나만의 앱 실행파일(.exe)로 만드는 방법 강의 까지 착실히 따라ㅇ해봤는데요, 마지막 exe파일 만들떄오류가 났습니다. pyinstaller -w -F 03.네이버지식인GUI.py 위 명령어 치고 나서, 아래와 같은 오류가 나왔고요. 제가 챗gpt에 오류를 검색해보니 PyQt6 또는 PySide6 둘중하나를 제거하면 되는거같은데.. 이렇게 지워보면 될까요? Aborting build process due to attempt to collect multipl e Qt bindings packages: attempting to run hook for 'PyQt6', while hook for 'PySide6' has already been run! PyInstaller does not support multiple Qt bindings packages in a frozen application - either ensure that the build environment has only one Qt bindings package installed, or exclude the extraneous bindings packages via the module exclusion mechanism (--exclude command-line option, or excludes list in the spec file).
안녕하세요! 이번에 금융권 핀테크 기업으로 이직하면서 강화학습을 직무에 활용할 수 있을까하여 공부하고 있는 사람입니다. import gymnasium as gym import numpy as np import pprint # SFFF (S: 시작점, 안전) # FHFH (F: 얼어있는 표면, 안전) # FFFH (H: 구멍, 추락) # HFFG (G: 목표, 프리스비 위치) # LEFT = 0 # DOWN = 1 # RIGHT = 2 # UP = 3 map = "4x4" SLIPPERY = False # 결정론적 환경 #SLIPPERY = True # 확률적 환경 # FrozenLake-v1 환경을 생성합니다. # desc: None이면 기본 맵을 사용합니다. # map_name: 사용할 맵의 이름을 지정합니다. # is_slippery: True이면 미끄러운 표면(확률적 환경)을 사용하고, False이면 결정론적 환경을 사용합니다. env = gym.make('FrozenLake-v1', desc=None, map_name=map, is_slippery=SLIPPERY) GAMMA = 1.0 # 감가율 (discount factor), 미래 보상의 현재 가치 THETA = 1e-5 # 정책 평가의 종료 조건, 변화가 이 값보다 작으면 평가 종료 num_states = env.observation_space.n # 환경의 상태(state) 개수 num_actions = env.action_space.n # 환경에서 가능한 행동(action) 개수 transitions = env.P # 상태-행동 전이 확률 (state-action transition probabilities)s) 강의로는 36강, 자료로는 015_DP_frozenlake_policy _evaluation.p y 상에서 질문이 있습니다. 여기서 THETA가 1E-5인데, 이는 정책 평가의 종료 조건이라고 되어있었습니다. 이 때, 모든 그리드에서의 변화량 중 단 하나의 값이라도 THETA보다 작아지면 평가가 종료되는 것인지, 모든 그리드의 변화량이 THETA보다 작아지면 평가가 종료되는 것인지 궁금합니다.
main 스레드에서 future.get()을 호출하면 결과값이 올때까지 다음 코드라인을 실행할 수 없는 상태가 된다고 보면 될까요? 앞서 스레드들은 락 대기 집합, 스레드 대기 집합 같은 곳에서 대기를 했는데요 future.get()을 한다면 main 스레드도 대기를 할곳이 필요해 보이는데 저런 대기 집합 장소가 따로 있는지 궁금합니다. 블로킹에 대한 개념을 보면서 동기/비동기, 블로킹/논블로킹에 대한 차이점에 대해 궁금해졌습니다. 구글링을 하면서 자료 조사를 했는데 여전히 헷갈리네요 혹시 간단하게 이 개념들의 차이점에 대해 설명해주실 수 있을까요
이진석 강사님 안녕하세요, 올려주신 Django 강의를 차근 차근 따라가며 즐겁게 학습하고 있습니다. 작성해주신 코드에 대한 동작 원리를 이해하려고노력하면서 수강하고 있습니다. 그 과정에서 작성하신 코드의 동작 원리에 관련해서 궁금한 게 있어서 이렇게 질문 드려요 🙂 11-10 강의에서 SignupForm 모델 폼에서 clean_email(self) 메서드를 정의하여 입력 받은 email 값에 대한 유일성을 검사하는 코드 관련해서 궁금한 점이 있습니다. 정의한 clean_email(self) 메서드는 언제 django 내부에서 호출되는지 궁금합니다. 폼의 is_valid() 메서드를 통과한 이후에 self.cleaned_data 인스턴스 변수에 사전으로 값이 담긴 이후에 호출되는 걸로 이해했는데 맞을까요? return 값으로 email 변수 하나만 넘겨주게 구현이 되어 있는데요. email 변수만 반환하는데, email 변수에 담긴 cleaned_data 인스턴스 변수 값이 반환 된 이후에 Django 내부적으로 어떻게 처리 되는지 궁금합니다. UserCreationForm 클래스에 clean_username(self)가 정의되어 있던데요. def clean_{field_name}(self) 의 형태로 제가 원하는 필드에 대해서 추가로 유효성 검증 로직을 구현하고 싶을 경우, 위와 같은 형태로 메서드를 추가로 정의해서 코드를 구현하면 되는 거로 이해했는데 제가 제대로 이해한 건지 궁금합니다. 감사합니다!
FastAPI Response > JSONResponse 다루기 관련한 동영상이 검은창으로 음성만 재생됩니다. 확인 부탁 드립니다. ( 해당 강의 이후에 다 그렇게 나옵니다. - mac m1, 크롬/사파리 브라우져 사용시) 저번주에는 앱에서 저장 및 재생 기능이 안되더니 이번주에는 pc에서 안되네요 ㅜㅜ (다른 동영상은 재생이 잘 되는데 여기 동영상만 그런것 같기도 해요)
강의영상 - 자주 활용되는 판다스 예제 - 내장함수 백분위수, 하위 25%값 test = df['가격'].describe() test test.iloc['25%', '가격'] 한번 해봤는데 에러네요. 아직 series에 대한 이해가 부족해서...ㅠㅠ 강의 감사히 보고 있습니다.^^
영상에서는 에러가 나지 않는데, daily_return = round(df_trace.pct_change(periods = -1).iloc[0]*100, 1) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 12161, in pct_change rs = data / shifted - 1 # type: ignore[operator] ~~~~~^~~~~~~~~ File "C:\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py", line 76, in new_method return method(self, other) 와 같이 에러가 나서 히트맵이 그려지지 않습니다. 어떻게 해결하면 좋을까요?
안녕하세요, 판다스님 강의를 보면서 실습 중 에러가 발생해서 문의드립니다. 실습파일은 LangChain_003_Data_Processing.ipynb 입니다. 2.4 CSV 문서에서 오류가 발생했습니다. 에러 코드는 UnicodeDecodeError : 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 62: illegal multibyte sequence 입니다. 혹시, 해결방법을 알고 계세요??
안녕하세요 강의에서 학습하고 디버깅한 바탕으로 제 생각이 맞는지 궁금하여 질문 드립니다. 1. 4개의 스레드 풀이 존재하고 chunkSize=100, pageSize=300을 주었다고 쳤을 때 맨 처음 스레드가 데이터 베이스에서 300개를 조회 2. AbstractPagingItemReader의 CopyOnWriteArrayList에 저장하고 이후 다른 스레드들은 해당 Reader를 공유하여 락 메커니즘이 적용된 doRead() 호출하여 list(count++)에서 데이터를 하나씩 가져와 개별 스택 안의 Chunk에 설정한 chunkSize 만큼 저장 3. 그 후 process -> write 이렇게 작동하여 단일 스레드가 100개씩 3번 처리를 멀티 스레드를 이용해 마치 한 번 만에 300개 처리가 가능하여 속도를 향상시키는 게 맞을까요?
