해당 강의는 무료 제공 강의이기에 별도의 강의 내용 코칭은 제공해드리고 있지 않고 있습니다. (단, 내용 오류 신고는 지속적으로 받고 있으며, 기존에 신고 받았던 내용은 영상 상세 설명란에 참조 내용으로 적혀있습니다) 수익을 내지 않는 무료 제공 강의다보니 내용 오류나 오탈자가 있을 수 있습니다. 내용 오류는 dbswjdgkssla@naver.com 으로 신고해주시면 주기적으로 검토해서 반영하고 있습니다. (단순 오탈자는 건당 100원, 단순 오탈자가 아닌 내용 오류 신고는 건당 1000원의 신고 포상금을 드리고 있습니다) 강의에 오류가 있는 부분은 강의 내용에 사전 안내가 되어 있습니다, 해당 오류는 유튜브에서 이미 인지한 오류이며, 올인원 교재 업데이트(24년) 전까지 한 강씩 차례로 수정 반영될 예정입니다. 04번 해설에서 SELECT COUNT(COL2) .... 이니깐 개수를 셀 때는 COL2에서 NULLL 값을 제외하고 계산하니깐 4개인거 아닌가요? 강의에서는 COL1에서 NULL 값을 제외하고 4개를 세시는데 헷갈리네요. 제가 잘못 이해한 부분이 있는거라면 그 부분에 대해서 설명 부탁드립니다.
기본 강의는 모두 봤고 이제 기출로 익혀보려고 합니다. 그런데 선생님 강의 보는 사람들의 오픈채팅이 있으면 더 도움 되겠다는 생각이 드네요 강의 중간 중간에 오류도 보이는데 그때마다 게시판에 적을수도 없고... 다른 분들의 질문을 통해서 더 이해되는 부분이 있지 않을까 싶기도 해서 시작하시는 초반이라 서로 도움이 되지 않나 싶어요~ 흐름이 빠르다 보니 아쉬운 점이 있지만.. 시험용 강의로 참 좋네요
안녕하세요 강사님의 강의를 수강 중인 주니어 개발자입니다! 요즘 디자인 패턴을 공부하면서 강사님 강의를 듣다보니까 궁금한 점이 생겼습니다 저는 요즘 service, repo, controller(apis) + dto 기반의 간단한 레이어드 기반 아키텍처를 차용해서 디렉토리를 구성하고 있는데요 아직 DDD를 조금 밖에 학습하지 않아, 잘은 모르지만, entity를 사용한 강사님 코드를 보면, DDD가 많이 떠오릅니다 entities가 도메인 객체인 것 같은 느낌도 들고요 그래서 그런지 강의를 절반 이상 2번씩 들은 지금도 강사님의 디렉토리 구조가 익숙치 않습니다 강사님께서 이 강의를 만드실 때, 디렉토리 구조를 entity 기반으로 만드신 이유가 따로 있으실까요? 강사님께서 디렉토리 구조를 구성할 때, 어떤 방식으로 디렉토리 구조를 구성하시는 지도 궁금합니다 ㅎㅎ
안녕하세요. 4-10 강의를 보고 질문드립니다. 람다는 stateless 방식으로 실행된다고 알고 있었는데, 전역 변수가 캐싱이 된다고 설명해주신 이유는 해당 프로젝트 같은 경우 모든 알람이 발생할때마다 실행되니, coldstart가 발생하지 않는다라는걸 전제하에 말씀해주신걸까요? 아니면 람다 자체에서 내부적으로 어떠한 동작에 의해 캐싱이 이루어지는건가요? === 이 프로젝트는 모든 알람이 발생할 때마다 람다가 실행되니 coldstart로 응답이 느려질거 같진 않은데요, 만약 5~10분마다 실행되는 람다 함수라면 coldstart에 대한 대책으로 3분정도 주기마다 eventbridge로 람다를 트리거해주는 것도 방법이 될까요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. R-CNN에서는 기존의 이미지를 CNN모델에 넣기 위해서 변형을 하다보니깐(warp), 원본의 정보가 훼손될 수 있다고도 하셨는데, Fast R-CNN에서 Feature Map에서 SS를 매칭시킨 결과를 ROI Pooling에 넣기 위해서 변형하는 것은 F.M의 정보를 훼손 시키지 않는 건가요? 아니면, 훼손되더라도 그 결과가 좋기 때문에 그냥 그렇게 ROI Pooling 사이즈에 일괄적으로 맞추는건가요?
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
안녕하세요 SelfQueryRetriever를 이용하여 메타데이터별로 문제를 생성하는 코드를 작성 중에 궁금한 것이 생겨서 질문드립니다. 데이터별로 메타데이터에 카테고리를 저장해놓았는데 카테고리별로 llm을 돌릴때마다 각 카테고리 내에서 문서를 랜덤하게 가져올 수 있는 방법이 있을까요?? 카테고리를 잘 인식해서 가져오는데 llm을 돌릴때마다 같은 데이터를 벡터db에서 받아와 생성합니다.
안녕하세요. 문제 풀다가 강의랑 백준 페이지에서는 입력할수 있는 k의 범위가 서로 달라서 궁금해서 여쭤봅니다.!! 백준 페이지에서는 입력할 수 있는 k의 범위가 6<k<13인데요 강의나 노션에서는 제약 조건이 6 <=k <= 13인데 혹시 시간복잡도를 구하기 위해서 일부러 범위를 이렇게 잡은 건지 혹시 다른 이유가 있는지 알려주실 수 있을까요?
안녕하세요. 오늘도 열심히 강의 잘 듣고 있습니다. 현재 Upstage 이용해서 진행하고 있구요. 아래 코드에서 아래와 같은 오류가 떠서 질문 드립니다...! PineconeApiException : (400) Reason: Bad Request HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'Date': 'Tue, 02 Jul 2024 05:30:59 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '104', 'Connection': 'keep-alive', 'x-pinecone-request-latency-ms': '8478', 'x-pinecone-request-id': '8670121622045530037', 'x-envoy-upstream-service-time': '36', 'server': 'envoy'}) HTTP response body: {"code":3,"message":"Vector dimension 4096 does not match the dimension of the index 3072","details":[]} 챗 GTP 에게 물어보니, 아래와 같은 답을 주었습니다. 해당 에러 메시지는 Pinecone 데이터베이스에 벡터를 업로드하려고 할 때 발생한 것으로 보입니다. 에러 메시지에 따르면, 업로드하려는 벡터의 차원(4096)이 이미 생성된 인덱스의 차원(3072)과 일치하지 않아서 발생한 문제입니다. 다음은 이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 단계입니다: 인덱스 차원 확인 : 인덱스를 생성할 때 지정한 차원을 확인합니다. 인덱스가 3072 차원으로 생성된 것으로 보이므로, 현재 사용하려는 벡터가 이에 맞지 않습니다. 벡터 차원 조정 : 사용하려는 벡터의 차원을 3072로 조정하거나, 현재 벡터의 차원에 맞게 새로운 인덱스를 생성해야 합니다. 인덱스 재생성 (필요시) : 새로운 차원으로 인덱스를 생성하려면 Pinecone 관리 콘솔이나 API를 통해 인덱스를 다시 생성해야 합니다.
- 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. 강의 자료에는 따로 완성된 코드를 볼 수 있는 자료가 없던데 제공되지 않는건가요?
dfs 영상을 쭉 보고있는데요 ㅎ 문제들 마다 규칙이 거의 무조건적으로 visited 와 2차원 graph 가 생성이 되나요 ?? visited = [] graph = [[False] *MAX for _ in range(MAX)] 2. MAX 를 두시는 이유가 뭔가요 ??
네이버쇼핑크롤링을 연습도중 상품썸네일 링크를 가져와보고싶어서 연습을해봤는데 아래링크처럼했을때 첫번째 상품의 이미지링크만 가져오게되고 나머지 이미지썸네일 링크는 여러가지 다른선택자를 이용해서 시도를 해봤지만 이와같이 한개의 이미지썸네일 링크만 가져와져서 이럴때 어떻게 해야될지 궁금합니다! from selenium import webdriver import time from bs4 import BeautifulSoup import re from urllib.parse import urlparse, urlunparse driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://search.shopping.naver.com/search/all?adQuery=%EB%8B%AD%ED%84%B8%EB%BD%91%EB%8A%94%EA%B8%B0%EA%B3%84&origQuery=%EB%8B%AD%ED%84%B8%EB%BD%91%EB%8A%94%EA%B8%B0%EA%B3%84&pagingIndex=1&pagingSize=40&productSet=overseas&query=%EB%8B%AD%ED%84%B8%EB%BD%91%EB%8A%94%EA%B8%B0%EA%B3%84&sort=review&sps=N×tamp=&viewType=list') last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollheight") while True: #스크롤끝까지 내리기 driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(2) new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") if new_height == last_height: break last_height = new_height html = driver.page_source soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') items = soup.select(".product_item__MDtDF") for item in items: # 이미지 URL 찾기 img = item.select_one(".product_img_area__cUrko img") print(img)
