로펀 선생님 supabase 자료가 거의 없길래 firebase를 최근에 공부했었습니다 그러다 선생님의 강의를 발견하게되었습니다. supabase를 공부함에 있어서 제가 react는 공부한적 있었는데 next.js는 없습니다. next.js를 어느정도로 알아야할까요? 앞으로 supabase를 공부함에 있어 next.js를 깊게 알아야할까요?
import React, { useState, MouseEvent } from "react"; import * as S from "./mypoint.index.styles"; import TapPointLoading from "./mypoint_loading"; import TapPointBuying from "./mypoint_buying"; import TapPointAll from "./mypoint_all"; import TapPointSelling from "./mypoint_selling"; export default function MyPoint(): JSX.Element { const [selectedValue, setSelectedValue] = useState<{ name: string; index: number; }>({ name: "전체내역", index: 0, }); const MyPageHeadInfoButton = [ { name: "전체내역", component: <TapPointAll /> }, { name: "충전내역", component: <TapPointLoading /> }, { name: "구매내역", component: <TapPointBuying /> }, { name: "판매내역", component: <TapPointSelling /> }, ]; const onClickTap = ( event: MouseEvent<HTMLDivElement>, index: number ): void => { const newValue = event.currentTarget.id; setSelectedValue({ name: newValue, index, }); }; // 버튼 클릭으로 해당 data 값을 보여주기 위함 const renderData = (): JSX.Element | undefined => { return ( <S.TableWrap> {/* 해당 탭의 배열의 객체 name통해 컴포넌트 가져옴 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el) => { if (el.name === selectedValue.name && el.component) { return <div key={el.name}>{el.component}</div>; } return null; })} </S.TableWrap> ); }; return ( <S.Wrap> <S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageHeadBtn> {/* 서브 탭 버튼 */} {MyPageHeadInfoButton.map((el, index) => ( <S.MyPageInfoBtn key={el.name} id={el.name} onClick={(event) => onClickTap(event, index)} selected={selectedValue.name === el.name} > {el.name} </S.MyPageInfoBtn> ))} </S.MyPageHeadBtn> </S.MyPageHeadWrap> <S.MyPageBodyWrap> {/* 해당 탭 data */} <div>{renderData()}</div> </S.MyPageBodyWrap> </S.Wrap> ); } 이렇게 탭을 클릭을 해서 해당 컴포넌트가 보이도록 했습니다. 그러면서 각각의 API data도 받아와 cache에 저장을 하도록 해 추가 API 요청이 일어나지 않도록 했는데 여기서 로그아웃을 하고 다른 아이디로 로그인을 하면 이전의 로그인 했던 data가 그대로 남아있어 최신 data를 가져오기 위해 여러가지 방법으로 시도했습니다. 로그아웃 시 useApolloClient를 활용해 cache를 삭제 했습니다. 이렇게 하면 다시 로그인 한 유저의 data를 잘 가져오는데 로그아웃을 하면서 cache data가 삭제되니 다른 API, Board, Markets 등 해당 page의 사용한 query문의 data를 다시 요청하는 문제가 있습니다. refetch()로 query문을 선언하면 해당 refetch()를 실행하지 않아도 API 요청이 일어나 refetchQueries를 사용해 data 최신화 하려는데 그렇게 되면 모든 탭을 refetch 해줘야 되는 문제가 있습니다. 각 탭 이동마다 API 요청 나가는게 싫어서 fetchporicy나 refetch()를 사용 하지 않았는데 보통 어떻게 사용을 하나요? 로그인에 의한 data는 탭 이동마다 refetch를 시켜주는게 좋을까요? 그리고 구매, 충전 등 하면 바로 MyPoint에 업데이트 되도록 client.writeQuery / readQeury 나 refetchQueries를 사용했는데 이런 결제 정보 같은거는 refetch로 실시간으로 data를 가져오는게 좋겠죠? 로그인, 로그아웃은 LayoutHeader에서 사용하고 있습니다.
강사님, 본 강의 들으면서 정말 많은 도움을 받고 있습니다. normalization 에 대해서 이렇게 상세하게 설명해 준 온라인 강의는 본 적이 없네요 🙂 CNN 을 기반으로 하되 모델 파라메터도 엄청 크고, 데이터셋 크기도 매우 큰 경우, 예를 들어 3D Unet 을 구성해서 3차원의 고해상도 (256 x 256 x 256) 이미지를 input 과 output 으로 사용하다보니 GPU 메모리를 너무 많이 잡아먹어서 batch 에 복수의 샘플을 적용하지 못하고 하나의 batch 에 단일 샘플만 적용하는 경우를 study 하고 있는데요, BatchNormalization 을 적용했을 경우 오히려 학습이 잘 안 되는 것 같아서 Normalization layer 를 야예 제거한 후 모델 학습 진행 중이었습니다. 경험적으로 했던 것이었지만 본 강의를 보다 보니 그 이유가 조금 이해가 되기도 하는데요, 이와 같이 batch size 가 극단적으로 작은 경우에 Normalization layer 을 적용 안하는게 더 좋을 수 있나요? 혹은 설명해 주신 table 에 나와 있는 것 처럼 Group Normalization layer 나 Instance Normalization을 적용하는 것이 개념적으로 더 나은 방법일까요? (설명을 들었을 때는 Group Normalization 을 적용하는 것이 필요한 상황으로 이해가 되기도 하는데.. 제가 이해한 것이 맞는지 확인 부탁드립니다 ^^;) 그리고 Group Normalization 에서 "Group" 의 의미가 무엇인지 잘 와닿지가 않아서 (Batch 나 Width, Height, Sample Number 이외에 그룹이 될 수 있는 경우가 무엇인지가 잘 이해가 되지 않습니다.) ... 요 부분에 대해서 좀 더 설명해 주시면 감사드리겠습니다!
안녕하세요. EmailOperator 실습과정에서 오류가 발생해서 질문을 남깁니다! 설정을 한 후 실행을 하니. OSError: [Errno 99] Cannot assign requested address 가 발생해서 도움이 필요합니다..! docker-compose.yaml 파일에 이렇게 설정을 하였고, 에러는 다음과 같습니다!
- 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. 안녕하세요. 로드맵 따라가며 강의 정말 잘 듣고있습니다 ! 항상 친절한 답변도 감사드립니다. 다름이 아니라 Yolo 3를 구현하면서 궁금증이 생겼습니다. 1. output을 담당하는 layer가 3개이므로(13X13/26X26/52X52) 3개의 layer에서 forward를 이용하여 결과를 추출한다고 이해했는데 이게 맞나요? 3개에서 뽑은 output(confidence_threshold보다 큰) 을 종합한 후 NMS process를 거쳐서 최종적으로 조건에 맞는 index를 반환받아 그 index를 이용해 image에 구현한다고 이해했는데 이것도 맞을까요? 만약 위에서 제가 이해한게 어느정도 맞다면 마지막으로 드는 궁금증은 13X13, 26X26, 52X52에서 각 Grid Cell이 image의 object를 예측할텐데, 이는 비유하자면 Random Forest에서 각각 학습한 model이 다수결(?)로 infernece한다고 이해해도 될까요? 즉, 세개의 Multi Scale에서 학습한 각각의 gride cell의 anchor box들이 자신의 의견을 내놓아 그중 confidence, nms의 조건을 이용해 최종적으로 조건에 부합하는 몇 개의 bbox만 남는걸로 이해해도 되는지 여쭤보고 싶습니다..!
강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다. 케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다. encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary() 아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다. encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()
안녕하세요! 강의 구매후에 공부중인 학생입니다. 다름이 아니라 이제 본격적으로 섹션2를 시작했는데 시작하자마자 atom이라는 프로그램을 설치하라고 하는데 그전 강의 '파이썬 기본 환경 설정'편에서는 atom설치 관련 강의가 없어가지고, 설치를 어떻게 하는지 모르겠어요 ㅠㅠ
SELECT provider FROM items JOIN ranking on ranking.item_code = items.item_code 여기서 items 위치를 메인 테이블 ranking 위치를 서브 테이블이라고 칭할게요! 메인테이블과 서브테이블을 어떤걸로 해야할지 항상 헷갈려요 기본적으로 보고 싶은 컬럼인 provider가 원래 속한 테이블을 메인에 두려고는 하는데 예제 풀어주시는 걸 보면 아닌 경우도 있어서요! 어차피 테이블을 조인하는거니까 하나의 테이블이 되면 뭐가 메인이 되어도 상관이 없지않나 싶은데.. 메인 테이블 지정하는 기준이 있나요??
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
autotrain 최신버전에서는 --merge-adapter 옵션을 추가하여도 학습이 중단되거나 이미 학습된 모델이 재학습 또는 추가학습이 안되나요? --merge-adapter 옵션을 추가한 후 학습을 진행하고 나서 다시 재학습을 시키기 위해 다음과 같이 model에 학습 된 모델의 파일 경로를 입력하였지만 재학습이 진행이 안되는거 같습니다..! !autotrain llm --train \ --project_name "llama2-korquad-finetuning-2" \ --model "./학습 된 모델 파일 경로" \ --data_path "korquad_prompt" \ --text_column "text" \ --use_peft \ --use_int4 \ --learning_rate 2e-4 \ --train_batch_size 4 \ --num_train_epochs 100 \ --trainer sft \ --model_max_length 256 혹시 autotrain 최신버전에서는 재학습 시키는 방법이 변경되었을까요?
안녕하세요. 셀레니움으로 개발된 프로그램을 GUI로 감싸서 만들어 보려고 하고 있습니다. 아래 코드에서 크롬 창이 뜨도록 하면 잘 실행되면 elem에 데이터가 들어옴을 확인할 수 있습니다. 1번을 확인 후 headless 옵션을 주고 실행하면 창은 뜨지 않고 실행되나, 데이터를 가져오지 못합니다. 구글링도 해보고, GPT도 물어봤지만 답을 찾을 수 없어서 문의 드리게 되었습니다. 확인 부탁드립니다. from selenium import webdriver # from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.chrome.service import Service from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager # 크롬 드라이버 자동 업데이트을 위한 모듈 from selenium.webdriver.common.by import By # from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver import ActionChains # 스크롤시 사용 from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC import time from bs4 import BeautifulSoup as bts import pandas as pd import os from datetime import datetime ################################### # Window 열고, 네이버 지도에서 검색 ################################### options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('headless') # service = Service(ChromeDriverManager().install()) # driver = webdriver.Chrome(options=options) driver = webdriver.Chrome() # driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install()) action = ActionChains(driver) keyword = '서울 강남구 정보통신' url = f'https://map.naver.com/p/search/{keyword}' driver.get(url) # WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//*[@id="searchIframe"]'))) time.sleep(20) search_iframe() elem = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.place_bluelink.C6RjW > span.YwYLL') # 이름 name_list = [e.text for e in elem] elem
안녕하세요, 강의를 듣고 계신 여러분! 여러분의 학습을 돕기 위해 질문 안내를 드리고자 합니다. 1. chatGPT를 이용해보기 단순한 의문은 chatGPT를 이용해도 해답을 찾을 수 있는 경우가 종종 있습니다! 2. 강의의 어떤 부분에 대한 질문이고, 어떤 부분이 궁금한지 명확히 알려주세요! 강의의 어느 파트에서 의문을 느끼고, 어떤 부분이 궁금한지 를 명확히 제시해 주시면 답변에 도움이 됩니다! 자신은 어떻게 이해했는지 또한 적어주면 좋습니다! ex) 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 에서 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 했습니다. 그러면 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 어느 파트 섹션5의 '그래프 순회 (DFS & BFS) [개념]' 강의 자신은 어떻게 이해했는지 DFS와 BFS 모두 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘이라고 하셨고 시간 복잡도 또한 똑같다고 이해 어떤 부분이 궁금한지 DFS와 BFS 중에서 어떤 알고리즘이 더 효율적인지 구별하는 것은 의미가 없는 것일까요? 안녕하세요. 선생님. 저번 설명과 조언 너무 감사합니다. 그,, 백준 2580 스도쿠에 관한 질문인데요, 시간 초과를 해결하지 못하였는데, 각각을 보면 그렇게까지 시간이 많이 들지는 않을 거 같다는 생각도 들구.. 재귀를 사용하지는 않았지만, 어디서 시간이 많이 걸리는 지 분석이 안되어서요.. 선생님 도움이 필요해서 질문 남깁니다.. arr = [list(map(int, input().split())) for _ in range(9)] # 스도구 문제 배열 idxs = [] # 인덱스 쌍을 담는 배열 for i in range(9): for j in range(9): if not arr[i][j]: idxs.append((i,j)) def fillHori(y, x): # 가로 nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): if x == i: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[y][i] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 nums -= arr[y][i] return nums def fillVerti(y, x): #세로 nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): if y == i: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][x] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 nums -= arr[i][x] return nums def fillSquare(y, x): #사각형 nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(y // 3 * 3, y // 3 * 3 + 3): for j in range(x // 3 * 3, x // 3 * 3 + 3): if y == i and x == j: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][j] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 nums -= arr[i][j] return nums def fillCrossDown(y, x): # 대각선(안씀) nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): for j in range(9): if y == i and x == j: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][j] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 if y - x == j - i: nums -= arr[i][j] return nums def fillCrossUp(y, x): # 대각선(안씀) nums = 45 # 1~9까지의 합 for i in range(9): for j in range(9): if y == i and x == j: continue # 자기 자신 탐색 제외 if arr[i][j] == 0: return 0 # 0이 또 있으면 채울 수 없음 if y + x == j + i: nums -= arr[i][j] return nums while idxs: for i, j in idxs: n = fillHori(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillVerti(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillSquare(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillCrossUp(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)); continue n = fillCrossDown(i, j) if n: arr[i][j] = n; idxs.remove((i,j)) for a in arr: for i in a: print(i, end = ' ') print()