선생님 제가 정말 완전 노베이스에서 하는데, 왜 모든 값들을 출력할 때 출력문 구조가 System.out.println("d1 == d2: " + (d1 == d2)); 이렇게 되어있는데 출력은 +를 뺀 내용만 출력을 하는건가요? d1 == d2: false +의 경우는 " "에 있는 내용도 아니고 단지 두개의 식을 이어주는 역할이라고 생각하면 될까요?
super()가 없어지면 기본 생성자를 호출 해야한다는건 이해 했습니다. ElectricCartesla-new ElectricCar("Tesla",2021,75); 라는 변수가 있기때문에 자식 기본생성자인 부분은 건너뛰고 2번쨰인 ElectricCar로 바로 넘어가는건가요? 이후에 부모기본생성자 출력하고 남은 Capacity를 출력하는 순서... 이렇게 이해하면 되는건가요?
AttributeError AttributeError: 'Cursor' object has no attribute 'count' Traceback (most recent call last) File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 1536 , in __call__ return self.wsgi_app(environ, start_response) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 1514 , in wsgi_app response = self.handle_exception(e) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 1511 , in wsgi_app response = self.full_dispatch_request() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 919 , in full_dispatch_request rv = self.handle_user_exception(e) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 917 , in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\venv\Lib\site-packages\flask\ app.py ", line 902 , in dispatch_request return self.ensure_sync(self.view_functions[rule.endpoint])(**view_args) # type: ignore[no-any-return] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PM_WebService\main\ board.py ", line 105 , in lists tot_count = board.find(query).count() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'Cursor' object has no attribute 'count' The debugger caught an exception in your WSGI application. You can now look at the traceback which led to the error. To switch between the interactive traceback and the plaintext one, you can click on the "Traceback" headline. From the text traceback you can also create a paste of it.
// 1) 모든 입력 아이템의 json을 순서대로 병합 let merged = {}; for (const item of $input.all()) { Object.assign(merged, item.json); } // 2) 'IMG - 시트 행 가져오기' 노드의 첫 번째 아이템에서 ID를 가져와 추가 merged.ID = $('IMG - 시트 행 가져오기').first(). json.ID return [{ json: merged }]; 코드 사용했을때 60초 이상 실행되어 타임아웃 에러가 납니다. 메시지 : Problem in node ‘Code in JavaScript‘ Task request timed out after 60 seconds
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
아직 강의 전체는 안보고 우선적으로 MCP가 궁금해서 이 부분부터 봤습니다. 아래 문장 질문드려요. "기존에는 agent를 사용하는 개발자가 직접 툴을 사용/개발했는데, MCP프로토콜이 나오면서 agent를 사용하는 개발자가 직접 툴을 개발하는게 아니라 application 공급자가 MCP를 만들어서 사용자와 agent개발자에게 연결해서 쓰면된다는 식으로 추세가 변화했다. 그러니까 공급자가 MCP를 개발해서 서버에 올려도 어느정도 api가 변경되면 application 공급자가 전부다 MCP규칙에 맞춰서 코드를 수정해줘야 한다. 즉 원래는 agent 개발자가 툴개발(application사용)에 있어서 부담이 있었다면 지금은 application 공급자가 직접 MCP를 만들어서 사용자에게 제공해줘야 하는거니 더 부담이 커졌다." 제가 이해한게 맞는지 확인해주세요. 크게보면 보면 주체가 3가지인가요? 1) LLM 2) Tool 개발자(agent 개발자) 3) 어플리케이션 개발자(구글 드라이브, 네이버메일 등) MCP가 나오기 전에는 Tool 개발자가 LLM API와 어플리케이션 API를 통해서 agent툴을 만들었다면 MCP가 등장한 후에는 Tool 개발자가 LLM API만 알고 있으면 Tool(agent) 개발을 할수 있다는 말인거죠? 결국에는 툴 개발자가 Application API는 공부할 필요가 없지만 LLM API는 공부해야 agent를 만들수 있다는 말이죠? LLM과 application이 MCP로 통신(연동)하는 건 이미 application 개발자가 별도의 MCP서버를 만들었으니 연동부분은 만들필요가 없음
안녕하세요 강사님, mmdetection mask rcnn inference 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다. 어느덧, 강의 막바지입니다. 강사님의 깃허브 runpod referal 파일 안에서 mmdetection v2, ultralytics yolo v3, yolov5, efficientdet 네가지 중 mmdetection v2 템플릿을 deploy하는 것이 맞는지 확실하게 하고자 질문드립니다.
안녕하세요. 아나콘다 프롬프트에서 가상환경을 'mystudy' 라는 이름으로 설치하고, 파이썬을 3.9버전으로 다운 그레이드하고, 사이킷런을 1.0.2, lightgbm을 3.3.2 버전으로 강의처럼 다운 받았습니다. 그러나 사이킷런 버전을 확인하려고 하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. --------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[2], line 1----> 1 import sklearn 3 print(sklearn.__version__) File ~\anaconda3\envs\mystudy\lib\site-packages\sklearn\__init__.py:82 80 from . import distributor init # noqa: F401 81 from . import __check_build # noqa: F401---> 82 from .base import clone 83 from .utils._show_versions import show_versions 85 all = [ 86 "calibration", 87 "cluster", (...) 128 "show_versions", 129 ] File ~\anaconda3\envs\mystudy\lib\site-packages\sklearn\base.py:17 15 from . import version 16 from ._config import get_config---> 17 from .utils import IS 32BIT 18 from .utils._tags import ( 19 DEFAULT TAGS, 20 safe tags, 21 ) 22 from .utils.validation import check_X_y File ~\anaconda3\envs\mystudy\lib\site-packages\sklearn\utils\__init__.py:23 20 import numpy as np 21 from scipy.sparse import issparse---> 23 from .murmurhash import murmurhash3_32 24 from .class_weight import compute_class_weight, compute_sample_weight 25 from . import _joblib File sklearn\utils\murmurhash.pyx:1, in init sklearn.utils.murmurhash()ValueError: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject 넘파이 버전이 낮아서 발생하는 오류라고 하는데, 제가 방법을 찾아봐도 해결이 안되네요 이 부분은 어떻게 하면 될까요?