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.)
너무 유익한 강의 내용에 시간 가는 줄 모르고 하루만에 다 보았습니다. 감사드립니다. 다작에 관련되어 궁금한 사항이 있어 문의 드립니다. 질문 1: 말씀하신 서버를 통해 안드로이드 SDUI 방식으로 앱을 구성 하이브리드 형태로 안드로이드를 프레임을 구성하고 실제 UI 및 기능 모듈화를 웹 형태로 처리 두가지가 있을꺼 같은데 2번 형태로 하시지 않은 이유가 혹시 안드로이드 정책 위반과 관련된 이유일까요? 질문 2: SDUI 방식으로 하면 화면 디자인은 정형화 되어 알려주신 화면 디자인을 적용 할 수 없을꺼 같은데 맞나요?
안녕하세요 Google Ads 단계별 실전가이드를 듣고 있는데, 전환은 많이 일어났는데 저단가 유저라 수익이 많이 발생하지 않았다는 부분을 제가 잘 이해를 못해서요, 제 앱에 뜨는 광고를 시청한 유저가 누구인지에 따라서 제가 받는 수익이 달라진다는 말씀이신가요~ 애드몹이 자체적으로 유저마다 단가를 매겨놓고 저한테 정산을 해준다는 것인지요! 아니면 구매력이 높지 않아 인앱결제를 많이 하지 않는다는 말씀이신가요?
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.
