안녕하세요. 항상 좋은 인사이트와 경험을 공유해주셔서 감사드립니다. 최근 프론트엔드 개발을 공부하면서 "Content Attribute"와 "IDL Attribute"의 사용 방식에 대해 고민하게 되었습니다. 이를 정리해보면서 나름대로 다음과 같은 결론에 이르렀습니다. Content Attribute는 변하지 않는 어트리뷰트 값이나 리소스를 표현할 때 사용하고, 그 외, 동적으로 핸들링이 필요한 경우에는 IDL Attribute를 사용하는 것이 맞다고 이해하고 있습니다. 이러한 개념을 공부하면서, 현업에서 다양한 코드들을 보게 되었는데요, 특히 주니어 개발자분들이 작성한 코드에서는 Content Attribute를 많이 사용하는 반면, 시니어 개발자나 CTO급 분들의 코드에서는 Content Attribute 사용이 상대적으로 적고, 대부분 IDL Attribute를 적극적으로 사용하는 모습을 많이 볼 수 있었습니다. 이런 현상을 보며 자연스럽게 궁금증이 생겼습니다. 왜 경험 많은 개발자일수록 Content Attribute 사용이 줄어드는 걸까? Content Attribute 방식과 IDL Attribute 방식에 대해 어떻게 생각하시고, 어떤 기준으로 선택하시는지 궁금합니다. 혹시 이 부분에 대해 간단히 의견을 들려주실 수 있다면 큰 도움이 될 것 같습니다. (물론 바쁘시다면 답변 주시지 않아도 괜찮습니다! 이렇게 질문을 정리하는 과정만으로도 많은 공부가 되고 있습니다.) 읽어주셔서 감사합니다. 좋은 하루 되세요.
2분 22초에서 return 문 앞에 const sunriseData = weatherData ? new Date(weatherData.sys.sunrise); 이렇게 코드를 적었는데 이후의 코드에서는 갑자기 보이지 않아 이 코드는 어디가고 이후의 return 앞에는 이 코드가 오게 되었는지 궁금합니다. const formatTime = timestamp => { const date = new Date((timestamp - 9 * 3600) * 1000); // UTC timestamp에 9시간 추가 return date.toLocaleTimeString([], {hour: '2-digit', minute: '2-digit'}); // 로컬 시간으로 포맷 }; 제가 이해할 때는 sunriseData가 wetherData의 unixtime을 현재 우리가 보는 시간으로 바꾸어 저장하는 것인데... 아래의 formatTime은 sunriseData를 대체한 코드인가요?(시차도 적용한?)
안녕하십니까!! 기존 Pdf파일에서 제55조(세율) 표를 보면 이러합니다. 이후 pdf -> .md로 변환하면 ( 강사님께서 올려주신 .md 된 파일도 확인하였습니다.) 1,400만원 초과 5,000만원 이하 5,000만원 초과 8,800만원 이하 의 결과가 아닌 5,000만원이 생략이 되어있습니다. 특이한점으론 a초과 b이하 에서 a만 생략된다던지 혹은 b만 생략되는 것이 아닌 a, b 중 아무거나 생략이 되고 있습니다. md 으로 변환하면서 이렇게 몇몇 글들이 생략이되게 되면 이후 정확도에 문제가 생기지 않는지? 추가적으로 py-zerox, gpt-4o-mini 를 사용하면서 생기는 문제인지, 아니면 일반적으로 한글 pdf -> md로 변환하는 과정에 대부분 이러한 문제가 생기는지 궁금합니다.
p id =one onclick=show() 1. five 오브젝트를 클릭할때 one onclick 이벤트삭제 2. five 오브젝트를 클릭할때 one onclick null 로 재할당 2번을 쓰게 되는 경우가 어떤경우가 일까요? 1번방법이 일반적으로 쓰게될 것 같다는 생각이 듭니다
안녕하십니까! 강의 잘 듣고 있습니다. pyzerox를 gpt-4o-mini 모델을 사용하하는 중 아래와 같은 에러가 발생을 합니다. ``` ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 1----> 1 from pyzerox import zerox 2 import asyncio 4 ### Model Setup (Use only Vision Models) Refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers ### 56 ## placeholder for additional model kwargs which might be required for some models File ~/desktop/langgraph/.venv/lib/python3.12/site-packages/pyzerox/__init__.py:1----> 1 from .core import zerox 2 from .constants.prompts import Prompts 4 DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = Prompts.DEFAULT_SYSTEM_PROMPT File ~/desktop/langgraph/.venv/lib/python3.12/site-packages/pyzerox/core/__init__.py:1----> 1 from .zerox import zerox 3 all = [ 4 "zerox" , 5 ] File ~/desktop/langgraph/.venv/lib/python3.12/site-packages/pyzerox/core/zerox.py:1310 from ..constants import PDFConversionDefaultOptions 12 # Package Imports ---> 13 from ..processor import ( 14 convert_pdf_to_images, ... 12 ) 13 from litellm.caching import InMemoryCache 14 from litellm.litellm_core_utils.litellm_logging import Logging as LiteLLMLoggingObj ModuleNotFoundError : No module named 'enterprise' ``` !uv pip install py-zerox from pyzerox import zerox import asyncio ### Model Setup (Use only Vision Models) Refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers ### ## placeholder for additional model kwargs which might be required for some models kwargs = {} ## system prompt to use for the vision model custom_system_prompt = None # to override # custom_system_prompt = "For the below PDF page, do something..something..." ## example ###################### Example for OpenAI ###################### model = "gpt-4o-mini" ## openai model # Define main async entrypoint async def main(): file_path = "./income_tax.pdf" ## local filepath and file URL supported ## process only some pages or all select_pages = None ## None for all, but could be int or list(int) page numbers (1 indexed) output_dir = "./documents" ## directory to save the consolidated markdown file result = await zerox(file_path=file_path, model=model, output_dir=output_dir, custom_system_prompt=custom_system_prompt,select_pages=select_pages, **kwargs) return result # run the main function: result = asyncio.run(main()) # print markdown result print(result) 코드는 위와 같습니다. pyzerox 가 수업 중 litellm 을 사용한다고 하셨는데 (py-zerox 설치시 1.67.4 버전으로 같이 설치됨) Enterprise용 littellm을 사용하면서 생긴 문제인 것 같은데요 기존 설치된 littellm 을 upgrade 하니 다른 오류인 ModelAccessError : Your provided model can't be accessed. Please make sure you have access to the model and also required environment variables are setup correctly including valid api key(s). Refer: https://docs.litellm.ai/docs/providers (Extra Info: {'model': 'gpt-4o-mini'}) 이런 오류가 발생합니다. 현재 사용중인 OPENAI_API_KEY 를 이용해 llm.invoke 시 응답이 잘 오는 걸 봐서는 해당 모델을 사용하는데 문제는 없는 것으로 보입니다. 혹시 지금까지 어떤 문제점이 있는지 알 수 있을지요?
강의에서는 name, host_name, last_review, host_id를 삭제하고 reviews_per_month는 0으로 대체했습니다. 근데 예를 들어 이 문제가 시험에 출제되었다면, 강의처럼 똑같이 해야 점수를 획득하는건가요? 다른 컬럼들을 더 삭제하거나 위에 컬럼들 중 일부를 삭제하지 않으면 점수가 깎이는건가요?
에어플로우 설치 중 오류가 발생해 오랜시간동안 재시도해보다가 질문 드립니다.! 아래의 오류들에 대한 원인이 무엇일지, 그리고 어떻게 해결해야 할지 궁금합니다. 1. sudo docker compose up airflow-init 해당 코드 실행 중 'The container is run as root user. For security, consider using a regular user account.' 라는 알림이 나오며, 사용자-airflow-init-1 이 아닌 airflow-init-1로 뜹니다. sudo docker compose up 해당 코드 실행 중 'airflow-apiserver-1 is unhealthy'라는 오류가 발생합니다. (이 문제로 도커 초기화 및 재설치부터 고유한 user secret key 입력 등 여러번 시도했으나, 동일한 오류가 계속 반복됩니다.) 참고로, sudo docker compose up 코드 실행 중 다음과 같은 오류들이 주로 보입니다. airflow-apiserver-1 | ValueError: The value api_auth/jwt_secret must be set! airflow-apiserver-1 | ERROR: Application startup failed. Exiting. airflow-apiserver-1 | ERROR: Traceback (most recent call last): airflow-apiserver-1 | INFO: Child process [3223] died
집합(SET) 활용하여 차집합 개념은 잘 이해했습니다. a-b 가 존재할 경우 레이블 인코딩 하면 문제가 없는 것 b-a 존재할 경우 학습시 b에 존재하는 컬럼이 인코딩이 안되는 문제! 이럴 경우엔 axis=0(열)로 합해서 인코딩 후 다시 분리하는 방법이 있다고 하셨는데 그렇게 하지않고 인코딩 할때 fit을 b(test) 로 하고 트랜스폼을 a(train)으로 하면 무슨 문제가 발생할까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 책은 따로 구매하지않고 강의만 보고 진행할 생각인데 그럼 책에 있는 미션일 경우 그냥 끝이나는 건가요? 아니면 문제는 제공되나요?
