원래 상태로 돌아오기까지 4n번의 횟수가 걸린다는 것은 이해를 했습니다. 그런데 제가 처음에 생각한 종료 조건은 둘 중 하나의 큐라도 비어있게 된다면 합을 같게 만들 수 없는 경우라 생각했습니다. 그런데 시간초과가 발생하네요. 하나의 큐가 원래 상태로 돌아가기 위해서는 그 과정에서 반드시 원소가 하나도 없는 경우가 생길것이라 생각했는데 아닌건가요?
초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
계속해서 인터프리터를 찾지 못해서 루트 경로에 .vscode폴더를 만들고 settings.json파일을 생성후, { "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/ch02_env/bin/python" } 해당 코드를 넣어 강제로 인식하게 했는데, 인터프리터 인식이 되었습니다..
from langchain.retrievers.document_compressors import DocumentCompressorPipeline from langchain_community.document_transformers import EmbeddingsRedundantFilter # 중복 문서 제거 redundant_filter = EmbeddingsRedundantFilter(embeddings=embeddings_model) # 쿼리와 관련성이 높은 문서만 필터링 relevant_filter = EmbeddingsFilter(embeddings=embeddings_model, similarity_threshold=0.5) # Re-ranking re_ranker = LLMListwiseRerank.from_llm(llm, top_n=2) pipeline_compressor = DocumentCompressorPipeline( transformers=[redundant_filter, relevant_filter, re_ranker] ) pipeline_compression_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=pipeline_compressor, base_retriever=chroma_db.as_retriever() ) question = "테슬라 회장은 누구인가요?" compressed_docs = pipeline_compression_retriever.invoke(question) print(f"쿼리: {question}") print("검색 결과:") for doc in compressed_docs: print(f"- {doc.page_content} [출처: {doc.metadata['source']}]") print("-"*100) print() `(4) DocumentCompressorPipeline` - 여러 압축기를 순차적으로 결합하는 방식 - BaseDocumentTransformers를 추가하여, 문서를 더 작은 조각으로 나누거나 중복 문서를 제거하는 등의 작업도 가능 여기에서 result = chain.invoke() 로 받아서 result의 데이터를 보면, context = result['context'][i] query_similarity_score = context.state['query_similarity_score'] 이렇게 similarity_score 처럼 rerank score같은거 보고싶은데, # 크로스 인코더를 사용하여 유사성 점수를 계산합니다. sentence_pairs = [[query, prediction]] similarity_scores = cross_encoder_model.predict(sentence_pairs) 이런식으로 계산을 해야하나요? 추출하고 싶은데 방법을 잘 모르겠습니다.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 갑자기 선수강의에 없었던 정적페이지크롤링 파일이 나오는데 이건 어떻게 해야 하나요. 어디서 참고해야 하나요
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 def solution(l,k): result = [] curr = [] def backtracking(start, curr): if len(curr) == k: result.append(curr[:]) return for i in range(start, len(l)): curr.append(i+1) backtracking(i + 1, curr) curr.pop() backtracking(0, curr) return result 위의 코드에서 if len(curr) == k: 안에 result.append(curr[:]) 대신 result.append(curr)을 넣으면 result = [[], [], [], [], [], []]와 같이 값이 제대로 추가가 안 되던데 무슨 차이가 있는 건가요? main 함수에서 test1 = [] test2 = [1,2,3] test1.append(test2) print(test1) test1 = [] test1.append(test2[:]) print(test1) 이와 같이 테스트를 해보면 두 프린트 결과 모두 [[1,2,3]]으로 동일하게 나오는데 위의 경우는 달라서 질문 드립니다.
덮어씌워진다는게 이해가 안되서요! test1 = name();이 실행되었을때 홍길동이 입력되면 return 되는 값은 홍길동 아닌가요?? 질문은 동영상 강의에 들어가서 오른쪽에 커뮤니티 버튼을 통해 해주세요. 그래야 어떤 강좌에서 질문하셨는지 알 수 있습니다. 영상에서 몇 분 몇 초 대를 알려주셔야 제가 한 번에 질문 내용 확인이 가능합니다. 이미 다른 누군가가 질문을 한 이력 이 있을 수 있습니다. 질문 게시판을 한 번 확인 부탁드립니다. 학교의 과제나 타 강사의 코드 등 외부 수업 자료에 대해서는 답변하지 않습니다. 제가 다루는 커리큘럼 외의 이론이나, 너무 디테일한 컴퓨터 이론에 대해서는 답변 드리지 않습니다. 시험에 안 나오는 경우가 많고, 나와 봤자 1문제 나오는데 외워야 할 부분이 많은 것 등 (예시: 서브넷 마스크 계산) 질문을 올릴 때 이 글은 모두 지우고 내용을 입력해주세요.
안녕하세요 강의는 들었는데 외적으로 질문이 있습니다. 현재 회사 개발로 Object Detection 모델을 사용할려고 하는데 yolo는 라이센스 문제로 인해 사용을 못하고 MMDetection으로 RTMDet를 학습하여 video_demo.py를 통해 검출 결과 테스트를 진행을 했는데 output으로 저장된 동영상은 정상적인 속도로 실행이 되지만 show 옵션을 통해 gui 영상으로 보면 video frame이 낮은듯 엄청 느리고 끊기게 실행이 됩니다. 이게 정상적인건지 나중에 web cam으로 갔을때도 frame이 낮게 끊기듯이 보일지 궁금해서 질문 남깁니다. 그리고 실무에서도 라이센스 문제 없이 가장 많이 쓰이는 object detection 알고리즘이 있는지도 궁금합니다. 좋은 강의 항상 감사합니다.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 선생님! 수업을 듣다가 궁금한 점이 생겨 남깁니다. hash table 파트에서 중복없이 해야 한다면 dictionary 로 하는 것보다 set()을 써서 하는게 더 편하지 않나요? 순열, 조합 파트에서 백트래킹 대신에 from itertools import permutations, combinations를 사용해서 풀어도 되나요? 혹시 순열, 조합, 부분집합 이외에 백트래킹을 활용해야 하는 코딩테스트 문제는 추가적으로 어떤 것이 있는지 궁금합니다!
안녕하세요 상속에 대해 질문 드립니다. 만약에 class GrandParents: def __init__(self): self.grandmother = 80 self.grandfather = 70 class Parents(GrandParents): def __init__(self): super().__init__() self.mother = 50 self.father = 50 class Child(Parents): def __init__(self): super().__init__() child_obj = Child() print(child_obj.grandmother) print(child_obj.grandfather) 위와 같이 상속을 진행한다고 했을 때, Child 클래스로 객체를 만들어 초기화를 진행하면 GrandParents의 생성자가 딸려나오는걸 볼수가 있는데 super().__init__을 사용할 때, 내(Child)가 상속받은 클래스(Parents) 내부의 메서드에서 상위 클래스(GrandParents)를 super()로 가져온다면 Child 클래스는 언제나 Parents와 GrandParents의 속성을 다 가지게 되는 것인가요?? 이런 식으로 상속하는 방식을 실무에서 자주 쓰기도 하는지 궁금합니다. 그리고 만약에, 저 상황에서 Child 클래스가 super().__init__을 사용하면서 GrandParents의 것을 가져오지 않고 Parents의 생성자만 super()로 가지고 올 수도 있나요?? 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.