프론트엔드 개발을 하면서 javascript의 제네레이터 함수에 대해 학습했으나, 프론트에서는 이 함수의 실용성에 대해서 크게 공감을 받지 못했습니다. 그러던 중 파이썬을 학습하여 백엔드까지 확장을 넓혀야겠다고 생각했고 이 강의를 접하게 되었는데 제네레이터 함수의 실무에서의 사용을 잠깐 언급하신 것 같습니다. 구체적으로 어떤 사용사례가 있는지 궁금합니다.
섹션 3 퀴즈에서 헷갈리는 부분이 생겨서 질문드립니다. 문제의 일부는 아래와 같습니다. (정답은 B) 1. 배열과 링크드 리스트의 주요 성능 차이점 중 하나는 무엇일까요? A 배열은 요소 탐색 시 O(1)이 걸리지만, 링크드 리스트는 O(N)이 걸립니다. B 링크드 리스트는 중간에 요소를 삽입/삭제 시 O(1)이 걸리지만, 배열은 O(N)이 걸립니다. 제가 헷갈리는 부분 A도 정답이 될 수 있지 않을까요? (A를 선택한 경우 오답으로 처리됨) 수업과 수업 자료를 통해 이렇게 이해 했습니다. "특정 원소 조회시 배열은 O(1), 링크드 리스트는 O(N)의 시간 복잡도를 가진다" 요소 탐색과 요소 조회는 다른 개념일까요?
안녕하세요 강사님, 강의 잘 보고 있습니다. "n8n API와 Streamlit으로 만드는 이메일 작성 봇" 강의 중 9분 04초쯤 AI Agent 노드의 Memory(Simply Memory) 설정 부분에서 질문이 있습니다. 강의 초반에는 " When chat message received " 노드를 사용하셨는데, 이 경우 워크플로우가 지속적으로 실행되면서 세션이 유지되므로 AI Agent가 이전 대화 내용을 기억할 수 있습니다. 그런데 강의 후반부에서 "When chat message received" 노드를 " Webhook " 노드로 변경하셨습니다(Streamlit 사용을 위해). Webhook을 사용하면 사용자의 각 질문마다 워크플로우가 새롭게 실행되고, 실행이 끝나면 세션이 종료되는 것 으로 알고 있습니다. 이런 구조에서는 Simple Memory가 각 Webhook 호출 간 대화 내용을 유지하지 못해, AI Agent가 이전 대화를 참고할 수 없는 것 아닌가요? Webhook 방식에서도 대화 맥락을 유지하려면 Simple Memory 대신 Redis Chat Memory나 Postgres Chat Memory 같은 영구 저장소 기반 메모리를 사용해야 하는 것이 맞는지 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. ELT를 구현할 때 SWAP 명령어를 사용한 정확한 이유가 궁금합니다. 제가 찾아본 바로는 SWAP 명령어는 포인터 교체 방식으로 '즉시' 데이터와 메타데이터가 교체되므로, 무중단 배포가 가능하다는 것이 장점인 것 같습니다. 사실, 트랜잭션을 활용해도 같은 기능을 구현할 수 있을 것 같은데 메타데이터 복제를 빠뜨리는 것을 예방하고, 트랜잭션을 활용하였을 때보다 성능이 우수하고, lock을 예방하기 때문에 SWAP 문법을 활용하는 걸까요?
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 강사님 혹시 이런 이슈 만난 적 있으신가요? n8n 에서 pdf 파일을 binary 형식으로 supabase vector store 입력 중 생기는 에러 입니다. 어떤 pdf 파일은 되고 어떤 pdf 파일은 에러 발생으로 멈춥니다. binary 를 json 으로 변경 후 DB table 쪽 jsonb 컬럼에 입력 할 항목 스캔하면 '\x00' 문자들이 몇개 있습니다. python 직접 코딩 streamlit, LangChain 으로 같은 로직, 같은 파일을 supabase vector store로 입력하면 문제 없이 임베딩 처리 후 입력이 됩니다. Issues: Error inserting: unsupported Unicode escape sequence 400 Bad Request
from google.colab import files upload = files.upload() 위 명령어 실행없이 바로 데이터 불러올수없나요? 퇴근후딴짓님처럼 바로 df=pd.read_csv("members.csv") 로 불러오고싶은데 에러가 나네요 No such file or directory:members.csv
문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 40강에서 식단관련 채널이 없어졌습니다. 그래서 그런데 다른 Http Request에서 통합데이터 즉 테이블로 분류 되지 않은 데이터에서 분류할수 있는 필요한 데이터만 가져올수 있게 하는 방법들이 있나요? 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):Docker 운영 체제:WIN10
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
# --- [핫픽스] dask ↔ sktime 호환 패치 --- import types try: import dask.dataframe as dd # 최신 라이브러리 구조 변화에 대응하여 호환성을 맞춰주는 코드 # 상세한 내용을 이해할 필요는 없으며, 안정적인 실행을 위한 장치로 이해하세요. if not hasattr(dd, "core"): dd.core = types.SimpleNamespace() if not hasattr(dd.core, "DataFrame"): try: from dask.dataframe import frame as _frame dd.core.DataFrame = _frame.DataFrame except ImportError: class _DummyDF: pass dd.core.DataFrame = _DummyDF except ImportError: pass # dask가 설치되지 않은 환경에서는 무시합니다. 들여쓰기가 제대로 되어있지 않아 노션의 코드를 복사하여 붙여넣을 시 에러납니다.
1) 해당 부분에서 비교연산자가 이상/이하가 아니고 초과/미만을 사용하고 있는데 분위수값에 해당하는 값이 있으면 그 결과가 다를꺼 같아서요. 25% 데이터 구하세요 하는 문제는 정의자체가 분위수값 미만의 값 이런식으로 정해진건가요? 2) 하위 25% 데이터를 구하는 함수가 있다면, 상위 25%는 ~ 를 이용해서도 함수를 쓸 수 있을까요? 3) 가장 큰 값이 두개 이상인경우 더 앞선것을 불러오던데, 해결방법이 있을까요? (가장 큰 값이 동일한경우 모든 인덱스를 불러오게끔)
1장당 0.04달러짜리 모델 하다가 1장당 0.025달러짜리 모델로 갔는데 1개 생성하자 마자 바로 그림이 글자가 다 깨져나오네요 그래서 바로 1장당 0.04달러짜리 모델로 복귀했습니다. 뭐든지 돈만큼하네요 근데 사진생성이 돈이 너무 많이 들어서요 혹시 지금의 절반만 생성되게 하려면 어디가서 뭐를 바꿔야 할까요?
어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷 윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우) 을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. 안녕하세요. 어제 오픈ai가 ai agent도 새로 발표한거를 봤는데 n8n과의 차이점이 궁금합니다. 오픈ai가 발표한 에이전트가 n8n을 대체할 수 있는 에이전트인지 아니면 두개가 다른 역할을 하는건지 궁금합니다.