먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 꼭 강의와 관련된 질문이 아니더라도, 최대한 답변해드리겠습니다. 건의사항도 괜찮습니다. 편하게 질문해주세요! 9:38에 html 소스 바꾸고, 다시 blob service에 다시 9:38에 변경한 소스파일을 다시 업로드해야하는거 맞을까요..?? 해당 작업을 해야되는게 맞다면 제 컴퓨터에서 수정했을 때 blob service에 수동으로 안올리고 자동으로 올려지게 하는게 ci/cd???같은건가요...?
좋은 강의 감사합니다. [onc88]강의 내용 중 삼각형 아이콘을 눌러 실행 화면 만들 때 아래 같이 구성 안되고 아래 : C:\Inflearn\source_stage\01_start_python_ai> python test.py & C:/Python111/python.exe..... 아래2 같이 나와서 삼각형 아이콘을 눌러도 동작 안됩니다. (python test.py 실행해야 동작) 아래2: C:\Inflearn\source_stage\01_start_python_ai 다음 & C:/Python111/python.exe.....을 추가하려면 어떻게 해야하나요?
안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 모델 서빙 경험이 없는 저한테는 매우 유익한 강의라고 생각하고 있습니다. 하지만 강의를 따라가면서 개인적으로 코드를 뜯어보는 과정에서 하나하나 이해하는 데에는 많은 시간이 걸려 강의를 다 듣고 다시 코드를 뜯어보며 확실하게 알고 넘어가고자 하는데 수업자료와 코드 요청을 드려도 될까요?
방금 사전점수 확인했는데 합격이네요 ㅎㅎ 강사님 덕에 1트에 바로 합격한 것 같습니다. 강의가 정말 도움 많이 되었고, 질문을 많이 남겼는데 답변도 빠르게 해주셔서 보다 빠르고 효율적으로 공부할 수 있었던 것 같습니다. 감사합니다! 여담이지만 2유형은 그냥 무지성 randomforest에다가 train_test_split 검증도 안 하고 score 확인도 안 한 채로 코드 실행되는 것만 확인하고 제출했더니 5점 감점됐고, 3유형에선 민감도 구하는 문제에서 민감도가 뭐였는지가 헷갈렸는데 아마 이거 틀린 거 같네요 ㅋㅋㅋㅠㅠ
pro 요금제, sonnet4.5를 사용해서 강의를 따라가다 보니 금방 session의 토큰 사용량이 가득 차는 부분이 불편해서 모델 비교 설명을 확인해봤습니다. 일상적인 개발에서는 sonnet4.5가 토큰 사용량이나 성능 측면에서 뛰어난 것 같더라구요. 아마 실무 개발에서 claude를 활용하게 된다면 sonnet을 사용할 것 같은데, haiku4.5가 sonnet보다 3배 저렴하고 속도도 빠르다고 하는 내용을 보니 pro 요금제로 강의를 들을 때는 haiku 모델이 더 적합하겠다는 생각이 들었습니다. 이것 저것 모두 써보려고 하는데, 강사님의 의견이 궁금합니다! (실무에서 모델별 성능이 체감될 만큼 차이가 큰지도 궁금합니다.)
고수가 되는 파이썬 : 동시성과 병렬성 문법 배우기 Feat. 멀티스레딩 vs 멀티프로세싱 (Inflearn Original)
안녕하세요. 저는 daemon=True 해도 서브가 모두 돌고 끝납니다. 무슨 이유가 있을까요? # 스레드 실행 함수 def thread_func(name, d): logging.info('Sub-Thread %s: starting', name) for i in d: print(i) logging.info('Sub-Thread %s: finished', name) ... # 함수 인자 확인 # daemon : default False x = threading.Thread(target=thread_func, args=('First', range(20000)), daemon=True) y = threading.Thread(target=thread_func, args=('Second',range(10000)), daemon=True) 19:16:32: Main-Thread: all done 0 1 2 ... 19999 19:16:32: Sub-Thread Second: finished 19:16:32: Sub-Thread First: finished
최적 값을 보장하지 않음에도 최소 개수를 출력 가능한 이유가 궁금합니다. 예를 들어 10 20 80의 경우 80+10/ 20 이나 80+20/10이나 결국엔 2개의 보트가 필요한 건 같고 낭비 공간의 총량도 동일합니다. 하지만 자꾸 돌아보면 최적 값으로 맞추는 로직이 추가 되어야 하지 않을까? 라는 의문이 남습니다.
안녕하세요. get_dummies 관련 문의드립니다. Feature Engineering 강의 듣다가 문의 있어 글 납깁니다. [Pclass:3,sex:male,Age:25,Parch:0,Fare:8,Embarked:Q] 만약에 새로운 위에 있는 데이터를 predict 하고 싶으면, df에 concat 시키고, 다시 get_dummies 후에 해당 Row로 predict 해봐야 되는건가요? 그리고 만약에 embarked에 Z라는 새로운 카테고리가 생기면 다시 학습시켜줘야 되는건가요?
안녕하세요. 수업을 듣다가 알려주신 거랑 다르게 동작하는 것 같아 질문드립니다. 5.2 풀라우트 캐시2 스크립트 기준 10:09 "자, 이런 Fetch 메서드는 자동으로 No Store 옵션을 갖는다고 말씀을 드렸죠?" -> 그래서 예상한 결과값은 dynamic page를 예상했는데 static page로 나오는 것 같습니다 npm run build를 했을 때 cache 옵션을 안 준 경우 const response = await fetch(`${process.env.NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL}/book`) Route (app) Size First Load JS ┌ ○ / 288 B 106 kB 이렇게 static page로 나오고 cache 옵션 no-store로 준 경우 Route (app) Size First Load JS ┌ ƒ / 288 B 106 kB 이렇게 dynamic page로 나와서 next 공식 문서를 찾아보니 https://nextjs.org/docs/15/app/api-reference/functions/fetch auto no cache (default): Next.js fetches the resource from the remote server on every request in development, but will fetch once during next build because the route will be statically prerendered. If Dynamic APIs are detected on the route, Next.js will fetch the resource on every request. 이렇게 build 때는 static 이라고 해서 질문이 생겼습니다. 어떤 블로그에서는 또 브라우저마다 다르게 동작한다고 해서 헷갈립니다..! 답변 주시면 감사드리겠습니다.