#오류

Ai로 만든 코딩 경력이 될까요?

대학교에서 실습을 나가 실습할 때 혼자 엔트리 하드웨어 블록을 만들어서 깃에 요청하여 등록한 경험이 있습니다. 그런데 문제는 하드웨어 기기와 연결방식 명령어 전송 방식과 엔트리 개발자 문서를 gpt에 집어넣고 ai로 전체적인 틀을 만들고 제가한건 명령어 및 블록이름 조정과 가독성 향상 뿐입니다.. 실력도 딱 이정도.. 하나 더 스크래치와 앤트리같은 것을 app으로 직접 안드로이드스튜디오로 ui부터 블럭에 명령어 보내는 것까지 완성해서 app을 만든 경험도 있는데 이 역시 위에 엔트리 하드웨어 블록 만들 때와 같은 방식으로 gpt로 만들고 오류수정하고 세부적인 조정만 제가 해서 완성한 정도입니다..ai에 의존성 줄이기 위해서 시간날 때 ai쓰지않고 공부하고 있긴한데 이제 졸업 곧 해서 신입으로 취업할 때 경력으로 낼 수 있을까요?

dist만 배포된 라이브러리 수정하기

안녕하세요. 프론트 준비하고 있는 대학생입니다. 토스에서 만든 overlay-kit 라이브러리를 수정해서 사용하고 싶은데, 어떻게 해야하는지 모르겠어서 질문드립니다. https://www.npmjs.com/package/overlay-kit 1. patch-package를 사용하려고 했는데, /dist만 배포 되어있어서 불가능합니다. 2. 해당 레포를 fork하고 코드를 수정하긴 했는데, 제 서비스에서 사용하려면 어떻게 해야하는지 모르겠네요. 수정한 레포를 설치하려고 하면 아래의 오류가 발생합니다. 3. 해당 라이브러리는 모노레포로 구성되어 있는 것 같은데, 어떤 걸 공부 해야 해당 라이브러리의 구조를 정확하게 이해할 수 있을지 궁금합니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

Ai 안드로이드 개발자 퇴사 질문있습니다

이번에 신입으로 Si 개발직이 취직되어 다니고있는데 Ai를써서 결과물을 내는데 급급해 이해도 못한채 gpt만갈기다 6개월을 보냈습니다.. SI특성상 일을빨리안마치면 압박을 줘 이해보단 AI를 써서 오류고치고 하더라고요.. 이해를하기전 ai한테주면 코드까지 주니까요 생각도안하고 앱을 개발해 이건 아니다 싶어서 퇴사를 생각하고 있습니다.. 제가 늦은나이에 신입으로 들어간거라 좀더 경력을쌓고(포폴쌓고) 서비스 회사를 노려보는게 좋을까요? 시간만 버리다 오는것같아 너무 현타가 옵니다.. 인생이 여기서 멈춘것같습니다. 차근차근 뜯고싶어도 그럴수없는 환경이에요

개발하기 싫은 개발자의 이직고민

개발자는 새로운 문제를 해결하는 성취감으로 살아가는 것 같습니다. 저는 반대로 거기서 받는 스트레스가 커서 그저 한 고비 넘겼다는 잠깐의 안도감밖에 없지만요. 동료들보다 퍼포먼스는 떨어지는 편입니다. 매번 빠트리는게 많아 메모하는 습관을 들여도 오류는 늘 메모 밖에서 이뤄지니 내가 노력해서 되는 문제가 맞나 싶어 늘 회의감이 듭니다. 심지어 잘하는 신입이 더 업무파악이 빠를 때도 있어요. 손이 빠른 것도 아니고 그렇다고 머리가 잘 돌아가는 편도 아니다보니 반복하는 업무를 만나면 반가울 지경입니다. 새로운 문제가 아니니까요. 남들만큼 하려면 저는 배의 시간을 들여야 합니다. 그래서 밥먹듯이 야근도 해봤고 노력도 해봤는데 글쎄요. 그렇게 3년이 지났네요. 3년은 버텨보라고 해서 버텨봤는데 이제 버틸만큼 버텨본 것 같습니다. 그렇다고 이 회사의 업무강도, 업무난이도가 쎄냐고 물으시면 아니요. 오히려 자사 툴&자사 솔루션이라 상대적으로 업무난이도는 낮습니다. 제가 3년이나 버틸 수 있는 이유 중 하나라고 봅니다. 강도도 낮아서 바쁠때 야근 몇번하는 정도고요. 심지어 개발팀에서 너무 힘들어 운영팀으로 온건데도 그렇네요. 개발팀에 있을때는 가끔 정신과 약 먹으면서 버텼으니까요. 돌이켜 생각해보니 그때 정말 상태가 안좋았구나 체감이 듭니다. 그래도 운영팀와서 괜찮아진거면 된거 아니냐 하지만 아니요. 새로운 문제가 터지면 머리에 피가 싹 빠지듯 정신이 확 차려지면서 스트레스 받고 시작하는건 변함없더라고요. 확실한건 남들보다 이런 문제에 더 스트레스 받는 것 같습니다. 남들은 스터디도 하고 이직준비도 치열하게 하면서 미래를 그려나가고 있는데 저는 하루 버텨 하루 사는걸로도 벅찹니다. 아마 개발업무를 하면서 성취가 없는 상태로 계속 굴려지다보니 그냥 이걸로도 벅찬게 아닐까 싶어요. 이렇게 계속 살수는 없잖아요. 여기 있다가는 일 못하는 부장님이 밑에 대리,사원들한테 업무 넘기는 꼴이 될 것만 같아 이직하려고 합니다. 그래도 인사는 잘하고 다니니 윗 사람들은 좋게 봐주시지만 같이 일하는 동료, 사수가 힘들어 하는 모습을 보니 괴롭습니다. 저도 자기 밥그릇은 챙기는 사람은 되고 싶습니다. 문제는 어디로 가느냐 인데 반복적인 업무를 하는 QA도 고민해보고, BI도 지금하는 업무에 비해 상대적으로 반복적이라는 말을 들어서 BI도 생각하고 있습니다. 사실 QA를 생각하고 있었는데 커리어가 아깝다고 하나같이 말리네요. QA, BI말고도 상대적으로 반복적인 업무를 하는 분야가 있으면 추천 부탁드립니다. 현재 JAVA,JS 기반 웹솔루션 개발자입니다.

웹소켓 + Stomp로 채팅 기능을 구현하며

RabbitMQ를 도입하였습니다. 도입의 이유는 스프링 내장 메시지 브로커를 이용하게 되면 인메모리 기반의 동작 방식으로 인해 서버 문제 발생 시 메시지가 유실되거나 확장에도 제한이 있다고 판단하여 도입하였습니다. 현직자 분들이 보기에 이 이유가 적합한 근거가 될까요? 추가로 JMeter로 RabbitMQ를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 성능을 비교했는데 사용자 100명 기준 성능도 사용하지 않았을 때가 우세했고, RabbitMQ를 사용했을 때는 오히려 아래와 같은 오류가 가끔 발생하며 메시지또한 약 90퍼센트 정도만 저장된걸 확인할 수 있었습니다. 무엇이 문제이며 해결 방안이 있을까요?? java.net.SocketException: Connection reset at java.base/sun.nio.ch.SocketChannelImpl.throwConnectionReset(SocketChannelImpl.java:394) ~[na:na] at java.base/sun.nio.ch.SocketChannelImpl.read(SocketChannelImpl.java:426) ~[na:na] at io.netty.buffer.PooledByteBuf.setBytes(PooledByteBuf.java:255) ~[netty-buffer-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.buffer.AbstractByteBuf.writeBytes(AbstractByteBuf.java:1132) ~[netty-buffer-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.channel.socket.nio.NioSocketChannel.doReadBytes(NioSocketChannel.java:356) ~[netty-transport-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:151) ~[netty-transport-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:788) ~[netty-transport-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysOptimized(NioEventLoop.java:724) ~[netty-transport-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:650) ~[netty-transport-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:562) ~[netty-transport-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$4.run(SingleThreadEventExecutor.java:997) ~[netty-common-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.util.internal.ThreadExecutorMap$2.run(ThreadExecutorMap.java:74) ~[netty-common-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at io.netty.util.concurrent.FastThreadLocalRunnable.run(FastThreadLocalRunnable.java:30) ~[netty-common-4.1.114.Final.jar:4.1.114.Final] at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:842) ~[na:na]

3년차 개발자 문의 드립니다..

안녕하세요. SM에서 근무하며 백엔드 개발자로 약 3년을 채우고 퇴사 했습니다. 계약 만료로 인해 퇴사하게 되었고, 주된 업무는 현업에서 필요한 자료 추출, 문제 발생시 오류 확인 및 개선 이었습니다. 간단한 개발도 병행하며 회사 생활을 했지만, 퇴사하고 나니 내가 한게 뭐가 있지 라는 생각이 많이 들었습니다. 제가 해온 일에 비해 기초적인 개념이 부족해, 처음부터 다시 공부하고 있습니다. 하지만 스터디에서 만난 신입 및 취업 준비생보다 실력이 부족하다는 느낌이 들면서 불안한 마음이 커지고 있습니다. 이런 상태에서 중고 신입으로라도 뽑아줄려나 생각이 듭니다. 꾸준히 공부하면서 이력서를 내다 보면 다시 취업할 수 있지 않을까 하지만 제 3자의 시선에서 보면, 제가 개발자를 계속 해도 괜찮을까요? 언젠가 이 불안한 상황에서 벗어날 수 있을까요? 조언을 듣고 싶습니다. 긴글 읽어주셔 감사합니다

스프링부트 코드 작성

연합동아리에서 활동 중인 대학생입니다. 프로젝트에서 스프링부트를 사용하는 백엔드를 맡고 있는데, 코드를 작성하는 법을 아직 모르겠습니다. 개념은 알겠으나 말그대로 로직을 직접 작성할때면 감이 너무 안오는데.... 공부를 어떻게 하면 좋을까요? 당장은 gpt한테 답변받은 코드를 위주로 쓰다가 오류가 생기면 그때그때 수정하고 있습니다ㅜ 장기적으로도 이게 좋은 방법은 아니라는걸 알겠는데 Service, Controller에서 로직을 써내려가기가 너무 추상적인 느낌이라 잘 모르겠습니다...ㅜㅜ 너무 답답하네요 스스로도

안녕하세요 초보 개발자 입니다. 오라클 데이터베이스 백업 오류좀 도와주세요 !!

기존 데이터베이스 서버를 외장하드에 백업 하려고 하는데 UNDO TABLESPACE 인 UNDOTBS01.DBF 라는 파일을 읽을 수 가 없다고 떠서 UNDO TABLESPACE 인 UNDO_NEW01.DBF를 만들고 UNDO_NEW01.DBF가 UNDO 역할을 하게끔 만들어 놓고 기존에 쓰던 UNDOTBS01.DBF 파일을 삭제하였습니다. 그랬더니 계속 RMAN-06056 : 3 데이터를 엑세스 할 수 없습니다. 라면서 RMAN으로 백업이 안되는데 도와주실분..!

파이썬 오류코드 질문

if choice=='1': kind() elif choice=='2': else: 에서 else부분에서 자꾸 오류가생겨요ㅜㅜ... 왜이럴까요

RAG 를 짜는 중에 도무지 어떤 부분이 문제인지 모르겠습니다.

# JSON 파일에서 FAQ 데이터를 로드하는 함수 def load_faq_data_from_json(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: faq_data = json.load(f) return faq_data # FAQ 데이터 로드 json_file_path = '' faq_data = load_faq_data_from_json(json_file_path) # ChromaDB 클라이언트 및 Embedding 설정 chroma_client = chromadb.Client() # ChromaDB 클라이언트 생성 # 고유한 컬렉션 이름 생성 collection_name = "faq_data_" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") collection = chroma_client.create_collection(collection_name) # LangChain의 Text Splitter 설정 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # OpenAI 임베딩 설정 openai_api_key = '' embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 함수 def split_and_embed_text(text): splitted_texts = text_splitter.split_text(text) print(f"Splitted texts: {splitted_texts}") try: # OpenAIEmbeddings는 embed_documents를 사용합니다. embeddings = embedding_function.embed_documents(splitted_texts) except Exception as e: print(f"임베딩 생성 중 오류 발생: {e}") return None # 임베딩이 제대로 생성되었는지 확인합니다. if embeddings is None or len(embeddings) == 0: print("임베딩 생성 실패") return None # 임베딩을 numpy 배열로 변환 embeddings = np.array(embeddings) print(f"Embeddings shape: {embeddings.shape}") # 임베딩 벡터의 차원을 확인하고 처리합니다. if embeddings.ndim == 1 and embeddings.shape[0] == 1536: # 임베딩이 1차원 배열이고 길이가 1536인 경우 final_embedding = embeddings elif embeddings.ndim == 2 and embeddings.shape[1] == 1536: # 임베딩이 2차원 배열이고 두 번째 차원이 1536인 경우 final_embedding = np.mean(embeddings, axis=0) else: print("임베딩 벡터의 차원이 예상과 다릅니다.") return None print(f"Final embedding shape: {final_embedding.shape}") return final_embedding # FAQ 데이터를 Vector DB에 저장 def store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection): for faq in faq_data: # 'question'과 'answer'가 있는지 확인하고, 'answer'가 None이 아닌지 확인 if 'question' not in faq or 'answer' not in faq or faq['answer'] is None: print(f"누락된 'question' 또는 'answer'로 인해 항목을 건너뜁니다: {faq}") continue # 다음 항목으로 넘어감 # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 question_embedding = split_and_embed_text(faq['question']) if question_embedding is None: print(f"Embedding generation failed for question: {faq['question']}") continue # 임베딩이 없으면 다음 질문으로 넘어감 print(f"Generated embedding for question '{faq['question']}': {question_embedding}") # 각 질문에 고유한 ID 생성 faq_id = str(uuid.uuid4()) # 메타데이터에서 None 값을 제거 metadata = {k: v for k, v in {"answer": faq['answer']}.items() if v is not None} # Vector DB에 저장 collection.add( documents=[faq['question']], metadatas=[metadata], ids=[faq_id], embeddings=[question_embedding] ) # 추가 후 임베딩 확인 (저장된 후 곧바로 확인) stored_results = collection.get(ids=[faq_id], include=["embeddings"]) if stored_results['embeddings'] is not None and len(stored_results['embeddings']) > 0: print(f"Embedding for question '{faq['question']}' successfully stored.") else: print(f"Failed to store embedding for question '{faq['question']}'") # FAQ 데이터를 JSON에서 로드하고 저장 store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection) 이렇게 데이터를 저장하고 # 환경 변수에서 API 키 로드 openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not openai_api_key: raise ValueError("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다. 환경 변수 OPENAI_API_KEY를 설정하세요.") # OpenAI 임베딩 설정 embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # LangChain의 Text Splitter 설정 (일관성 유지) text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # ChromaDB 클라이언트 및 컬렉션 설정 chroma_client = chromadb.Client() collection_name = "faq_data_collection" try: # 이미 존재하는 컬렉션인지 확인하고, 있으면 가져옴 collection = chroma_client.get_collection(name=collection_name) except chromadb.errors.CollectionNotFoundError: # 컬렉션이 존재하지 않을 경우에만 생성 collection = chroma_client.create_collection(name=collection_name) # Vector DB에서 유사 질문 검색 (ChromaDB) def find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection, k=5): results = collection.query(query_embeddings=[new_question_embedding], n_results=k, include=['documents', 'metadatas', 'embeddings']) best_similarity = 0 best_question = None best_answer = None # 검색 결과에서 각 질문의 유사도와 답변을 처리합니다. if 'documents' in results and 'metadatas' in results: documents = results['documents'][0] metadatas = results['metadatas'][0] embeddings = results['embeddings'][0] for i in range(len(documents)): stored_embedding = embeddings[i] metadata = metadatas[i] if stored_embedding is not None: # 코사인 유사도를 통해 유사도를 계산합니다. similarity = cosine_similarity([new_question_embedding], [stored_embedding])[0][0] print(f"유사도: {similarity} for {documents[i]}") # 유사도가 가장 높은 결과를 선택하며, 임계값 이상일 경우에만 선택 if similarity > best_similarity and similarity >= SIMILARITY_THRESHOLD: best_similarity = similarity best_question = documents[i] if isinstance(metadata, list): metadata = metadata[0] best_answer = metadata.get('answer') if isinstance(metadata, dict) else None return best_question, best_answer # Fine-tuned GPT를 사용해 새로운 답변 생성 def gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(question, style="의사 A 말투"): prompt = f"다음은 환자의 질문입니다: \"{question}\". 아래 말투를 사용하여 질문에 대해 성실하고 정확한 답변을 작성해주세요.\n\ 말투: {style}" response = client.chat.completions.create( model="", # Fine-tuned된 GPT 모델 ID messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful medical assistant."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], max_tokens=300, temperature=0.7, # 답변의 다양성을 조절합니다. ) return response.choices[0].message.content.strip() # 새로운 질문 처리 및 최종 응답 생성 def generate_final_response(new_question, collection): # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 splitted_texts = text_splitter.split_text(new_question) new_question_embedding = np.mean(embedding_function.embed_documents(splitted_texts), axis=0) # ChromaDB에서 유사 질문 검색 similar_question, answer = find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection) if similar_question and answer: final_response = f"질문: {new_question}\n유사 질문: {similar_question}\n기본 답변: {answer}" else: generated_answer = gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(new_question) final_response = f"질문: {new_question}\nGPT로 생성된 답변: {generated_answer}\n(이 답변은 벡터데이터에서 유사한 답변을 찾을 수 없어 GPT에 의해 생성되었습니다.)" return final_response # 사용자로부터 새로운 질문 입력 받기 new_question = input("새로운 질문을 입력하세요: ") # 최종 응답 생성 response = generate_final_response(new_question, collection) print(response) 로 데이터베이스에서 유사한 질문-답변 쌍을 끌어오려는데 정확히 같은 질문을 넣어도 (이러면 유사도가 1인데) 저장되어있는 답변이 끌어와지질 않네요...

파이참 관련 질문드립니다

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 IndentationError: expected an indented block after 'if' statement on line 23 이런 오류코드가 뜨는데 어떤 이유때문일까요?

파이참 관련 질문 드립니다.

IndentationError: expected an indented block after 'if' statement on line 23 이 오류코드가 뜨는 이유가 뭘까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd import pyautogui score_A : 0 #단순 쾌락 score_B : 0 #경제 적압박 score_C : 0 #사회 적압박 score_D : 0 #유전 score_E : 0 #보복 score_F : 0 #환경 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_E += 1 #환경에 1점 추가 score_D += 1 #유전에 1점 추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') question4 = pyautogui.prompt('난 가정 형편 또는 개인 적인 형편이 좋지 않다.') question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') question7 = pyautogui.prompt('난 대인 관계에 능통치 못하다.') question8 = pyautogui.prompt('난 감정 기복이 심하다.') question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적 이였다.') question10 = pyautogui.prompt('난 주변에 친한 사람이 없다.') answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 NameError: name 'score_E' is not defined 라는 오류가 자꾸 뜨는데 왜때문인가요??ㅠㅠ

파이참 코딩 관련 질문

score_A : 0 #단순 쾌락 score_B : 0 #경제 적압박 score_C : 0 #사회 적압박 score_D : 0 #유전 score_E : 0 #보복 score_F : 0 #환경 question1 = input('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_E += 1 #환경에 1점 추가 score_D += 1 #유전에 1점 추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') question4 = pyautogui.prompt('난 가정 형편 또는 개인 적인 형편이 좋지 않다.') question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') question7 = pyautogui.prompt('난 대인 관계에 능통치 못하다.') question8 = pyautogui.prompt('난 감정 기복이 심하다.') question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적 이였다.') question10 = pyautogui.prompt('난 주변에 친한 사람이 없다.') answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 위의 코드에서 NameError: name 'score_E' is not defined 라고 오류가 나는 이유가 뭘까?

github 연동 오류 질문입니다

파이참 사용중입니다 깃헙 아이디 연동하고 리포지토리 만들고 파일 공유하기 하면 남들은 파일 체크 해제하는 창 나오고 선택해서 깃헙에 올리는데 저는 그냥 완료됬다고 뜨고 가보면 .idea 밖에 안올라가네요 아무리 검색해도 안나와서 질문드립니다 ..

Revert를 한 후 코드가 꼬였다고 화를 내는 상사.. 제가 모두 잘못한 것일까요??

안녕하세요 이제 2년차가 되는 프론트엔드 개발자입니다. 최근 이직에 성공한 후 새로운 프로젝트를 맡아서 함께 협업하던 중 저의 실수로 develop에 있는 코드가 main에 머지 되었던 일이 있었어요. 그로인해 약 6시간 정도 main에 배포되어 작업 중이던 코드들이 실제 사용자에게 보여지게 되었습니다. 물론 오류 없는 작업물만 develop에 merge를 했기에 오류 자체는 없었어요. 그런데 문제는 그 후에 있었습니다. main에 잘못 머지되었던 커밋을 revert를 해달라고 해서 revert를 했습니다. 따로 confilct나 이슈 없이 잘 리버트가 되었고 리버트 후 동작 확인한 후에 정상 동작도 제대로 확인했어요. 그런데 그 후 작업 하시던 분이 코드가 누락되어 로깅이 제대로 안되었다고 저한테 화를 내시더라구요.. 제가 작업했던 부분과는 연관이 없었고 (리버트 시킬 때 상사분의 코드도 함께 리버트 되는 것은 확인했습니다.) 리버트로 인해 이렇게 까지 혼나야하는 것도 조금 속상하네요.. 저희는 일반적인 git flow를 따르지 않고 작업한 브랜치에서 각각 develop, main 브랜치로 각자 머지 시키는 방식을 사용하고 있습니다. 정말 궁금한 부분인데 제가 develop을 main에 잘못 머지시킨 것 뿐만 아니라 코드가 꼬인 부분에서도 책임이 있는 부분인가요?? 조금만 상세히 알려주시면 어떠한 쓴 답변이 와도 성장의 원동력이라고 생각하고 듣겠습니다! 경력이 적은 저로서는 아직 이해가 안가는 부분이라서요ㅠㅠ

프론트엔드 학원을 다니고 있는데 그만둘지 고민이에요

제발 조언 부탁드려요 ㅠㅠ ---------------------------------------------- <요약> - 28/여성 - UI디자이너&퍼블리셔(현재 퇴사함) - 프론트엔드 학원 다니는 중(6개월 과정 중 2개월 들음) - 강사님 때문에 그만둘지 고민됨 <고민이유> - 대부분의 학원 강의 질이 비슷할 것 같아서 - 내가 혼자 열심히 공부하면 상관없는 문제일 것 같아서(강사님한테 질문하면 알려주는 건 잘 하심) - 독학 하다가 물어볼 곳이 없어 포기한 적 있음 ---------------------------------------------- 저는 UI/UX 디자인과 퍼블리싱을 하다가 퇴사하고 부산에서 ㅋㄹㅇit 학원에서 프론트엔드 강의를 듣고 있습다. (현재 2개월 들음) 근데 강사님 때문에 학원을 그만둘지 고민이 됩니다. 강사님이 수업하시는 걸 보면 자료들을 업데이트 안해서 대부분 옛날 자료이고, 구시대적인 방법을 가끔 쓰십니다. 그 외 신뢰도 떨어진 이유 - 코딩 영어를 가끔 이상하게 읽음 - 객체로 지정한 코드를 복사해서 쓰지 않고 직접 입력 하다가 계속 오류가 나는 경우도 있음 이런 상황이라 강사님에 대한 신뢰도가 좀 떨어졌습니다. 대부분의 학원들 강의 수준은 비슷하다고 해서 그냥 계속 들으면서 혼자 공부를 더 열심히 할지, 그만두고 다른 방법을 찾아볼지 고민입니다.... 도저히 물어볼 곳이 없어요. 너무 심란합니다. 제발 조언 부탁드려요

docker에 redis 오류 질문드립니다

안녕하세요 현재 개인프로젝트를 진행하고있습니다. 문제가 있는데, docker에서 app(springboot) + mysql + redis container를 만들어서 docker-compose.yml로 띄운후 localhost:8080 접속시 <오류 내용> Caused by: io.netty.channel.AbstractChannel$AnnotatedConnectException: Connection refused: localhost/127.0.0.1:6379 Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused 이렇게 오류가 발생하는데 자꾸 redis가 localhost로 뜨는데 docker-compose 설정에는 문제가 없어보이는데 한번 봐주시면 감사하겠습니다 1. docker-compose.yml - db 접속정보와 redis 비밀번호는 지우고 코드를 올렸습니다 - redis 비밀번호는 서버에서 확인했습니다. - redis-cli 명령어로 ping-pong 확인했습니다. - app안에 redis와 db(mysql) 같은 네트워크 보고있음 확인했습니다. - 외부 접속 허용하기 위해 redis,.conf 에 bind 0.0.0.0수정 확인했습니다. - 맥 방화벽도 껐습니다. 2. application.properties -redis 설정정보에 ${SPRING_REDIS_PORT:6379} 이렇게 바인딩도 해봤습니다 -db접속 되는지 확인해봤습니다 아래의 코드를 첨부했습니다. 구글 검색과 gpt검색으로 해결방안 전부 시도해봤지만 자꾸 localhost로 뜨니까 진척도 없고 답답합니다... docker를 처음 사용해보는거라 부족한점이 많은데 어떤 부분에 이해도가 필요한지 봐주시면 정말 감사하겠습니다.

useEffect에 대해 질문있습니다.

프론트엔드 개발자로 취업을 준비중입니다. 공부를 하면서 useEffect에 대해 아무리 봐도 너무 이해가 되지 않더라구요. 우선 제가 이해한건 데이터를 가져올 때 오류가 날 수 있는 상황이 오므로 사용자에게 UI를 우선 보여주고 그 다음 useEffect 부분이 실행이 된다.... 까지 이해하고 있습니다. 그런데 스크롤 이벤트나, 다른 이벤트도 useEffect안에 작성이 된 부분도 있고 또 useEffect 마지막에 [] 배열 부분에 어떤 값을 작성하면 이 값만 한번 실행이 된다... 이말도 무슨 말인지 이해가 되지 않더라구요. 그래서 useEffect에 대해서 좀 더 쉽게 알려주시면 너무 감사드리겠습니다.

프론트엔드에서 서버 데이터를 검증하기에 적합한 방법이 어떤 것이 있을까요?

BFF 레이어를 가지고 있으나, 종종 백엔드에서 명세의 요청과 무관한 BFF로 데이터가 들어오거나, 데이터 모델이 수정되는 일이 있어 어플리케이션이 오류로 깨지는 경우가 있습니다. 프론트엔드에서 이런 일을 미연에 예방할 수 있는 방법이 어떤 것이 있을지 조언 부탁드려봅니다.

리액트 설치에 대해 질문있습니다.

안녕하세요 프론트엔드 개발자로 공부를 하면서 준비중에 있습니다. 노트북을 사용하고 외장하드에 폴더를 만들어서 공부를 하는데 오늘도 리액트를 공부할려고 외장하드에 폴더를 만든 후 npx create-react-app ./ 이 명령어를 사용해서 설치를 하는데 계속 이미지처럼 저런 오류가 계속 나오더라구요. 갑자기 왜 이런지 모르겠는데 어떻게 하면 오류가 없어지나요?

NavigationContainer 중첩 오류

안녕하세요, RN(Expo)로 React Navigation을 적용하다 오류가 해결되지 않아서 질문드립니다. expo를 통해 다음과 같이 index.js에 React Navigation을 적용했습니다. import { store } from "@/redux/store"; import MainScreen from "./screens/MainScreen"; import { Provider } from "react-redux"; import { NavigationContainer } from "@react-navigation/native"; import { createNativeStackNavigator } from "@react-navigation/native-stack"; import LoginScreen from "./screens/LoginScreen"; export default function HomeScreen() { const Stack = createNativeStackNavigator(); return ( <Provider store={store}> <NavigationContainer> <Stack.Navigator> <Stack.Screen name="Main" component={MainScreen} /> <Stack.Screen name="Login" component={LoginScreen} />{" "} </Stack.Navigator> </NavigationContainer> </Provider> ); } 그러나 다음과 같은 오류가 뜨며 빈화면만 보이더라구요ㅠ Error: Looks like you have nested a 'NavigationContainer' inside another. Normally you need only one container at the root of the app, so this was probably an error. If this was intentional, pass 'independent={true}' explicitly. Note that this will make the child navigators disconnected from the parent and you won't be able to navigate between them. 찾아보니 NavigationContainer가 중첩되었다는 것 같은데, 저는 계속해서 그대로 강의를 따라가고 있었고, 따로 NavigationContainer를 적용한 파일이 존재하지 않습니다 ㅠ 다음 속성을 추가해도 오류가 해결되지 않습니다 ㅠ 아마 어디선가 부모에서 NavigationContainer가 적용된 것 같은데 찾을 수가 없네요 ㅠㅠ independent={true} 조금 더 찾아보니 expo-router랑 충돌이 난 거일 수도 있다는데 정확하게 모르겠네요 ㅠ

Clion과 visual studio 컴파일 질문 있습니다

현재 학교에서는 visual studio로 과제나 시험을 보고 있습니다. 그런데 전 옛날부터 사용하던 맥북으로 대학교룰 진학하게 되서 그냥 맥북으로 학교를 다니고 있는데 clion과 visual studio 사이에 컴파일이 차이가 있을까요..? 혹시 clion에서는 컴파일 오류가 없었으나 visual studio에는 컴파일 오류가 발생할 수 있나오? 혹시 있다면 설정 방법이 따로 있을까요?

Aws 로드밸런스를 통해 https로 변환시 오류가 발생합니다.

정말 몇일째 잡고있는데 도저히 실행이 되지 않아, 질문글을 올립니다. 도와주시면 정말 감사드리겠습니다 ㅠㅠ... 현재 상태에 대해서 말씀드리겠습니다. 1. AWS Route 53을 통해서 도메인 구매 2. 도메인과 ec2에서 인스턴스를 생성한 ipv4와 연결 레코드 생성해서 ip주소 3.39.xxx.xx와 도메인 do-prove.com을 연결하는것까지는 확인 3. Aws Certification Manager를 통해서 인증서 발급 완료 4. 대상그룹 생성과 로드밸런스설정 완료 여기까지 한 상태입니다. 스프링을 그대로 사용하여서 8080포트를 사용하였습니다. 대상그룹에서 상태가 정상으로 뜨고, 상태확인이 healthy로 뜹니다. 인스턴스가 정상적으로 실행으로 뜨고, 3.39.xxx.xx:8080으로 접속시 제대로 접속됩니다. 또한 8080포트를 열어두었습니다. 로드밸런서 상태는 정상이고, 리스너는 해당 사진처럼 설정하였습니다. route53 호스팅영역의 아래 레코드 사진을 첨부하였습니다. https://do-prove.com:8080/으로 접속을 하려면 접속이 안됩니다. http://3.39.226.33:8080/으로 인스턴스로 접속하면 이건 또 됩니다. route53호스팅 레코드에서 A dual-stack지우고 do-prove.com으로 하고 3.39.226.33으로 설정해서 http://do-prove.com:8080/으로 접속하는것이 되는건 확인했습니다. 도대체 어디서 잘못되서 연결이 안될까요.. 부탁드립니다 사람하나 살려주세요 ㅠㅠㅠ

값 지불하겠습니더 인텔리제이 회원가입 오류

ㅠ안녕하세요 대학생입니다 어제 오후 6시부터 오늘 새벽 4시반까지 그리고 오늘 10시부터 지금까지 해도 코드 해결이 안 됩니다.. 혹시 가까이 계신분 ㅠㅠ 제발 노원역 롯백 맞은편 스타벅스로 와주실 수 있나요? 저는 계속 여기 있겠습니다.. 연락주세요 ㅠㅠㅠ

인텔리제이 심볼 오류 살려주세요

놀라기 금지..입니다.. 시도해본 방법으로는 • Build >> Rebuild Project • 캐시 비우고 재실행 • Gradle Refresh 왜이러는걸까요.. 정말 저한테 왜그러는건지 정말 알고싶습니다 귀찮구 힘드시더라두 한 번만 살려주세요 제발

Devexpress schedulercontrol

schedulercontrol에서 전체적으로 배경색을 검은색으로 폰트색을 흰색으로 하려고 CustomDrawTimeCell과 CustomizeDateNavigationBarCaption를 사용해서 셀은 변경됐는데 bapcaption 이벤트 쪽은 코드 objectinfo, viewifo,handled부분에서 오류가 발생해서 변경이 안됩니다. 혹시나 아시는 분은 도움주시면 감사하겠습니다. private void schedulerControl1_CustomDrawTimeCell(object sender, DevExpress.XtraScheduler.CustomDrawObjectEventArgs e) { if (e.ObjectInfo is SchedulerViewCellBase cell) { // 셀의 배경색을 검은색으로 설정 cell.Appearance.BackColor = Color.Black; cell.Appearance.ForeColor = Color.White; // 텍스트 색상도 흰색으로 설정 e.Handled = true; // 기본 그리기 동작을 무시하고 커스텀 스타일을 적용 } } private void schedulerControl1_CustomizeDateNavigationBarCaption(object sender, DevExpress.XtraScheduler.CustomizeDateNavigationBarCaptionEventArgs e) { if (e.ObjectInfo is DevExpress.XtraScheduler.ViewInfo.SchedulerHeaderViewInfo headerViewInfo) { headerViewInfo.Appearance.BackColor = Color.Black; // 배경색을 검은색으로 설정 headerViewInfo.Appearance.ForeColor = Color.White; // 폰트 색상을 흰색으로 설정 e.Handled = true; // 기본 그리기 동작을 무시하고 커스텀 스타일을 적용 } }

Pytorch 설치할때 오류가 많나요?

Pytorch를 공부하려고 컴퓨터에 설치했는데 그래픽카드인 3060ti와 pytorch가 지원하는 버전을 고려해서 cuda 12.1 cudnn8.9.0을 설치했습니다 하지만 파이참을 실행하니 torch가 여전히 먹통이네요 삭제하고 다시깔고 인터넷을 보고 다른것을 설치해도 여전히 window 126 모듈을 찾을 수 없다고만 뜰뿐 해결이 안 되네요 어떻게 해야할지 감이 안 옵니다

next14의 next/headers의 cookies를 이용한 쿠키설정

안녕하세요 현재 데이터시각화 사이트 프로젝트를 진행중입니다. next14와 spring boot(리소스와 인증.인가)를 사용하고 있고, 카카오 소셜로그인을 하면 스프링서버에서 jwt(access 토큰)를 발급해주고 refresh 토큰은 redis를 통해 관리되고 있습니다. 받아온 토큰은 cookie를 통해 관리하고 있습니다. seo를 위해 ssr을 사용하고 있는데, ssr과정에서 데이터를 fetch를 할 때 토큰을 같이 보내고, 만약 액세스 토큰이 만료되고 리프레시 토큰이 살아있다면 응답 헤더에 새로운 액세스토큰을 보내주고 있습니다. 그런데 이때 next/headers의 cookies를 사용하여 쿠키를 세팅하는것이 안됩니다. 데이터 페치중, 혹은 ssr과정중에는 Cookies can only be modified in a Server Action or Route Handler. 라는 오류가 뜨며 cookie를 set 하거나 delete하는게 안됩니다. 이럴 경우는 어떻게 해야할까요?

Expo SQLite WHERE 조건 한글 안됨

React Native Expo에서 앱을 개발중에 sql문이 오류가 뜹니다. 코드는 아래와 같습니다. async function SearchName() { console.log("load data"); try { const db = await SQLite.openDatabaseAsync("MountBedge.db"); const data = await db.getAllAsync(`SELECT * FROM HikingData WHERE Name = '가';`); setLoadedData(data); } catch (error) { console.error("Error testing database connection:", error); } } 문제가 되는 부분은 getAllAsync의 WHERE부분입니다. 한글로 검색한 부분을 영어로 변경하면 오류도 뜨지 않고 검색도 잘 됩니다. 한글로 검색 시 뜨는 오류는 아래와 같습니다. Error testing database connection: [Error: Calling the 'prepareAsync' function has failed → Caused by: Error code 1: near "'ㄱ'": syntax error] 혹시 해결할 방법을 아시는 분이 계시나요? 이게 expo에서는 해결이 가능한건지, 아니면 react native cli로 넘어가야 하는건지 모르겠습니다. 추가로 expo에서 sql문으로 데이터를 저장 시 db가 어디에 있는지 알 수 있는 방법이 있다면 알고싶습니다. 영어를 못해 영어로는 검색을 거의 안해봤지만 자료가 너무 없네요...