안녕하세요 코딩테스트 강의 너무 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라, 완전탐색과 백트래킹 파트를 공부하고 있는데, 첫 문제부터 너무 난이도가 높은 것 같아서요 문제를 순서대로 푸는걸 추천하시나요? 아니면 관련된 기초 문제들을 먼저 공부를 하고 와야할까요? 이것도 아니면, 주어진 문제들 중에서 난이도가 쉬운 것부터 푸는걸 추천하시나요? 백트래킹부터 자체적으로 너무 어렵다고 생각돼서 고민입니다.
Bestehe die Fortinet FCP_FGT_AD-7.4 Prüfung 2025 mühelos – mit CertsTime an deiner Seite Die Vorbereitung auf die Fortinet FCP_FGT_AD-7.4 Zertifizierungsprüfung im Jahr 2025 muss weder stressig noch überwältigend sein. Mit den professionell entwickelten Übungsfragen von CertsTime lernst du effizienter, steigerst dein Selbstvertrauen und gehst bestens vorbereitet in die Prüfung. Alle Fragen basieren auf den neuesten Fortinet-Prüfungszielen und simulieren das echte Prüfungsformat – für ein realistisches Prüfungserlebnis im Voraus. Egal, ob du neu in der IT-Branche bist oder bereits Erfahrung mitbringst: CertsTime bietet dir eine flexible und effektive Vorbereitung – als PDF-Dumps, webbasierte Tests oder Desktop-Software . Zusätzlich profitierst du von 90 Tagen kostenlosen Updates sowie verifiziertem Lernmaterial von Branchenexperten . Warum die FCP_FGT_AD-7.4 Zertifizierung 2025 so wichtig ist In der sich ständig weiterentwickelnden IT-Welt sind zertifizierte Fachkräfte gefragter denn je. Die Fortinet FCP_FGT_AD-7.4-Zertifizierung zeigt, dass du reale Sicherheitsherausforderungen im Netzwerk meistern kannst – und verschafft dir einen Wettbewerbsvorteil sowie bessere Karrierechancen . Warum CertsTime dein bester Partner für die Prüfungsvorbereitung ist ✅ Aktuelle Übungsfragen für 2025 ✅ Realistische Prüfungssimulation für besseres Verständnis ✅ Szenariobasierte Fragen mit ausführlichen Erklärungen ✅ Sofortiger Zugang + 25 % Rabatt ✅ Entwickelt und geprüft von zertifizierten Fortinet-Experten Im Gegensatz zu veralteten oder kostenlosen Ressourcen werden die Materialien von CertsTime regelmäßig aktualisiert, auf Genauigkeit geprüft und so konzipiert, dass du nicht nur bestehst – sondern den Stoff wirklich verstehst und beherrschst. 🎯 Blitzangebot: Spare 25 % auf alle FCP_FGT_AD-7.4-Materialien 📥 Jetzt herunterladen und sofort mit der Vorbereitung starten: 👉 certstime.com/cheat-sheet-fcp-fgt-ad-7.4-dumps
안녕하세요. 어떤 매소드는 __aaa__ 이렇게 끝나고 어떤 매소드는 ___aaa___() 이렇게 호출되는데, 그냥 외우는건가요? 아니면 호출하면서 에러가 발생하는 바꾸는 건가요? 혹시 쉽게 구분하는 방법이 있나요? 감사합니다. print(n.__doc__) print(n.__bool__())
똑같이 신뢰구간을 구하는데 왜 어쩔때는 위에 코드를 사용하고 또 다른 경우에는 밑에 코드를 사용하는건가요 ? model.conf_int(alpha=0.05) pred = model.get_prediction(newdata) pred.summary_frame(alpha=0.05)
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 좋은 강의 잘 들었습니다. 감사합니다. 강의 하시면서 펜 드로잉 툴 알 수 있을까요?
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
안녕하세요.. 수업노트에 있는 storm colab 파일을 따라 하는데.. import json from langchain_core.runnables import RunnableConfig async def gen_answer( state: InterviewState, config: Optional[RunnableConfig] = None, name: str = "Subject_Matter_Expert", max_str_len: int = 15000, ): swapped_state = swap_roles(state, name) # Convert all other AI messages # 쿼리 생성 queries = await gen_queries_chain.ainvoke(swapped_state) query_results = await search_engine.abatch( queries["parsed"].queries, config, return_exceptions=True ) successful_results = [ res for res in query_results if not isinstance(res, Exception) ] # url와 콘텐츠 추출 all_query_results = { res["url"]: res["content"] for results in successful_results for res in results } # We could be more precise about handling max token length if we wanted to here dumped = json.dumps(all_query_results)[:max_str_len] ai_message: AIMessage = queries["raw"] tool_call = queries["raw"].tool_calls[0] tool_id = tool_call["id"] tool_message = ToolMessage(tool_call_id=tool_id, content=dumped) swapped_state["messages"].extend([ai_message, tool_message]) # Only update the shared state with the final answer to avoid # polluting the dialogue history with intermediate messages generated = await gen_answer_chain.ainvoke(swapped_state) cited_urls = set(generated["parsed"].cited_urls) # Save the retrieved information to a the shared state for future reference cited_references = {k: v for k, v in all_query_results.items() if k in cited_urls} formatted_message = AIMessage(name=name, content=generated["parsed"].as_str) return {"messages": [formatted_message], "references": cited_references} 이 부분에서 궁금한 것이 생겼습니다. 중간에 tool_call = queries["raw"].tool_calls[0] tool_id = tool_call["id"] 중간에 tool_calls 관련 정보를 호출하는데..그럴려면 gen_queries_chain 이 체인에 tool_bind된 llm이 사용되어야 하는 것 아닌가요? duckduckgo 관련 search_engine함수를 @tool을 이용해서 tool로 선언한 것 같은데.. 해당 퉁을 llm에 바인딩하는 것을 못보아서.. tool index 부분에서 Cell In[46], line 30, in gen_answer(state, config, name, max_str_len) 28 dumped = json.dumps(all_query_results)[:max_str_len] 29 ai_message: AIMessage = queries["raw"] ---> 30 tool_call = queries["raw"].tool_calls[0] 31 tool_id = tool_call["id"] 32 tool_message = ToolMessage(tool_call_id=tool_id, content=dumped) IndexError: list index out of range 가 발생하는 것 같습니다. 어떻게 수정하면 되는지 알려주세요..
dbEntity와 도메인으로 따로 분리하면 Jpa의 기능을 쓰지 못하기에 update부분에서 더티체킹을 사용하지 않고 Repository.save를 이용해 merge로 update한다는건데 이렇게 했을 때 merge는 하나하나 다른 부분을 수정하는게 아니고 전부 덮어 쓰는거라 이로 인해 발생할 수 있는 문제에 대해 신경 쓰지 않아도 되나요? 아니면 따로 처리를 해야하나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 먼저 항상 좋은 강의 제공해 주셔서 감사합니다 지난 연말 탈락이후 재응시예정이었지만 최근 갑작스럽게 목디스크가 있단 진단을 받아 통증이 심해지면서 강의를 제대로 소화하기 어려운 상황이 되었습니다. 이에, 혹시 인강 수강 기간을 2개월만 연장해주실 수 있을지 정중히 부탁드립니다. 몸이 회복되면 하반기 시험을 목표로 다시 차근차근 준비할 계획입니다. 너무 개인적인 사정이라 죄송하지만, 간곡히 요청드립니다. 긍정적인 검토 부탁드립니다. 감사합니다. 혹시몰라 메일주소 남깁니다 jswook93@gmail.com
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 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 안녕하세요 선생님 강의를 통해 배움을 얻고 프로젝트를 하며 성장 하고 있습니다. 프로젝트를 하던중 영속성 전이와 관련하여 궁금한점이 생겨 질문 드립니다. ( 영한님 JPA 강의에 질문 하는것이 맞으나 JPA는 책을 사서 여기에 질문 드립니다 ㅠㅠ ) 회원과 주소는 양방향 관계를 두고 있습니다. 회원과 주소를 연관관계 매핑하여 회원을 저장하면 영속성 전이를 통해 주소가 같이 저장 됩니다. 그런데 문제는 둘다 영속 상태일때 주소를 제거 하면 delete 쿼리가 나가지 않았습니다. 이런 저런 실험을 해본 결과 영속성 전이 때문에 삭제 되지 않은것으로 보았습니다. 영속 대상인 주소를 삭제 하려고 했으나 회원의 연관관계인 Address는 그대로 있기 때문에 영속성 전이로 인해 삭제가 되지 않았다로 판단 하였습니다. 영속성 컨텍스트에 주소만 있을 경우 주석 으로된 부분을 실행하면 영속성 전이를 수행할 회원이 없기 때문에 delete 쿼리가 나가게 됩니다. 제가 생각한게 맞는지 궁금하여 질문 드립니다. 밑의 예시의 경우 회원이 영속 상태인 경우 영속성 전이 때문에 연관관계를 끊지 않으면 영속 대상인 주소가 delete가 안되는게 맞을까요? @DisplayName("회원과 연관된 주소를 제거할때 자식인 주소를 제거 하면 delete 쿼리가 발생하지 않는다.") @Test void deleteAddress() { //given User user = new User("회원"); Address address = new Address("주소"); address.connectUser(user); //when em.persist(user); em.flush(); boolean isAddressManaged = em.contains(address); System.out.println("Address is managed? " + isAddressManaged); addressRepository.deleteById(address.getId()); em.flush(); em.clear(); //then //Address findAddress = addressRepository.findById(address.getId()).orElseThrow() //addressRepository.deleteById(findAddress.getId()); //em.flush(); } [ 회원 ] @Getter @Setter @Table(name = "users") @Entity public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @OneToOne(mappedBy = "user", cascade = CascadeType.PERSIST) private Address address; protected User() {} private String name; public void connectAddress(Address address){ this.address = address; } } @Getter @Entity public class Address { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @OneToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "user_id") private User user; private String addressName; protected Address() {} public Address(String addressName) { this.addressName = addressName; } public void connectUser(User user){ this.user = user; user.connectAddress(this); } }