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📝독립변수

원인이 되는 일

 

📝종속변수

결과가 되는 일

독립 변수 종속변수 결과
날짜 요일 온도 예상 판매량
2월 3일 -5도 50개
2월 4일 -2도 20개
2월 5일 -3도 30개

 

 

📝GPU

CPU는 복잡한 연산을 순서대로 빠르게 집중하는 반면, GPU는 쉽고 단순한 작업을 병렬적으로 대량 처리하는데 특화

 

📝하드웨어 가속

구글의 하드웨어 가속의 경우 gpu를 이용해 빠르게 화면을 렌더링한다

 

📝N단계 수준의 API

1단계 수준의 API, 2단계 수준의 API라는 말은 없지만 아래와 같이 사용할 수 있다.

예) www.naver.com/member[1단계]/info[2단계]

 

📝VPC

aws에서 아이피를 할당해주는 대역대로 서브넷끼리 묶어주는 역할을 한다

 

 

 

 

🔗 참고 및 출처

https://medium.com/harrythegreat/aws-%EA%B0%80%EC%9E%A5%EC%89%BD%EA%B2%8C-vpc-%EA%B0%9C%EB%85%90%EC%9E%A1%EA%B8%B0-71eef95a7098

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프론트엔드 테스트가 어려운 이유와 해결방법(storybook, cypress, applitools)

프론트엔드 테스트 흔히들 프론트엔드에서 테스트가 어렵다고 말한다. 이유는 간단하다. 결과값을 데이터로 만들어놓기가 어렵기 때문이다. 프론트엔드 단에서 결과라는 것은 html, css, js 가 결

velog.io

 

E2E테스트 with Cypress

E2E(End to End) 테스트는 개발 된 프로젝트가 브라우저 위에서 제대로 작동 하는지 사용자 관점에서 테스트 하는 방법이다.

velog.io

 

 

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📝한국어 DataSet (긍정 단어, 부정 단어 등....)

 

한국어 dataset 모음

한국어를 가지고 실험을 해보기 위해 구글링을 해보았지만 생각보다 한국어 데이터가 많지 않았다. 공개되어 있는 한국어 dataset 을 링크로 남겨두고, 새로 추가 될 때 마다 갱신할 예정이다. ※

sosomemo.tistory.com

 

GitHub - songys/AwesomeKorean_Data: 한국어 데이터 세트 링크

한국어 데이터 세트 링크. Contribute to songys/AwesomeKorean_Data development by creating an account on GitHub.

github.com

 

SmileStyle 한국어 대화 스타일 변환 데이터셋 | Smilegate.AI

저희 센터의 인공지능 연구 모토는 'Human-like AI' & 'Fun AI' 입니다.

smilegate.ai

 

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📝네이버쇼핑의 상품 카테고리 자동 분류

 

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📝catalina.out

톰캣에서 발생한 모든 내용을 기록한다 (콘솔에 표시되는 모든 것을 기록) 또한 별도의 설정이 없을 때 이 파일의 크기는 무한정 증가한다 즉, 롤링이 안 됨 → Log4j나 System.out.print와 같은 걸로 로깅한 것들이 들어가 있음

 

📝catalina.yyyy-mm-dd.log

톰캣에 의해 생성되는 로그만 기록 Standard output(표준 스트림), Standard error(표준 에러)의 로깅은 제외

→ Log4j나 System.out.print와 같은 걸로 로깅한 것들이 들어가 있지 않다

 

📝localhost_access

클라이언트가 웹 애플리케이션에 접근할 때 발생하는 정보를 기록합니다. 이 로그에는 클라이언트의 IP 주소, 접근 시간, 요청된 URL, 응답 상태 코드 등이 포함될 수 있습니다. 이 로그는 웹 애플리케이션에 대한 접근 추적 및 분석에 사용

 

📝localhost

host( VirtualHost 같은) 한정한 로그 → 로그는 쌓이는데 어떤 규칙인지는 잘 모르겠네요

 

📝host-manager.log

Tomcat Host Manager Web app 로그 (가상 호스트 매니저) → 로그가 안 쌓여서 사실 잘 모르겠습니다

 

📝manager.log

Tomcat Manager Web App 로그 (웹콘솔) → 로그가 안 쌓여서 사실 잘 모르겠습니다

 

 

🔗 참고 및 출처

https://velog.io/@always/Tomcat-%EB%A1%9C%EA%B7%B8-%ED%8C%8C%EC%9D%BC-%EC%A2%85%EB%A5%98

https://yes-admit.tistory.com/64

 

 

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  • 노리를 자바에서 직접 호출해 조작 → API 조작

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=websearch&logNo=221796252235&proxyReferer=  

 

lucene nori KoreanAnalyzer 로 색인 생성시 사용자 사전에 포함된 단어들은 분해하지 않도록 개발하는

lucene nori KoreanAnalyzer 로 색인 생성시 사용자 사전에 포함된 단어들은 분해하지 않도록 개발한 소...

blog.naver.com

 

 

https://cromboltz.tistory.com/18

 

파이썬_konlpy_kkma(꼬꼬마) 형태소 분석기 사전 튜닝

파이썬으로 한글 자연어를 처리하기 위해서는 java 기반으로 만들어진 형태소 분석기를 사용합니다.konlpy는 자바 기반의 형태소 분석기를 파이썬에서 사용할 수 있게 해주는 아주 고마운 라이브

cromboltz.tistory.com

 

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📝오타교정어

https://heegyukim.medium.com/symspell%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-%ED%95%9C%EA%B8%80-%EB%A7%9E%EC%B6%A4%EB%B2%95-%EA%B5%90%EC%A0%95-3def9ca00805

 

📝연관시스템 구축

1. https://doorirang.tistory.com/153
2. https://m.some.co.kr/analysis/social/association?keyword=%EC%8A%AC%EB%9E%A8%EB%8D%A9%ED%81%AC&startDate=20230210&endDate=20230216&sources=blog%2cnews 
3. http://www.ezmeta.co.kr/page/?page_id=5373 

 

📝연관검색어 VS 추천검색어

https://bloglabxyz.tistory.com/m/entry/%EC%97%B0%EA%B4%80%EA%B2%80%EC%83%89%EC%96%B4-VS-%EC%B6%94%EC%B2%9C-%EA%B2%80%EC%83%89%EC%96%B4#:~:text=%EC%97%B0%EA%B4%80%EA%B2%80%EC%83%89%EC%96%B4%EB%8A%94%20%EB%84%A4%EC%9D%B4%EB%B2%84%EA%B0%80,%EB%85%B8%EC%B6%9C%EC%8B%9C%EC%BC%9C%EC%A4%80%EB%8B%A4%EB%8A%94%EA%B2%83%EC%9E%85%EB%8B%88%EB%8B%A4.

 

📝코사인 유사도

https://bkshin.tistory.com/entry/NLP-8-%EB%AC%B8%EC%84%9C-%EC%9C%A0%EC%82%AC%EB%8F%84-%EC%B8%A1%EC%A0%95-%EC%BD%94%EC%82%AC%EC%9D%B8-%EC%9C%A0%EC%82%AC%EB%8F%84

 

📝추천 시스템 개발

1. https://1004jonghee.tistory.com/m/entry/%EC%B6%94%EC%B2%9C-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9CRecommender-System

2. https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=olpaemi&logNo=222020601578&proxyReferer=

3. https://lsjsj92.tistory.com/m/563

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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package hello.core;

import hello.core.member.Grade;
import hello.core.member.Member;
import hello.core.member.MemberService;
import hello.core.member.MemberServiceImpl;
import hello.core.order.Order;
import hello.core.order.OrderService;
import hello.core.order.OrderServiceImpl;
import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.config.BeanDefinition;
import org.springframework.context.annotation.AnnotationConfigApplicationContext;

public class AutoAppConfigTest {

    private final String packageName = "hello.core";
    AnnotationConfigApplicationContext ac = new AnnotationConfigApplicationContext(AutoAppConfig.class);

    @Test
    @DisplayName("빈 설정 메타정보 확인")
    void findApplicationBean() {
        String[] beanDefinitionNames = ac.getBeanDefinitionNames();
        for(String beanDefinitionName : beanDefinitionNames){
            BeanDefinition beanDefinition = ac.getBeanDefinition(beanDefinitionName);

            if(beanDefinition.getRole() == BeanDefinition.ROLE_APPLICATION && beanDefinition.toString().contains(packageName) == true) {
                System.out.println("beanDefinitionName = " + beanDefinitionName + " beanDefinition = " + beanDefinition);
            }
        }
    }
}

기본적으로 생성되는 Bean + 내가 만든 Bean = 전체 Bean 정보 

전체 Bean 정보에서 해당 Bean Class 정보가 내 패키지에서 만들어진 것인지 체크해서 보여준다)

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📝트랜잭션

데이터베이스에서 수행되는 하나의 논리적인 작업 단위를 나타냅니다 예를 들면 1,000원 입금 후 500원을 B의 계좌에 보내는 일련의 작업이 있을 경우 1,000원 입금이라는 작업과 500원을 B의 계좌에 보내는 두가지 작업을 묶은 형태로 진행하게 된다 → 두가지의 작업중 하나라도 실패하면 앞에 작업도 다 롤백이 되어야하고 성공할 거면 둘다 성공해야한다

 

📝ACID 트랜잭션

트랜잭션에서 가장 중요한 4가지 요소의 앞글자를 따온 것으로 최대한의 데이터 안정성과 무결성을 보장의 효과가 있다.

원자성(Atomicity) - 트랜잭션에 속한 각각의 문(CRUD)을 하나의 단위로 취급합니다. 문 전체를 실행하거나 그 문의 어떤 부분도 실행하지 않거나 둘 중 하나입니다. 이 속성은 스트리밍 중에 갑자기 오류를 일으키더라도 데이터 손실과 손상이 방지됩니다.

일관성(Consistency) - 트랜잭션이 테이블에 변경 사항을 적용할 때 미리 정의된, 예측할 수 있는 방식만 취합니다. 트랜잭션 일관성이 확보되면 데이터 손상이나 오류 때문에 테이블 무결성에 의도치 않은 결과가 생기지 않습니다.

격리(Isolation) - 여러 사용자가 같은 테이블에서 모두 동시에 읽고 쓰기 작업을 할 때, 각각의 트랜잭션을 격리하면 동시 트랜잭션이 서로 방해하거나 영향을 미치지 않습니다. 각각의 요청이 실제로는 모두 동시에 발생하더라도, 마치 하나씩 발생하는 것처럼 발생할 수 있습니다.

영속성(Durability) - 성공적으로 트랜잭션이 수행되었다면, 그 결과는 완전히 반영이 되어야 한다. 완전히 반영되면 로그를 남기게 되는데, 후에 이 로그를 이용해서 트랜잭션 수행전 상태로 되돌릴 수 있어야 한다. 때문에 트랜잭션은 로그저장이 완료된 시점에서 종료가 되어야 한다.

 

 

📝NextJS

풀스택 프레임워크로 (프론트엔드[React] + 백엔드) 클라이언트 사이드 렌더링의 문제를 해결하기 위해 Vercel이 Next.js를 만들었다.

 

📝OLTP (Online Transaction Processing)

사용자가 요청한 트랜잭션을 DB서버가 처리하고 그 결과를 사용자 PC에 돌려주는 과정

 

 

📝OLAP (Online Analytical Processing)

DB에 저장되어 있는 데이터 분석 및 사용자에게 유의미한 정보 제공해 이를 바탕으로 수익 창출 및 다양한 모델링이 가능

간단하게 데이터 분석이라고 생각하면 된다.

 

📝OLTP vs OLAP

구분 OLTP OLAP
주 트랜잭션 형태 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE SELECT
속도 수초 이내 수초 이상 수분 이내
데이터 표현 시간 실시간 과거
데이터 특성 트랜잭션 중심 정보 중심

 

 

📝Gulp

프론트엔드 자동화 빌드 툴이다. 일일이 반복해서 하기 번거로운 작업들(파일 minification작업, sass파일 컴파일, Lint 등)을 자동화하여 개발 시간을 단축

 

📝Scoop

리눅스의 apt-get install처럼 윈도우에서도 명령어를 통해 간단히 설치할 수 있게 도와주는 툴

 

📝Jest

Jest란 코드가 제대로 동작하는지 확인하는 Test Case 를 만드는 페이스북이 개발한 'JS 테스팅 프레임워크

 

📝Babel

바벨은 ECMAScript2015이상의 코드를 적당한 하위 버전으로 바꾸어 주는 것이 주된 역할

 

📝웹팩 (webpack)

여러 개의 파일을 하나의 파일로 합쳐주는 번들링을 해주는 도구입니다.
번들링을하면 파일(css, img도 번들링을 합니다)은 하나로 합쳐지고 네트워킹 요청횟수는 줄어들게 됩니다. 그리고 중복된 소스코드도 최소화하고 모듈 개념을 사용하기 때문에 글로벌이 오염되지도 않습니다.

 

📝FGI (Focous Group Interview)

보통 6~10명의 참석자들이 모여 사회자의 진행에 따라 정해진 주제에 대해 이야기를 나누게 하고, 이를 통해 정보나 아이디어를 수집합니다. 그걸 통해 고객이 참석자인 경우 선호도가 높은 서비스를 찾아낼 수 있습니다.

 

 

 

🔗 참고 및 출처

https://thenicesj.tistory.com/261

https://kiki-100.tistory.com/99

https://velog.io/@rlaghwns1995/JEST-JEST%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EC%B4%88

https://colinch4.github.io/2021-01-14/gulp/

https://steemit.com/javascript/@noreco/webpack

https://www.youtube.com/watch?v=jYJ3ygUfPrU

https://velog.io/@yejin20/DjangoORM%EC%9D%98-%EC%9E%A5%EB%8B%A8%EC%A0%90

https://www.databricks.com/kr/glossary/acid-transactions

https://www.joinc.co.kr/w/man/12/ACID

http://uainkorea.blogspot.com/2013/11/fgi.html

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