2024년 10월 04일 일일 요약

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1: 본 블로그 글에서는 최신 AI 기술의 발전과 그에 따른 Deep Learning의 중요성에 대해 다루고 있습니다. 특히, 다양한 알고리즘과 모델들이 어떻게 데이터를 학습하고 예측을 수행하는지에 대하여 설명하고 있습니다. 또한 Python과 JavaScript를 활용한 실습 예제도 선보여 실용성을 강조하고 있습니다.

키워드: Deep Learning, 알고리즘, 데이터 학습, Python, JavaScript

출처: https://blog.naver.com/writer0713/223605860423?fromRss=true&trackingCode=rss

[데브허브] DEVHUB 진행상황 (Supabase Egress) - 2024.10.02

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2: TypeORM에서 Many-to-Many 관계를 custom으로 구현하는 방법에 대해 다룹니다. 웹툰 서비스 예시를 통해 작가와 웹툰 간의 관계를 설명하며, 기본 제공되는 Many-to-Many 관계의 한계점과 중복 데이터를 방지하기 위한 대안으로 Unique 제약 조건을 소개합니다. 이를 통해 작가의 역할을 구분할 수 있는 최적의 구조를 제안합니다.

키워드: TypeORM, Many-to-Many, Custom Relationship, Unique Constraint, 데이터베이스

출처: https://velog.io/@lemontech119/Typeorm-Custom-ManyToMany

Typeorm Custom ManyToMany

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3: 본 글에서는 JavaScript의 고차 함수인 filter, map, reduce에 대해 소개하며, 그 중 세 번째 인자를 활용한 데이터 가공 방법을 설명합니다. 특정 요구사항에 맞춰 장바구니 목록을 카테고리 또는 날짜별로 묶어 표현하는 방법을 코드로 예시를 통해 보여주며, 이러한 접근법의 장점과 활용 가능성을 논의합니다.

키워드: JavaScript, 고차 함수, filter, map, reduce, 데이터 가공, API, UI

출처: https://velog.io/@haryan248/%EB%82%98%EB%A7%8C-%EB%AA%B0%EB%9E%90%EB%8D%98-%EC%84%B8-%EB%B2%88%EC%A7%B8-%EC%9D%B8%EC%9E%90

나만 몰랐던 세 번째 인자

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4: 이 글은 Pinpoint라는 APM(Application Performance Management) 도구를 활용하여 실시간 성능 모니터링을 구축하는 과정에 대해 설명합니다. Pinpoint는 네이버에서 개발한 도구로, 분산 애플리케이션의 성능을 모니터링하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 글에서는 Pinpoint의 구성 요소인 Agent, Collector, Web, HBase에 대해 설명하며, 설치를 위한 버전 호환성도 주의해야 한다고 강조합니다. 실제 운영 서버에 Pinpoint를 설치하는 방법과 서버 환경 구성, HBase와 Collector, Web 설치 과정에 대해 상세히 다루고 있으며, 마지막에는 모니터링 결과를 확인하는 방법을 설명합니다.

키워드: Pinpoint, APM, HBase, Collector, Java

출처: https://coor.tistory.com/66

Pinpoint 활용한 실시간 성능 모니터링 구축기