안녕하세요, 선생님. Zustand 스토어에 타입을 지정하는 부분이 궁금해서 질문드립니다. 강의에서는 다음과 같이 상태와 액션을 Store 타입으로 선언한 뒤, create 함수의 제네릭으로 전달했습니다. type Store = { count: number; increase: () => void; decrease: () => void; }; const useStore = create<Store>((set, get) => ({ count: 0, increase: () => { const count = get().count; set({ count: count + 1 }); }, decrease: () => { set((store) => ({ count: store.count - 1, })); }, })); 처음 코드를 작성했을 때는 get() 의 반환값과 set 의 콜백 매개변수인 store 에서 타입 오류가 발생해서, 저는 해당 부분마다 타입을 직접 지정해야 한다고 생각했습니다. 그런데 강의를 보니 놀랍게도 create<Store> 처럼 제네릭만 지정해도 set 과 get 에 관련된 타입 오류가 모두 해결되었습니다. 여기서 제가 궁금한 점은 다음과 같습니다. 1. Store 타입에는 왜 count , increase , decrease 처럼 스토어 객체에 들어갈 상태와 액션만 작성하면 되는 건가요? 2. 처음 Zustand를 사용하는 사람은 Store 타입을 이런 형태로 작성해야 한다는 것을 공식 문서의 TypeScript 예제를 보고 알게 되는 건가요? 3. 아니면 패키지의 .d.ts 나 .d.mts 같은 타입 선언 파일을 직접 확인하고, create 와 StateCreator 의 타입 구조를 해석해서 작성하는 건가요? 4. create<Store> 에 지정한 타입이 내부의 set , get , 그리고 set 콜백의 store 타입까지 전달되기 때문에 오류가 해결된 것인지도 궁금합니다. 실제로 라이브러리를 사용할 때는 공식 문서의 사용법을 먼저 따라 하고, 타입이 적용되는 원리가 궁금하거나 오류가 발생했을 때 타입 선언 파일을 확인하는 방식이 일반적인지도 궁금합니다. AI가 아닌 정환선생님이 직접 답변 부탁드리겠습니다.
안녕하세요. 현재 '[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)' 강의를 수강중에 있습니다. 수강 만료일이 10.13.인데, 올해 마지막 실기시험이 11.28.(토) 에 있습니다. 수강만료일과 시험기간내에 공백이 있어 남은 기간(약 1달 반) 정도만 연장이 가능한지 여쭤봅니다.. 정 어렵다면 해당 기간만이라도 소액으로 연장결제가 가능한지 같이 문의드립니다. 올해 마지막 시험이라 꼭 부탁드립니다 ㅠㅠ
Jupyter lab 실행하면 브라우저에 자동으로 뜬다고 알려주셨는데 아래와 같이 명령어를 제대로 인식하지 못하고 있습니다. C:\Users\ g1991.kim >jupyter lab . usage: python.exe C:\Python314\Scripts\jupyter [-h] [--json] [--debug] [--version | --config-dir | --data-dir | --runtime-dir | --paths | subcommand] Jupyter: Interactive Computing positional arguments: subcommand the subcommand to launch options: -h, --help show this help message and exit --version show the versions of core jupyter packages and exit --config-dir show Jupyter config dir --data-dir show Jupyter data dir --runtime-dir show Jupyter runtime dir --paths show all Jupyter paths. Add --json for machine-readable format. --json output paths as machine-readable json --debug output debug information about paths Available subcommands: kernel kernelspec migrate run troubleshoot Jupyter command jupyter-lab not found.
강의와 관련된 질문은 아닌데요 혹시 병현님 PC 사양이 구체적으로 어떻게 되나요? 케이스는 써멀테이크 파워는 마이크로닉스 클래식2 인거는 알겠는데.. 나중에 PC 맞출 때 참고 하려고 합니다. 그리고 병현님 PC 사양으로 많은 양의 데이터를 시각화 했을 때 얼마나 빠르게 되나요? 프로그램 별로 알려주시면 감사하겠습니다. 추가 질문이 있는데, IBM SPSS나 Tableau는 강의에서 안 다루시던데 SPSS,태블로를 사용하지 않는 이유가 무엇인지도 알려주시면 감사하겠습니다.
The 10x AI-Native Developer: 회사에서 AI로 압도적 성과를 내는 법
[1주차] AI를 '코딩 비서'에서 '개발 파트너'로 04. 🧠 컨텍스트 관리 마스터하기: AI의 두뇌에 청사진 새겨넣기 14) 실전 미션: 컨텍스트 관리 능력 내재화하기 >> 해당 파트의 Part 1: 여행지 비주얼 큐레이션 (Image Context 활용) 을 위해 서울 이미지 10개 링크로 접속했으나 접근이 불가합니다. https://postechackr-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/honeyjam_postech_ac_kr/IgBBNaLpG7AaQobyaQ6Mfe9IAQLw7Ft4av6qbShUDeKjyVQ?e=vWujVn
AI 시대, 반나절 만에 웹사이트 개발부터 배포까지 - 포트폴리오 사이트도 완성 (Gemini CLI, MCP)
Failed to sign in. Message: This client is no longer supported for Gemini Code Assist for individuals. To continue │ │ using Gemini, please migrate to the Antigravity suite of products: https://antigravity.google 메시지 뜨면서 로그인이 되지 않습니다. 실습이 불가한 걸까요?
안녕하세요 강사님! 항상 수업 잘 듣고 있습니다. 저는 그간 데이터 분석가를 꿈꾸며, 강사님의 "머신러닝 완벽가이드", "tensorflow cnn", "pytorch cnn", "transformer 구현 ~", "fastapi 완벽가이드", "kaggle ~" 강의를 몇번이고 들으며 익혀왔습니다. "내가 만든 인공지능 모델이 과연 어떻게 쓰일까"에 대해서 고민하다가 fastapi까지 공부했는데요. 이제는 Data Engineering이나 MLOps Engineering 쪽으로 취업하고 싶다고 결정하여 어떻게 어디서부터 공부할지 막막합니다. 찾아보니 사실상 Data Scientist가 하는 업무를 제외하고 배포가 되는 과정까지를 다 할줄 알아야 하고, 요구하는 기술적 요건도 많아보였습니다.(docker, fastapi, vllm, kafka, airflow 등등..) 이에 강사님께서 제가 앞으로 MLOps쪽으로 간다면 어떤 것을 공부하면 좋을 것 같은지, 대학원을 생각해보는게 좋을지 등을 추천해주셨으면 좋겠습니다.. 강사님 강의만 거의 들어온 상태라서 저 강의에 나온 내용을 제외하면 아무것도 모른다고 가정해주시면 감사하겠습니다 !
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
안녕하세요. 더운데 수고 많으십니다. 현재 저만의 웹앱을 만들어 저만의 조건검색식을 만들었습니다. 하루에 한번 조건검색을 만족하는 종목을 찾아줍니다. 여기에 실시간으로(15분봉)으로 조건검색에 맞는 종목을 텔레그램으로 받기 위해서는 어떤 기술스택이 필요한지 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요, 저는 회사에서 next.js로 포팅하여 개인적으로 좀 공부하고 있는 학생입니다. 현재 2강 할 일 관리 앱을 보면서 저희 회사의 작업 방식을 함께 생각해봤는데 저희 회사는 꼭 필요한 부분 (iron-session을 이용하여 세션을 가져온다거나)을 제외하고는 죄다 클라이언트 컴포넌트로 바꿔서 사용하고 있습니다. 그래서 이 작업을 진행하면서도 클라이언트 컴포넌트로 모두 바꾸어 진행한다면 어떨까라고 생각이 들었었는데 과제에서는 최소한의 컴포넌트만 클라이언트 컴포넌트로 바꾸라고 하신 이유가 궁금합니다. 감사합니다!
import asyncio import timeit from urllib.request import urlopen from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import threading # 실행 시작 시간 start =timeit.default_timer() # 서비스 방향이 비슷한 사이트로 실습권장(예 게시판 성 커뮤니티) urls = ['https://daum.net', 'https://naver.com', 'http://mlbpark.donga.com', 'https://tistory.com'] async def fetch(url, executor): # 실행 res = await loop.get_running_loop(executor, urlopen, url) # 결과 반환 return res.read()[0:5] async def main(): # 쓰레드 풀 생성 executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # future 객체 모아서 gather 에서 실행 futures = [ asyncio.ensure_future(fetch(url, executor)) for url in urls ] # 결과 취합 rst = await asyncio.gather(futures) print('------------------------------') print(('Result :', rst)) if __name__ == '__main__': # 루프 초기화 asyncio.run(main()) # 수행 시간 계산 duration = timeit.default_timer() - start # 총 실행 시간 print('Total Running Time :', duration) 여기에서 loop is not defined라고 나오네요 지금 파이선은 3.14버전을 쓰고있는데 저기 loop를 무엇으로 바꾸면 될지 모르겠어요
