[VOD] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
안녕하세요. 강사님. 다름이 아니라 1)커서룰을 종종 커서가 찾지 못하는 경우가 발생해서 매번 커맨드 창에 직접 @으로 명시를 해주는 상황이 발생됩니다. 프롬프트 문장에 조건 커서룰) @01-common.mdc 명시된 이 부분을 찾지 못하더라구요. 2)추가로 프롬프트 파일 화면 우클릭 후 new Chat 하면 해당 파일을 참조로 물고가면 좋겠는데 강의와는 다르게 참조가 누락되어 이것도 매번 드래그해서 참조를 걸어줍니다. 그에 대한 강사님만에 팁이 있을까요?
['f','i','r','s','t','\0','r','i','n','g']을 for문으로 첫 번째 인덱스부터 끝까지 %c로 출력하면 first ring이라고 하셨는데, '\0' 널문자가 %c로 출력하면 공백이 되나요? 출력 결과가 "first ring"이 되는지, "firstring"이 되는지 모르겠습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 여기서는 데이터셋 분할시에는 .copy()는 안해도 괜찮나요? 작업형 3에서는 데이터 분할시에는 .copy() 적어주는게 좋을지요?
안녕하세요 선생님! 시험 전까지 이해안가는 부분은 강의를 다시 들어보면서 복습을 진행하고 싶습니다. 하지만 수강 만료일이 11월6일이라 앞으로 어떻게 공부를 해야할지 모르겠습니다 ㅠㅠ.. 혹시 시험일까지만이라도 수강 기간을 연장할 수 있는 방법은 없는지 문의 드립니다-! 이메일은 maldong97@naver.com 입니다!
While (첫번째 조건 && 두번째 조건) -> 두번째 조건의 의미가 n1을 가리키고 있는 NODE의 next가 널이 아닌지를 묻고 있는것일까요?? 아니면 n1의 next가 n3라서 널이 아니라는 것인가요? 저는 node를 n1을 가리키고 있는 노드라고 생각해서 처음의 의미로 생각했는데 아닌것같아서 질문드립니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님, 쌩초보입니다..너무 기초적인 질문일 수 있는데요,, 문제 1-3 에서는 data = test 라는 과정은 필요 없나요? 1-2 적합한 회귀모형을 사용하랬으니, predict하는 과정만 있으면 된다고 이해하면 될까요 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("design ~ c1 + c2 + c4 ", data=test).fit() print(model.summary())
[VOD] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
안녕하세요. 다름이 아니라 프롬프트를 실행 할 경우 매번 md 파일로 만들어져서 루트 디렉토리에 쌓이게 되더라구요. 이게 많아지면서 뭔가 자꾸 컨텍스트를 들고 가는지 요구사항을 제대로 못지키는 현상이 발생되는 것 같아 md-files를 만들고 옮겨두었더니 이젠 거기에 md 파일을 생성합니다. 이럴 경우 컨텍스트가 늘어나 원하는 프롬프트 요구사항을 제대로 이행하지 못하는게 맞을까요? 강사님이라면 해당 md 파일 생성은 하지말라는 프롬프트를 추가하셨을까요?
최고의 강의 너무나 감사합니다. 설치 시 에러가 있어 문의드립니다. !cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ------------------------------ import inference # 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨. from tf2 import efficientdet_keras model = efficientdet_keras.EfficientDetModel(config=config) model.build((None, None, None, 3)) print('#### checkpoint name:', tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.summary() ValueError: File format not supported: filepath=/content/efficientdet-d0/model. Keras 3 only supports V3 `.keras` and `.weights.h5` files, or legacy V1/V2 `.h5` files.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 앞 부분은 어찌저찌 완성시켰지만 2장 들어오면서 부터 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요.. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 출력됐습니다. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 봄.. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.