 다른게 있는거같은데 혹시 어떻게 접속해야하나요 https://192.168.56.30:30000/#/login

안녕하세요 루키스님혹시 작년에 진행했던 javawork 님의 boost asio 강의는인프런에 판매하실 생각은 없으신 건가요??

백엔드서버는 배포완료하였고 api주소도 변경하였는데 /book/에서 계속에러가나네요

교재? 문제집을 따로 받을 수 있는건가요?메일로 받을 수있다고 적혀있는데 보내주시는거면 부탁드리고 구매면 링크좀 알려주시겠어요

https://inf.run/rkL2D20강 증감연산자 마지막에 "다음과 같이 증감 연산자를 단독으로 사용하는 경우에는 다른 연산이 없기 떄문에, 본인의 값만 증가한다. 따라서 전위이든 후위이든 둘 다 결과가 같다" 하면서++a;a++;의 코드를 보여주셨는데++a; 는 a=3인데 a++;은 a=4가 나왔습니다분명 둘 다 결과가 같다고 했는데 우째서 ++a;랑 a++; 코드 결과값이 다른건지 모르겠습니다 바보가 된 것 같숩니다 알려주세요

SDK 설치시 FirebaseFirestoreSwift 체크가 표시되지 않습니다 ios18 버전부터 없어진걸까요?Firebase Storage 빌드를 하려면 프로젝트 업그레이드가 필요하다고 합니다 결제요금제로 업그레이드 하라고 나오는데 결제를 진행해야 하나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요이상치 제거를df = df[(df['age'] == df['age'].astype(int) ) & df['age'] >0]이렇게 하면 틀린건가요?round쓰는게 이해가 안가네요