이게 계속로딩중이라고 뜹니다 import { Input, Button} from 'antd'; const { TextArea } = Input; import { useState } from "react";// 저장하는 곳임포트 const DiaryInput = (isLoading, onSubmit) => { const [userInput, setUserInput] = useState(""); // isLoading 로딩상태에서 사용하는 변수 // inSubmit 다입력 작성하면 사용 const handleUserInput = (e) => { setUserInput(e.target.value); }; const handleClick = () => { onSubmit(userInput); }; return ( <div> <TextArea value={userInput} onChange={handleUserInput} placeholder="오늘 일어난 일들을 간단히 적어주세요." /> <Button loading={isLoading} onClick={handleClick}> GPT 회고록을 작성해줘! </Button> </div> ); } export default DiaryInput; import { useState } from 'react'; import { CallGPT } from './api/gpt'; import DiaryInput from './components/DiaryInput'; const dummyData = { "title": "고립된 개발자의 고민", "thumbnail": "https://source.unsplash.com/1600x900/?programming", "summary": "혼자 코딩과제를 진행하면서 걱정이다.", "emotional_content": "최근 혼자 코딩과제를 진행하면서, 협업이 없이 모든 것을 혼자 결정하고 해결해야 한다는 부담감에 많이 무겁습니다. 강의를 듣고 최선을 다해 프로젝트를 진행했지만, 예상치 못한 버그들로 인해 스트레스가 많이 쌓였습니다. 스택오버플로와 GPT를 통해 문제를 해결하긴 했지만, 이러한 문제해결 방식이 정말로 제 개발 실력을 향상시키는지에 대해 의문이 듭니다. 왠지 스스로의 능력을 시험할 기회를 잃은 것 같아 아쉽고, 불안감도 커지고 있습니다.", "emotional_result": "이 일기에서 감지되는 감정은 불안, 부담감, 그리고 자신감의 결여입니다. 고립된 상황에서의 성공에 대한 압박감과 문제 해결 방법에 대한 의심은 정서적으로 큰 부담을 주고 있습니다. 자기 효능감이 낮아짐을 느끼는 상황입니다.", "analysis": "고립되어 문제를 해결하는 과정은 큰 스트레스와 불안을 유발할 수 있습니다. '혼자서 하는 일은 좋은 일이든 나쁜 일이든 더욱 크게 느껴진다'는 에릭 에릭슨의 말처럼, 혼자서 모든 것을 해결하려는 시도는 때로는 개인의 성장에 도움이 될 수 있지만, 지속적인 고립은 자기 효능감을 저하시킬 수 있습니다. 이러한 상황에서는 자신의 노력을 인정하고, 필요한 경우 도움을 요청하는 것이 중요합니다.", "action_list": [ "프로젝트 중 발생하는 문제를 혼자 해결하려 하지 말고, 멘토나 동료 개발자와 상의를 통해 해결 방안을 모색하라.", "정기적으로 자신의 학습 방법과 진행 상황을 평가하여, 필요한 경우 학습 방식을 조정하라.", "개발 과정에서의 스트레스 관리를 위해 적절한 휴식과 여가 활동을 통해 정서적 안정을 찾으라." ] }; function App() { const [data, setData] = useState(dummyData); // 우선 빈문자열로 해놓고 const [isLoading, setIsLoading] = useState(false); const handleClickAPICall = async (userInput) => { try { setIsLoading(true);// 처음에는 로딩을 트루 const message = await CallGPT({ prompt: `${userInput}`, }); // Assuming callGPT is a function that fetches data from GPT API setData(JSON.parse(message)); } catch (error) { // Handle error (you might want to set some error state here) } finally { setIsLoading(false);//다음에는 펄스로 } }; const handleSubmit = (userInput) => { handleClickAPICall(userInput); }; console.log(">>data", data); return ( <> <DiaryInput isLoading={isLoading} onSubmit ={handleSubmit} /> <button onClick={handleClickAPICall}>GPT API call</button> <div>title : {data?.title}</div> <div>analysis : {data?.analysis}</div> <div>emotional_content : {data?.emotional_content}</div> <div>emotional_result : {data?.emotional_result}</div> </> ); }; export default App;
안녕하세여! 추가로 공부하면 좋은 알고리즘 비트-마스킹, 위상 정렬 등은 말씀주신 기준에 따르면 코테가 어려운 대기업에 붙으려면 해야하는 사항일까요?? 추가로 공부하면 좋은 알고리즘 관련해서 혹시 백준에서 어떤 문제들을 풀면 좋을지 추천 문제 리스트만이라도 노션에 올려주실 수 있으실까요..? 🙇🏻♂️
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 백엔드와 웹기술 입문 (파이썬 중급, flask[플라스크] 로 이해하는 백엔드 및 웹기술 기본) [풀스택 Part1-1]
메일 dream@fun-coding.org 이곳으로 질문하려고 하니, 제 계정이 수강하고 있지 않다고 오류가 발생하여 이곳에 질문을 남깁니다. 저는 벌써 '처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프', '처음하는 MongoDB(몽고DB)와 NoSQL(빅데이터) 부트캠프'를 듣고 지금은 '파이썬 백엔드와 웬기술 부트캠프' 세개의 강좌를 수강했습니다. 저는 제가 개인적으로 연구한 연구내용을 백엔드를 이용하여 웹사이트에 시각화하는 웹사이트를 만들어보려고 했습니다. SQL 데이터를 벡엔드를 이용해 웹사이트에 시각화 하는 수업을 기대했지만 그런 내용은 들어있지 않았습니다 제가 직접 만들어보고자 준비를 할 때에 몇가지 질문이 있습니다. 다음은 수업 내용 중 'user_m gmt.py' 의 코드 내용입니다. class User ( UserMixin ): def init ( self , user_id , user_email , blog_id ): self . id = user_id self . user_email = user_email self . blog_id = blog_id def get_id ( self ): return str ( self . id ) @ staticmethod def get ( user_id ): mysql_db = conn_mysqldb () db_cursor = mysql_db . cursor () sql = "SELECT * FROM user_info WHERE USER_ID ='" + str ( user_id ) + "'" db_cursor . execute ( sql ) user = db_cursor . fetchone () if not user : return None user = User ( user_id = user [ 0 ], user_email = user [ 1 ], blog_id = user [ 2 ]) return user @ staticmethod def find ( user_email ): mysql_db = conn_mysqldb () db_cursor = mysql_db . cursor () sql = "SELECT * FROM user_info WHERE USER_ID ='" + str ( user_email ) + "'" db_cursor . execute ( sql ) user = db_cursor . fetchone () if not user : return None user = User ( user_id = user [ 0 ], user_email = user [ 1 ], blog_id = user [ 2 ]) return user @ staticmethod def create ( user_email , blog_id ): user = User . find ( user_email ) if user == None : mysql_db = conn_mysqldb () db_cursor = mysql_db . cursor () sql = "INSERT INTO user_info (USER_EMAIL, BLOG_ID) VALUES (' %s ',' %s ')" % ( str ( user_email ), str ( blog_id )) db_cursor . execute ( sql ) mysql_db . commit () return User . find ( user_email ) else : return user 이렇게 코드내용이 존재할 때, 로그인 하게 되면 user_id, user_email, blog_id 라는 컬럼을 가진 mysql_db db내용이 새로운 이름의 sql 파일이 따로 생겨서 저장되는 것인가요? 2. 이미지 파일을 sql파일에 x,y,r,g,b 컬럼을 만들고 (0,0) xy 좌표에 (100,200,100) 의 rgb 값이 있다는 의미로 0,0,100,200,100의 값을 모으고, 만약 32x,32의 크기를 가진 이미지가 있다면 1024의 값이 존재하는 이미지 정보를 sql 파일에 저장하고 이를 10000장 정도 보관하는 sql 파일을 만드는 경우가 있나요? 아니면 같은 방식으로 10000장의 이미지 파일을 json 파일로 변환하는 경우도 있나요? 3. 제가 만약 백엔드를 이용하여 sql파일의 내용을 웹사이트에 시각화하는 것이 가능한가요?
"Only instances of keras.Layer can be " 97 f"added to a Sequential model. Received: {layer} " ValueError: Only instances of keras.Layer can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x791605217610> (of type <class 'tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer'>) 위와 같은 오류가 나서 한참 찾았는데요. 원인은 tensorflow_hub와 tensorflow 간의 keras 필요 버전 차이에 있다고 합니다. 아래와 같이 keras를 별도 설치하여 임포트하여 사용하시면 정상 작동됩니다. 같은 에러로 고민이신 분에게 도움이 됐으면 좋겠네요. 수정 소스 코드 !pip install tf_keras import tf_keras as tfk Trained_MobileNet_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/2" Trained_MobileNet = tfk.Sequential([ hub.KerasLayer(Trained_MobileNet_url, input_shape=(224, 224, 3)) ]) Trained_MobileNet.input, Trained_MobileNet.output
우선 강사님께서 풀어주신 top-down 코드는 다음과 같습니다. class Solution(object): def uniquePaths(self, m, n): memo = {} def dfs(r, c): if (r, c) == (0, 0): # 출발점에 도달한 경우 return 1 if (r, c) not in memo: # 메모이제이션에 값이 없는 경우 계산 paths = 0 if r - 1 >= 0: # 위쪽 셀에서 오는 경우 paths += dfs(r - 1, c) if c - 1 >= 0: # 왼쪽 셀에서 오는 경우 paths += dfs(r, c - 1) memo[(r, c)] = paths # 결과 저장 return memo[(r, c)] # 결과 반환 return dfs(m - 1, n - 1) 이 코드는 grid에 해당하는 함수만 호출하고, 중복되는 호출은 memo에 저장하기 때문에 총 O(M*N)이 됩니다. 다음은, 디스코드의 다른 사람이 올려주신 코드를 참고해서 조합론을 적용한 코드입니다. class Solution(object): def uniquePaths(self, m, n): memo = {} def fact(x): if x <= 1: return 1 if x not in memo: memo[x] = fact(x - 1) * x # factorial의 결과값을 메모리에 저장 return memo[x] return fact(m + n - 2) / (fact(m - 1) * fact(n - 1)) # fact(m + n - 2) 부분만 호출하고, 분모는 캐싱하므로 시간복잡도는 O(M+N) 분자에 해당하는 부분만 함수를 호출하기 때문에 시간복잡도는 O(M+N)이 됩니다. 우선 제가 궁금한 것은 2가지입니다. 1) 위의 두 코드를 비교했을 때, 수학적으로 접근한 코드가 시간복잡도가 더 낮은데요 항상 dfs, bfs를 먼저 쓰는게 좋은 것은 아닌가요? 2) 강의에서는 조합론을 이용한 방법이 198C99 = 약 2*10^58이여서 완전탐색은 안된다고 하셨는데, 실제로 제출했을 때는 제출이 됬습니다. 왜 이런 차이가 발생한건가요?
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 서버에 피해가 가지않도록 크롤링할 수 있는 방법은 없을까요?
항상 startIndex가 endIndex보다 작다라는 게 보장되지 않나요? endIndex = r.text.find("};", startIndex + 1) if 0 <= startIndex else 0 여기 구문에서 endIndex는 항상 startIndex보다 큰 값을 가지는 게 보장되는데, 왜 if startIndex < endIndex: 이 조건을 추가해주나요?
안녕하세요 ! 동일한 코드로 선생님의 채점기에 돌렸을 때는 100점이 나왔는데 백준에서는 recursion 에러가 납니다. 종료조건도 잘 설정해준 것 같은데 어디서 그렇게 호출이 많이 일어나는지 이해가 되지않아서요 ㅠㅠ 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다!! # 1. 재귀 (근데 백준에서는 recursion 에러 뜸..) n = int(input()) meetings = [] for _ in range(n): meetings.append(list(map(int, input().split()))) meetings.sort(key=lambda x: (x[1], x[0])) # 끝나는 시간을 기준으로 정렬 # x[1]이 같을 경우 x[0]을 기준으로 정렬 def find(i, cnt): for j in range(i+1, n): if meetings[i][1] <= meetings[j][0]: # 회의 끝나는 시간보다 시작하는 시간이 더 크거나 같은 것 찾기 cnt += 1 return find(j, cnt) # 또 찾기 return cnt print(find(0, 1))
플레이 그라운드에 정보를 넣는데 이게 왜 오류가 뜨는지 모르겠어요. 분명 몇 주전에는 된 내용을 복사 붙이기로 몇십번 시도해도 안됩니다. 그리고 '섹션 04'부터 api 요청하는 부분 다 안돼요. 뭘 잘못했는지 모르겠습니다. 코드만 몇십번 확인하고, 다시 강의 재생해서 봤는데도 Api 요청에만 문제가 있습니다. 다른 섹션들도 'api 요청 부분' 만 아무리 클릭해도 맨 마지막 이미지와 같이 아무것도 안떠요. 구글에서 하라는대로 캐시도 다 지웠고, 확장프로그램도 지우고를 여러 번 했음에도 안됩니다. apollo/client 버전은 3.11.1입니다. api 요청만 다 실패해서 몇주째 잡고 있는데...너무 답답해요.
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
리스트가 너무 이상하게나와요 ㅠ - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
데이터 전처리 과정에서 이해되지 않는 부분이 있습니다. import pandas as pd import FinanceDataReader as fdr df_krx = fdr.StockListing('KRX') df_krx 로 데이터를 확인했습니다. ㄴ일부 컬럼 (ex.Dept)에 결측치가 있습니다. <- 값이 비어있습니다. Nan 값으로 채워진 것은 아닙니다. ㄴ이 때 info() 메소드와 df_krx.isnull()로 확인해보면 null값이 없는 것으로 나오고 isnull() 또한 모두 false가 나오는데 원인을 모르겠습니다. ㄴ이후 to_csv 메소드를 사용하여 파일을 저장한 후 저장한 파일을 읽어왔을 때는 해당 값들이 NaN 값으로 바뀌어 있는데요. 원인이 무엇일까요?
# warning 어쩌구 뜨면 쓰는건데 굳이 안써도 됨 import urllib3 urllib3.disable_warnings() # text None Type 에러 일 시 header를 추가해준다. # SSLdError 발생 시 verify옵션 추가해준다. header = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0', 'Referer' : 'https://www.riss.kr/search/Search.do?isDetailSearch=N&searchGubun=true&viewYn=OP&queryText=&strQuery=%ED%8C%A8%EC%85%98+%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5&exQuery=&exQueryText=&order=%2FDESC&onHanja=false&strSort=RANK&p_year1=&p_year2=&iStartCount=0&orderBy=&mat_type=&mat_subtype=&fulltext_kind=&t_gubun=&learning_type=&ccl_code=&inside_outside=&fric_yn=&db_type=&image_yn=&gubun=&kdc=&ttsUseYn=&l_sub_code=&fsearchMethod=&sflag=1&isFDetailSearch=N&pageNumber=1&resultKeyword=%ED%8C%A8%EC%85%98+%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5&fsearchSort=&fsearchOrder=&limiterList=&limiterListText=&facetList=&facetListText=&fsearchDB=&icate=re_a_kor&colName=re_a_kor&pageScale=100&isTab=Y®nm=&dorg_storage=&language=&language_code=&clickKeyword=&relationKeyword=&query=%ED%8C%A8%EC%85%98+%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5' } for article in articles: title = article.select_one(".title > a").text link = 'https://www.riss.kr' + article.select_one(".title > a").attrs['href'] # 상세 페이지로 요청 response = requests.get(link, headers=header, verify=False) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 2. 순서를 기준으로 찾기 if soup.find('span', string='발행기관'): press = soup.find('span', string='발행기관').find_next_sibling().text # find_next_sibling 옆에 있는 명령어를 찾아라 라는 명령문 else: press = [] if soup.find('span', string='발행연도'): year = soup.find('span', string='발행연도').find_next_sibling().text else: year = [] if soup.find('span', string='주제어'): keywords = soup.find('span', string='주제어').find_next_sibling().text.split(';' '') keywords_result = [] for keyword_for in keywords: keywords_result.append(keyword_for.strip()) else: keywords = [] print(title, link, press, year, keywords_result) # result = [] # for keyword in keywords: # result.append(keyword.strip())
