안녕하세요, 강의 中 내장 함수 관련한 내용을 보고서 아래와 같이 실습해보니 listbox = [2,4,6,8,10]을 기준으로 sum을 하면 정상적으로 30이 실행되지만, 물리적으로 모든 원소를 더해준 값을 프린트 한 값과의 비교는 다르다 뜹니다. 파이썬 비교 연산자(혹은 모든 연산자)들은 자료형을 기준으로 출력이 되나요? [실습]
강사님 안녕하세요! 엣지 연결 마치고 계속 테스트하는데 중간에 interrupt가 되지 않고 'attention is all you need'논문을 바로 긁어와서 요약을 합니다 ㅜ def should_continue(state: MessagesState): """ 주어진 state에 따라 다음 단계로 진행할지를 결정합니다. Args: state (AgentState): 메시지와 도구 호출 정보를 포함하는 state. Returns: Literal['tools', 'summarize_messages']: 다음 단계로 'tools' 또는 'summarize_messages'를 반환합니다. """ # state에서 메시지를 가져옵니다. messages = state['messages'] # 마지막 AI 메시지를 확인합니다. last_ai_message = messages[-1] # 마지막 AI 메시지가 도구 호출을 포함하고 있는지 확인합니다. if last_ai_message.tool_calls: # 도구 호출이 있으면 'tools'를 반환합니다. print('도구 호출이 있습니다 human_review로 이동합니다') return 'human_review' print('도구 호출이 없습니다 summarize_messages로 이동합니다') # 도구 호출이 없으면 'summarize_messages'를 반환합니다. return 'summarize_messages' 프린트 찍어보니 도구호출이 없습니다 로 바로 들어갑니다 그래서 쿼리를 '동탄역 맛집을 알려주세요' 하니 도구 호출이 있습니다. 하고 interrupt가 되더라구요 저 논문에 대한 정보를 LLM에서 이미 갖고있어서 Tool call을 안한거라고 보면 될까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 24: 40쯤 영상입니다 제가 넣은 코딩은 이거이고 그 전까지는 결과값이 쌤이랑 동일 했습니다. from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10] array([[9.6185881e-01, 3.8141213e-02], [9.9447620e-01, 5.5237846e-03], [5.2776355e-01, 4.7223645e-01], [9.1258293e-01, 8.7417044e-02], [7.4549425e-01, 2.5450572e-01], [9.8757923e-01, 1.2420748e-02], [9.9907589e-01, 9.2413591e-04], [8.6976409e-01, 1.3023594e-01], [1.8734336e-03, 9.9812657e-01], [9.2717761e-01, 7.2822370e-02]], dtype=float32) 이거로 쌤이랑 다르게 나오는데 이유를 모르겠슴니다 ㅠ
안녕하세요! 정렬 -2 (3-3)과 관련해서 아래처럼 sort를 이용하면 안되는건가요? for문 두번을 이용해서 설명해주신 방법대로 해야하는 것이 맞는지 궁금하고, 아래 방법대로 하면 O(N) 연산량이 되는 것인지도 궁금합니다! 감사합니다. input = [4,6,2,9,1] ###내가 한것### def insertion_sort(array): n = len(array) for i in range(1,n): if array[i]<array[i-1]: a = array[:i+1] a.sort() array[:i+1]=a return array insertion_sort(input)
- 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 iframe 전환을 해야되는데 강사님 강의에는 iframe 태그가 있는데 제 화면에는 iframe 안보이는데 이건 어떻게 된건가요 ~
안녕하세요, py-zerox 설치 이슈와 관련하여 문의드립니다. https://github.com/jasonkang14/inflearn-langgraph-agent 를 git clone한 후 pip install -r requirements.txt를 통해 설치를 시도하면 아래와 같은 에러가 발생합니다. 버전을 명시하지 않고 pip install을 시도해도 마찬가지로 에러가 발생하고 있습니다. https://www.piwheels.org/project/py-zerox/ 에서 확인을 해보니 아래와 같이 나오는데 지금 패키지 자체에 문제가 있는 걸까요?
학습 관련 질문을ㅇ 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 퇴근후딴짓님. 마지막 답이 이런식으로 나오는 그대로 제출해도 되나요?? 퇴근후 딴짓님 코드 그대로 입력햇는데 아래 처럼 나오는데요. 앞에 int()로 묶어도 점수에 영향이 없나요?? 아니면 아래 그래도 제출해도 되나요?? np.int64(313)
안녕하세요 딩코님! 1주차 숙제에서 추가로 주신 문자열 요약해보기를 풀었는데 JAVA로 진행중입니다! // 아스키코드 방식 public static StringBuffer summarizeString(String str) { int[] strArr = new int[26]; for(int i =0;i<str.length();i++){ int index = (int)str.charAt(i) - (int)'a'; strArr[index] += 1; } StringBuffer strbuf = new StringBuffer(); for(int i =0;i<strArr.length;i++){ if(strArr[i] > 0){ strbuf.append((char)(i+(int)'a')).append(strArr[i]+ " "); } } return strbuf; } public static void main(String[] args) { String inputStr = "acccdeee"; System.out.println(summarizeString(inputStr)); } // 문자열 뒤집기 방식 public static StringBuffer summarizeString(String str) { int count = 0; StringBuffer strBuf = new StringBuffer(); for(int i = 0;i < str.length() - 1; i++){ if(str.charAt(i) == str.charAt(i+1)){ count++; }else{ strBuf.append(str.charAt(i)).append(count + 1).append("/"); count = 0; } } strBuf.append(str.charAt(str.length() - 1)).append(count + 1); return strBuf; } public static void main(String[] args) { String inputStr = "acccdeee"; System.out.println(summarizeString(inputStr)); } 저는 아스키 코드를 사용해서 풀었는데 딩코님이 적어주신 답안지를 보니 바로 전에 풀어본 문자열 뒤집기와 유사하게 풀이를 해주셨더라구요 그래서 그걸 참고해서 작성해보니 둘다 똑같이 시간복잡도는 O(n)의 성능을 가지고있는거같고 다른점은 아스키 코드형식은 무조건 결과값이 abc순으로 출력이되고 문자열뒤집기 방식은 입력받은 순서대로 나오는거말고는 다른점은 찾을수가없었습니다. 해당 문제는 해설영상이 없어서 혹시 제가 문제를 이해못해서 잘못 작성한건가 해서 질문남깁니다! 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
안녕하세요. 온보딩 기간: 4월 28일 ~ 5월 9일 온보딩 기간 중 파이썬과 판다스를 미리 학습 부탁드립니다. 스터디에서는 문제 풀이 참여 중심으로 진행 예정입니다. 오징어게임 관련해서 이런 안내가 있는데 전체 강의 중 최소한 ‘섹션3. [작업형1] 판다스’까지는 학습 완료해야 한다고 이해하면 될까요?
작업형2 모의문제3에서 xgb모델을 사용할 때 max_depth 기본 설정이 3으로 되어 있어서 max_depth=3을 코드에 넣었을 때와 넣지 않았을 때가 값이 똑같아야 한다고 설명해주셨는데 저는 값이 다르게 나와요. 왜 다르게 나올까요.. 그리고 머신러닝 강의를 따라하다보면 결과 값이 종종 영상과 다르게 나오는 경우가 있는데 코드를 똑같이 작성해도 값이 다를 수 있나요? from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2022) xgb.fit(X_tr,y_tr) pred=xgb.predict(X_val) pred_proba=xgb.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val, pred)) print(accuracy_score(y_val, pred)) ->0.9192546583850931 0.8444444444444444 0.8108108108108109 from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier(random_state=2022, max_depth=3) xgb.fit(X_tr,y_tr) pred=xgb.predict(X_val) pred_proba=xgb.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val, pred)) print(accuracy_score(y_val, pred)) -> 0.8975155279503105 0.8444444444444444 0.8108108108108109