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..
c++ 에서 replicated/replicatedUsing 이나 블루프린트에서 replicated/RepNotify 설정하는것은 동기화를 반드시 보장해준다고 알고있는데요. 그래서 연결 이슈가 발생됐을 시, 보존했다가 정상 연결되면 그때 다시 데이터 보내준다고 이해했습니다. 그러면 리슨서버에 클라1이 접속되어 있고 이후 2번째 클라가 접속했을 때 이미 초기화가 끝나고 tick이 진행중이던 2개의 플레이어 캐릭터(서버,클라1)가 클라2 환경에서 simulated클라 역할로 생성되어 각각 beginplay가 진행될텐데요. 이때 리플리케이트가 켜져있는 프로퍼티나 컴포넌트 상태 등등 변경된 사항들이 복제되어 적용된 상태로 생성되는 건가요? 초기값과 다르기때문에 onRep_~~() 함수도 호출되면서?
어떤 액터의 현재 로컬 역할이 authority이든, Simulated 클라이언트든, Autonomous 클라이언트든 똑같이 beginPlay()와 Tick() 같은 건 일단 실행이 되는 건가요?? simulated 클라 역할인 액터는 개념적으론 로직이 수행되선 안되는데 그럼에도 beginplay(), Tick() 같은건 일단 실행이 되기때문에 if문으로 구분을 해야하는거죠?
안녕하세요. GAS Ability 의 Cooldown GameplayEffect (이하 GE) 를 등록하는 부분에 대해 질문이 있습니다. 먼저 실습을 5.4 버전으로 진행하고 있음을 알립니다. 강의 내용에서는 Cooldown GE 적용 시 Cooldown GE BP 를 생성하여 HasDuration 옵션으로 GameplayTag 를 설정 Cooldown을 적용하려는 GA의 Ability Block Tag 에 Cooldown GE에 설정한 GameplayTag를 추가 위와 같이 진행을 해주셨는데, 5.4에서는 2번 과정이 불필요했습니다. 엔진 코드 내부에서는 CheckCooldown 함수 내부에서 Cooldown GE 의 GrantedTag로 직접 쿨다운 체크를 하는걸로 보입니다. 이 부분이 5.4가 되면서 개선된 부분일까요?
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 강의 잘 듣고 있습니다. Unreal 프로젝트를 Git에 업로드하면서, Unreal Asset의 용량이 커서 무료 Git 용량을 초과하는 경험을 몇 번 했습니다. 이런 문제의 해결법으로 gitignore에서 에셋 폴더를 제외해서 불필요한 에셋이 업로드되는 걸 막고, ArenaBattle 폴더에는 사용할 에셋 파일만 복사해놓고 git에 업로드하는 방식을 사용해도 좋을지 궁금합니다. 그리고 실제 협업을 할 때 에셋을 git에 업로드할 때 용량관리를 어떻게 하는지 궁금합니다!
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!