실습내용을 열심히 따라가다 보니 WSL에서 git push하려면 토큰 방식으로 생성된 비번을 입력하라고 하셨는데 하다 보니 아래 캡처와 같이 계속 에러가 나네요. 따라하다 무엇을 잘못한 걸까요? ㅠㅠ 참고로 토큰값 생성은 Tokens(classic)으로도 해보고, Fine-grained tokens로도 생성해서 해 봤습니다. 둘 다 안되네요. ㅠ

요즘 함수형 프로그래밍을 많이들 얘기하는데국내외에서 객체지향과 함수형 프로그래밍 중많이 사용하는 패턴은 어떤건가요? 중첩적으로 많이 사용되고 있나요? 궁금합니다.

안녕하세요 선생님 🙂먼저 양질의 강의를 제공해주셔 정말 감사합니다. cross_encoder_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=re_ranker, base_retriever=multi_query_custom_retriever, )위와 같이 re-ranker를 적용시킬때 retriever를 멀티쿼리로 적용을 해보았습니다.랭스미스로 로깅을 해보니, 멀티 쿼리는 정상적으로 작동한것 같은데요, 각각의 쿼리에 대해 Runnable로 리랭킹을 하는게 아닌, 원본 쿼리를 기반으로 리랭킹을 한다는 느낌을 받았습니다.아무래도 데이터셋이 테스트용이라 확답이 안서는데, 이 부분은 사용자의 "원본" 쿼리로만 리랭킹을 하는건지 궁금합니다. 만약 그렇다면 랭그래프로 해결을 할 수 있을듯 한데요,State에 멀티 쿼리의 문서 검색 결과를 저장한 뒤, 각 쿼리에 대한 리랭킹 노드를 하는 방법이 생각이 났는데 피드백 부탁드려도 될까요? (사실 오버 엔지니어링이라는 생각이 들지만 ㅎㅎ 실제 프로덕션에 적용시킨다면 어떤 아키텍쳐가 좋은지 궁금합니다!) 감사합니다 :)

AI를 1도 모르는 JAVA 개발자 입니다. AI를 어떻게 공부해야 하는지 몰라서 인프런 검색하여 강사님 강의를 듣게 되었습니다. AI 개발에 파이썬이 사용된다고 하여 인공지능을 위한 파이썬 Level4 까지 모두 구입해두고 듣고 있는데요. 개발자라서 지금 수업이 어렵거나 하지는 않습니다.  그런데 인공지능을 위한 파이썬 LEVEL4 수업이 끝나면 어떤 수업을 들어야 하는 걸까요?강의를 듣다 보니 통계, 확률을 알아야 하는 것 같은데 저는 그것도 전혀 모릅니다. 이후 어떤 수업을 들어야 하는지 문의드려요.

안녕하세요 선생님.오늘도 너무나 재밌게 잘 배우고 있습니다. 감사드립니다. 현재 시간 관계상,섹션4(RCNN계열)까지 수강 후 섹션7(SSD)를 수강중입니다. 강의 내용을 누락시킨 채 질문을 드리는 것이 아니었으면 좋겠습니다.  제가 이해한 바Faster-RCNN에서RPN은 image 원본이 아닌 feature map을 입력을 받는다.RPN 내에서 Positive Anchor들에 대해서만 학습을 수행한다. 일 때 학습 시에,RPN내에서 특정 anchor의 Positive 판단이 된다면, 해당 anchor 위치에 어떤 객체 A의 GT가 IoU 기준에 부합하다는 것이 판단되어야 할텐데,RPN 내에서는 feature map 을 입력으로 받고 있으니 내부에서 A 객체의 GT와 anchor 의 IoU를 계산하기 위해선 GT(image 좌표계), anchor(feature 좌표계)를 비교해야 할 텐데 이건 너무 번거로운 일이 아닌가 생각이들었습니다. 위 내용이 틀렸다면 RPN 이전 벌써 anchor 가 존재하고(혹은 설계 가정), 매 학습 이미지가 들어올 때마다 각 anchor 의 라벨정보를 미리 구해놓은 뒤 역전파 시점에서 해당 라벨 정보를 가지고 RPN의 손실 함수 계산에 해당 라벨정보를 포함시킬 수 있겠다라고 생각을 했습니다.  하지만 이런 경우 이 anchor의 positive 처리 과정이 network 내로 들어올 수 없고 Keras 와 같은 framework 구성으로 들어와야하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. network 에는 처리 소스코드를 넣을 수 없으니까요. (특정 구조로 가능할런지는 모르겠습니다) 질문입니다.RPN 내에서 Anchor Positive 처리가 이뤄지나요? 

https://www.yes24.com/product/category/display/001001003032개발자 모드로 확인하는데 영상에서 Catagory.....도서정보 Fetch/XHR에서 도 안보이는데 안보이는게 맞는거죠? 

def get_absent_student(all_array, present_array): all_set = set(all_array) present_set = set(present_array) return all_set - present_set이런식으로 작성하였는데 해쉬 테이블을 사용한 방법과 비교했을 때 어떤 가요?

안녕하세요 ! 항상 궁금했던 것인데 fal.ai 처럼 여러 ai 툴들을 사용할 수 있는 이런 플랫폼에서 사용하는 것과 각각의 ai 툴 별로 결제해서 사용하는 것들의 차이가 뭘까요? 각각 툴로 결제해서 사용하는게 조금 더 퀄리티가 좋은걸까요?

  계정을 바꾸어야 할 것 같네요 바꾼다고 했는데 그대로 한글이 ㅠㅠ

 안녕하세요 선생님맞는 건가요?? 

짧아서 7% 넘었다고 취소가 안되네요. 좀 속은 느낌이에요

2024년 2월 이후로 Tistory OpenAPI 서비스 종료가 되었다고 합니다.  https://tistory.github.io/document-tistory-apis/

작가님, 4주 2회차 과제 내용이 잘 이해가 되지 않습니다 ^^;책 309쪽의 코드에서#이미 존재하는 타임슬롯과 겹치는지 확인 이 부분 에서 이미 과제에서 요구하는 사항이 구현된 것이 아닌가요?

안녕하세요, 좋은 강의 항상 감사드립니다. runpod 방법으로 바뀐뒤 적용 후 학습을 해보는 과정에서 incredibles detect 실습과정에서 에러가 났다가 해결하여 제보드립니다. numpy 2.2.6버전으로 template에 깔려있어서 numpy .1.x 기준으로 컴파일된 다른 패키지가 서로 충돌이 일어나서 epoch 학습이 시작되지 않는 에러가 있었습니다. 전 깔끔하게 numpy를 삭제하고 다운그레이드한 뒤 해결하였습니다. # 수정전 # Runpod의 경우 GDrive 연결하지 않고 /workspace/ultra_workdir에 저장. !mkdir "/workspace/ultra_workdir" # 주피터 노트북에서 참조할 수 있도록 /workspace를 /content/workspace 디렉토리로 soft link 적용. !ln -s /workspace /content/workspace # 수정 후 !mkdir "/workspace/ultra_workdir" !ln -s /workspace /content/workspace !conda uninstall numpy --force -y !conda install numpy=1.26.4 -y

사용자가 캘린더를 보유했는지 여부로 확인할 것 같습니다. 이유는 추후 서비스 확장할 때 조금 더 수월할 것 같다는 생각이 들었습니다.프로젝트를 시작하면서부터 아래와 같은 생각을 했습니다.- "누구나 호스트가 되면 안될까?" - "호스트 역시도 커피챗을 신청할 수 있게 하고 싶다." 그래서 위와 같이 서비스 정책을 확장할 때를 대비해서 (마이그레이션 비용을 줄이는 방향으로) is_host로 검사하는 것이 아닌 일단 캘린더 보유 여부로 호스트인지 아닌지 확인하자라고 판단했습니다.

다른 질문에도 있는 것 같은데, 이미지 생성 시 자꾸 이런식으로 새로운 cell 을 만들어냅니다. 해결 방법이 있을까요?

두 요소를 모두 사용 하나, 각각 다른 용도로 쓸 것입니다. is_host  용도: 호스트 전용 엔드포인트 접근 통제 및 UI 메뉴 노출, 권한 기반 라우팅 호스트를 위한 endpoint API 에 대한 이용 허가 여부를 결정하는 호스트의 access token 생성 및 엔드포인트 함수 내의 조건문을 위해 필요한 모델 필드라고 생각합니다. 예상되는 우려점은 호스트 유저가 더이상 host가 되지 않을 때, host를 위한 API의 이용 허가를 거부 해야하기 때문에 is_host 필드값의 확실한 업데이트가 필요합니다. 사용자 캘린더 보유 여부 용도: 실제 예약 생성/동기화가 필요한 시점에 필수 체크, 호스트의 온보딩 플로우의 완료조건 게스트의 성공적인 Booking 을 위해서는 실제 캘린더에 대한 접근이 필요하기 때문에, 호스트는 게스트가 Booking 하기 위해서는 캘린더를 무조건 보유해야 합니다. 예상되는 우려점은 호스트의 캘린더는 호스트가 Booking을 받을 준비가 되있다면 항상 존재 해야하며, 실제 올바른 호스트에 매핑이 되어야합니다. 만약 캘린더가 존재 하지않거나, 호스트 캘린더 ID 에 대한 검증이 제대로 동작 하지 않는다면, 게스트의 Booking 이 실패로 이어지거나 다른 호스트 캘린더에 등록이 될 수 있습니다.

중복 예약을 데이터베이스의 고유값 제약으로 예방하는 방법조건은 1)동일 일자와 동일 타임 슬롯인 경우 중복으로 간주 2)약속(부킹)이 취소되어 attendance_status 모델 필드값이 cancellled인 경우 예약 가능 위를 구현하기 위해 데이터베이스에게 아래 정보가 고유해야 한다는 특별한 규칙을 알려줄 수 있습니다.1)누가 예약하는지2)언제 예약하는지3)어느 시간대에 예약하는지 위의 세가지가 모두 같으면 중복 예약이라고 판단 합니다. 취소된 재예약은 가능하게 하기 위해고유성 규칙에 한가지 예외를 부여합니다.호스트, 날짜, 시간 슬롯의 조합은 고유해야 한다. 예외적으로 예약상태가 "취소됨"이라면 그 예약은 위의 고유성 규칙을 무시해 달라고 합니다. 새로운 예약 생성 시:데이터베이스는 예약하려는 호스트, 날짜, 시간슬롯 정보를 보고, 현재 '취소됨' 상태가 아닌 다른 예약이 이미 있는지 찾아봅니다.만약 '취소됨' 상태가 아닌 다른 예약이 이미 같은 자리에 있다면, 데이터베이스는 "안돼! 이미 예약된 자리야!"라고 하며 새로운 예약을 저장하지 못하게 합니다.만약 같은 자리에 '취소됨' 상태가 아닌 예약이 없다면, 데이터베이스는 새로운 예약을 성공적으로 저장합니다.예약 취소 시:어떤 예약이 '취소됨(cancelled)' 상태로 변경되면, 데이터베이스의 이 "특별한 규칙"은 그 취소된 예약을 더 이상 고유성 검사 대상에서 제외합니다.이제 그 자리는 "비어있는" 것처럼 간주되므로, 다른 사람이 같은 호스트, 날짜, 시간슬롯 정로 새로운 예약을 만들 수 있게 됩니다.

사용자가 호스트인지 두 가지 방법으로 확인 가능합니다. 1. User 모델에 선언한 is_host 모델 필드가 True인지 확인 2.사용자가 캘린더를 보유했는지 확인 이 중 두 가지 방법 모두를 사용해야 한다고 생각합니다.1. User 모델에 선언한 is_host 모델 필드가 True인지 확인 -> 관점적 측면에서 명시적이고 관리적인 역할 및 자격을 부여합니다. 즉 사용자가 호스트로 자격이 있다는 것을 의미합니다. 관리자가 특정 사용자를 호스트로 지정하거나 해제하는데 사용할 수 있고 캘린더의 유무와 별개로 관리가 가능하게 서비스의 효율을 향상시켜 줍니다.  2.사용자가 캘린더를 보유했는지 확인->실제 예약 요청이 들어 왔을 때 해당 호스트가 유효한 캘린더를 보유하고 있는지 확인하는 최종적인 역할을 할 수 있습니다. 즉 위의 두 정보가 모두 필요한 이유는 존재하지 않는 사용자의 username으로 캘린더 정보를 가져오려고 하거나 호스트가 아닌 사용자의 username으로 캘린더 정보를 가져오려고 하는 시도를 막을 수 있을것으로 예상됩니다.  요약하면 is host는 "호스트로서의 신분"을, 캘린더 보유 여부는 "호스트로서의 활동을 나타내는 정보여서 모두 필요합니다.   

캡차 응답을 확인할 수 없습니다. 문제 해결 정보는 https://docs.github.com/articles/troubleshooting-connectivity-problems/#troubleshooting-the-captcha 를 참조하세요.위와 같이 메시지가 뜨는데 회사나 기관의 네트워크을 사용하라고 하는데 꼭 고정IP를 사용해야 하는 건가 해서요. 집이나 도서관 등 유동IP는 사용이 불가능한 건가요?