미식가의 개발 일기

REST APIREST(Representational State Transfer): 자원을 URL로 식별하고, HTTP 메서드를 통해 작업을 수행하여 클라이언트와 서버 간의 통신을 간소화 REST API 동작클라이언트는 서버에게 URL과 함께 HTTP method를 포함하여 요청을 보낸다. 서버는 클라이언트의 요청의 응답으로 JSON 또는 XML 데이터를 전송한다. HTTP 메서드 `GET`: 조회`POST`: 생성`PUT`: 수정`DELETE`: 삭제 CRUD 실습의존성 추가  News 추가(CREATE)  News 목록 및 페이지네이션   News 수정(PUT)  News 삭제(DELETE)  에러 처리

1️⃣ HTML5, CSS, WebSpring을 배우기 전에 3일 정도 HTML과 CSS, Web 동작 과정에 대해 배우며 프론트엔드와 백엔드에서 상호작용 하는 구조를 알 수 있었고,  웹이 동작하는 전체적인 틀을 이해할 수 있었습니다! 😊Web 동작 구조사용자가 도메인을 입력하면 DNS 서버가 IP 주소를 전달하고, 웹브라우저는 서버에 접속해 요청된 파일을 받아 화면을 구성한다. 2️⃣ Spring FrameworkJava를 개발하기 위한 프레임워크로 엔터프라이즈급 애플리케이션을 개발하기 위한 모든 기능을 종합적으로 제공특징POJO(Plain Old Java Object) 기반 구성: 객체 지향적인 원리에 충실하면서 복잡한 프레임워크나 API에 의존하지 않고 단순한 Java 객체를 사용하는 방식IoC..

4일간 JAVA에 대해 배웠고, intelij를 사용했습니다.학과 수업에서 배운 적이 있긴 하지만 그 이후론 거의 사용하지 않기도 했고 파이썬에 익숙해져 있는 상태라 걱정이 많았는데 막상 배워보고 나니 파이썬과 비슷한 부분도 있었고 기본 프로그램 동작 구조는 크게 벗어나지 않아서 어렵지 않게 학습할 수 있었어요! 1️⃣ JAVA란?객체 지향 프로그래밍 언어로 한 번 작성한 프로그램은 어디서나 실행 가능💡객체 지향이란?현실 세계의 사물이나 개념을 객체로 추상화하여 코드를 작성객체(Object): 속성(Attributes, 데이터)과 동작(Methods, 데이터를 조작하는 함수)으로 구성class Car { int speed; // 속성 void drive() { // 동작 S..

3일간 SQL에 대해 배웠습니다! 쿼리문은 MySQL을 사용했고, 모델링은 exERD를 사용하여 실습 진행했습니다!주요 내용으로는 SQL을 활용한 데이터 조회, 변경, 집계와 함께, MySQL Workbench GUI 사용법도 배워 MySQL 툴 활용 능력을 키울 수 있었습니다.또한, Python으로 MySQL을 연결해 데이터를 가져오는 방법도 간단히 익혔습니다. 특히, 데이터를 MySQL에서 처리한 후 웹과 연결하는 과정을 이해하게 되었고, Python으로 긴 SQL문을 작성하기 부담스러울 경우 VIEW를 생성해 활용하는 실용적인 팁도 배웠습니다! 강의 때 다뤘던 예제 외에도 따로 실습하고, 추가로 공부할 수 있는 심화 자료들을 많이 주셔서 추후에 SQL문으로 쿼리를 짜야할 일이 생기면 유용하게 참고할..

🌐서버서버: 클라이언트에게 네트워크를 통해 정보나 서비스를 제공 클라이언트: 네트워크를 통하여 서버에 요청을 보내 정보를 확인하거나 서비스를 이용  서버의 종류웹 서버: 정적 콘텐츠 전달애플리케이션 서버: 동적 콘텐츠 전달 DB 서버: 애플리케이션의 정보를 저장해서 운영, 관리할 수 있는 DB 구동리버스 프록시 서버: 요청을 처리할 수 있는 애플리케이션 서버 선택 후 전달 포워드 프록시 서버: 미리 데이터를 저장해 뒀다가 요청이 오면 데이터 전달   🛜네트워크 데이터를 주고받기 위해 장치와 장치를 연결하는 시스템 회선 교환 방식: 고정된 경로로 1:1 연결 하며 연결된 동안 회선 점유패킷 교환 방식: 동적 경로로 같은 회선을 공유할 수 있으며 필요한 만큼 회선 이용,                   ..

언어지능 딥러닝에 대해 배웠습니다! 자연어 처리의 역사부터 현재는 개발의 필수 플랫폼이 되어버린 CHAT-GPT가 탄생하게 된 과정까지 알게 되었고, 잘 훈련된 모델이 모여있는 Hugging Face를 활용하여 직접 실습도 진행해 봤는데요! API만 불러오면 다양한 기능을 손쉽게 구현할 수 있는 Hugging Face의 편리함에 대해 감탄했습니다..직접 뉴스 기사를 수집하여 키워드를 추출해보고, 네이버 영화 리뷰 데이터를 활용하여 긍정 리뷰인지 부정 리뷰인지 분류하는 실습도 해봤는데 여러가지 자연어 처리 기법을 사용해 볼 수 있어서 좋았어요!특히 마지막 날 진행했던 PLM, LLM, RAG 방식으로 나눠서 실습했던 부분을 통해 이론으로는 와닿지 않았던 각 기법에 차이에 대해 명확히 할 수 있었습니다! 자..

이미지 데이터를 처리하는 CNN 기법에 대해 배웠어요!Sequential API 와 Functional API 에 대해 반복적으로 실습하면서 모델 구조를 익혔는데 저는 옵션을 축약해서 지정할 수 있는 Functional API 가 더 편했습니다.데이터 전처리 기법 중 하나인 Data Augmentation(데이터 증강)는 데이터를 변형하여 학습에 사용하는 기법으로 데이터의 특성을 훼손하지 않는 적절한 변형 범위를 설정 한다면 학습 성능을 올릴 수 있는 기법이였습니다. 적당한 범위를 선정하는게 중요했어요! 이미 잘 학습된 모델을 가져와서 내 모델에 맞게 조정한 후 사용하는 기법인 Transfer Learning 기법과 여러 객체의 위치를 탐지하는 Object Detection 기법도 배웠습니다. 또, Ob..

모델의 복잡도단순적정복잡underfitting(과소적합) train, val 성능 감소train, val 성능 증가overfitting(과적합) train 성능 증가, val 성능 감소 → 과적합으로 모델이 복잡해지면 학습용 데이터의 패턴을 과하게 반영하여 그 이외의 데이터셋에서 성능 저하→ 따라서 적절한 복잡도를 찾아나가는 과정이 중요  Early Stopping검증 성능(val loss)이 개선되지 않으면 학습 멈추기  학습할 때 callbacks로 지정 from keras.callbacks import EarlyStopping# 모델 선언 후 설정(생략)# EarlyStoppinges = EarlyStopping(monitor = 'val_loss', min_delta=0.001, patience=..