n8n에서 GPT노드 ( Message a model)에서 아래와 같이 에러메시지가 나오네요 여기서 막혀서 진도가 안나가네요 Problem in node ‘Message a model‘ The service is receiving too many requests from you OUTPUT 메시지입니다 The service is receiving too many requests from you [item 0] Rate limit reached for gpt-4.1-mini in organization org-wwC56Ak1ePccRgbcItpTvkCH on tokens per min (TPM): Limit 100000, Used 100000, Requested 183. Please try again in 1h19m3.36s. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more. You can increase your rate limit by adding a payment method to your account at https://platform.openai.com/account/billing .
pip를 공식사이트에서 받아서 직접 설치후 명령창에 "pip install fastapi uvicorn"을 입력하면 "warning : There was an error checking the latest version of pip"라는 문구가 뜹니다. 그런데 또 막상 Scripts폴더나 명령창에 pip list 확인시 설치가 되어있는걸 확인할수 있습니다. 이 메시지를 무시하고 진행해도 문제가 없을까요?
시스템 소프트웨어 개발을 위한 Arm 아키텍처의 구조와 원리 - 1부 저자 직강 (2024년 버전)
armv7 뱅크드 레지스터 관련 trace32 실습을 하던 중 생긴 질문입니다. 해당 툴을 사용할 때 usr 모드의 R8-R14가 뱅크드 레지스터인 것 처럼 보입니다. 이 중 실습과 ARM 공식 문서를 통해 USR 모드 또한 R13과 R 14 를 뱅크드 레지스터를 갖는 것으로 판단했는데 맞는 건가요? "The User, IRQ, Supervisor, Abort, and undefined modes each have two banked registers mapped to r13 and r14, allowing a private SP and LR for each mode." ARM 문서 내용입니다. 실습의 경우 다른 동작 모드에서 USR 모드로 돌아올 때의 R13,14 값으로 뱅크드 레지스터처럼 동작하는 것을 확인했습니다.
안녕하세요 오늘 처음 강의 구매한사람입니다. 저는 단순 합격도 중요하지만 가급적 고득점으로 안정적으로 합격하기를 원하는사람입니다. 강의에서 얼마나 다양하고 어려운문제를 다루는지는 모르겠는데, 저는 지금까지 기출된 수준보다 더 어려운문제가 나왔을때에도 무난히 합격하고 싶습니다 다른 외부 자료나 강의 없이 강의에서 직접 다루는 문제들 + 강사님께서 제공해주시는 캐글? 같은곳에 있는 문제들만 반복해서 풀고 이해해도 90점이상 안정적으로 받을수있을까요? 다양한 유형의 많은 문제들을 풀어보고싶은데 이 동영상 강의에서 다루지 않는 모의고사 같은 문제들도 수강생을 위해 제공되는지 궁금합니다. *아직 캐글이란게 뭔지 몰라요
다른 수강생분들에게도 문제 해결에 도움을 줄 수 있도록 좋은 질문을 남겨봅시다 :) 1. 질문은 문제 상황을 최대한 표현해주세요. 6강 마지막 화면이랑 7강 첫화면 코드가 달라져서 이 부분은 어떻게 해결하면 될까요?? (안녕하세요->환영합니다) (console.log->alert) 크게 이 두 부분이 다른 것 같습니다. 그냥 이대로 진행하면 될까요? 2. 구체적이고 최대한 맥락을 알려줄 수 있도록 질문을 남겨 주실수록 좋습니다. 그렇지 않으면 답변을 얻는데 시간이 오래걸릴 수 있습니다 ㅠㅠ ex) A라는 상황에서 B라는 문제가 있었고 이에 C라는 시도를 해봤는데 되지 않았다! 3. 먼저 유사한 질문이 있었는지 꼭 검색해주세요!
안녕하세요 강의를 잘 듣고있습니다. 하지만 개념이 잘 이해가 되지 않은 부분들이 있어서 질문드립니다. context 분리하기 강의 부분입니다!!! 이부분에서 이미 전 시간에 만들었던 useCallback으로 선언했던 함수들이 있습니다. 하지만 왜 app컴포넌트의 렌더링으로 인해 또 함수 선언이 되어 usememo를 써야한다고 하셨는지 문의드려요. const onCreate = useCallback((content) => { dispatch({ type: "CREATE", data: { id: idRef.current++, isDone: false, content: content, date: new Date().getTime(), }, }); }, []); const onUpdate = useCallback((targetId) => { dispatch({ type: "UPDATE", targetId: targetId, }); }, []); const onDelete = useCallback((targetId) => { dispatch({ type: "DELETE", targetId: targetId, }); }, []); const memoizedDispatch = useMemo(() => { return { onCreate, onUpdate, onDelete }; }, []); 그동안 다른 컴포넌트에 props를 줄때는 color={color}식으로 주고, 이는 객체형태라고 합니다. 받는 자식 컴포넌트에서는 {color} 이런식으로 구조분해할당을 합니다. 하지만 createContext로 만든 provider value ={} 는 기본적으로 객체형태가 아닌걸까요? 기본적으로 구조분해할당을 하지 않는거같아서 뭐지싶었습니다 <TodoDispatchContext.Provider value={memoizedDispatch}> useEffect, useMemo의 차이점은 무엇인가요? 기본적으로 의존성 배열을 []로 둘때는 처음으로 컴포넌트가 mount 될때만 실행하고 , [todos]를 넣으면 이 변수 state가 바뀔때만 실행하는거같아서 똑같은거같아요
membership부분은 몇 강의에서 진행하신건가요? 아무리 찾아봐도 어디있는지...휴.. 추가 안내사항 답변을 받으면 꼭 확인하고 감사 인사를 남겨주세요. 작은 반응도 답변자에게 큰 동기부여가 됩니다! 질문 게시판에서는 서로를 존중하며 커뮤니케이션해주세요. 강의 외적인 문의(예: 계정 문제, 결제 등)는 고객센터 를 이용해주세요. 여러분의 꼼꼼한 질문이 더욱 빠르고 정확한 답변으로 이어질 수 있습니다. 😊
안녕하세요. 1.7) 복합대입 연산자 관련 질문입니다. 예제) num7 -= 20; 부분입니다. 바로 위에 있는 num7 += 20;은 num7에 할당 되어 있는 값에 20만큼 더해서 console result 값은 30이 반환이 될 것이었고, 반환이 되었습니다. 그런 논리라면 num7 -= 20; 이면 단순 수식으로 생각을 하였을 때, 10 -20 = -10이 되어야 하는게 아닌가 싶습니다. num7 -= 20; 에서 20; 이 부분이 앞에 오게 되는 이유가 있을까요? 기본 연산자에서는 정수만 취급하기 때문에 앞뒤의 순서가 바뀐 것일까요? 단순 JS의 구조적인 문제일까요? 이에, 설명하셨던 부분과 약간 상이 한 내용인 거 같아서 질문 남겨드립니다.
어느 파트인지 섹션 5 - 그래프 순회 (DFS & BFS) 내가 이해한 내용 DFS와 BFS 모두 모든 노드를 탐색하고, 시간 복잡도도 같다고 이해했습니다. 궁금한 점 DFS로만 풀리고 BFS로 안풀리는 문제도 있나요? BFS로 DFS문제가 다 풀리면, 왜 강사님은 DFS로 먼저 접근하시는건가요?
