- 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.)
ec2 여러대에서 각각 jenkins, ansible 등등을 host 에 직접 설치하는 특별한 이유가 있을까요? ec2 각각 안에서도 그냥 docker 로 띄워도 되지 않나요? 특별한 이유가 있는지, 어떤 수업의 방향성 때문인지, 장단 등등에 대해서 궁금합니다. 좋은 강의 감사합니다.
안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. docker run --privileged --name jenkins-node1 -itd -p 30022:22 -e container=docker -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:rw --cgroupns=host edowon0623/docker-server:m1 /usr/sbin/init 로 접속한 후에요. docker ps -a | grep jenkins-node 잘 떠있는 것 확인한 후에 ssh root@localhost -p 3022 로 접근하면 P@ssw0rd 패스워드 입력하잖아요? 그 패스워드는 강의 선생님께서 해당 도커 이미지 생성하실 때 root / P@ssw0rd 로 설정을 하신 건가요? 미리 감사드립니다.
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?
"이름 때문에 기대가 너무 컸던 Secret" 강의 내용에 대한 질문 입니다. secret type 중 docker-registry 를 소개해주셨는데 공식 문서에서 해당 타입을 사용하는 예로 써 kubectl 명령어를 이용한 생성에 대한 언급만 있습니다. docker-registry 유형은 yaml 로 생성하여 사용 가능한것인지가 궁금합니다 ..! cafe: https://inf.run/X6Tbp
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": "${workspaceFolder}/ch02_env/bin/python" } 해당 코드를 넣어 강제로 인식하게 했는데, 인터프리터 인식이 되었습니다..
우선 레포만 생성하는 workflow는 성공하였으며, slack 기능을 추가하는 과정에서 오류를 겪고 있습니다. gh repo create oddong-action/${{ inputs.prefix }}-${{ inputs.name }} --public --add-readme 새로운 레포를 만드는 명령 수행 시에 아래와 같이 권한 오류가 발생하고 있습니다. 어떤 설정을 추가로 해주어야 할지 문의드립니다.
질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다! [질문 전 답변] 1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예 | 아니요] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 | 아니요] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예 | 아니요] (https://www.inflearn.com/blogs/1719) 4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up 으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. ( https://inf.run/Ljaer ) [질문 하기] k apply -f ./w1-affinity-leader.yaml k apply -f ./deployment-podAffinity.yaml k get po -o wide # w1에만 배포 확인 k apply -f ./w3-affinity-leader.yaml 안녕하세요 현재 위와 같이 실습 중 w3-affinity-leader 가 계속 pending 상태인데 어떻게 해결해야 할지 몰라 질문드립니다. root@cp-k8s:~/_Lecture_k8s_learning.kit/ch7/7.8# cat w3-affinity-leader.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: run: sleepy affinity: leader name: w3-affinity-leader spec: containers: - image: sysnet4admin/sleepy name: sleepy nodeSelector: kubernetes.io/hostname: w3-k8s root@cp-k8s:~/_Lecture_k8s_learning.kit/ch7/7.8# k describe po w3-affinity-leader Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Warning FailedScheduling 12s (x2 over 5m29s) default-scheduler 0/4 nodes are available: 1 node(s) had untolerated taint {DB: customer-info}, 1 node(s) had untolerated taint {node-role.kubernetes.io/control-plane: }, 2 node(s) didn't match Pod's node affinity/selector. preemption: 0/4 nodes are available: 4 Preemption is not helpful for scheduling.
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.
