안녕하세요. select * from article where board_id= 1 order by article_iddesc limit 30 offset 90; 해당 쿼리문을 날렸을 때의 문제점을 설명하는 부분에서 이해가 잘 가지 않는 부분이 있어 질문드립니다! 제가 기억하는 내용이 틀릴 수도 있어 질문드립니다! 제가 알고있던 바로는 Secondary index에 의해 만들어진 자료구조에서 leaft노드는 원본 데이터의 주솟값을 가진다고 알고있었습니다. 따라서 강의의 설명에서는 article id를 가지고 다시 clustered index를 통해 조회한다 했지만 바로 O(1)으로 원본 데이터에 접근한다는 이해는 틀린것일까요? 틀렸다면 어떤 부분일까요? 좋은 강의 잘 듣고있습니다! 감사드립니다! 학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요! 고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다. 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
저희는 이미 서비스가 예전부터 GA4와 구글 태그관리자에 연결만 되어 있었는데요 그래서 인구통계 세부정보에 국가에 이렇게 잘 나오고 있습니다. 하지만, 성별/관심분야 등 국가 이외의 정보는 아무것도 나오고 있지 않습니다 (아마도 세팅을 안 해서겠죠?) 1. 이미 카테고리화 되어 있는 성별/관심분야 등등에도 저희 정보가 나오게끔 세팅하는 법은 강의 커리큘럼상 어디에 있을까요? 혹은 없다면, 어떻게 하는걸까요? 2. 카테고리 자체를 새롭게 만들고 세팅하는 건 GA4에서 불가능할까요? 제일 하고 싶은건, 지역 시별/구별로 인구통계를 보고 싶습니다
안녕하세요. 네이버 뉴스 스크립 시 content를 그대로 사용하니 불필요한 정보가 너무 많아서 LLM이 이를 처리하는데 시간도 오래 걸리고, 토큰 비용도 불필요하게 소모되는 것 같은데 혹시 범용적으로 사용 가능한 대안이 있다면 무엇일까요? 웹 지식이 부족해서 반복 시청하며 공부 중인데 저 부분에 대해 조언 주시면 감사하겠습니다!
안녕하세요. 선생님 수강 중인 학생입니다. 다름이 아니라 vagrant 연습 문제를 하고 있는데 선생님과 똑같이 vagrantfile을 구성했는데 apache2가 설치 조차 되지 않는 문제가 있어서 질문드립니다. vagrant@vagrant:~$ sudo systemctl status apache2 Unit apache2.service could not be found.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 연관관계 를 사용할 경우 연관관계 주인을 설정해야 하는건 이해를 했습니다. @Entity public class Team { @Id @GeneratedValue private Long id; private String name; @OneToMany private List<Member1> members = new ArrayList<>(); } @Entity public class Member1 { @Id @GeneratedValue private Long id; private String username; @ManyToOne @JoinColumn(name = "team_id") private Team team; } 위와 같은 엔티티 구조일 경우 Team 에서도 Member1 에 대한 정보를 알수 있으며 Member1 에서도 Team 에 대한 정보를 알수 있습니다. 이후 둘의 데이터를 삽입한다는 가정하에 다음과 같이 Member 를 먼저 생성후 Team 에 입력할수도 있고 Member1 member1 = new Member1(); member1.setUsername("member1"); em.persist(member1); Team team1 = new Team(); team1.setName("teamA"); team1.getMembers().add(member1); em.persist(team1); 반대로 Team 을 먼저 생성한 뒤에 Member 에게 알려줄수도 있습니다. Team team = new Team(); team.setName("teamA"); em.persist(team); Member1 member = new Member1(); member.setUsername("member1"); member.setTeam(team); em.persist(member); 문제는 여기서 부터 인데... 연관관계 주인을 사용하는 이유는 JPA 에 혼란(?) 을 주지 않기 위함이다 라고 외우고 있는 상태입니다. "mappedBy 를 사용하여 한쪽에서는 쓰기만 가능하도록 동작하도록 한다. " 근데 이게 연관관계 주인하고 무슨 상관인지 잘 모르겠습니다. 그냥 둘다 읽고 쓰고 업데이트 다 가능해도 객체 입장에서는 큰 문제가 없을거 같은데.. 굳이 연관관계 주인이라는 개념을 도입해서 사용하는 이유를 잘 모르겠습니다. 가령 DB 에서는 Team 테이블의 ID 값이 변경이 필요할 경우 그 와 함께 연관되어 있는 Member 테이블에 team_id 값을 변경해줄수도 있고 반대 상황에서도 변경이 가능한데.. 뭔 차이 인지 잘 모르겠습니다.
안녕하세요 강사님! langchain 강의부터 잘 수강하고 있는 수강생입니다! 이번 강의 수강 중 궁금증이 생겨 질문 드립니다. zerox 라이브러리 사용해 md 파일로 변환하는 과정 중 자주 발생하는 에러가 있습니다. 소스 코드는 강의내에서 작성한 코드와 똑같습니다 1. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-dDgP5bwE5XYlEkdzK49V0oM5 on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.', 'type': 'tokens', 'param': None, 'code': 'rate_limit_exceeded'}} LiteLLM Retried: 3 times Please check the status of your model provider API status. 2. Give Feedback / Get Help: https://github.com/BerriAI/litellm/issues/new LiteLLM.Info: If you need to debug this error, use litellm.set_verbose=True'. ERROR:root:Failed to process image Error: Error in Completion Response. Error: litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization org-dDgP5bwE5XYlEkdzK49V0oM5 on tokens per min (TPM): Limit 200000, Used 200000, Requested 807. Please try again in 242ms. Visit https://platform.openai.com/account/rate-limits to learn more.', 'type': 'tokens', 'param': None, 'code': 'rate_limit_exceeded'}} Please check the status of your model provider API status. 위와 같이 모두 '분당 토큰 수' 제한 에러입니다. 저는 처음에는 위 문제를 해결하기 위해 pdf 문서를 chunking 하여 한 번에 처리되는 토큰을 제한하려고 했습니다. => 예) 총 페이지를 약 5~6개로 나눠 보내는 방법 def get_total_pages(path: str) -> int: try: from pypdf import PdfReader except Exception: from PyPDF2 import PdfReader # 호환 return len(PdfReader(path).pages) def make_batches(total_pages: int, size: int): pages = list(range(1, total_pages + 1)) # 1-indexed for i in range(0, total_pages, size): yield pages[i:i + size] total = get_total_pages(PDF_PATH) print(f"Total pages: {total}") merged = [] for pages in make_batches(total, BATCH_SIZE): res = await process_with_backoff(pages) # 여기서 배치로 나눠진 항목들 수행 => 문제점 : zerox는 한 호출에서 처리한 페이지들만 마크다운 파일로 만들어 output_dir에 저장하고, 그 뒤에 만들어지는 파일들은 이어 붙여지지 않고 덮어 씌워집니다. 이를 해결하기 위해 비즈니스 로직을 좀 더 구현해야 하나? 했는데.. 이 방법이 맞는지, 시간만 뺏기게 되는게 아닌지 의문이어서 일단 그만두었습니다. 두번째로는 강사님이 사용하신 모델 'gpt-4o-mini' 를 'gpt-4.1-mini' 로 변경하였습니다. 모델을 바꾸니 바로 해결이 되긴 했습니다. 여기서 제가 궁금한 점은 현업에서 이런 작업을 진행 하다 보면 이런 데이터 전처리를 많이 하게 될 거 같은데.. 사이즈가 너무 큰 데이터는 어떤 방식으로 limit나 기타 오류(아직 어떤 오류가 빈번한지는 잘 모르는 상태입니다.)들을 해결해야 하는지가 궁금합니다! 모델을 바꾸는게 맞는건지, 원본 데이터를 최대한 chunking 해서 제가 맨 위에 오류로 보여드린 200000 TPM 을 맞추려고 해야 되는건지... 요런 부분들이 궁금합니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!
안녕하세요. 삼코치님 질문사항이 있습니다. Analog 인풋 시그널을 넣어주실때 아날로그 시그널에서 발생하는 노이즈 제거 목적으로 디커플링 캡을 추가한 것으로 이해를 했는데요. 추가로, 아날로그 채널간 사이에 아래와 같이 커플링 캡을 추가하셨는데,,, 어떤 이론?으로 어떻게 제거가 되는지 설명 가능할까욥.... 고민을 조금 해봤는데,,,, 이런 느낌일까요? 직관적으로 이해를 하고 싶은데,,, EMI에 의해 다른 채널 신호가 흔들려서 노이즈가 발생하는데,,, 저주파에 해당하는 아날로그 신호는 직렬로 빼주고 고주파에 해당하는 노이즈는서로 만나서 상쇄되는 느낌인가요? 아니면,,,각각의 디캡을 달아줬으니,,, 디캡위치로 노이즈가 제거 되는게 맞는건가요?
설계독학맛비's 실전 FPGA를 이용한 HW 가속기 설계 (LED 제어부터 Fully Connected Layer 가속기 설계까지)
안녕하세요 🙂 [1. 질문 챕터] : eg) 몇 장, 몇 분 몇 초 쯤. or 수강생 분들이 봤을 때 어디구나?! 할 수 있게 표기 부탁 드려요. [2. 질문 내용] : eg) 질문 내용을 자유롭게 작성해주시면 되겠습니다 🙂 [3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : eg) 설치영상은 이렇게 시도했는데 안되더라 or 본인의 생각을 적어주세요. (실습 내용 중에 이해가 안되거나 잘못된 내용이 있는데, 이러 이러한 근거로 나는 이렇게 생각합니다.) ================ 다음 내용은 읽어보시고 지우시면 됩니다.================= 질문 내용을 작성해주실 때, 위의 3단계 로 제가 이해할 수 있게 작성해주시면 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같아요!! 현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ) 강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등) 이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요) 개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등.. 글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.) 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! ) 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. ================== 현재 2025 버전으로 vivado와 vitis를 사용하여 강의를 따라오고 있습니다. 리눅스 환경에 익숙해지고 싶어 2022.2 vivado(for linux) 설치 영상을 보고 설치하려고 합니다. 이때 vitis도 당연히 linux용으로 설치를 해야 하는 것이겠지요? vivado 설치 영상과 동일하게 vitis도 설치하면 될까요?
