2026년을 맞이하기 이틀 전인 지금, 다사다난 했던 2025년을 보내주기 위해 KPT 회고법을 통해 회고를 진행하겠습니다.KPT 회고법Keep : 만족하며 이어나갈 부분Problem : 개선이 필요한 부분Try : 문제 해결을 위한 action2025년 동안 Opic

본 글은 메타코드 M에서 제공하는 강좌의 내용이 포함되어 있습니다.추천 시스템을 설계할 때에는 Collaborative Filtering, MF와 같은 베이스 라인의 모델을 구축하여 성능 테스트를 진행한 성능을 고도화 하기 위한 노력을 진행합니다.이를 개선하는 방법은

스프링을 공부하다보니 기본적인 코드작성은 어느정도 익숙해졌지만 개념적인 부분에 대해 좀 더 깊게 이해하고 정리해야하는 시간이 필요하다고 느껴 글을 작성하기 시작했다.해당 글에서 배울 내용은 IoC, DI에 대해 알아볼 예정입니다. 이 두 특성은 스프링에서 모든 기능의

8장 뷰와 시스템 카탈로그 8.1 뷰 뷰 여기서 말하느 뷰는 관계 데이터베이스 시스템의 뷰로 다른 릴레이션으로부터 유도된 릴레이션으로 가상 릴레이션이다. 3단계 아키텍쳐의 외부 뷰와 다르다. 데이터베이스의 보안 메카니즘 복잡한 질의를 간단하게 표현하는 수단 데이터독

Collaborative filtering

아이템의 내용을 나타내는 정보를 사용해 추천하는 알고리즘으로 사용자가 선호하는 정보를 기반으로 내용이 비슷한 아이템을 계산함으로써 추천합니다. 예를 들어, A가 교보문고에서 백엔드 관련 도서 중 Spring에 대한 책을 주로 클릭하였다면 (여기서 클릭을 선호한다는 개념

해당 챕터에서는 추천 시스템을 진행하기 위한 팀, 프로세스에 대한 설명을 시작합니다. 추천 시스템 개발에 필요한 3가지 스킬 비즈니스 문제 해결 능력 데이터 사이언스 능력 데이터 엔지니어링 능력 비즈니스 문제 해결 능력 추천 시스템 도입시에 기대할 수 있는 무언가를

캡스톤 디자인 수행을 위해 OREILLY의 추천 시스템 입문을 읽으며 해당 내용들을 정리합니다. Recommendation Systems 추천 시스템은 우리가 다음에 무엇을 하면 좋을지 의사 결정을 지원하는 기술입니다. 우리의 삶에는 다음과 같이 포함되어 있습니다

연산자 연산자에 대해 다루기 전에 간단한 용어에 대한 설명을 먼저 하겠습니다. > 피연산자 : 연산자가 연산을 수행하는 대상입니다. 4 * 2 라는 연산을 한다면 4와 2는 피연산자입니다. 단항 연산자 : 피연산자가 하나인 연산자입니다. 이항 연산자 : 두 개의 피연

우리가 개발자로서 코드를 작성하든 함수를 짜든 모듈을 생성하든 이름을 잘 붙이는 것은 매우 중요한 일입니다. 2장에서는 이름을 잘 붙여 놓으면 왜 좋은지 그리고 이름을 잘 짓는 간단한 규칙을 소개해보겠습니다. 의도를 분명히 밝혀라 변수나 함수 그리고 클래스 이름은

데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조후입선출 구조 (Last In First Out)아래 사진과 같이 가장 나중에 쌓은 top에 존재하는 데이터만 접근가능합니다.top : 가장 최신의 데이터push : 삽입하는 연산으로 top의 데이터가 변경됩니다.pop :

본문은 roadmap.sh 에서 백엔드 로드맵을 따라가며 배운 내용을 정리한 내용입니다. 이 글을 보는 대부분은 개발자이겠죠? 요즘은 이러한 지식을 크게 알지 못해도 어느 정도 개발을 진행할 수 있습니다. (저 또한 그렇습니다 ㅎㅎ..) 하지만 인터넷이 어떻게 작동하

함수에 전달되는 값은 적절한 자료형으로 변환해야합니다. 그렇기 위해 Javascript 말고도 다른 언어들도 형변환이 중요합니다.예를 들어 alert와 같은 매개변수로 문자형을 받기 때문에 값들을 받을 때 문자형으로 변환이 필요합니다.alert 메서드는 자동으로 Str

하나의 논리적 단위를 수행하는 데이터베이스 연산들의 모인객체들을 접근하고 갱신하는 프로그램 수행 단위ACID원자성 (Atomicity)1 또는 0. 모든 연산들이 완전히 수행되거나 전혀 수행되지 않음을 의미한다.시스템이 다운되는 경우 DBMS의 회복모듈이 트랜잭션의 영

부주의한 데이터베이스 설계 ➡ 제어할 수 없는 데이터 중복 야기 + 갱신 이상 유발릴레이션 스키마를 함수적 종속성과 기본 키를 기반으로 분석해 원래의 릴레이션을 분해해 중복과 세 가지 갱신 이상을 최소화한다.정보의 중복과 갱신 이상 방지정보의 손실 방지실세계 표현애트리

논리적인 설계의 데이터 구조를 물리적인 데이터 모델로 사상한다.예상 빈도를 포함하여 데이터베이스 질의와 트랜잭션들을 분석한다.분석을 통한 효율적인 접근을 제공하기 위해 저장 구조와 접근 방법들을 다룬다.특정 DBMS의 특성을 고려한다.질의의 효율적 지원을 위해 인덱스

5.4 ER 스키마를 관계 모델의 릴레이션으로 사상 논리적 설계 단계에서 ER 스키마를 관계 데이터 모델의 릴레이션들로 사상한다. (Mapping) 관계 데이터베이스에는 엔티티 타입과 관계 타입을 구분하지 않는다. 사상대상에 따라 사상방법이 달라진다. 엔티티 타

5.2 ER모델 ER 모델 데이터베이스 설계를 용이하기 위해 P.P.Chen이 제안하였으며 현재는 EER(Enhanced Entity Relationship)모델이 사용되고 있다. > 개념적 설계를 위한 모델로 많은 CASE 도구들에서 지원 실세계를 엔티티, 애트리뷰

데이터베이스 설계는 개념적 데이터베이스 설계와 물리적 데이터베이스 설계로 구분된다.개념적 데이터베이스 : 실제 데이터베이스 구현과는 별개로 정보 사용의 모델을 개발하는 과정이다.물리적 데이터베이스 : 물리적인 저장 장치와 접근 방식에 대해 다룬다.실제 데이터베이스 구현

mongoDB에 대해 전반적으로 공부한 내용