self.df_signal_summary = (self.df_pair .groupby("signal_group") .agg({"signal": "first", "time": "first", self.stock1: ["first"], self.stock2: ["first"]}) .reset_index(drop=True) )여기서 'signal'과 'time'은 'first'를 사용해서 값을 지정하는데, self.stock1과 self.stock2는 왜 ['first']로 리스트화시켜서 값을 지정하나요?

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]여기에 oracle openjdk가 없는데 어떻게 해야하나요?

.getResult() .getOutput() .getText(); } .getoutput 다음 getContent가 있어야 하는데 gettext만 있습니다. getContent는 생성이 되지 않습니다. 똑같이 수업보면서 했는데 왜그런지 모르겠습니다. 물론 결과값은 설명하신 대로 똑같이 나오는기는 하는데 차이가 없나요? 

# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional information # regarding copyright ownership. The ASF licenses this file # to you under the Apache License, Version 2.0 (the # "License"); you may not use this file except in compliance # with the License. You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, # software distributed under the License is distributed on an # "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY # KIND, either express or implied. See the License for the # specific language governing permissions and limitations # under the License. # # Basic Airflow cluster configuration for CeleryExecutor with Redis and PostgreSQL. # # WARNING: This configuration is for local development. Do not use it in a production deployment. # # This configuration supports basic configuration using environment variables or an .env file # The following variables are supported: # # AIRFLOW_IMAGE_NAME - Docker image name used to run Airflow. # Default: apache/airflow:3.0.2 # AIRFLOW_UID - User ID in Airflow containers # Default: 50000 # AIRFLOW_PROJ_DIR - Base path to which all the files will be volumed. # Default: . # Those configurations are useful mostly in case of standalone testing/running Airflow in test/try-out mode # # _AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME - Username for the administrator account (if requested). # Default: airflow # _AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD - Password for the administrator account (if requested). # Default: airflow # _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS - Additional PIP requirements to add when starting all containers. # Use this option ONLY for quick checks. Installing requirements at container # startup is done EVERY TIME the service is started. # A better way is to build a custom image or extend the official image # as described in https://airflow.apache.org/docs/docker-stack/build.html. # Default: '' # # Feel free to modify this file to suit your needs. --- x-airflow-common: &airflow-common # In order to add custom dependencies or upgrade provider distributions you can use your extended image. # Comment the image line, place your Dockerfile in the directory where you placed the docker-compose.yaml # and uncomment the "build" line below, Then run `docker-compose build` to build the images. image: ${AIRFLOW_IMAGE_NAME:-apache/airflow:3.0.2} # build: . environment: &airflow-common-env AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor AIRFLOW__CORE__AUTH_MANAGER: airflow.providers.fab.auth_manager.fab_auth_manager.FabAuthManager AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://airflow:airflow@postgres/airflow AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND: db+postgresql://airflow:airflow@postgres/airflow AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL: redis://:@redis:6379/0 AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY: '' AIRFLOW__CORE__DAGS_ARE_PAUSED_AT_CREATION: 'true' AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: 'true' AIRFLOW__CORE__EXECUTION_API_SERVER_URL: 'http://airflow-apiserver:8080/execution/' # yamllint disable rule:line-length # Use simple http server on scheduler for health checks # See https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/administration-and-deployment/logging-monitoring/check-health.html#scheduler-health-check-server # yamllint enable rule:line-length AIRFLOW__SCHEDULER__ENABLE_HEALTH_CHECK: 'true' # WARNING: Use _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS option ONLY for a quick checks # for other purpose (development, test and especially production usage) build/extend Airflow image. _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS: ${_PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS:-} # The following line can be used to set a custom config file, stored in the local config folder AIRFLOW_CONFIG: '/opt/airflow/config/airflow.cfg' volumes: - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/dags:/opt/airflow/dags - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/logs:/opt/airflow/logs - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/config:/opt/airflow/config - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/plugins:/opt/airflow/plugins - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/files:/opt/airflow/files user: "${AIRFLOW_UID:-50000}:0" depends_on: &airflow-common-depends-on redis: condition: service_healthy postgres: condition: service_healthy services: postgres_custom: image: postgres:13 environment: POSTGRES_USER: leeyujin POSTGRES_PASSWORD: leeyujin POSTGRES_DB: leeyujin volumes: - postgres-custom-db-volume:/var/lib/postgresql/data ports: - 5432:5432 networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.3 postgres: image: postgres:13 environment: POSTGRES_USER: airflow POSTGRES_PASSWORD: airflow POSTGRES_DB: airflow volumes: - postgres-db-volume:/var/lib/postgresql/data healthcheck: test: ["CMD", "pg_isready", "-U", "airflow"] interval: 10s retries: 5 start_period: 5s restart: always ports: - 5431:5432 networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.4 redis: # Redis is limited to 7.2-bookworm due to licencing change # https://redis.io/blog/redis-adopts-dual-source-available-licensing/ image: redis:7.2-bookworm expose: - 6379 healthcheck: test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 10s timeout: 30s retries: 50 start_period: 30s restart: always networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.5 airflow-apiserver: <<: *airflow-common command: api-server ports: - "8080:8080" healthcheck: test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/api/v2/version"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.6 airflow-scheduler: <<: *airflow-common command: scheduler healthcheck: test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8974/health"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.7postgres 실습 때문에 yaml 파일 수정 후부터 만든 모든 파일이 web ui에 안 올라가져요..git을 통해 로컬이나 컨테이너 각 디렉토리에는 파일들이 잘 들어가있습니다.dag 파일 코드 오류일까봐 이미 올라가져있던 파일 코드 복붙해서 test_dag.py를 만들었는데 그것도 안 올라갑니다ㅜㅜ..

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]강의에는 J만 떠있는데 저는 JS가 떠있는데 왜 그런건가요? 문제가 있나요?

https://gitforwindows.org/링크로 들어가면 별도 Assets 가 나오지 않습니다이 화면이 나와서다운로드 버튼을 눌러 설치하고 나면이러한 프로그램들이 설치가 됩니다.git을 적용하려는 폴더로 무슨 프로그램을 실행해서 들어가야하나요?참고로 윈도우 pc입니다. 추가로download git for windows sdk라는 것도 있는데 이것도 설치해야하나요?

안녕하세요, 과목별 교안 파일을 여니 비번으로 잠겨있는데 비번은 어디서 알 수 있을까요>?

강사님 안녕하세요.혹시 해당 강의는 몇 강까지 진행이 될 계획인지요.

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.현재 저는 윈도우이며 현재 소스코드를 하는중인데 자꾸 저 화면처럼 안된다고 뜨는데 어떻게 하나요? java-start이름도 바꿔봤는데 안되네요

안녕하세요 학습 목적으로 블로그에 강의내용을 정리하고 있는데 혹시 기재해도 될까요?

안녕하세요, 제어 쟁이님Ron 저항이 온도가 증가하면 같이 증가하는 이유가 무엇인지 궁금합니다. 좋은 강의 감사드립니다.

마지막 관문의 요구사항을 한번에 다 수행하면 좋겠지만 시간 관계상 하루에 다 못하거나 이것저것 헤매다보면 시간을 하루만에 다 못 끝낼수도 있을 거 같은데 그럴 경우ec2,rds,https,s3,cloudFront등 서비스의 요금이 어떻게 부과될까요?? 각 서비스 생성 후 사용을해야 부과가 되는건지 아니면 그냥 시간만 지나도 부과가 되는건지 궁금합니다..! 다른 질문 답변에서 보았던 내용중 cloudFront를 사용하면 ELB를 안써도 된다는 답변을 보았는데 이유가 무엇일까요? cloudFront는 cdn의 기능을 하는 서비스이고ELB는 로드밸런서의 기능을 하는 서비스인데단순 정적 웹사이트만 배포하는게 아닌 백엔드까지 배포하게되면 ELB도 연결을 해야되는게 아닌가요? 

소스코드 올라온 github 주소 어디서 확인이 가능할까요? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 구체적으로 적을수록 좋아요!마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편하게 작성할 수 있어요.커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해보세요.서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요.잠깐! 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요안녕하세요 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. 실무에 적용할 수 있도록 열심히 듣고 있습니다.강의 내용과는 조금 거리가 있는 질문일수도 있겠으나 궁금해져서 여쭤봅니다. assertThat으로 응답코드 검증 시 getStatusCode().value() 와 200으로 직접 코드값을 검증하시는 이유가 있을까요? getStatusCode() 와 HttpStatus.OK 로 enum 타입 검사가 의도가 명확하지 않나? 라는 의문이 들어서 특별한 이유가 있으신 건지 궁금해서 질문 남겨봅니다

0~4까지 5번 돈다고 하셨는데요. tempArr 배열 삽입과정에서 왜 0~3까지만 이 과정을 반복하고 4는 왜 빠졌는지 이해가 안갑니다. 답변 부탁드립니다.

안녕하세요.Self RAG 에이전트 구현하기 강좌에 대한 질문이 있습니다. 중간 중간에 결과 평가하는 것 중 검색된 문서와 질문에 대한 관련성을 평가하는 부분이 있는데요, 검색 자체를 embedding된 vector에서 similarity search를 하여 뽑아 낸 것들이고, 이 방식 자체가 질문과 유사한 문서를 뽑아 내는 기술인데 굳이 LLM으로 하여 다시 평가를 하게 하는 이유는 뭘까요? 벡터 embedding 과 유사도 검색에 대한 기술이 LLM에 맏기는 것 보다 유사도 검색에 있어 더 정확해야 하는 것이 아닌가 하는 생각이 들어서요. LLM이 하는 유사도 평가가 더 정확하다면 굳이 벡터 embedding 같은 기술을 쓸 필요가 있을까 싶어서 질문 드립니다.

강의에서 사용하는 pdf or ppt자료는 따로 없는 건가요?

rbenv 설치는 mac용만 설명하시고 윈도우는 따로 설명을 안하셨는데 윈도우에서 설치도 가능한가요?

by lazy 위임 프로퍼티 강의에서 by 키워드를 사용하려면 getValue 함수와 setValue 함수가 필요하다고 하셨는데 val 키워드로 변수 선언 시 setValue가 존재할수 없지 않나요? var 키워드 -> getValue(),setValue()val 키워드 -> getValue()로 by 키워드를 사용할 수 있는것같아 질문드립니다.