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(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
안녕하세요. 방금 결제하고 여기저기 찾아봐도 이론 요약본 pdf파일을 어디서 다운받는지 잘 모르겠네요. 제가 인프런 사용이 처음이라서 번거로우시겠지만 답변 부탁드립니다, 감사합니다.
해결됨
2026 벼락치기 합격! 기출문제 집중 정보처리기사 실기
대기시간 구할 때 대기시간 = 도착시간+실행시간인데 만일 P4의 도착시간이 5초라고하면 계산이 달라지는 것 같습니다. P1이 그전에 종료가 되서.. 이럴 땐 어떻해야할까요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님 작업형 2유형에서 모든 상황에 원핫 인코딩만 적용해도 괜찮을까요? 강의때 데이터를 concat으로 합쳐서 인코딩하는 경우도 있었는데 정확히 이해가 안가서 설명한번만 부탁드립니다 ㅜ
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
앞선 코드에서는 구조체의 name(char x[]배열)에 데이터를 넣고 널문자를 넣지 않았는데 넣나 안넣나 상관이 없나요?
해결됨
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
uv sync 후 uv run main.py 실행 시 Traceback (most recent call last): File "/Users/kade/kade/ai-agent-playground/5_english_tutor/main.py", line 9, in <module> from tutor_crew import EnglishTutorCrew, add_to_conversation File "/Users/kade/kade/ai-agent-playground/5_english_tutor/tutor_crew.py", line 5, in <module> from tools import rag_tool File "/Users/kade/kade/ai-agent-playground/5_english_tutor/tools.py", line 22, in <module> from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter ModuleNotFoundError: No module named 'langchain' 과 같이 text splitter에서 lanchain import 에러 발생합니다. 마찬가지로 RetrievalQA도 동일한 에러 발생합니다. 공식 문서를 찾아보면 두 메서드(클래스)는 deprecated 되었습니다. pyproject.toml의 의존성이 >= {version} 을 사용하다 보니 최신 버전이 패치되면서 더 이상 호환되지 않는 것 같습니다. 버전을 고정하거나 강의를 수정해야 할 것 같습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 주말과 평일 저녁 시간을 활용해 강의를 듣고 있는 직장인입니다. 현재 강의를 들으며 열심히 학습 중입니다만, 강의 수강 기간이 11월 13일에 종료되어 시험일인 11월 29일까지는 다소 시간이 부족할 것 같아 문의드립니다. 혹시 강의 수강 기간을 시험일인 11월 29일까지 연장해주실 수 있을까요? 메일주소 gusdk1541@hanmail.net 입니다. 확인 부탁드리며, 도움 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다.
해결됨
2026 벼락치기 합격! 기출문제 집중 정보처리기사 실기
9분48초에서 첫번째 ref.x(2)는 child로 가고 ref.id()는 parent로 가는지 다시 정확하게 설명부탁드립니다
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(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
포인터 조작과 출제 패턴 (2. 포인터 증가/감소, 이중 포인터) 9:35 printf("%c\n", *(ptr_a+1)); 여기서 ptr은 str[] 배열이기 때문에 H값이 온다는 것은 이해를 했는데 printf할 때 배열 단위로 오면 printf("%c\n", *(ptr_a+1)) 오는 것 같고 배열에서 특정 위치를 표현하는 printf("%c\n", ptr_a[1])가 오는 것 같은데 같은 배열을 이용하는 건데 * 사용 대해서 차이가 위 설명이 맞을까요?
해결됨
Loguru로 배우는 파이썬 로깅을 위한 모든 지식
강의 소개란에 '이런 내용을 배워요'가 잘못 올라온거 같아요. 이번에 처음 강의 듣게됐는데 딱 지금 제가 관심있어 하는 로깅이랑 굉장히 기대됩니다. 앞으로 다양한 파이썬 관련 강의 기대하겠습니다! 감사합니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
포인터 조작과 출제 패턴 (2. 포인터 증가/감소, 이중 포인터) 3:36 배열의 경우는 메모리 주소와 같은 개념이라고 이해했는데 char *ptr_a=a; 경우 a는 배열 내 첫번째 요소를 의미하는 것으로 "H"로 지정된다는 것을 이해를 했습니다. 다만, printf("%c/n", * ptr_a);에서 변수 앞에 출력하고자하는 변수 앞에 *가 있으면 해당 메모리 주소의 값으로 출력이 된다고 하였는데 배열일 경우, printf("%c/n", *ptr_a) 값과 printf("%c/n", ptr_a) 값은 같은건가요? 일반적으로 *가 없으면 메모리 주소를 출력하는 것으로 알고 있습니다.
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
연봉 1억4천만원 소득세가 다르게 나와서 문서 확인하니 테이블에 있는 값이 오타네요...ㅜㅜ 1536만원인데 3706만원으로 된부분과 42퍼센트도 오타...제가 발견한건 두군데임
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
포인터의 개념과 활용 (1.메모리 주소에 접근하자) 챕터에서 10:21 챕터 화면에는 printf("%d\n", pointer); 교재에는 printf("%d\n", *pointer); 서로 달라서 뭐가 맞는건지 모르겠습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요, 강의 잘 보고 있습니다. 강의 영상에 설명해주신 대로 사이킷런을 1.0.2 버전을 설치하려고 했으나, 주피터 노트북에선 1.6.2버전으로 나와 해결 방법을 찾아보던 중 파이썬을 다운 3.9버전으로 다운 그레이드하면 된다는 답변을 받았습니다. 다만, 파이썬을 다운 그레이드 후 사이킷런을 다시 설치하면 주피터 노트북에서 sklearn이라는 모듈이 없다는 오류가 발생합니다.. 혹시 아나콘다 프롬프트를 관리자 권한으로 실행 후 파이썬을 다운 그레이드 하고, 사이킷런을 1.0.2 버전으로 설치할 수 있는 방법을 알 수 있을까요?
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의에서 나오는 BitsAndBytesConfig 를 통한 양자화 예시에서 CUDA 가 필수로 요구되어 macbook에서 진행할 수 있는 방안을 찾다가 mlx_lm 을 통해서 MPS(mac의 gpu)를 활용하여 양자화가 가능하단 사실을 알게되어 공유드리고자 합니다. 아마 맥북 사용자도 꽤 많을 것으로 예상됩니다. langchain에서 MLXPipeline 을 제공하지만 이를 사용했을 때 현재 invoke시 호출되는 _call 메서드 내부에서 generate_step 이 mlx_lm에서 제공은 하지만 MLXPipeline 에서 제대로 불러올 수 없어 RunnableLambda 를 통해서 에러를 우회해봤습니다.(Q? 강사님은 혹시 해결 방법을 알고 계실까요? 공홈 코드가 다 안 되네요 ㅜㅜ 오류 코드는 맨 아래 첨부하겠습니다. ) 먼저 양자화 진행하는 방식입니다. cli를 통한 command 또는 python-api 를 활용하는 방법 두 가지가 있습니다. 자세한건 링크 첨부하겠습니다. 양자화 개념에 대해서 자세히 나오니 참고하면 좋으실 듯 합니다. 링크: [quantization with xlm_lm]( https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2025/298/?time=187 ) mlx_lm을 통한 양자화 먼저 양자화한 model을 local path에 저장합니다. 그 전에 apple의 gpu를 확인할 수 있는 코드 부분은 처음 부분에서 확인하실 수 있습니다. 사실 python코드를 싸는 것보다 command로 양자화 진행하는게 편한 것 같습니다. 전 projection layer와 embedding layer는 다른 layer보다 높은 bit로 해주는게 좋다고 하여 python으로 진행했습니다. dequantize on-the-fly(게산 추론) 시 더 좋다고 합니다. # mac에서 mps를 사용한 예제 import torch from mlx_lm.convert import convert print("MPS available on this device =>", torch.backends.mps.is_available()) # projection layer & embedding layer는 6bit, 양자화 가능한 layer는 4bit, 양자화 불가능은 False return def mixed_quantization(layer_path, layer): if "lm_head" in layer_path or 'embed_tokens' in layer_path: return {"bits": 6, "group_size": 64} elif hasattr(layer, "to_quantized"): return {"bits": 4, "group_size": 64} else: return False # quantization 진행 convert( hf_path="microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", mlx_path="./models/microsoft-Phi-3-mini-4k-instruct-mixed-4-6-bit", dtype="float16", quantize=True, q_bits=4, q_group_size=64, quant_predicate=mixed_quantization ) $) mlx_lm.convert --hf-path "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3" \ --mlx-path "./mistral-7b-v0.3-4bit" \ --dtype float16 \ --quantize --q-bits 4 --q-group-size 64 --upload-repo "my-name/mistral-7b-v0.3-4bit" Langchain과 연계하기 from functools import wraps from langchain_core.runnables import RunnableLambda from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from mlx_lm import generate, load quantized_model_path = "./models/microsoft-Phi-3-mini-4k-instruct-mixed-4-6-bit" model, tokenizer = load(quantized_model_path) def runnable_wrapper(func): """RunnableLambda wrapper function""" @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): return RunnableLambda(func) return wrapper @runnable_wrapper def create_chat_prompt(question): messages = [ { "role": "system", "content": """ You are an expert in information retrieval and summarization. Your job is to read the provided text and produce a precise, faithful, and concise summary. Prioritize the author’s main claim, key evidence, and conclusions. Use plain English and avoid filler. Do not invent facts that aren’t present in the input. """ }, { "role": "user", "content": f""" Question: {question} """ } ] prompt_without_tokenized = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False) prompt_with_tokenized = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True) print("생성된 prompt👇\n", prompt_without_tokenized) return prompt_with_tokenized @runnable_wrapper def run_llm_with_mlx(prompt): return generate(model=model, tokenizer=tokenizer, prompt=prompt) @runnable_wrapper def output_parser(answer): return answer.replace("<|end|>", "") chain = create_chat_prompt() | run_llm_with_mlx() | output_parser() 오류 코드 llm.invoke 에서 에러가 발생하며 TypeError: generate_step() got an unexpected keyword argument 'formatter' 라는 에러가 발생합니다. from langchain_community.llms.mlx_pipeline import MLXPipeline from mlx_lm import load model_path = "./models/microsoft-Phi-3-mini-4k-instruct-mixed-4-6-bit" model, tokenizer = load(model_path) llm = MLXPipeline( model=model, tokenizer=tokenizer ) llm.invoke("what's my name?")
해결됨
[왕초보] [누적 5,000명+] Python 프로그래밍 기초 완성 로드맵
안녕하세요. 열심히 배우고 있는 수강생입니다. 순회 중 리스트 수정은 왜 위험한지 궁금합니다. 좋은 강의 감사합니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
배열과 문자열 챕터로 12:23에 서 2.puts 함수로 출력(자동 개행) puts("2. "); puts(st); 위 코드가 확인되는데, 2. 하고 뒤에 공백 1칸 있는 이유와 puts(str)인데 puts라는 함수가 \n 없어서 자동개행된다는 의미일까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
21:09 지금 까지 이해한 포인터의 방법은 주소 사용할때는 & 또는 생략, 값을 사용할때는 *로 이해하고 있습니다. 해당 printf("%s\n", arr[0][0]); 라는 구문에 질문이 있습니다. 포인터 변수로 해당 문자열의 주소를 각 맵핑하였고 배열에 맞게 출력하는걸로 해석이 되는데 이때 왜 값을 안 가져오고 주소를 가져오는지 궁금합니다. 또한 %s로 출력하고 해서 주소대신에 값으로 가져오는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 작년에 결제하고 취준으로 시간이 마땅하지 않아,,,미루고 미루다 이번 11월 29일 빅분기 실기 시험 준비하려고합니다.. 강의가 10월 31일까지인데,, 11월 28일까지 연장가능할까요? ㅜㅜㅜ 제 이메일 주소는 pibi22@naver.com 입니다.
