안녕하세요 선생님, 현재 데이터 엔지니어 직무 면접을 준비하고 있는 수강생입니다. 저는 이번 면접에서 ETL 아키텍처 및 데이터 파이프라인 구성 과 관련된 주제를 중심으로 준비하고 있습니다. 수업을 통해 많은 내용을 배우고 있지만, 솔직히 말씀드리면 양이 너무 방대하다 보니 모든 부분을 다 소화하기가 쉽지 않습니다. 시간도 빠듯해 점점 불안감이 커지고 있습니다. 그래서 정말 간절한 마음으로 도움을 부탁드립니다. 혹시 면접에서 특히 중요한 핵심 개념 이나 자주 나오는 질문 , 그리고 실제 사례 중심으로 정리하면 좋은 부분 이 무엇인지 방향을 잡아주실 수 있을까요? 혹은 강의만 따로 추천 해주시면 감사하겠습니다. 제가 부족한 부분을 더 보완해서 면접에서 꼭 좋은 결과를 내고 싶습니다. 늘 열정적으로 가르쳐주시는 것에 감사드리며, 간절히 도움을 청합니다. 감사합니다.
현재까지 잘 따라왔는데 href 에서 막혀서 질문드립니다. 현재 네이버의 span class에서 제목은 가져왔습니다. 그런데 href는 윗 단계인 <a>에 있지만 class명이 복사하면 깨져서 나옵니다. 그래서 <a> 에 있는 href를 가져오지 못하고 있습니다. 더 한단계 위인 <div>를 사용해 보았지만 href는 불러오지 못했습니다. +++++++++++++++++++++++++ <div class=“”> <a nocr=“1” href=“…..” <span class=“………”>기사제목</span> </a> ++++++++++++++++++++++++++ 어떤 방법이 있는지 문의드립니다.
안녕하세요. MMR 관련 질문이 있습니다. MMR을 retriever로 설정할 때 fetch_k와 k를 같이 설정해주도록 되어 있는데, 여기서 질문입니다. fetch_k를 설정한다는 것 자체가 다양성을 확보하기 위한 MMR과 배치되는 것 아닌가요? => 그냥 전체 문서수를 fetch_k로 하면 되는 것 아닌가요? mmr 알고리즘 or 문서검색을 하는 원리가 잘 이해되지 않습니다. 감사합니다.
아래의 코드와 같이 chunk_size와 seperator 두가지 기준으로 문서를 분할하는 text_splitter를 정의하였을때, 어떤 것을 우선하여 텍스트를 분할하나요? 예를 들어 토큰사이즈가 100개 이하지만 정규식 조건에 해당하여 분할을 하는것인지 혹은 토큰사이즈 100개 이상이 되어 정규식 조건을 충족하지 않아도 문서를 분할하는지 궁금합니다. text_splitter = CharacterTextSplitter.from_huggingface_tokenizer( tokenizer=tokenizer, separator=r"[.!?]\s+", chunk_size=100, chunk_overlap=0, is_separator_regex=True, keep_separator=True, )
Taxi가 랜덤하게 init된 손님와 목적지의 위치를 아는 이유는 observations 환경이라 그런 걸까요? 랜덤하게 목적지와 손님의 위치가 설정되더라도 과업을 어느정도 완벽히 수행하게 되는 원리는 어떤 특정 지점에 대해서 손님의 위치까지의 경로 계획을 위한 행동 가치에 대한 훈련과 그 손님의 위치에서 목적지를 향한 경로 계획에 대해서의 가치 훈련을 수행 했기 때문으로 보는 것이 맞을까요?
몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4.9 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? bfs, 숙제 두번째 청소기 문제 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 문제 풀이 강의 보면서 같이 풀고, ai 사용해서 공부한상태, 일주일 뒤에 다시 풀 예정입니다 큐에 들어가는 값이 항상 하나밖에 존재하지 않는데 큐를 사용하시는 이유가 궁금합니다.
