일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 게임개발동아리
- 전국대학생게임개발동아리연합회
- bastion host
- Route53
- 백엔드
- EC2
- AWS
- 프리티어
- 위키북스
- 프로그래밍
- CICD
- 체크인미팅
- 라피신
- 자바개발자
- 오블완
- VPC
- 인프라
- 스프링부트
- UNIDEV
- NAT gateway
- 생활코딩
- 온라인테스트
- UNICON
- 도커
- 개발공부
- 인디게임
- 42서울
- UNICON2023
- 백엔드개발자
- 티스토리챌린지
- Today
- Total
목록전체 글 (135)
Hyun's Wonderwall
Overview/roadmap: • Internet • Protocol • Network edge: hosts, access network, physical media • Network core: packet/circuit switching, internet structure • Performance: loss, delay, throughput • Security • Protocol layers, service models • History Week 1-1 최신 기술 6G (빠르다. Large range of applications and services. distributed AI. B-IoT. N-IoT), Wifi Pr ∝ Pt * 1 / (d^2 * f^2). // d=거리, f=주파수 대역 Ca..

Outline SQL Data Definition Basic Query Structure of SQL Queries Additional Basic Operations Set Operations Null Values Aggregate Functions Nested Subqueries Modification of the Database History IBM Sequel 언어: System R 프로젝트의 일환으로 IBM San Jose 연구소에서 개발됨 이후 이름을 변경 -> Structured Query Language (SQL) ANSI 및 ISO 표준 SQL: SQL-86, SQL-89, SQL-92(일반적인 표준) SQL-1999, SQL-2003 상용 시스템은 SQL-92 기능을 대부분 또는 모두 제..

OutlineStructure of Relational Databases (관계 DB의 구조)Database Schema (DB 스키마)Keys (키. PK, FK)Schema DiagramsRelational Query Languages (관계 질의어)The Relational Algebra (관계대수)Example of a Instructor Relationrelation = table.attributes = columns. // relation에 여러개의 attributes가 있다tuples = rows. // relation 구성하는 data들, 하나하나의 행들. 순서 없음.Relation Schema and Instanceattributes: A1, A2, ..., Anrelation schem..
Chapter 1. Introduction Outline: Database-System Applications Purpose of Database Systems View of Data Database Languages Database Design Database Architecture Database Users and Administrators History of Databaase Systems Database Systems - 데이터베이스 (관리) 시스템 DBMS(Database Management System): 특정 기업에 대한 정보를 포함한다. Collection of interrelated data (상호 관련된 데이터들의 집합) Set of programs to access the data (..
EFUB 4기 BackEnd Lead_ 도메인 주도 개발 스터디스터디 커리큘럼: 최범균, "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지"3주차 과제: Chapter 9. 도메인 모델과 바운디드 컨텍스트Chapter 9. 도메인 모델과 바운디드 컨텍스트Keywords: 바운디드 컨텍스트, 바운디드 컨텍스트 간 통합과 관계9.1 도메인 모델과 경계한 개의 모델로 모든 하위 도메인을 표현하려는 시도는 불가능하다.- 하위 도메인마다 같은 용어라도 의미가 다르고, 같은 대상이라도 지칭하는 용어가 다를 수 있다. 올바른 도메인 모델을 개발하려면 하위 도메인마다 모델을 만들어야 한다.- 각 모델은 명시적으로 구분되는 경계를 가져서 섞이지 않도록 해야 한다. 여러 하위 도메인의 모델이 섞이면 모델의..
EFUB 4기 BackEnd Lead_ 도메인 주도 개발 스터디 스터디 커리큘럼: 최범균, "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 3주차 과제: Chapter 7. 도메인 서비스, Chapter 8. 애그리거트 트랜잭션 관리 Chapter 8. 애그리거트 트랜잭션 관리 Keywords: 애그리거트 트랜잭션, 애그리거트 잠금 기법 8.1 애그리거트와 트랜잭션 애그리거트의 일관성이 깨지는 문제가 발생하지 않도록 하려면 다음 두 가지 중 하나를 해야 한다. 운영자가 배송지 정보를 조회하고 상태를 변경하는 동안 고객이 애그리거트를 수정하지 못하게 막는다 운영자가 배송지 정보를 조회한 이후에 고객이 정보를 변경하면, 운영자가 애그리거트를 다시 조회한 뒤 수정하도록 한다, 이 두 가지는..
EFUB 4기 BackEnd Lead_ 도메인 주도 개발 스터디 스터디 커리큘럼: 최범균, "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 3주차 과제: Chapter 7. 도메인 서비스, Chapter 8. 애그리거트 트랜잭션 관리 Chapter 7. 도메인 서비스 Keywords: 응용 서비스 구현, 표현 영역의 역할, 값 검증과 권한 검사 7.1 여러 애그리거트가 필요한 기능 결제 금액 계산 로직의 경우 고려할 사항이 많아 한 애그리거트에 넣기 애매하다. 애그리거트에서 자신의 책임 범위를 넘어서는 기능을 구현하게 하면 안 된다. 이를 해결하는 방법: 도메인 기능을 별도 서비스로 구현 7.2 도메인 서비스 도메인 서비스: 도메인 영역에 위치한 도메인 로직을 표현할 때 사용한다. -..
EFUB 4기 BackEnd Lead_ 도메인 주도 개발 스터디 스터디 커리큘럼: 최범균, "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 3주차 과제: Chapter 5. 스프링 데이터 JPA를 이용한 조회 기능, Chapter 6. 응용 서비스와 표현 영역 Chapter 6. 응용 서비스와 표현 영역 Keywords: 응용 서비스 구현, 표현 영역의 역할, 값 검증과 권한 검사 6.1 표현 영역과 응용 영역 그동안 도메인 영역 부분을 배웠는데, 도메인이 제 기능을 하려면 사용자와 도메인을 연결해 주는 매개체가 필요하다. => 응용 영역과 표현 영역의 역할. [ 사용자 -> 응용 영역 -> 표현 영역 -> 도메인 영역 ] 표현 영역: 사용자 요청 해석. HTTP 요청 받으면 URL,..
EFUB 4기 BackEnd Lead_ 도메인 주도 개발 스터디 스터디 커리큘럼: 최범균, "도메인 주도 개발 시작하기: DDD 핵심 개념 정리부터 구현까지" 3주차 과제: Chapter 5. 스프링 데이터 JPA를 이용한 조회 기능, Chapter 6. 응용 서비스와 표현 영역 Chapter 5. 스프링 데이터 JPA를 이용한 조회 기능 Keywords: 스펙, JPA 스펙 구현, 정렬과 페이징, 동적 인스턴스와 @Subselect 5.1 시작에 앞서 CQRS: 명령 모델과 조회 모델을 분리하는 패턴. - 명령(Command) 모델: 상태를 변경하는 기능을 구현할 때 사용. // ex. 회원가입, 암호 변경, 주문 취소, 배송지 변경 ㄴ 도메인 모델(엔티티, 애그리거트, 리포지터리 등)은 명령 모델로 ..

[Chapter 02] 사이킷런으로 시작하는 머신러닝 1. 사이킷런 소개와 특징 사이킷런(scikit-learn): 파이썬 머신러닝 라이브러리. import sklearn 2. 붓꽃 품종 예측하기 붓꽃의 특징을 기반으로 품종을 분류하려고 한다. 분류는 지도학습 방법 중 하나. - 붓꽃 데이터 피처: Sepal length, Sepal widtn, Petal length, Petal width - 붓꽃 데이터 품종(레이블): Setosa, Vesicolor, Virgiinica (3종류) *피처: 특징. 학습 모델에서 제공하는 입력 변수. 단순 선형 회귀에서의 X변수. *레이블(label) 데이터: 분류 결정값. 기계학습으로 예측하는 실제 항목. y=f(X)에서 y. *지도학습: 학습을 위한 다양한 피처와..