PostgreSQL의 Partial Unique Index의 기능을 활용하면 attendance_status 모델필드의 값이 cancelled 된 경우를 제외한 모든 동일 일자와 동일 타임슬롯인 경우를 중복으로 간주하는 제약을 구현 할 수 있습니다. __table_args__ = ( Index( "uq_active_booking_when_timeslot", "when", "time_slot_id", unique=True, postgresql_where=text("attendance_status <> 'CANCELLED'"), ), ) postgresql 일 경우, attendance_status 가 'CANCELLED' 가 아닌 모든 when + time_slot_id 조합에 고윳값 제약을 걸어줍니다.
픽스처 함수는 픽스처로, 픽스처 내부에서 사용되는 픽스처 함수는 객체로 표현하였습니다. ===== host_user_calendar 픽스처에서 refresh() 메서드를 통해 host_user 객체를 db와 동기화해서 host_user 객체가 calendar 객체의 존재를 아는 것으로 이해했는데요. 그런데 해당 host_user 객체는 반환되지 않고 host_user_calendar 픽스처에 남아있게 되어 접근할 수 없으니 무의미한 행동이라고 보여졌습니다. 그런데 refresh()를 사용하지 않으면 test_사용자가_변경하는_항목만_변경되고_나머지는_기존_값을_유지한다() 테스트 함수에서 update_calendar 엔드포인트 호출 시 404 에러가 발생하는 것을 확인했습니다. 즉, user.calendar로 접근 시 None으로 평가되는 것이지요. 그렇다면 host_user를 반환하지 않아도 해당 host_user 객체는 client_user_auth 픽스처에서 공유되는 것일까요? (혹은 동일한 객체일까요?) 그래야 refresh()를 진행했을 때 오류가 뜨지 않는다는 점이 설명이 되더라구여. 여기서 또하나 궁금한 점은 client_with_auth 픽스처보다 host_user_calendar 픽스처가 먼저 실행이 되어야 공유되는 host_user 객체가 calendar 정보를 가질 수 있다는 점이었습니다. 이 실행 순서를 결정하는 프로세스에 대해서도 궁금합니다!
실습내용을 열심히 따라가다 보니 WSL에서 git push하려면 토큰 방식으로 생성된 비번을 입력하라고 하셨는데 하다 보니 아래 캡처와 같이 계속 에러가 나네요. 따라하다 무엇을 잘못한 걸까요? ㅠㅠ 참고로 토큰값 생성은 Tokens(classic)으로도 해보고, Fine-grained tokens로도 생성해서 해 봤습니다. 둘 다 안되네요. ㅠ
안녕하세요 현재 수동설치로 진행중인데 kubeadm, kubelet, kubectl 패키지까지는 설치가 잘 진행 되었습니다 문제는 클 러스터 초기화 및 pod network 세팅 과정인데요 kubeadm init --pod-network-cidr=20.96.0.0/12 --apiserver-advertise-address 192.168.56.30 명령어 실행 후에 다음과 같은 문제가 발생하였습니다 현재 이런 로그가 뜨는데 뭐때문에 그러는 건지 궁금합니다 그리고 vagrantfile에 kube패키지 설치하는 구간에서 SHELL $install_master = <<-SHELL 리눅스에서 명령어로 입력해도 안되는 것 같은데 의미가 궁금합니다
안녕하세요 선생님 🙂 먼저 양질의 강의를 제공해주셔 정말 감사합니다. cross_encoder_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=re_ranker, base_retriever=multi_query_custom_retriever, ) 위와 같이 re-ranker를 적용시킬때 retriever를 멀티쿼리로 적용을 해보았습니다. 랭스미스로 로깅을 해보니, 멀티 쿼리는 정상적으로 작동한것 같은데요, 각각의 쿼리에 대해 Runnable로 리랭킹을 하는게 아닌, 원본 쿼리를 기반으로 리랭킹을 한다는 느낌을 받았습니다. 아무래도 데이터셋이 테스트용이라 확답이 안서는데, 이 부분은 사용자의 "원본" 쿼리로만 리랭킹을 하는건지 궁금합니다. 만약 그렇다면 랭그래프로 해결을 할 수 있을듯 한데요, State에 멀티 쿼리의 문서 검색 결과를 저장한 뒤, 각 쿼리에 대한 리랭킹 노드를 하는 방법이 생각이 났는데 피드백 부탁드려도 될까요? (사실 오버 엔지니어링이라는 생각이 들지만 ㅎㅎ 실제 프로덕션에 적용시킨다면 어떤 아키텍쳐가 좋은지 궁금합니다!) 감사합니다 :)
AI를 1도 모르는 JAVA 개발자 입니다. AI를 어떻게 공부해야 하는지 몰라서 인프런 검색하여 강사님 강의를 듣게 되었습니다. AI 개발에 파이썬이 사용된다고 하여 인공지능을 위한 파이썬 Level4 까지 모두 구입해두고 듣고 있는데요. 개발자라서 지금 수업이 어렵거나 하지는 않습니다. 그런데 인공지능을 위한 파이썬 LEVEL4 수업이 끝나면 어떤 수업을 들어야 하는 걸까요? 강의를 듣다 보니 통계, 확률을 알아야 하는 것 같은데 저는 그것도 전혀 모릅니다. 이후 어떤 수업을 들어야 하는지 문의드려요.
안녕하세요 선생님. 오늘도 너무나 재밌게 잘 배우고 있습니다. 감사드립니다. 현재 시간 관계상, 섹션4(RCNN계열)까지 수강 후 섹션7(SSD)를 수강중입니다. 강의 내용을 누락시킨 채 질문을 드리는 것이 아니었으면 좋겠습니다. 제가 이해한 바 Faster-RCNN에서 RPN은 image 원본이 아닌 feature map을 입력을 받는다. RPN 내에서 Positive Anchor들에 대해서만 학습을 수행한다. 일 때 학습 시에, RPN내에서 특정 anchor의 Positive 판단이 된다면, 해당 anchor 위치에 어떤 객체 A의 GT가 IoU 기준에 부합하다는 것이 판단되어야 할텐데, RPN 내에서는 feature map 을 입력으로 받고 있으니 내부에서 A 객체의 GT와 anchor 의 IoU를 계산하기 위해선 GT(image 좌표계), anchor(feature 좌표계)를 비교해야 할 텐데 이건 너무 번거로운 일이 아닌가 생각이들었습니다. 위 내용이 틀렸다면 RPN 이전 벌써 anchor 가 존재하고(혹은 설계 가정), 매 학습 이미지가 들어올 때마다 각 anchor 의 라벨정보를 미리 구해놓은 뒤 역전파 시점에서 해당 라벨 정보를 가지고 RPN의 손실 함수 계산에 해당 라벨정보를 포함시킬 수 있겠다라고 생각을 했습니다. 하지만 이런 경우 이 anchor의 positive 처리 과정이 network 내로 들어올 수 없고 Keras 와 같은 framework 구성으로 들어와야하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. network 에는 처리 소스코드를 넣을 수 없으니까요. (특정 구조로 가능할런지는 모르겠습니다) 질문입니다. RPN 내에서 Anchor Positive 처리가 이뤄지나요?
현재 사정상 회사망에서 구성을 하여 공부해볼 생각인데 말그대로 회사망이라서 vagrant를 사용하는 데에 제한이 있습니다 그래서 직접 설치할 예정이고 github에 올려주신 vagrantfile 내용을 토대로 설치해볼 생각인데 rocky 리눅스 같은 경우 8버전을 쓰는지도 궁금하고 minimal 버전으로 설치해서 구성하는지도 궁금합니다 이전에도 비슷한 내용으로 질문 드린 적이 있긴한데 제가 알고 있는 지식이 많지 않아 한계가 있어서 차근 차근 설치해 보면서 공부해 보려고 하는데 이전에도 언급해주신 적이 있어서 우선 카페에 올려주신 mac 설치 버전을 기점으로 참고하여 설치해보려고 합니다
안녕하세요, 1. 도커 이미지를 이서버 , 저서버 왔다가 하는 경우면 도커 컨테이너?이미지? 안에 있는 volume에 db를 저장해놓는게 좋죠?? (호스트 storage를 이용해 db를 저장할 수도 있다고 하셔서 질문 드립니다) 도커 컨테이너 volume 저장 공간은 원하는 만큼 조정 할 수 있나요 (최대 호스트 디스크 저장공간)? 도커 사용이 처음이라 질문이 모호한점 양해 부탁드립니다..
