- 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. import requests from bs4 import BeautifulSoup for i in range(1,5): response = requests.get("https://startcoding.pythonanywhere.com/basic?page={i}") html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') items = soup.select(".product") for item in items: category = item.select_one(".product-category").text name = item.select_one(".product-name").text link = item.select_one(".product-name > a").attrs['href'] price = item.select_one(".product-price").text.split('원')[0].replace(',', '') print(category, name, link, price) 코드 실행은 잘 되는데 결과값이 밑에 출력이 안되네요. 설정문제 같은데 어떻게 해결해야 하나요
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 2-6 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? LinkedList 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 어떻게 로직이 흘러가는지 이해가 된 상태 입니다. 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 어려운 부분은 아니고 뭔가 제 풀이에 대해서 공유 해드리고 싶습니다! 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? 이해가 안되진 않는 것 같습니다! 어떤 개념이 헷갈리시나요? 없습니다! 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 우선 값들을 StringBuilder 로 만들어서 각각 Int로 파싱한다음 더해주는 과정을 해보았습니다. 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 없습니다! 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 package algorithm_practice.second_week; public class GetLinkedLiistSum_01 { // Node 클래스 정의 static class Node { int data; Node next; Node(int data) { this.data = data; this.next = null; } } // LinkedList 클래스 정의 static class LinkedList { Node head; public LinkedList(int value) { this.head = new Node(value); } public void append(int value) { Node cur = head; while (cur.next != null) { cur = cur.next; } cur.next = new Node(value); } } // 두 연결 리스트의 합을 계산하는 메서드 public static int getLinkedListSum(LinkedList list1, LinkedList list2) { StringBuilder firstNumber = new StringBuilder(); StringBuilder secondNumber = new StringBuilder(); Node cur1 = list1.head; Node cur2 = list2.head; while (cur1 != null && cur2 != null) { firstNumber.append(cur1.data); secondNumber.append(cur2.data); cur1 = cur1.next; cur2 = cur2.next; } int result = Integer.parseInt(firstNumber.toString()) + Integer.parseInt(secondNumber.toString()); return result; } // 메인 실행 테스트 public static void main(String[] args) { LinkedList linkedList1 = new LinkedList(6); linkedList1.append(7); linkedList1.append(8); LinkedList linkedList2 = new LinkedList(3); linkedList2.append(5); linkedList2.append(4); int result = getLinkedListSum(linkedList1, linkedList2); System.out.println("두 연결 리스트의 합: " + result); // 예시: 1032 } } 파이썬 코드를 자바로 변환해서 풀어봤는데 이렇게 접근해도 좋은 풀이 일까요~? 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
airflow dags list를 하면 yfinance_to_snowflake_fullrefresh.py 에서 no module named helpers 에러가 떴습니다. pip3 install helpers 를 통해 설치를 했는데도, 동일한 에러가 발생하고 있습니다. (python은 homebrew 통해 설치했고, homebrew 설치 시에 패키지 전역 설치가 안된다는 문제가 있었는데, 이는 해결해서 helpers Install은 완료 했습니다.)
안녕하세요. 강의를 듣고 추가적으로 공부를 하려고 하는데 예를 들어 Q. 테슬라의 창업자는 누구야 A. 테슬라의 창업자는 OOO입니다. 이러한 대화 바로 다음 OOO에 관련한 추가 질문을 하려고합니다. 예시) Q. 그렇다면 그 사람에 대해서 간단하게 설명해줘. 위 질문을 하려면 LLM이 이전대화내용을 기억해야하는데 그것에 대해서 공부하려합니다. 키워드를 뭐라고 잡아야할까요?
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.
