다음과 같이 코드를 작성했는데, 결과값에 .0 이 붙어서 출력됩니다. 왜 그런 걸까요? df['출동시간'] = pd.to _datetime(df['출동시간']) df['도착시간'] = pd.to _datetime(df['도착시간']) df['time'] = df['도착시간'] - df['출동시간'] result = df.groupby('소방서')['time'].mean() result = result.sort_values(ascending=False) result = round( result.dt.total _seconds() / 60) # round 함수에 반올림 위치를 명시하지 않으면 정수를 반환해야 하지 않나요?) print(result[0])
무기 장착 및 해제 애니메이션 처리 강의를 듣고 나서 완성물을 보니까 장착 완료시 손의 모양이 무기를 쥐고 있지 않아 어색한 것 같아 수정해보고 싶기도 하고 에셋에도 여러 무기들이 있길래 활용해 보고 싶은데 어렵네요.. Define에 Enum으로 WeaponType를 정의하고 Weapon에서 설정하고 애니메이션을 연결하면 되는 건지 아니면 이렇게 작업하면 나중에 설계적으로 꼬여서 확장할 때 어려움이 생길지 잘 모르겠습니다. 혹시 좋은 방법이 있는지 궁금합니다.
안녕하세요. 단건 update관련 질문이 있습니다. update +연산 update Member m set m.stock = m.stock + 1 where m.id = :id 이런식으로 해야하는 연산은 어떻게 처리하나요? 벌크작업은 아니지만 개수를 증가시킬 때 할당으로 쓰면 덮어씌워질 수 있느니 + 1 로 처리하는 경우도 있는 것으로 아는데, 이런 경우는 영속성 컨텍스트에 반영이 안되는걸로 알고 있습니다. 객체를 기반으로 업데이트 하는 경우 m.stock = n으로 할당이 되어서 이런 경우는 객체지향관점에서 어떻게 처리하고 설계하시는지 궁금합니다. 업데이트 전 조회 업데이트 전에 findOne 조회를 하시던데, 전 업데이트할 때 요청받은값만 덮어쓰면 되고 그게 더 안전할때도 있다고 생각이 듭니다. 이런 경우에는 어떻게 처리하시는지 궁금합니다. 또한, 객체를 기반으로 업데이트하기에는 요청받은 데이터가 객체랑 필드가 정확히 매핑될것 같지 않아서 결국 update문 하나만 요청하는 방식으로 처리해야 할 것 같은데 어떻게 처리하시는지 궁금합니다. 감사합니다.
쌤 강의가 가장 좋아 보여서 결제도 하고 책도 구매했는데 제가 이 많은 코드를 다 쓸 수 있을지도 잘 모르겠고 강의가 끝나면 그 내용이 휘발 되버리는거 같습니다ㅠㅠ 공부의 방향성을 못잡겠어서 조언 구하고자 글 남깁니다 좋은 해결 방법이 없을까요? 이해가 안되도 그냥 1회독 끝까지 해보는게 나을까요 아니면 완벽하게 이해, 암기하고 넘어갈까요ㅠ
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 2-10 챕터 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 더하거나 빼거나 문제 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 재귀함수 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 제가 이해 안가는것은 처음에 cur_index = 0 , cur_sum = 0 부터 시작하잖아요 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,2) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) 그러고 다음 cur_index = 1 , cur_sum = 2 이렇게 흘러가는데, 왜 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) -2 가 안가고 +2 가 가는지 궁금합니다. get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) 계산이 전부 끝난 뒤에 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 가 이어서 오는건가요 ? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
강의 21:06에서 작성하신대로 LAZY로 설정한 객체에 접근하면 프록시 객체가 초기화되면서 필요한 때에 DB에 쿼리를 날린다고 하셨는데요. 반복문 횟수만큼 order.getMember().getName()을 사용하니 여기서 N+1 문제가 발생하는건가요? (LAZY 로딩의 객체를 초기화할 때는 테이블 전체를 가져오는 게 아니라 객체 하나만 로딩해오는거죠?) 감사합니다.
에러: org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'com.example.feign.NaverClientIntegrationTest': Unsatisfied dependency expressed through field 'naverClient': Error creating bean with name 'com.example.feign.NaverClient': FactoryBean threw exception on object creation NaverClientIntegrationTest파일 작동시 위와 같은 에러가 납니다. NaverClientInt 파일에서 컨피규레이션을 넣어도 위와 같은 에러가 나옵니다. 제가 강의 자료 와 비교해도 NaverErrorDecoder(강의자료와 다름. 아직 진도 안나감)를 제외하고 나머지 다 똑같거든요. 근데 에러가 나는 이유를 몰라서 질문올립니다. < jaytech108@gmail.com >이쪽으로 파일 보냈습니다.
63강 c언어 기출문제 변형해서 배열과 포인트 증가 문제에서 ++* ptr은 arr 인덱스 0 위치에 있는 숫자를 증가시키고 위치는 변하지 않는다 * ptr ++는 포인트 변수 ptr이 가지고 있는 값을 증가시키지 않고 arr 인덱스 1 위치로 이동한다 이렇게 이해하는게 맞나요?
@tool def retriever_tool(query: str) -> str: """사용자의 질문에 기반하여 벡터 스토어에서 회사 HR 문서를 검색합니다. 이 도구는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 방식을 사용하여: 가장 적합한 문서를 찾아냅니다. Args: query (str): 사용자의 질문 (미리 정의된 질문이 사용됨) Returns: str: 문서 내용 """ _response = _retriever.invoke(query) return _response _research_tools = [retriever_tool] _research_agent = create_react_agent( llm, tools=_research_tools, state_modifier='당신은 HR 담당자 입니다. 의견이 아닌 사실만 제공하세요' ) def _db_research_node(state: MainState) -> Command[Literal["supervisor_node"]]: """ HR 조사 node입니다. 주어진 State를 기반으로 HR 조사 에이전트를 호출하고, 결과를 supervisor node로 전달합니다. Args: state (MainState): 현재 메시지 상태를 나타내는 객체입니다. Returns: Command: supervisor node로 이동하기 위한 명령을 반환합니다. """ result = _research_agent.invoke({"messages" : state["messages"]}) print(f" db result : {result}") return Command( update={'messages': [HumanMessage(content=result['messages'][-1].content, name='db_research')]}, goto='supervisor_node' ) 이런 간단한 create_react_agent를 이용한 agent를 pip 버전이 약간다른 서로다른 pc에서 실행을 하였습니다. 첫 번째 피시에서는 LLM이 대답을 정말잘하지만 두 번째 피시에서는 전혀 엉뚱한 답변을 하며 정답률이 0%에 가깝게 나옵니다. from langgraph.prebuilt import create_react_agent 이런 패키지 버전에 따라서 LLM의 추론 생각 능력 차이가 있나요? LLM과 vectordb, embedding 모델, 소스는 동일합니다. 피시 사양도 똑같고 langraph 패키지 버전차이만 존재합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 2회 기출문제 작업형2에서 왜 쌤이 한거랑 다르게 결과가 나올까요,,,,,,,, # 검증 데이터 분리 아래는 쌤 풀이 입니다 ((7039, 11), (1760, 11), (7039,), (1760,)) 이건 제가 작성한 코드입니다 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split ( X_train, y_train [ 'Reached.on.Time_Y.N' ] , test_size= 0.2 , random_state= 2022 ) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape ((7039, 10), (1760, 10), (7039,), (1760,))
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] 두가지 질문 있습니다. 1. 강의 시작에 tcp/ip 연결같은 경우에는 기본적으로 연결을 유지한다고 하셨고 연결 유지하는 모델을 설명하셨는데요. 곧바로 뒤에 나오는 연결을 유지하지 않는 모델도 tcp/ip 모델인건가요? 아니면 이건 그냥 연결을 유지하지 않는 어떤 모델을 예로 들어서 설명을 하시는건가요? 전자가 맞다면 tcp/ip는 연결을 유지/유지하지 않는 모델 둘다 가지고 있는건가요? 무엇을 사용할지는 때에 따라 다른거구요? 2. tcp/ip가 연결을 유지하는 모델이라면 강의 3:40초 부터 설명하시는 부분에서 다음 페이지로 넘어가거나 하면 tcp/ip 연결을 새로 맺어야한다고 하셨는데 tcp/ip가 연결을 유지하는 모델이라면 계속해서 연결을 유지하고 있어야하는 것아닌가요? 제가 어디를 잘못 이해하고 있을까요?
강의에 대한 질문은 인프런 질문하기나, 1:1 커뮤니티 페이지에서 문의하시면 빠르게 답변 드리고 있습니다. (커뮤니티 주소 https://itconnect.dev/커뮤니티/ ) 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요 테마 파일과 CSS, PHP 파일은 아래 링크를 통해 받아보실 수 있습니다. https://drive.google.com/drive/folders/1KtkfsZe2uy5jNMps0F6gnqlEvZnq0mRN?usp=sharin 하단에 네비게이션 메뉴가 잘려보이는데 어떻게 바꿔야하나여? 아무리 찾아도 안보여서요 ㅜ g
안녕하세요.. langgraph 에서 graph_builder를 이용하여 노드와 엣지를 추가한 후에 compile한 후에 생성된 구조를 이미지로 표현하는 부분에서 오류가 발생합니다. 혹시 이 오류가 왜 발생하는지, 어떻게 수정해야 하는지 알려주시면 좋겠습니다 from IPython.display import Image, display display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png())) 이 부분을 실행하게 되면 다음과 같은 오류가 발생합니다. TimeoutError Traceback (most recent call last) File ~/Workspace/pythonprj/langgraphtutorial/.venv/lib/python3.12/site-packages/urllib3/connectionpool.py:534 , in HTTPConnectionPool._make_request (self, conn, method, url, body, headers, retries, timeout, chunked, response_conn, preload_content, decode_content, enforce_content_length) 533 try: --> 534 response = conn.getresponse() 535 except (BaseSSLError, OSError) as e: ....... ValueError: Failed to reach https://mermaid.ink/ API while trying to render your graph after 1 retries. 이미지를 생성하는데 다른 사이트로 요청을 하는 것 같은데..timeout 오류가 발생하네요..
