평가지표가 이렇게 나왔는데 제출해도 괜찮은 정도일까요?아니면 수정해서 더 좋게 보완하는 게 좋을까요?평가지표들의 기준이 궁금합니다.그리고 회귀모델은 시험에서 몇 개 정도 돌려보는게 좋고, 해볼만한 모델이 있을까요?

안녕하세요 삼코치님, Debugging pin 설계 관련해서 질문드립니다. F103은 현재 회로에서의 역할이 F407을 실시간 디버깅을 하는 것으로 알고 있습니다. 또한 강의를 참고했을 때, F103의 PIN(GPIO라고 생각하신걸로 추정)에서 F407의 JTAG PIN으로 Routing 한 걸로 이해했습니다. 이해한 거를 바탕으로 아래와 같은 의문이 생겼습니다.1. F103에서는 PB14/12 왜 둘 다 TMS로 배치를 하는지? (DS의 Main function이 여러 개이며 JTAG 관련 Function 없음을 확인했습니다.)2. F103에서 F407로 연결 되는 핀에는 TMS, TCLK,TRST는 있는데 TDI/TDO가 없는데 이런 경우는 데이터 통신이 안되는 거 같습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

로그는 잘 나가는 것 같은데 데이터베이스를 확인해보면 테이블이랑 데이터가 안 들어가는 것 같습니다 ㅠ 그리고 ddl-auto 모드도 none 으로 바꿔봐도 계속 같은 로그가 나옵니다.(테이블 생성 및 drop) 로그 첨부할게요.> Task :compileJava UP-TO-DATE > Task :processResources UP-TO-DATE > Task :classes UP-TO-DATE > Task :compileTestJava UP-TO-DATE > Task :processTestResources UP-TO-DATE > Task :testClasses UP-TO-DATE 19:41:14.516 [Test worker] INFO org.springframework.test.context.support.AnnotationConfigContextLoaderUtils -- Could not detect default configuration classes for test class [jpabook.jpashop.MemberRepositoryTest]: MemberRepositoryTest does not declare any static, non-private, non-final, nested classes annotated with @Configuration. 19:41:14.568 [Test worker] INFO org.springframework.boot.test.context.SpringBootTestContextBootstrapper -- Found @SpringBootConfiguration jpabook.jpashop.JpashopApplication for test class jpabook.jpashop.MemberRepositoryTest 19:41:14.668 [Test worker] INFO org.springframework.boot.devtools.restart.RestartApplicationListener -- Restart disabled due to context in which it is running . ____ _ __ _ _ /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __ __ _ \ \ \ \ ( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \ \\/ ___)| |_)| | | | | || (_| | ) ) ) ) ' |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / / =========|_|==============|___/=/_/_/_/ :: Spring Boot :: (v3.4.0) 2025-06-16T19:41:14.814+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] jpabook.jpashop.MemberRepositoryTest : Starting MemberRepositoryTest using Java 20.0.1 with PID 56122 (started by sungwoo in /Users/sungwoo/Documents/dev/study/online-lecture/inflearn/jpa/2.jpa-application) 2025-06-16T19:41:14.815+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] jpabook.jpashop.MemberRepositoryTest : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default" 2025-06-16T19:41:15.139+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] .s.d.r.c.RepositoryConfigurationDelegate : Bootstrapping Spring Data JPA repositories in DEFAULT mode. 2025-06-16T19:41:15.150+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] .s.d.r.c.RepositoryConfigurationDelegate : Finished Spring Data repository scanning in 6 ms. Found 0 JPA repository interfaces. 2025-06-16T19:41:15.337+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Starting... 2025-06-16T19:41:15.435+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool : HikariPool-1 - Added connection conn0: url=jdbc:h2:mem:cb23765c-56b9-40bc-ba72-8f1435f049ba user=SA 2025-06-16T19:41:15.436+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Start completed. 2025-06-16T19:41:15.470+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] o.hibernate.jpa.internal.util.LogHelper : HHH000204: Processing PersistenceUnitInfo [name: default] 2025-06-16T19:41:15.500+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.Version : HHH000412: Hibernate ORM core version 6.6.2.Final 2025-06-16T19:41:15.517+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] o.h.c.internal.RegionFactoryInitiator : HHH000026: Second-level cache disabled 2025-06-16T19:41:15.661+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] o.s.o.j.p.SpringPersistenceUnitInfo : No LoadTimeWeaver setup: ignoring JPA class transformer 2025-06-16T19:41:15.706+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.orm.connections.pooling : HHH10001005: Database info: Database JDBC URL [Connecting through datasource 'HikariDataSource (HikariPool-1)'] Database driver: undefined/unknown Database version: 2.3.232 Autocommit mode: undefined/unknown Isolation level: undefined/unknown Minimum pool size: undefined/unknown Maximum pool size: undefined/unknown 2025-06-16T19:41:16.066+09:00 DEBUG 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : create global temporary table HTE_member(rn_ integer not null, id bigint, username varchar(255), primary key (rn_)) TRANSACTIONAL 2025-06-16T19:41:16.126+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] o.h.e.t.j.p.i.JtaPlatformInitiator : HHH000489: No JTA platform available (set 'hibernate.transaction.jta.platform' to enable JTA platform integration) 2025-06-16T19:41:16.132+09:00 DEBUG 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : drop table if exists member cascade 2025-06-16T19:41:16.133+09:00 DEBUG 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : drop sequence if exists member_seq 2025-06-16T19:41:16.135+09:00 DEBUG 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : create sequence member_seq start with 1 increment by 50 2025-06-16T19:41:16.137+09:00 DEBUG 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : create table member (id bigint not null, username varchar(255), primary key (id)) 2025-06-16T19:41:16.140+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] j.LocalContainerEntityManagerFactoryBean : Initialized JPA EntityManagerFactory for persistence unit 'default' 2025-06-16T19:41:16.239+09:00 WARN 56122 --- [ Test worker] JpaBaseConfiguration$JpaWebConfiguration : spring.jpa.open-in-view is enabled by default. Therefore, database queries may be performed during view rendering. Explicitly configure spring.jpa.open-in-view to disable this warning 2025-06-16T19:41:16.368+09:00 WARN 56122 --- [ Test worker] ion$DefaultTemplateResolverConfiguration : Cannot find template location: classpath:/templates/ (please add some templates, check your Thymeleaf configuration, or set spring.thymeleaf.check-template-location=false) 2025-06-16T19:41:16.431+09:00 INFO 56122 --- [ Test worker] jpabook.jpashop.MemberRepositoryTest : Started MemberRepositoryTest in 1.764 seconds (process running for 2.307) 2025-06-16T19:41:16.749+09:00 DEBUG 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : select next value for member_seq 2025-06-16T19:41:16.808+09:00 DEBUG 56122 --- [ Test worker] org.hibernate.SQL : insert into member (username,id) values (?,?) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Sharing is only supported for boot loader classes because bootstrap classpath has been appended 2025-06-16T19:41:16.819+09:00 INFO 56122 --- [ionShutdownHook] j.LocalContainerEntityManagerFactoryBean : Closing JPA EntityManagerFactory for persistence unit 'default' 2025-06-16T19:41:16.819+09:00 DEBUG 56122 --- [ionShutdownHook] org.hibernate.SQL : drop table if exists member cascade 2025-06-16T19:41:16.820+09:00 DEBUG 56122 --- [ionShutdownHook] org.hibernate.SQL : drop sequence if exists member_seq 2025-06-16T19:41:16.821+09:00 INFO 56122 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Shutdown initiated... 2025-06-16T19:41:16.822+09:00 INFO 56122 --- [ionShutdownHook] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Shutdown completed. > Task :test [Incubating] Problems report is available at: file:///Users/sungwoo/Documents/dev/study/online-lecture/inflearn/jpa/2.jpa-application/build/reports/problems/problems-report.html Deprecated Gradle features were used in this build, making it incompatible with Gradle 9.0. You can use '--warning-mode all' to show the individual deprecation warnings and determine if they come from your own scripts or plugins. For more on this, please refer to https://docs.gradle.org/8.11.1/userguide/command_line_interface.html#sec:command_line_warnings in the Gradle documentation. BUILD SUCCESSFUL in 3s 5 actionable tasks: 1 executed, 4 up-to-date 오후 7:41:16: Execution finished ':test --tests "jpabook.jpashop.MemberRepositoryTest"'.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요, 작업형 2번 답안 제출할때 평가지료(RMSE) 모델 작성 후 Print(result) 도 작성하고 답안 제출해도괜찮을까요? ,, 원래 print(result)도 출력하고 제출하는게 맞을까요?? (rmse 뿐만 아니라 모든평가지표도 동일한지 궁금합니다) ex( print(mse) print(f1) 등등)  <코드>#학습 및 예측from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr,y_tr)pred = rf.predict(X_val)from sklearn.metrics import mean_squared_errordef rmse(y_val,pred): mse = mean_squared_error(y_val,pred) return mse ** 0.5result = rmse(y_val,pred)print(result)#제출 pred = rf.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv('result.csv',index = False) 

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 궁금합니다! n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: 

# 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") #EDA print(train.shape, test.shape) #(4116, 19) (1764, 18) # print(train.info()) # print(test.info()) #결측치 x # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #,수치형,오브젝트 체크 # train.describe(include='O') # train.describe() #Id는 버리기 # train['TotalCharges'].value_counts() #타겟이 많으면 회귀 #데이터 전처리 train = train.drop('customerID',axis=1) test= test.drop('customerID',axis =1) print(train.shape, test.shape) #타겟 분리 target = train.pop('TotalCharges') #스케일링 #컬럼다르면 합치고 인코딩후 분리 df = pd.concat([train,test],axis=0) train1 = df.iloc[:len(train)].copy() test1 = df.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) from sklearn.preprocessing import RobustScaler cols = train1.describe(exclude='object').columns scaler = RobustScaler() train1[cols] = scaler.fit_transform(train1[cols]) test1[cols] = scaler.transform(test1[cols]) #인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train1.describe(include='object').columns le = LabelEncoder() for col in cols: train1[col] = le.fit_transform(train1[col]) test1[col] = le.transform(test1[col]) print(train.shape, test.shape) #검증데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train1, target, test_size=0.2, random_state=0) print(x_tr.shape,x_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) #모델 학습(랜덤) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(x_tr,y_tr) pred = rf.predict(x_val) print(mean_absolute_error(y_val,pred)) #lightGBM import lightgbm as lgb lgbmr = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=0) lgbmr.fit(x_tr,y_tr) pred = lgbmr.predict(x_val) print(mean_absolute_error(y_val,pred)) #xgboost from xgboost import XGBRegressor xgbr = XGBRegressor(random_state=0) xgbr.fit(x_val,y_val) pred = xgbr.predict(x_val) print(mean_absolute_error(y_val,pred)) #951.033800718042 랜덤 #952.79254077987 lightgbm #41.89787395866172 xgboost맨마지막에 xgboost로 돌렸는데 41이라는 결과 나옵니다 이건 과적합인가요?

안녕하세요 삼코치님, 강의 복습 중에 질문이 생겨 남깁니다. 13분 42초부터 OSC 사용을 위한 Schem 설계를 하시는데, 강의 에는 "외부 OSC를 사용을 하기 때문에 OSC32_IN/OUT을 no connection 시키고, OSC_IN/OUT에 X-tal을 연결한다"라고 말씀하셨습니다.DS를 참조했을 때는 OSC32_IN/OUT Pin이 LSE Pin이고 OSC_IN/OUT은 HSE Pin 이어서 둘 다 외부 OSC를 사용하는 것으로 보여지는데 제가 잘못 이해하는 걸까요?감사합니다

소스 탭에서 해당 라인을 클릭하면 파란색 화살표 영역과 함께 중단점이 설정되는 부분을.. 만약 제가 중단점을 꽤 많이 설정해놓은 상태에서, 이것을 전부 해제하고 싶은데요.하나씩 다시 클릭하거나 아니면, 크롬창을 아에 종료해서 다시 실행하는 방법밖에 없을까요?단순히 새로고침으로는 해제가 안되더라구요.중단점 일괄 초기화 할 수 있는 간단한 방법이 있을까요?

우선 open ai api key 설정도 잘 따라해봤는데, 5달러만 결제해둘까요? 이후 강의 따라가는 데 있어서 결제 안하고 봐도 무방할까요? 

 문의글 조회에는 문제가 없지만,회원 로그인 후 상품 페이지의 문의글을 작성시 다음과 같은 에러가 발생합니다.

안녕하세요 선생님! 질문이 있습니다. 저는 Graph attention Network (Layer 3개)를 통과할 때마다 얻어지는 attention map을 저장해놓고, (npy)이를 clustering하고 있는데요,attention map을 flatten한 뒤 KMeans를 활용하고 있습니다. 이때실루엣 스코어가 k를 늘려나감에 따라서 계속 올라간다면, 이상한 현상이라고 봐야할까요??이때 저는 cluster label은 가지고 있지 않아요.  Davis bouldin이나 Calinski harabasz도 같이 보고 있는데, 그리고 elbow method로도요,, 그런데 이상하게 실루엣 스코어 결과 k를 50에 가깝게 내놓게 되고 실제로 plot을 그려보면 saturation을 하지 않고 계속 k가 늘어남에 따라서 실루엣 스코어가 늘어난다면 이상한 현상이라고 봐야할까요?? 감사합니다.

다들 비슷하시군요. ㅋㅋ 지도 띄우는 부분까지 와서 ios 는 경우겨우 의존성 처리해서 구동시켰는데 이번엔 안드로이드가 안되는군요.참고로 라이브러리버전은 다음과 같습니다.강의 내용은 맘에 드는데, 버전 문제 등으로 너무 진행이 뎌뎌서 이만 포기할까 합니다.. 너무 시간이 뺏기네요이거 안되면 ..그냥 플투터로 넘어갈까 합니다..이래저래 버전문제 처리해서 구동시켰는데 앱 실행하자마자 꺼지네요.wrapper.propertiesdistributionBase=GRADLE_USER_HOME distributionPath=wrapper/dists distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-8.1.1-all.zip networkTimeout=10000 validateDistributionUrl=true zipStoreBase=GRADLE_USER_HOME zipStorePath=wrapper/distsbuild.gradlebuildscript { ext { buildToolsVersion = "34.0.0" minSdkVersion = 24 compileSdkVersion = 34 targetSdkVersion = 34 ndkVersion = "25.2.9519653" // 또는 사용 중인 NDK 버전 kotlinVersion = "1.9.10" } repositories { google() mavenCentral() } dependencies { classpath("com.android.tools.build:gradle:8.1.0") classpath("org.jetbrains.kotlin:kotlin-gradle-plugin:$kotlinVersion") classpath("com.facebook.react:react-native-gradle-plugin") } } allprojects { repositories { mavenCentral() google() } tasks.withType(org.jetbrains.kotlin.gradle.tasks.KotlinCompile).configureEach { kotlinOptions { jvmTarget = "17" } } tasks.withType(JavaCompile).configureEach { options.release = 17 } } subprojects { afterEvaluate { project -> if (project.plugins.hasPlugin("com.android.library") || project.plugins.hasPlugin("com.android.application")) { project.android { compileSdkVersion rootProject.ext.compileSdkVersion buildToolsVersion rootProject.ext.buildToolsVersion defaultConfig { minSdkVersion rootProject.ext.minSdkVersion targetSdkVersion rootProject.ext.targetSdkVersion ndkVersion rootProject.ext.ndkVersion } compileOptions { sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_17 targetCompatibility JavaVersion.VERSION_17 } // ✅ Kotlin 적용 프로젝트에서만 실행 if (project.plugins.hasPlugin("kotlin-android")) { kotlinOptions { jvmTarget = "17" } kotlin { jvmToolchain(17) } } } } } } "dependencies": { "@react-native-community/geolocation": "^3.1.0", "@react-native-community/slider": "^4.5.0", "@react-native-masked-view/masked-view": "^0.3.0", "@react-navigation/bottom-tabs": "^6.5.11", "@react-navigation/drawer": "^6.6.6", "@react-navigation/native": "^6.1.9", "@react-navigation/stack": "^6.3.20", "@tanstack/react-query": "^5.8.7", "axios": "^1.6.2", "patch-package": "^8.0.0", "postinstall-postinstall": "^2.1.0", "react": "18.2.0", "react-native": "^0.72.0", "react-native-config": "^1.5.1", "react-native-date-picker": "^4.3.5", "react-native-encrypted-storage": "^4.0.3", "react-native-gesture-handler": "2.12.0", "react-native-image-crop-picker": "^0.40.2", "react-native-maps": "1.15.0", "react-native-permissions": "^4.0.1", "react-native-reanimated": "3.5.4", "react-native-safe-area-context": "^4.7.4", "react-native-screens": "3.29.0", "react-native-toast-message": "^2.2.0", "react-native-vector-icons": "^10.0.3", "zustand": "^4.5.0" }, "devDependencies": { "@babel/core": "^7.20.0", "@babel/plugin-transform-private-methods": "^7.27.1", "@babel/preset-env": "^7.20.0", "@babel/runtime": "^7.20.0", "@react-native/eslint-config": "^0.72.2", "@react-native/metro-config": "^0.72.11", "@tsconfig/react-native": "^3.0.0", "@types/react": "^18.0.24", "@types/react-native-vector-icons": "^6.4.18", "@types/react-test-renderer": "^18.0.0", "babel-jest": "^29.2.1", "babel-plugin-module-resolver": "^5.0.0", "eslint": "^8.19.0", "jest": "^29.2.1", "metro-react-native-babel-preset": "0.76.9", "prettier": "^2.4.1", "react-test-renderer": "18.2.0", "typescript": "4.8.4" }, "engines": { "node": ">=16" }

안녕하세요.PMP 시험 응시 중 Audit 대상이 되었는데요,Audit 자료로 교육 35시간 이상 자료를 등록하라고 하는데요. 강의를 계속 반복해서 들어도 17시간 37분에서 더 이상 시간이 올라가지 않는데요,그 내용으로 수료증을 제출해도 무방한가요?

AI음성 전반적으로 수정이 필요한거같습니다.  mx-auto "먹스 오토" 라고 읽기도하고영어 속성 <-> 한글 전환이 자연스럽지 못한것 같습니다.  

lightgbm에서 max_depth에 변화를 주는 튜닝을 했는데, 해도 평가지표가 아예 변화가 없는데 이런 경우도 있을 수 있나요?

제가 아직 기본이 부족한 상태여서 여쭤봅니다! mysql의 스키마 설정을 따라해서 되긴 했는데spring과 mysql의 연결이 spring코드의 어떤 부분에서 자동으로 되는건지 자세히 여쭤볼 수 있을까요??

섹션 7. 변수와 주석문 - 32. 변수 종류와 Stack 그리고 GC의 원리 - 07:50 클래스 변수에 대한 설명이 부정확합니다. class Example {　　int a; // 인스턴스 변수 또는 멤버 변수　　static int b; // 클래스 변수}

안녕하세요, gemini를 이용해서 챗봇 생성중에 있습니다.그런데 하기와 같이 챗봇을 llm과 연동하는 중에 에러가 계속 발생합니다.gpt한테 계속 물어가면서 에러잡고있는데 계속 동일한 에러만 나오네요. ㅠ어떻게 개선할 수 있을까요? 조언부탁드립니다. 감사합니다.코드)import streamlit as st from langchain import hub from dotenv import load_dotenv from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings from langchain_pinecone import PineconeVectorStore from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import ChatPromptTemplate st.set_page_config(page_title="영향분석 챗봇", page_icon="★") st.title("영향분석 챗봇") st.caption("System 변경 영향 분석") load_dotenv() # 세션 상태에 메시지 리스트가 없으면 초기화 if 'message_list' not in st.session_state: st.session_state.message_list = [] # 이전 메시지 출력 for message in st.session_state.message_list: with st.chat_message(message["role"]): st.write(message["content"]) def get_ai_message(user_message): try: # 입력 메시지 확인 if not isinstance(user_message, str) or not user_message.strip(): return "질문이 비어 있습니다. 유효한 질문을 입력해 주세요." print(f"user_message: {user_message}") # user_message의 내용 출력 print(f"user_message length: {len(user_message)}") # 문자열 길이 출력 print(f"user_message type: {type(user_message)}") # 타입 출력 # Google Generative AI Embeddings 모델 초기화 embedding = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model='models/gemini-embedding-exp-03-07') index_name = 'uml-index' database = PineconeVectorStore.from_existing_index(index_name=index_name, embedding=embedding) llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash") prompt_template = hub.pull("rlm/rag-prompt") retriever = database.as_retriever(search_kwargs={'k': 4}) # RetrievalQA 인스턴스 생성 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": prompt_template}) dictionary = ["External Entity -> actor"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요. 사전 : {dictionary} 질문 : {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm uml_chain = {"query": dictionary_chain} | qa_chain ai_message = uml_chain.invoke({"question": user_message}) return ai_message except Exception as e: print(f"오류 발생: {repr(e)}") # 오류 메시지 출력 print(f"입력된 user_message: {user_message}") # 오류 발생 시 입력된 메시지 출력 return f"오류가 발생했습니다: {repr(e)}" # 사용자 입력 처리 if user_question := st.chat_input(placeholder="CR 내용을 첨부해주세요"): with st.chat_message("user"): st.write(f"사용자 질문: {user_question}") st.session_state.message_list.append({"role": "user", "content": user_question}) ai_message = get_ai_message(user_question) with st.chat_message("AI"): st.write(ai_message) st.session_state.message_list.append({"role": "AI", "content": ai_message}) 에러)user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요user_message length: 31user_message type: <class 'str'>오류 발생: GoogleGenerativeAIError('Error embedding content: bad argument type for built-in operation')입력된 user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요

섹션 7. 변수와 주석문 31. 변수 이름 - 식별자 - 02:24 개발환경 JDK21에서 '$'를 식별자에 사용할 수 있습니다.  

코드팩토리 디스코드에 질문하면 더욱 빠르게 질문을 받아 볼 수 있습니다![코드팩토리 디스코드]https://bit.ly/3HzRzUM - 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. 강의에서 여러 객체에 대한 상태를 관리할 때, CursorpatnationBase라는 상태를 기반으로 관리할 수 있다는 것을 이해했습니다. 그런데, 만약 list의 크기가 짧아서 페이징을 필요로 하지 않는 케이스는, Map<String, Object> 타입을 통해 상태 관리를 하는 것도 괜찮은 방법일까요?