선생님 안녕하세요.아래 코드에서 궁금한 점이 있습니다.function user(_name) { var _logged = true; return { get name() { return _name }, set name(v) { _name = v }, login() { _logged = true }, logout() { _logged = false }, get status() { return _logged ? 'login' : 'logout'; } }}var roy = user('재남');[질문 ①]제가 알기로 return 문은 하나의 객체만 리턴할 수 있는 걸로 알고 있습니다. 따라서 return { } 안에 있는 get, set, login, logout 함수들을 임의의 주소값 100번지에 담아서 리턴한다고 생각해도 될까요?[질문 ②] 위와 같은 문법을 객체 리터럴 반환이라고 부르나요?[질문 ③] 만약 return문 안에 있는 get, set, login, logout 함수들을 넣지 않고 동일한 동작을 하는 함수를 만든다면 어떻게 코드를 작성할까?.... 문법이 이상해서 잘 이해가 되지 않아서 질문드립니다.

소스를 저장 후 라이브서버까지 켜서 개발자도구에 들어가보니 어떤소스에서는 Vue탭이 뜨고 어떤탭에서는 Vue탭이 안뜨고 있는데 혹시 이유를 아실까요?

안녕하세요 간단한 질문 하나 하겠습니다.단순하게 궁금증이 생겨서요엑세스토큰이 만료되었을때 서버에서 401을 반환하고클라이언트에서는 코드가 401일때 리프레쉬토큰으로 엑세스토큰을 재발급 받고 다시 요청을 보낸다 까지는 이해가 가는데,리프레쉬로 리프레쉬토큰을 발급받는 것은 어떤상황에 사용하는지 감이 안잡혀서 질문드립니다.

안녕하세요. 소플님. 강의 정말 잘 듣고 있습니다.컴포넌트 합성과 추출에서 props에 관련하여 질문이 있어 질문을 드립니다.// Component 추출 전 function Comment(props){ return ( <div className = "comment"> <div className = "user-info"> <img className = "avatar" src = {props.author.avatarUrl}, alt = {props.author.name} /> <div className = "user-info-name"> {props.author.name} </div> </div> <div className = "comment-text"> {props.text} </div> <div className = "comment-date"> {formatDate(props.date)} </div> </div> ); }첫 코드가 Component를 추출하기 전의 코드이고/* Component 추출 후 */ // 1. Avatar Component 추출 function Avatar(props){ return( <img className = "avatar" src = {props.user.avatarUrl}, alt = {props.user.name} {/* 재사용성을 측면을 높이기 위해 보편적인 단어인 user를 사용 */} /> ); } // 2. UserInfoName Component 추출 function UserInfoName(props){ return( <div className = "user-info-name"> {props.user.name} </div> ); } // 3. UserInfo 추출하기 function UserInfo(props){ return( <div className = "user-info"> {/* 이미 추출한 Avatar Component도 적용 */} <Avatar user = {props.user} /> {/* 이미 추출한 UserInfoName Component도 적용 */} <UserInfoName user = {props.user}/> </div> ); } // 4. CommentText 추출하기 function CommentText(props){ return( <div className = "comment-text"> {props.text} </div> ); } // 5. CommentDate 추출하기 function CommentDate(props){ return( <div className = "comment-date"> {formatDate(props.date)} </div> ); } // 6. 추출한 Component들로 Comment 재합성 function Comment(props){ return( <div className = "comment"> <UserInfo user = {props.user}/> <CommentText text = {props.text}/> <CommentDate date = {props.date}/> </div> ); }이 코드가 강의에서 작성해주신 코드를 제 나름대로 완성한 컴포넌트를 추출한 형태입니다.userData가 아래의 형태라고 가정하겠습니다.const commentData = { user: { avatarUrl: "https://example.com/avatar.jpg", // 아바타 이미지 URL name: "Soaple" // 사용자 이름 }, text: "안녕 리액트!", date: new Date() // 댓글 작성 날짜 };처음 Comment Component에 Props로는 CommentData 자체가 전달될 것이고, 그 다음 UserInfo의 props로는 props.user, 여기서는 아래의 commentData.user가 전달이 되는 것까지는 논리적 흐름대로 이해를 했습니다. // UserInfo가 받은 props(commentData.user) user: { avatarUrl: "https://example.com/avatar.jpg", name: "Soaple" } 그런데 Avatar의 props로는 props.user가 전달되어야 하는데 그렇게 되면 Avatar에 전달하는 props가 commentData.user.user가 되어 전달할 수 없지 않나요? UserInfoName도 commentData.user.user가 되어 이상하다는 생각이 드는데... chatGPT나 뤼튼과 AI에 물어봐도 이상이 없는 정상 코드라는 답변을 받았습니다. React에서 props가 굉장히 중요하다고 강조하신 만큼 이 부분은 꼭 집고 넘어가야겠다는 생각이 듭니다. 답변 부탁드립니다!

강의 내용 pdf가 제공되나요?

인텔리센스 단축키 (Intellisense shortcut)¶https://stackoverflow.com/questions/51341555/visualcode-shortcut-to-display-autocomplete-list-before-typing-in-macos인텔리센스 사용시 한영 전환(ctrl + space)와 스팟라이트(cmd + space) 단축키와 충돌이 발생하므로 (option + esc) 조합을 사용합니다.메인 메뉴 Code > Preferences > Keyboard Shortcuts (cmd + K, cmd + S)에서 단축키(Trigger Suggest)를 (ctrl + .)로 변경할 수 있습니다.

동일한 폴더 내에 있는 파일 중 style.scss만 css로 컴파일 하고 싶습니다하단의 Watch Sass 클릭하여 컴파일 진행시 style.scss 뿐 아니라 common.scss도 동시에 css로 컴파일 되어 방법을 찾다 문의 남깁니다 하나의 파일만 컴파일 가능한지 궁금합니다

- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.강의 영상에서 알려주신 사이트인데, 자료에서는 서비스 종료로 유사 사이트 안내 되어 있었어요. 제가 궁금해서 구글에서 'properties for the flex container' 로 검색해서 이미지탭에서 발견하여서 링크 공유드립니다. https://codepen.io/osublake/pen/dMLQJr항상 좋은 자료 제공해주시는 강사님 감사합니다~~

안녕하세요 선생님.useNavigate 질문이 있습니다.새 일기쓰기 페이지에서 '취소하기'를 누르면 뒤로 돌아갈때 nav(-1)을 쓰셨는데 사실 nav(-1)도 할 수 있지만 nav('/')를 할 수도 있는데 성능상의 차이가 있을까요?? 반응 이라던지 좀 더 큰 프로젝트라면 어떤걸 쓰는게 안전하다던지 하는 차이가 있는지 궁금합니다. 감사합니다

Azure Function의 메인 파일은 function_app.py이어야 하나요?

다름은 아니고 vue2.7 버젼을 사용하고 있습니다. 오늘 실무에서 업무를 진행하다. 한가지 의구심이 들어서 질문을 여쭈고자 합니다.부모 에서 ref 반응형 데이터가 존재하는데 이 반응형 데이터를 바로 아래 자식으로 props를 넘겨주었고 이 넘긴 props를 watch를 사용해서 변화가 있을때 어떤 로직을 처리하겠다.로 구현을 했습니다. 구현과정에서 컴포넌트를 나눌 필요가 생겨서 자식안에 자식을 하나 더 만들고 최상위 부모로 부터 받은 props를 그 최하위 자식에게 전달 후 최하위 자식에서 watch를 통해 어떤 로직을 처리하겠다. 로 구현을 했을때 최하위 자식에서 watch가 정상적으로 props의 변화를 인지 하지 못하는 이슈가 있었습니다. 하지만 해당 props값을 렌더링 했을때는 최하위 자식에서도 정상적으로 변했습니다. 결국 최하위 자식에서 deep과 immediate 옵션을 설정해 해결했는데 왜 이런식으로 동작했는지 검색을해도 나오지 않아서 궁금해서 여쭙고자 합니다. 여기서 ref 데이터 타입은 object이고 초기값은 null 입니다. 추가적으로 최하위 자식은 항상 렌더링 되는것이 아닌 v-if v-else가 걸려있습니다.

Azure Function Deploy가 실패하는데 원인을 모르겠습니다. ㅠ.ㅠ2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting watchfiles>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached watchfiles-0.22.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting python-dotenv>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting uvloop!=0.15.0,!=0.15.1,>=0.14.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached uvloop-0.19.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.5 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting websockets>=10.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached websockets-12.0-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (130 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyyaml>=5.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyYAML-6.0.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (757 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting isodate>=0.6.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached isodate-0.6.1-py2.py3-none-any.whl (41 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyjwt>=2.6.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyJWT-2.8.0-py3-none-any.whl (22 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting azure-core>=1.24.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached azure_core-1.30.2-py3-none-any.whl (194 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting aiosignal>=1.1.2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting attrs>=17.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached attrs-23.2.0-py3-none-any.whl (60 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting multidict<7.0,>=4.5 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached multidict-6.0.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (128 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting yarl<2.0,>=1.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached yarl-1.9.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (328 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting frozenlist>=1.1.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached frozenlist-1.4.1-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (272 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting requests>=2.21.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting six>=1.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting idna>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting dnspython>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached dnspython-2.6.1-py3-none-any.whl (307 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting typer>=0.12.3 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached typer-0.12.3-py3-none-any.whl (47 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting certifi 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached certifi-2024.7.4-py3-none-any.whl (162 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting anyio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached anyio-4.4.0-py3-none-any.whl (86 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting httpcore==1.* 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached httpcore-1.0.5-py3-none-any.whl (77 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting sniffio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached sniffio-1.3.1-py3-none-any.whl (10 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting MarkupSafe>=2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached MarkupSafe-2.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (28 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting pydantic-core==2.20.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached pydantic_core-2.20.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.1 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting annotated-types>=0.4.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached annotated_types-0.7.0-py3-none-any.whl (13 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting urllib3<3,>=1.21.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached urllib3-2.2.2-py3-none-any.whl (121 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting charset-normalizer<4,>=2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached charset_normalizer-3.3.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (140 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting rich>=10.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached rich-13.7.1-py3-none-any.whl (240 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting shellingham>=1.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached shellingham-1.5.4-py2.py3-none-any.whl (9.8 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting pygments<3.0.0,>=2.13.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached pygments-2.18.0-py3-none-any.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting markdown-it-py>=2.2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached markdown_it_py-3.0.0-py3-none-any.whl (87 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting mdurl~=0.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Installing collected packages: mdurl, sniffio, pygments, markdown-it-py, idna, urllib3, typing-extensions, shellingham, rich, h11, click, charset-normalizer, certifi, anyio, websockets, watchfiles, uvloop, uvicorn, typer, six, requests, pyyaml, python-dotenv, pydantic-core, multidict, MarkupSafe, httptools, httpcore, frozenlist, dnspython, annotated-types, yarl, starlette, python-multipart, pyjwt, pydantic, jinja2, isodate, httpx, fastapi-cli, email-validator, azure-core, attrs, aiosignal, fastapi, azure-messaging-webpubsubservice, azure-functions, aiohttp 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:09+0000] Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 annotated-types-0.7.0 anyio-4.4.0 attrs-23.2.0 azure-core-1.30.2 azure-functions-1.20.0 azure-messaging-webpubsubservice-1.1.0 certifi-2024.7.4 charset-normalizer-3.3.2 click-8.1.7 dnspython-2.6.1 email-validator-2.2.0 fastapi-0.111.1 fastapi-cli-0.0.4 frozenlist-1.4.1 h11-0.14.0 httpcore-1.0.5 httptools-0.6.1 httpx-0.27.0 idna-3.7 isodate-0.6.1 jinja2-3.1.4 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 multidict-6.0.5 pydantic-2.8.2 pydantic-core-2.20.1 pygments-2.18.0 pyjwt-2.8.0 python-dotenv-1.0.1 python-multipart-0.0.9 pyyaml-6.0.1 requests-2.32.3 rich-13.7.1 shellingham-1.5.4 six-1.16.0 sniffio-1.3.1 starlette-0.37.2 typer-0.12.3 typing-extensions-4.12.2 urllib3-2.2.2 uvicorn-0.30.3 uvloop-0.19.0 watchfiles-0.22.0 websockets-12.0 yarl-1.9.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: You should consider upgrading via the '/tmp/oryx/platforms/python/3.11.8/bin/python3.11 -m pip install --upgrade pip' command. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Not a vso image, so not writing build commands 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Preparing output... 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying files to destination directory '/home/site/wwwroot'... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 1 sec(s). 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Removing existing manifest file 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating a manifest file... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Manifest file created. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying .ostype to manifest output directory. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 14 sec(s). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Running post deployment command(s)... 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Generating summary of Oryx build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment Log file does not exist in /tmp/oryx-build.log 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: The logfile at /tmp/oryx-build.log is empty. Unable to fetch the summary of build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Triggering recycle (preview mode disabled). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Linux Consumption plan has a 1.5 GB memory limit on a remote build container. 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: To check our service limit, please visit https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-scale#service-limits 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Writing the artifacts to a squashfs file 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Parallel mksquashfs: Using 1 processor 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating 4.0 filesystem on /home/site/artifacts/functionappartifact.squashfs, block size 131072. 2:32:27 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment failed.

nest new nestjs_server 를 cmd 또는 파워쉘에서 실행하면 아래와같이 나옵니다..yarn 을 잘 선택했구요!애초에 똑같이 하는데 에러가 너무 많이 나와서 nodejs 를 지금 영상에서 나오는 버전으로 검색해서 다운받고 진행했는데 여기서만 딱 에러가 나옵니다.. 구글링도 다 해봐도 안되네요 ㅠㅠFailed to execute command: yarn install --silent× Installation in progress... ☕🙀 Packages installation failed!In case you don't see any errors above, consider manually running the failed command yarn install to see more details on why it errored out.Failed to execute command: git initGit repository has not been initialized

안녕하세요 저는 업무 상 필요에 의해 AI 활용 관련해서 이런저런 테스트를 해 보고 있는 중입니다. 개발자가 아니여서 직접적으로 개발을 수행하기에는 어려움이 있습니다. 현재 사내 가이드라인 문서들 (PDF)을 ChatGPT4o에 업로드하여 이해 시킨 후 개인 업무 진행 후 그 결과물들이 가이드라인을 얼마나 준수하는지에 대한 준수율 체크를 해 점수화 해 주는 사내 전용 AI를 도입해 보려고 강의를 듣고 있습니다만 어렵네요 ChatGPT에 pdf 파일을 올려 테스트를 해 보니 상당 수준의 검출 가능성이 있겠다는걸 확인 했습니다만 그 과정을 통해 ChatGPT가 저희 가이드라인을 학습해 다른데 활용이 될 수도 있다는 우려가 있습니다그래서 덩치가 크고 무거운 LLM 말고 SLM을 이용하여 한정된 분야에만 전문화되고 사내 전용으로 보안도 확보한 상태에서 개발할 수 있는 방법에 대해 문의 드리고 싶은데요 개인 이메일로 연락 부탁드리겠습니다 tk.lee@lge.com감사합니다

어제 이어 질문드리네요..ㅎㅎ찾아봤더니 잘 안나오기도 하고 머리썻는데 안되서 다시질문드려요 ㅠ인터넷보면 물 흐르듯 무한으로 보여지는 배너들효과를 구현하려고하는데A div실행 이후 B가 실행하고 이걸 무한으로 돌려야겠다! 싶었습니다. 제가 계산을 잘못한것인지 계속 상이하게 됩니다. ㅠ목표 예시) framer 로 구현위와 같은 효과를 GSAP로도 주고 싶었는데 가능할까요?트라이 계쏙해보는데 안되네용 ㅠ 제 생각은 무한루프 돌리는 상태의 div를 감싼 부모를 css 키프레임줘서 빠르게 들어온 이후 무한으로 루프돌릴계획입니다! useGSAP( () => { const Perents = ref.current?.offsetHeight; if (Perents) { gsap.set(".boxes-clone", { y: `-=${Perents}` }); gsap.fromTo( ".boxes", { y: `-${Perents}` }, { duration: 3, ease: "none", y: `+=${Perents}`, repeat: -1, } ); gsap.fromTo( ".boxes-clone", { y: `-${Perents}` }, { duration: 3, ease: "none", y: `+=${Perents}`, repeat: -1, delay: 3, } ); } }, { scope: ".wrapper" } );

bearerTokenGuadr와 basicTokenGuard를 작성했는데, 토큰 추출을 못합니다.에서 req 요청객체를 제대로 불러온 것인걸까요? 포스트맨에서 auth/token/refresh에서 authroization을 체크하거나 체크하지 않건 둘다 토큰이 없다고 나오는데.. 추출에 문제가 있어 보입니다. BasicTokenGuard는 잘 추출되서 로그인까지는 잘 되는데, BearerTokenGuard는 추출이 안되는지 에러메세지 '토큰이 없습니다.'가 나옵니다.

overrideFindOptions에서 where절을 작성하면 dto에 있는 where 조건들이 제대로 동작하지 않는 거 같아요 paginateComments(dto: PaginateCommentsDto, articleId: number) { return this.commonService.paginate( dto, this.commentsRepository, { relations: { author: true, }, select: { author: { id: true, devName: true }, }, where: { article: { id: articleId }, }, }, `articles/${articleId}/comments`, ); }paginate에서 where조건이 있으면 병합하는 방법으로 해결해보려고 했는데 원하는대로 동작하지 않는거 같습니다. 어떻게 해결하면 좋을까요??

안녕하세요! 초기 애니메이션을 진입할때 css나 gsap으로 keyfream 주고 빠르게 들어온 이후 감속하듯이 부드럽게 흐르도록 구현 할 수 있을까요..? css에 같은 클래스에 키프레임을 줬더니 css때문에 gsap이 충돌나는지 안되더라구요.ㅠ.

임시폴더로 부터 이미지 파일 이동시키는 강의를 들었는데요.지금은 아직 S3 를 사용하지 않지만 만약 S3 를 사용할때도 임시폴더를 만들어두시고, 최종적으로 저장을하게 되면 이미지 파일을 S3에 이동을 시키시나요 ?

🚨 아래의 가이드라인을 꼭 읽고 질문을 올려주시기 바랍니다 🚨질문 하시기 전에 꼭 확인해주세요- 질문 전 구글에 먼저 검색해보세요 (답변을 기다리는 시간을 아낄 수 있습니다)- 코드에 오타가 없는지 면밀히 체크해보세요 (Date와 Data를 많이 헷갈리십니다)- 이전에 올린 질문에 달린 답변들에 꼭 반응해주세요 (질문에 대한 답변만 받으시고 쌩 가시면 속상해요 😢)질문 하실때 꼭 확인하세요- 제목만 보고도 무슨 문제가 있는지 대충 알 수 있도록 자세한 제목을 정해주세요 (단순 단어 X)- 질문의 배경정보를 제공해주세요 (이 문제가 언제 어떻게 발생했고 어디까지 시도해보셨는지)- 문제를 재현하도록 코드샌드박스나 깃허브 링크로 전달해주세요 (프로젝트 코드에서 문제가 발생할 경우)- 답변이 달렸다면 꼭 확인하고 반응을 남겨주세요- 강의의 몇 분 몇 초 관련 질문인지 알려주세요!- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.아래 오류가 자꾸 뜨는데 이유를 모르겠습니다...input 태그에 텍스트도 써지지 않습니다.onchange2 도 이어서 작성하면 오류가 발생하여 지워버렸습니다ㅠㅠWarning: You provided a value prop to a form field without an onChange handler. This will render a read-only field. If the field should be mutable use defaultValue. Otherwise, set either onChange or readOnly.