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.
안녕하세요, 선생님. 강의 너무 잘 듣고 있습니다! 강의 수강 중 이해가 되지 않는 부분이 있어 질문남깁니다. 질문부분: (4.7) 캐시 데이터 다루기 1 (8:05~) 질문내용: " ['todos'] 에 대해 쿼리 무효화할 경우 ['todos', id] 쿼리키에 대해서도 불필요하게 리페칭이 수행된다." 부분이 잘 이해가 가질 않습니다. 구글링하고 챗지피티에 물어본 결과, 두 개는 각각 다른 쿼리키 배열로 판정될 거라고 생각했습니다. 따라서 앞선 내용의 '리페칭'은 수행되지 않을 것이라고 예상했습니다. 제가 어느 부분을 놓치고 있는지 보충 설명 해주시면 감사하겠습니다:)
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 10분 56초 부분에서 prompt 작성코드를 보면 text형식으로 작성되어있고 ChatPromptTemplate을 사용하고 있는데 지난 강의에서는 ChatPromptTemplate 은 message list형식으로 작성한다고 하셨었습니다. ChatPromptTemplate은 그냥 PromptTemplate과 달리 from_template을 사용하면 일반 text 형식 prompt도 처리가 가능한 구조인건가요? 그런거라면 굳이 PromptTemplate을 사용해야하는 이유가 있나요? ChatModel 이 아니라 LLM 일 경우는 ChatPromptTemplate.from_template으로 작성한 prompt는 동작하지 않는 건가요? RAG는 LLM이 아니라 ChatModel을 사용해야하는 이유가 뭔가요? LLM과 ChatModel의 차이를 multi-turn 처리 가능 여부로 보면 될까요?
관련 섹션: 42. (6.2) 회원가입 구현하기 질문 내용 회원가입 요청을 보냈을 때 반환되는 data 객체 안에 user 값은 있는데, session 값이 null입니다. 강의에서 알려주신 대로 진행했고, 한 가지 다르게 진행한 부분은 Supabase 이메일 세부옵션에 'Confirm email'이 존재하지 않아 이 부분만 off 처리를 하지 못했습니다. 회원가입 요청을 보내면 반드시 data 객체 안에 session값까지 포함되어야 할까요?
