안녕하세요. 실습을 진행하면서 막혀서 여쭙습니다.막힌 부분은 fine tuning 입니다.구글 코랩에서 contents하단에 예제 파일을 업로드 하고 /content/fine_tuning_data.json 1.실행전 필요하다고 생각한 인스톨을 진행하고 pip install openai pip install openai_secret_managerexport OPENAI_API_KEY="sk-@@@J" 2.실행openai tools fine_tunes.prepare_data -f /content/fine_tuning_data.json*에러 메세지 File "<ipython-input-2-e56f31c80683>", line 1 openai tools fine_tunes.prepare_data -f /content/fine_tuning_data.json ^SyntaxError: invalid syntax3.실행openai api fine_tunes.create -t /content/fine_tuning_data.json -m babbage위와 같은 메세지 입니다. 가르침 요청 드려 봅니다.#블로그를 찾아보고 알려 주는 방법으로 실행해 보아도 역시 안되네요.Error: No API key provided. You can set your API key in code using 'openai.api_key = <API-KEY>' 즉, openai.api_key에 API key를 셋팅하라는 메세지입니다. 먼저, 기본적으로 Fine-tuning을 위해 다음과 같이 명령어를 입력해야 하는데요.openai api fine_tunes.create -t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> -m <BASE_MODEL>이 상태 그대로 입력하게 되면 위 에러 메세지를 받게 될 것입니다. 따라서, OpenAI의 GPT Fine-tuning을 위해서는 아래와 같이 명령어를 구성해서 보내야 합니다. openai --api-key YOUR_KEY api fine_tunes.create -t example_prepared.jsonl -m davinci

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)예[질문 내용]안녕하세요~ 다음과 같은 상황은 실무에서 어떻게 사용하고 있는지 궁금해서 질문 드립니다.상세 조회가 필요한 api에서 대략 10개가 넘어가는 검색 조건(이름, 기간, 분류 등등..)을 보내야할 경우, 이 검색 조건을 모두 쿼리스트링으로 보내는 것이 좋은 방법일까요?? 아니면 POST body에 담아서 보내는 것이 좋을까요?? 리소스 조회할때 path에 보내는 것과 쿼리스트링으로 보내는 것에 대한 차이가 궁금합니다.ex) members/100ex) mambers?id=100 

안녕하세요 강의 영상과 같이 build.gradle에 파이어베이스 연결과 관련해서 모두 복사 붙여넣기를 한 후 joinactivity에서 진행하는 다음 과정을 따라하고 있는데 Firebaseauth는 import가 되는데Firebase와 auth가 import가 되지가 않습니다 이 부분을 어떻게 해결해야할까요? 직접 import문을 작성해보았는데도 빨간줄이 나오면서 해결이 되지가 않습니다

geyao걸로 검색해봐도 안 나오네요 뭘 설치해야 하나용?

world(무대)에 perspective를 적용했을 때 어떤 기준으로 각 요소들의 기울어지는 정도(각도)가 정해지는지 궁금합니다!거리에 따라 가운데 card는 기울어지는 각도가 고정되어 있고 다른 카드들은 서로 거리가 멀어질수록 기울어지는 각도의 차이가 커질 줄 알았습니다.그런데 다른 속성은 수정하지 않고 margin 속성만 1em -> 5em으로 변화를 주었는데 가운데 있는 카드도 각도가 더 줄어들었습니다.그래서 world에 perspective를 적용했을 때 어떤 기준으로 각 요소들의 기울어지는 각도가 정해지는지 궁금합니다!

현재 선생님 강의를 보며 플젝을 진행하고 있는 와중에 한가지 질문이 생겼습니다!백엔드(장고)단에서 사진 여러개를 올리면 그걸 기반으로 저희가 만든 딥러닝 모델이 학습해서 학습결과를 보여주는 웹서비스를 기획중입니다. 만약 api응답이 필요없는, 예를 들면 가장 첫 페이지에 그림하나 딱 들어가있고 우측상단에 로그인/회원가입 버튼만 있는 상태인 경우는 백엔드 단에서 제공해야하는 api라던가 이런게 없으니까 해당 페이지는 react에서만 처리하면 되는건가요?그렇다면 해당 페이지에는 urls.py 등에서 설정을 해줄 필요가 없는걸까요?웹페이지 구조에 따라 달라질 수 있지만, 이번에는 프론트와 백엔드를 완전히 분리해서 진행하다보니 이런부분이 헷갈립니다

강의시 노출되는 교재의 레이아웃이 모바일 환경에서 보기가 어렵습니다. 페이지 방향이 세로가 기본인데 핸드폰 디바이스에서는 이 경우 글씨가 너무 작습니다.

혹시 ppt 강의자료는 따로 제공받을 수 없나요??

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(void) { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cout.tie(NULL); int N, M; cin >> N >> M; map<int, string> book; vector<string> answer; for (int i = 1; i <= N; i++) { string pokemon; cin >> pokemon; book[i] = pokemon; } for (int i = 0; i < M; i++) { string question; cin >> question; for (auto const &[k, v] : book) { if (to_string(k) == question || question == v) { answer.push_back(isalpha(question[0]) ? to_string(k) : v); break; } } } for (auto str : answer) cout << str << '\n'; return 0; }해당 코드에서 시간 초과가 나는데  for (auto const &[k, v] : book) { if (to_string(k) == question || question == v) { answer.push_back(isalpha(question[0]) ? to_string(k) : v); break; } }아마 이 부분에서 시간 초과가 나리라 생각합니다. O(NlogN) 일거 같은데  답안과 달리 map 1개와 find 만 써서 풀 수는 없는걸까요? 왜 시간초과가 나는지 이해가 잘 안갑니다.

PageRequest pageRequest = PageRequest.of(0, 3, Sort.by(Direction.DESC, "username")); int age = 10; //when Page<Member> page = memberRepository.findByAge(age, pageRequest);PageRequest.of 코드에서 첫 번째 파라미터가 무엇을 의미하는지 헷갈립니다.PageRequest.of 의 2번째 파라미터는 한 페이지의 element 개수이고(limit), 3번째 파라미터는 정렬 조건이 맞나요?List<Member> content = page.getContent(); assertThat(content.size()).isEqualTo(3); assertThat(page.getTotalElements()).isEqualTo(5); assertThat(page.getNumber()).isEqualTo(0); assertThat(page.getTotalPages()).isEqualTo(2); assertThat(page.isFirst()).isTrue(); assertThat(page.hasNext()).isTrue(); page.getContent()는 현재 페이지의 데이터를 가져오는 메소드인가요?page.getNumber()는 현재 페이지를 가져오는 메소드인가요?Page는 책처럼 0,1,2,3 ... 이렇게 페이지가 있는 거고Content는 그 Page안에 있는 데이터를 의미하는 건가요? List<List<data>> 와 같은 구조로 되어 있는 것일까요? Page와 Content의 자료 구조가 어떻게 되어있는지가 궁금합니다. 

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]윈도우 콘솔 창에 h2.bat을 입력해도 연결이 되지 않습니다. 참고로 h2.bat 파일을 실행해도 실행되었다가 바로 꺼집니다.참고로 제 자바 jdk의 버전은 11이고 jre버전은 8입니다. 환경변수까지 11로 설정한 상태입니다.윈도우 installer와 플랫폼 버전 모두 다운 받아서 시도했는데 안됐습니다.

소스파일은 받았는데 ebook은 어디서 받아야하나요?

const Try = memo((props) => { return( <li> <div>{props.tryInfo.try}</div> <div>{props.tryInfo.result}</div> </li> ) }) 해당 함수 컴포넌트를 익명함수가 아니라 선언적 함수로 했을 때memo함수를 어떻게 적용시키나요?

안녕하세요, logout 기능 구현할 때 database에서 delete를 통해 구독 취소한 메일을 제거해주는 내용을 봤는데요,db에 구독으로 데이터를 쌓고 취소한 뒤에 다른 메일을 넣으면, user_id가 1이 되어야 할 거 같은데, 2로 남습니다. 구독 & 구독취소 과정을 반복해서 수행하면 db table에 1줄만 입력되어있더라도 user_id가 계속 증가하는 것을 볼 수 있는데, 어떻게 방지할 수 있을까요? 혹은 많은 user가 구독 & 구독취소를 하게 되는 경우에 구독취소된 user_id는 공백으로 두고 계속해서 user_id를 쌓는 것이 사용상에 이점이 있는걸까요?

안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 4장 SGD를 사용한 MF 기본 알고리즘 오류 에서pivot 테이블을 만드는 과정에서 오류가 생겨 질문드립니다.아래와 같은 오류가 생기는데 어떤 이유인지요? 코드가 잘못된 것 같지는 않습니다.pivot 대신 pivot_table 을 쓰니 또 되네요. pivot_table 은 값이 중복인 경우에 첫 값을 쓴다고 되어있는데 올바른 해결책이 맞나요? R_temp = ratings.pivot(index = 'user_id', columns = 'movie_id', values = 'rating').fillna(0)--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-10-bcd5f752ec01> in <cell line: 1>() ----> 1 R_temp = ratings.pivot(index = 'user_id', 2 columns = 'movie_id', 3 values = 'rating').fillna(0) 7 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/reshape/reshape.py in _make_selectors(self) 187 188 if mask.sum() < len(self.index): --> 189 raise ValueError("Index contains duplicate entries, cannot reshape") 190 191 self.group_index = comp_index ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape 추가로 질문드립니다. pivot_table을 사용해도 rmse가 계속 nan이 나오네요저는 코드가 잘못된 부분을 찾기가 힘든데 도움 부탁드립니다.prediction = self.b + self.b_u[i] + self.b_d[j] + self.P[i, :].dot(self.Q[j, :].T) 으로 바꾸어도 같은 오류가 납니다.class MF(): def __init__(self, ratings, hyper_params): self.R = np.array(ratings) self.num_users, self.num_items = np.shape(self.R) self.K = hyper_params['K'] # feature의 개수 self.alpha = hyper_params['alpha'] # learning rate self.beta = hyper_params['beta'] # regularization coef self.iterations = hyper_params['iterations'] # SGD 반복 횟수 self.verbose = hyper_params['verbose'] # 출력 여부 def rmse(self): xs, ys = self.R.nonzero() # R에서 0이 아닌 요소의 index self.predictions = [] self.errors = [] for x,y in zip(xs, ys): prediction = self.get_prediction(x,y) # 평점 예측치 함수 self.predictions.append(prediction) self.errors.append(self.R[x,y] - prediction) self.predictions = np.array(self.predictions) self.errors = np.array(self.errors) return np.sqrt(np.mean(self.errors**2)) def train(self): # P, Q 의 값 초기화 self.P = np.random.normal(scale = 1. / self.K, # 표준편차 설정, mean은 설정 안하면 자동으로 0 size = (self.num_users, self.K)) self.Q = np.random.normal(scale = 1. / self.K, size = (self.num_users, self.K)) self.b_u = np.zeros(self.num_users) # 사용자 평가경향 초기화 self.b_d = np.zeros(self.num_items) self.b = np.mean(self.R[self.R.nonzero()]) # 평점의 전체 평균, 0이 아닌 것에 대해서만 평균을 낸다. rows, columns = self.R.nonzero() # 평점이 있는 요소들의 idx만 가져오겠다는 뜻 --> 나중에 SGD를 적용하기 위해서 self.samples = [(i,j, self.R[i,j]) for i,j in zip(rows, columns)] training_process = [] # SGD 실행될때마다 RMSE 기록 for i in range(self.iterations): np.random.shuffle(self.samples) # 다양한 시작점 지정 self.sgd() rmse = self.rmse() training_process.append((i+1, rmse)) if self.verbose: if (i+1) % 10 == 0: print('Iteration : %d ; train RMSE = %.4f'%(i+1, rmse)) return training_process def get_prediction(self, i,j): # i 유저의 j 번째 아이템에 대한 예측치 # 전체 평점 + 유저의 경향성 + 아이템의 경향성 + i번째 유저의 j번째 아이템에 대한 예측 prediction = self.b + self.b_u[i] + self.b_d[j] + self.P[i, :].dot(self.Q[j, ].T) return prediction def sgd(self): for i,j,r in self.samples: # i,j는 인덱스, r은 평점 prediction = self.get_prediction(i,j) e = (r-prediction) # 오차 # 사용자의 평가경향 업데이트, 4장 슬라이드 10페이지 식 self.b_u[i] += self.alpha * (e - (self.beta * self.b_u[i])) self.b_d[j] += self.alpha * (e - (self.beta * self.b_d[j])) self.P[i,:] += self.alpha * ((e * self.Q[j,:]) - (self.beta * self.P[i,:])) self.Q[j,:] += self.alpha * ((e * self.P[i,:]) - (self.beta * self.Q[j,:])) # 원코드는 pivot_table 대신 pivot 사용 R_temp = ratings.pivot_table(index = 'user_id', columns = 'movie_id', values = 'rating').fillna(0) hyper_params = { 'K':30, 'alpha' : 0.001, 'beta' : 0.02, 'iterations' : 100, 'verbose' : True } mf = MF(R_temp, hyper_params) train_process = mf.train() get_prediction 함수에서 아래를 해보니까, 처음에는 조금 숫자가 나오다가 계속 nan이 나오는데 여기에서 문제가 있는것 같습니다. 근데 원인을 모르겠어요; print(self.b) print(self.b_u[i]) print(self.b_d[j]) print(self.P[i, :].dot(self.Q[j, ].T)) 

안녕하세요 선생님 입출력싱크가 들어가는 위치는 어디가 되어야 하나요? using namespace std;밑에 바로 쓰면 에러가 나는것 같습니다. 메인함수 시작할때 항상 쓰시는거같은데 어디에 왜 그곳에 써야하는지 설명해주시면 감사하겠습니다! ios_base::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); cout.tie(NULL);

제가 part2만 수강중이어서요part1은 뭔가요??

처음엔 잘 진행된 채로 진행하다가 어느샌가 자꾸 한글들이 저렇게 바뀌는데 왜그런 것일까요?? 이럴 때마다 그냥 다시 한글로 다시 고쳐쓰고 있는데 ㅜㅜ 제가 뭘 잘못 건드린 것일까요

안녕하세요 뒤집은 소수 res 식에 대하여 궁금해서 질문 올립니다.저는 그냥 맨 뒤가 0인 경우를 무한 반복문으로 돌리고, 수를 다시 갱신하고, 맨 뒤가 0이 안 되는 경우 반복문을 빠져나와 [::-1]로 갱신하여 처리하였습니다.하지만 res=res*10+t의 식을 아무리 봐도 이해가 안 되어서 여쭤봅니다!!!

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있는 수강생입니다. 현재 강의를 들으면서 토이프로젝트를 구축 중입니다.https://www.inflearn.com/questions/42102/%EB%8B%A4%EC%A4%91-%EB%B3%B4%EC%95%88-%EC%84%A4%EC%A0%95위 링크의 질문에서 선생님께서 답변 달아주신 내용인,Admin의 url 에 따른 인증 방식은 Form,User의 url 에 따른 인증 방식은 Rest 방식으로 구분 지으려는 상황입니다. 6.0 버전에 따른 강의는 추후 개정하신다는건 공지를 통해서 알고는 있는데.. 제가 이리저리 뜯어봐도 도저히 인증 방식 다르게 적용하는 부분이 너무나도 안 되서 답답하다보니 질문글을 남기게 됐습니다.. Security 6.0 이상에서 "/api"로 시작하는 url과 "/web"으로 시작하는 url 요청에 따라 다른 인증방식을 적용할 수 있는 간단한 예시를 알려주실 수 있으실까요?