김영한의 실전 데이터베이스 입문 - 모든 IT인을 위한 SQL 첫걸음(SQL부터 차근차근)
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. mysql을 다운 하라는 곳에 들어가 제대로 다운 했는데 화면이 강의에서 보는 것과 달라 맨붕이 옵니다. 다시 다운을 해도 똑같은 화면입니다 버전도 용량이 큰거도 다운했습니다. 어떻게 해야할까요..
로컬에서는 분명히 문제 없이 DB에 접속이 되는데 빌드를 해서 apk파일을 만들어서 안드로이드 기기에 설치를 하면 network error가 나네요 app.json 파일에 "android": { "usesCleartextTraffic": true, 이렇게 설정을 했는데도 네트워크 오류가 나는데 이것 말고 더 수정해야하는 내용이 있을까요? 환경 설정은 https://inf.run/6wYbc 여기와 동일합니다.
[Live 챌린지] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
수업에서는 common component생성, storybook 작성을 한번에 하고 그 다음 수정하는것이 효율적이라고 하셨는데 일괄생성 후 수정작업하다 보니 ( 색상코드를 사용하지 않음, 색상코드를 적용오류에 대한 발견, html 구조 이상, story 파일 오류 등 ) 다시 하나씩 재생성하는 경우도 생기게 되네요. 그냥 하나씩 component 생성 후 story 생성하는것이 낫지 않을까 싶어 글 남깁니다.
출력값 str1==str2: true str1==str2: false 이부분 str2==str3: false 이게 맞죠? int형과 integer의 동일한 값은 ==나 equals 모두 true이지만 int와 int / integer와 integer끼리의 -128~127 외의 값은 ==로 비교 했을 때 false double은 == 비교 값은 모두 false new로 새로만든 생성자의 데이터 값은 값은 동일하여도 메모리 주소의 값이 달라서 ==와 equals(메서드 지정x)은 모두 false이며 같게 하려면 본 동영상 8분30초 부분 메서드와 같아야 equals가 true가 나오는 거죠? 처음 equals가 값만 같으면 ture라고 생각했는데, new생성자는 값이 같아도 메모리 값이 달라서 메서드가 없으면 equals도 결과 값이 false가 나오네요 처음 str="hello"가 같은 메모리 주소를 가르켜 equals메서드가 따로 없어도 ture가 나온다는 점을 잘 알아야 겠네요
33강에 27-30분대를 보면 SecurityConfig 클래스에서 .formLogin을 .oauth2Login으로 바꾸고, TodoController 에서 CustomUserDetails로 받았던 사용자 정보를 CustomOAuth2User 로 바꾼 것으로 보이는데,, 일반 로그인 시에 사용할 로직과 소셜 로그인 시에 사용할 로직을 둘 다 두지 않고, 소셜 로그인 하나만 사용하는 것으로 진행하려고 바꾸는건가요??
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다. 한 가지 문의드리고 싶습니다. 섹션 6의 28강에서 RAG 실행 부분을 실습하던 중, 제 로컬 환경에서는 코드가 에러 없이 정상적으로 실행되었지만 .chroma/esl_topics 폴더가 생성되지 않는 현상이 발생했습니다. 코드 상으로는 os.makedirs(PERSIST_DIR, exist_ok=True) 구문이 있으므로 폴더가 자동으로 생성될 것으로 예상했는데, 실제로는 생성되지 않는 것 같습니다. 혹시 해당 폴더가 생성되는 정확한 경로를 알려주실 수 있을까요? 또는 Windows 환경에서는 위 코드로 폴더가 생성되지 않는 경우가 있는지도 궁금합니다. 확인 부탁드립니다. 감사합니다. import os from typing import Type, Optional from crewai.tools import BaseTool from pydantic import BaseModel, Field from env import OPENAI_API_KEY from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from langchain.chains import RetrievalQA os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY PDF_FILENAME = os.path.join("knowledge", "29ESLConversationTopic.pdf") PERSIST_DIR = os.path.join(".chroma", "esl_topics") def qa(question): os.makedirs(PERSIST_DIR, exist_ok=True) embeddings = OpenAIEmbeddings() try: has_index = bool(os.listdir(PERSIST_DIR)) except FileNotFoundError: has_index = False if has_index: vectordb = Chroma(persist_directory=PERSIST_DIR, embedding_function=embeddings) else: loader = PyPDFLoader(PDF_FILENAME) docs = loader.load() splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=800, chunk_overlap=100) chunks = splitter.split_documents(docs) vectordb = Chroma.from_documents(chunks, embeddings, persist_directory=PERSIST_DIR) retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini",temperature=0.3) return RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever).run(question) class RAGToolInput(BaseModel): question: str = Field(description="질문") class RAGTool(BaseTool): name: str = "ESL_Chroma_RAG" description: str = "Retrieves from '29 ESL Conversation Topics' PDF via ChromaDB and answers questions." args_schema: Type[BaseModel] = RAGToolInput def _run(self, question: str): try: return qa(question) except Exception as e: return str(e) rag_tool = RAGTool()
function selectTodo(id) { const targetTodo = arr.find(todo => todo.id === id); if (targetTodo) { setCurrent(targetTodo); } else { setCurrent(null); } } 또는 selectTodo 함수의 파라미터를 선택한 todo 객체 자체를 넘기는 것으로 처리했을 때 차이가 있을 까요? function selectTodo(todo) { setCurrent(todo) }
작업형 3의 문제 ## 심장마비 확률이 높은사람? - 성별, 나이, 혈압, 콜레스테롤, 공복혈당, 최대 심박수 등의 컬럼이 있음 - 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1 을 구하시오 - target : output (1:심장마비 확률 높음, 0:심장마비 확률 낮음) - csv파일 생성 : 수험번호.csv (예시 아래 참조) ~~~ 위와 같은 문제가 실제 시험 환경에서 문제 양식과 비슷한가요? 저렇게 문제가 나오면 전처리를 어떻게 해야 하는지... 궁금합니다. 만약, 시험 환경 문제가 저렇게 나온다면.. 결측치 제거를 그냥 컬럼을 보고 아무 컬럼이나 제거를 해도 되는지. 그게 채점 규정에 맞을지. 그리고 결측치 제거시, fillna()를 쓰는데 아무 값이나 넣어도 되는지. fillna(method='bfill') 이런걸 써도 되는지. 이상치 제거도 그냥 이것도 임의로 뭔가 이상치 인거 같다 싶으면 제거 하는건지.. 이게 채점 규정에 맞을지... 애매 한거 같은데요. ============ 그리고 혹시나 시험 유형이 저렇게 안나온다면, 문제를 좀 더 명확하게 서술 해주셔야 할 거 같아요
안녕하세요 혹시 문제에서는 전처리시에 열을 삭제하고, cols = ['name', 'host_name', 'last_review', 'host_id'] 열을 삭제하고, 값이 비어 있는거 train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0) test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0) 이렇게 채우는게 문제에서 지시 사항이 없었는데, 작업을 해도 되는건가요? 명확한 지시 사항이 있어야 하는게 아닌가 싶어서 여쭤봅니다. 시험 환경에서 저렇게 데이터를 삭제하거나 이상치를 처리 하는거 결측치 처리를 임의로 해도 되는지 궁금합니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train.drop('Attrition_Flag', axis=1), train['Attrition_Flag'], test_size=0.2, random_state=2022 ) 선생님, 데이터 분리 작성할 떄, train.drop('Attrition_Flag', axis=1) 이 부분이 이해가 가지 않아요. Attrition_Flag 컬럼은 pop함수로 따로 빼놓는거로 알고 있는데, 여기서 왜 drop으로 삭제를 하고, 뒤에 train['Attrition_Flag']를 다시 넣는건지 모르겠어요.. + 데이터 분리 전에, 먼저 target에 Attrition_Flag를 따로 분리시켜놓고 split함수를 작성해도 되나요?
안녕하세요. 영상 10:00쯤(정확히는 10:39)에 printf(*(*ptr_b+1)); 부분 설명해 주실 때 *ptr_b+1은 ptr_b주소에서 char크기만큼 증가시키는거라고 설명해 주셨습니다. 그런데 이전 영상에서는 출력할때 포인터변수명 앞에 *(별표)를 붙이면 주소가 아닌 값을 가져오는거라고 설명해 주셨는데, 여기서는 왜 값이 아닌 주소를 불러오는건지 문의드립니다.
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