안녕하세요! 막 시작해서 따라해보고 있습니다! 변동성 돌파 전략 처음부터 오류가 생겨서요~ gpt가 말하는 문제점인데 gpt가 준 해결책 그대로 해도 될까요?! 강사님이랑 처음부터 똑같이 진행했는데 왜 오류가 날까요? 문제점 VS Code 터미널이 conda로 초기화되지 않음 그래서 conda , pip 명령이 “인식 안 됨”으로 자주 터짐. VS Code에서 인터프리터(kiwoom_32)를 골라도, 터미널 PATH는 따로라서 설치가 다른 환경에 들어가거나 아예 실패. 32비트(Win32) + Python 3.10 환경 이 조합에서 matplotlib 등 사전 빌드된 휠 이 부족함. pip install matplotlib → 소스 빌드 시도 → C/C++ 컴파일러 없음 으로 실패. 결과적으로 pandas / numpy 도 버전 호환에 민감, 설치가 꼬임. 그 상태에서 스크립트 실행 pandas 가 설치되지 않은 kiwoom_32로 kiwoom.py 실행 → ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' . 해결책 : 가장 안정적 (추천) 분석/백테스트는 64비트 , 키움 주문은 32비트로 분리.
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YOLO 모드는 Dev Container 같은 격리된 환경에서 사용하여 안정성 확보 => 이 부분이 이해가 안가요. YOLO모드가 권한스킵하는 역할인데, Dev Container 예시를 봐도 무슨 연관이 있는지 잘 모르겠어요. 그냥 YOLO모드는 디렉터리,파일 권한 스킵하기 위해서 쓰는거 아닌가요?
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claude zsh: command not found: claude 기존에 터미널에서 잘 사용했는데 claude가 안됩니다. 재설치해보려했는데 에러가 나요. npm error code ENOTEMPTY npm error syscall rename npm error path /Users/jay/.nvm/versions/node/v22.17.0/lib/node_modules/@anthropic-ai/claude-code npm error dest /Users/jay/.nvm/versions/node/v22.17.0/lib/node_modules/@anthropic-ai/.claude-code-mCqqbn73 npm error errno -66 npm error ENOTEMPTY: directory not empty, rename '/Users/jay/.nvm/versions/node/v22.17.0/lib/node_modules/@anthropic-ai/claude-code' -> '/Users/jay/.nvm/versions/node/v22.17.0/lib/node_modules/@anthropic-ai/.claude-code-mCqqbn73' npm error A complete log of this run can be found in: /Users/jay/.npm/_logs/2025-10-02T12_47_24_324Z-debug-0.log
내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기
또한 next에서 실습시 사용한 폴더구조는 어떤 구조이며 , 상용화된 구조인가요? 궁금합니다. 추가로 닭강정님 강의 잘 듣고있습니다. 이번강의 완독후 electron 강의도 학습하려고하는데 프론트 프레임워크가 해당강의는 next인데 , electron강좌는 react인것같더라구요 next도 electron을 통해서 포팅가능한가요?
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입문자인데 2주차부터 난이도가 너무 급상승 해서 봐도 이해가 너무 힘듭니다 ㅠㅠ 이걸 계속 해야하는건가 싶어지네요;.. 의미없는 시간이 흘러가는건가 싶고.. 챌린지는 하고 있는데 챌린지 수업을 위해서 또다른 공부를 하게되는꼴이 되어버리는거 같아서 끝까지 완주해야하나 고민됩니다
강사님 안녕하세요, end point를 생성하는 과정에서 문제가 생겨 문의드립니다. 다른 분 댓글에서 알려주신대로 "user model for inference"에서 create endpoint를 하려고 하면 버튼이 동작하지를 않아서요ㅜㅜ 버튼을 누르면 이런 404 에러가 뜹니다. databricks region은 East US로 잘 설정되어있고 end point이름도 설정하였는데 왜 이런 오류가 나는지 조언 구할 수 있을까해서 댓글 남깁니다! 감사합니다 :)
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project 단위에 CLAUDE.md 는 /init 으로 생성하는걸 알겠는데, User Scope 범위에 CLAUDE.md는 어떤식으로 생성해야 하나요? 프로젝트 내부에서 만들어서 직접 ~/.clause/CLADUE.md로 옮기는건지 .... 책만으로 정확한 방법 파악이 안됩니다
문제2를 풀다가 보니, 초기 데이터프레임 상태에서 1. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제함. --> 1 번 문제를 처리하고나면, 전체적인 결측치 상태가 달라집니다. 2. 그리고 30% 미만, 20%이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 대체하고 1번 처리하고 난 후 2번 문제에 해당하는 조건의 컬럼은 없게 되는데, 이런 경우 1번 처리된 결과가 아닌 초기 데이터프레임 상태에 대해 문제를 풀어야 하는거죠? 선생님 풀이도 초기 상태를 고려하여 풀이된 것 같습니다. 시험에서도 이렇게 하면 되는거죠?
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⎿ Session limit reached ∙ resets 12am /upgrade to increase your usage limit. 오늘의 실습.. 생각보다 정말 토큰을 이렇게 많이 썼다니 요금이 너무 비싸네요ㅠㅠ 다시 정상적으로 이용할 수 있는거지요? 계속 메시지 제한걸린다면 제한하는데로 재설정해서 계속 사용할 수 있는거지요?
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
4강에서, 제공해주신 환경파일을 복사한 후 "uv sync"를 실행하면 다음과 같은 에러가 발생합니다. 에러메세지에 따라 MSVC Build Tool도 다운받아 설치하였지만 동일한 에러가 반복됩니다. 현재 python version이 3.13.7을 사용하고 있습니다. == 에러 메세지 == C:\Proj\agent-atoz\1-1_chatbot_agent>uv sync Using CPython 3.13.7 interpreter at: C:\Python\Python313\python.exe Creating virtual environment at: .venv Resolved 221 packages in 1ms × Failed to build chroma-hnswlib==0.7.6 ├─ ▶ The build backend returned an error ╰─ ▶ Call to setuptools.build_meta.build_wheel failed (exit code: 1) [stdout] running bdist_wheel running build running build_ext building 'hnswlib' extension [stderr] error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ hint: This usually indicates a problem with the package or the build environment. help: chroma-hnswlib (v0.7.6) was included because agent-a-to-z (v0.1.0) depends on crewai (v0.177.0) which depends on chromadb (v0.5.23) which depends on chroma-hnswlib
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개발하면서 지속적으로 md파일을 업데이트하면 길이가 1000줄 가까이 길어지는데, 이렇게 길어지면 토큰도 많이 잡아먹어서 효율성도 떨어질 것 같습니다. 길이가 길어지면 길다고 다 못읽는 경우가 커서에는 있었습니다. 물론 클로드에게 최적화 해달라고 하면 해주겠지만, 일반적으로 어느정도 길이가 적절한지 궁금합니다.
[색션3. 작업형1 판다스]의 Section9. 데이터 추가/변경에서 행을 추가할 때는 df .loc[...] 이용해서 하는데 Section5. 새로운 컬럼(열) 추가에서는 그냥 df ['new'] = .... 로 추가를 하더라구요. 이 둘의 차이가 있을까요? 제가 이해한 것은 열을 추가할 때는 df ['new'] = 또는 df.loc[ , 'new'] = 행을 추가할 때는 df.loc['new'] = 이렇게 쓸 수 있고 loc를 사용하면 각각의 데이터를 넣을 수 있지만, 사용하지 않는 경우(Section5)는 일괄적으로 같은 값이 들어간다..인데 맞는지 궁금합니다!
import time from concurrent import futures WORK_LIST = [1000000, 10000000, 100000000, 1000000000] def sum_number(n): return sum(range(1, n + 1)) def main(): start_time = time.time() futures_list = [] with futures.ThreadPoolExecutor() as excecutor: for work in WORK_LIST: future = excecutor.submit(sum_number, work) futures_list.append(future) print(f"Schduled Work: {work} | {future}") print() result = futures.wait(futures_list, timeout=5.0) print(result) end_time = time.time() - start_time print(f"Excecute Time: {end_time:.2f}s / Result: {result}") if __name__ == '__main__': main() 현재 문제점은 최종 출력 시간이 12초정도 걸리는데 중간에 5초 wait 후 print(result)가 호출되는 것이 아니라 12초 후에 아래 코드가 실행될 때 함께 실행되며 모두 정상적으로 finished returned int로 나옵니다. print(f"Excecute Time: {end_time:.2f}s / Result: {result}") 터미널 출력 결과: DoneAndNotDoneFutures(done={<Future at 0x2545b19e780 state=finished returned int>, <Future at 0x2545b123b10 state=finished returned int>, <Future at 0x2545b16f230 state=finished returned int>, <Future at 0x2545b123390 state=finished returned int>}, not_done=set()) Excecute Time: 11.80s / Result: DoneAndNotDoneFutures(done={<Future at 0x2545b19e780 state=finished returned int>, <Future at 0x2545b123b10 state=finished returned int>, <Future at 0x2545b16f230 state=finished returned int>, <Future at 0x2545b123390 state=finished returned int>}, not_done=set())
