coupon 데이터 처리시 !! 연산자 처리하는 부분에 질문이 있습니다. 논리적으로 현재 기획상으로는 null 일리 없음. -> !! 연산자를 사용 이 상황으로 코드를 이해하긴 했어요. 하지만, 이러한 방식은 일종의 암묵지라서 버그가 발생할 여지가 있어보이는데요. 특히 쿠폰처럼 사람이 개입하는 경우에 어드민에서 상태를 변경하는 경우 기존의 전제가 성립하지 않을 때가 있잖아요. (쿠폰을 비활성화 한다거나) 이런 경우 몇가지 선택지가 있을거 같아요. 1. 쿠폰은 임의로 비활성화하지(or 다른 상태도 불변) 않는다. 2. 쿠폰이 비활성화 되는 경우, 소유 쿠폰에서 제거 된다. 이런 경우,, 기획에 따라 다르다라고 이해해야할까요? 저 같은 경우, 이미 발급된 소유 쿠폰 자체를 불변처리 하는쪽으로 얘기하는 편이 심플해보이긴 합니다만, 재민님 의견도 궁금합니다.
안녕하세요~ 금일 강의 구매했고, 내일(4일)부터 수강 예정입니다. (저는 파이썬을 단 한번도 해보지 않은 비전공자입니다.ㅠ) 인턴 병행 중이고, 평일 약 4시간/ 주말(토, 일)은 각각 7시간 이상 투자 가능합니다. 11월 16일까지 강의 전체 2회독 예정인데요.. 이후에 안정적으로 합격하려면 추가로 무엇을 공부 하는게 좋을까요? 답변 부탁드립니다~!
안녕하세요. 저는 스타트업의 1인 신입 디자이너라 판단이 어려워 조언 부탁드립니다.. 와이어프레임이 비교적 체계적으로 구성되어 있고, 전체 페이지가 약 70장 정도 됩니다. 이 경우 4일 안에 UI 디자인을 완성해 개발자에게 넘기는 게 현실적으로 가능한지 궁금합니다. 런칭 가능한 수준의 완성도를 요구하고 있습니다..ㅠ 제 생각으로는 불가능할 것 같은데 뭐라고 얘기해야 설득이 될까요
제 4장 강의를 듣다 보면 강사님께서 강조하시는 말씀 중에 "입력 차원과 출력 차원은 같아야 하고 768차원이다"라는 게 있습니다. "4.1장. 구조 구현하기"에 나오는 예제 코드의 마지막 부분을 보면 아래와 같이 나와 있습니다. torch.manual_seed(123) model = DummyGPTModel(GPT_CONFIG_124M) logits = model(batch) print("출력 크기:", logits.shape) print(logits) 차원을 살펴보면 마지막 차원이 768차원이 아니라 50257로 나오는데요(즉, [2 , 4, 50257]). txt1 = "Every effort moves you" txt2 = "Every day holds a" 토크나이저에서 위 텍스트를 인덱싱한 후 DummyGPTModel 클래스의 인스턴스에 넘겨주면 768차원이 나와야 하는 게 아닌 지 궁금합니다. 참고로, 3장 끝 부분 "멀티헤드어텐션" 전까지는 수월하게 강의를 한 번만 듣고 책으로 복습해도 수월하게 이해 됐는데, 점차 어려워지네요^^;;;
찜 목록을 조회해야하는 상황에서, Product 의 상태가 전이되는 경우가 있을거 같은데요. 예를들어, 어떤 이유로 soft delete 되거나, 판매자가 숨김 처리를 하거나,, 이런 경우에는 물론,, 회사마다 정책이 다른거 같긴하더라구요. 예를들어, 들어가니 404 페이지가 뜨는 경우도 있고, 안보여주는 경우도 있구요. 이때 고민되는 부분이 찜 목록 (페이지네이션 한다는 가정) 을 조회할 때 아래의 문제들이 발생하는거 같은데, 혹시 어떻게 푸는게 좋을까요? 1. product 의 상태를 이벤트로 받아서, 찜 목록을 처리한다. -> 이 경우 찜이 많이 된 경우 (유명한 아이템이라 100만개의 찜이 있는) 처리가 애매해보이더라구요. 2. join 을 통해 풀어준다. -> 현재는 상품의 찜 목록이라, 사실 같은 팀내에 같은 서비스가 접근 가능해서 join 이 가능할거 같은데, 이게 찜이 아니라, 나의 리뷰보기 같은 경우 다른 팀에 있을 가능성이 있어서 join 을 통해 풀기 어려운 경우도 있을거 같다는 생각도 드네요.
지난 주에 질문을 했었는데, 제가 인프런 시스템에 익숙하지 않다보니 엉뚱한 게시판에다 질문을 한 것 같아요. 이 Q&A 게시판은 강사님께 질문 드리는 것 맞는지요? 맞는다면 아래 내용을 질문 드리고 싶습니다. 제 3장("어텐션 메커니즘 구현하기")의 거의 맨 앞 부분에 다음과 같은 문구와 코드가 등장합니다. 다음처럼 3차원 벡터로 임베딩한 입력 시퀀스가 있다고 가정. import torch inputs = torch.tensor( [[ 0.43 , 0.15 , 0.89 ], # Your (x^1) [ 0.55 , 0.87 , 0.66 ], # journey (x^2) [ 0.57 , 0.85 , 0.64 ], # starts (x^3) [ 0.22 , 0.58 , 0.33 ], # with (x^4) [ 0.77 , 0.25 , 0.10 ], # one (x^5) [ 0.05 , 0.80 , 0.55 ]] # step (x^6) ) 이 값들은 토크나이저에서 그냥 임의로 마구잡이로 부여하는 실수 값인가요? 아니면 각 토큰 별로 이미 유사도나 거리 개념까지 다 계산 되어서 나온 실수 값인가요? 아!! 단순하게 이 교재에서 이해를 돕기 위해 3차원 값으로 예를 든 저 실수들만을 말하는 게 아니고요 실제로 LLM에서 입력 시퀀스의 각 토큰에 부여된 텐서 값들을 말하는 겁니다. 만약 아무런 연관성이 없이 그냥 임의로 토크나이저에서 만들어진 실수 값일 뿐이라면, 단순히 한 입력 원소와 다른 모든 입력 원소의 점곱 등의 연산을 통해 산출된 문맥 벡터가 무슨 의미가 있는 것인 지 이해가 잘 되지 않아서요. 즉, 그냥 아무런 연관성 없는 임의의 값들끼리 접곱했는데 의미를 가진 문맥 벡터가 나온다는 게 언뜻 이해가 되질 않습니다. 아니면, 처음에는 토크나이저에서 아무런 연관성 없이 그냥 임의로 실수 값들을 각 토큰에 부여했다 하더라도, "훈련 가능한 가중치를 가진 멀티 헤드 어텐션" 알고리즘을 수행하게 되면 어텐션 가중치가 갱신 되면서 이런 모든 의구심이 해소 되는 것인가요?
import pandas as pd df = pd.read_csv('year.csv') # print(df.head()) df.info() # print(df.shape) df = df.T # print(df.shape) m = df.loc[:,1].mean() # print(m) # 110.18407960199005 sum(df.loc[:,1] > m) 이렇게 풀었는데 결과값이 91이 나오더라구요. 풀이를 보니 year.csv를 불러올 때 index 관련된 내용이 있던데 그걸 사용하지 않으면 loc[2000] 이런 것들을 사용할 수 없게 되는건가요??
loc[2000] 같은 경우에 2000이 숫자형 타입이라 작은 따옴표를 안넣어주는건데 실제 시험에서 그럼 df.dtypes 명령어를 통해서 미리 숫자형인지 문자형인지 파악하고 풀이를 진행하는 방향이 맞는걸까요? 강의 중엔 따로 언급이 없으셔서 질문드립니다!! 항상 감사합니다
안녕하세요 딩코님. 강의 즐겁게 수강하고 있습니다. 딩코님의 테라폼 코드를 토대로, 저의 프로젝트에 도입하는 와중에 테라폼 정상 작동 및 AWS 모든 서비스 정상 작동 -> 빌드 -> 커밋 & 푸시 -> CI/CD Actions 통과 까진 성공하나, 막상 EC2에서 docker ps 입력시 아무 컨테이너가 띄워지지 않습니다. 뭔가 ECR에 아무 이미지가 업로드 되지 않고 있나? 라는 합리적 의심이 들긴하는데, 혹시 어느부분부터 점검해야할지 감이 잡히지 않아 도움 부탁드리고자 질문 남깁니다. 추운데 늘 건승하세요. 읽어주셔서 감사합니다.
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[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? () 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/) [질문 내용] 메시지,국제화.pdf 에서 이 부분이 최상단에 있어도 괜찮을것 같습니다. 최초 테스트 message.properties 에서 저는 해당 현상이 있어서 챗지피티 도움을 받아 인코딩 문제임을 인지하였고 해당 properies 파일들을 위의 방식과 비슷하게 UTF-8로 변경 하여 해결 하였습니다. 위쪽에 있으면 따로 시간을 들여 찾을 필요가 없이 바로 인지하고 수정 할수 있을겉 같네요!
