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📌 JAX 기초 - 왜 JAX를 배워야 할까?🚀 JAX란 무엇인가?JAX는 Google에서 개발한 고성능 수치 계산 라이브러리로, GPU와 TPU를 활용하여 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다.Python의 Numpy와 유사한 문법을 가지고 있어 직관적이면서도 강력한 성능을 제공합니다.💡 JAX의 주요 특징자동 미분 (Automatic Differentiation)JAX는 grad() 함수를 통해 매우 간단하게 미분을 수행할 수 있습니다.딥러닝 모델 학습 시 필수적인 기울기 계산이 간편합니다.JIT 컴파일 (Just-In-Time Compilation)JIT을 사용하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.반복되는 연산을 GPU 또는 TPU에서 빠르게 처리할 수 있습니다.함수..

⚡ Next.js CI 빌드 캐싱 가이드Next.js 프로젝트에서 CI/CD 파이프라인을 설정할 때, 빌드 시간을 단축하기 위해 캐시 설정이 중요합니다.Next.js는 기본적으로 .next/cache 디렉토리에 빌드 데이터를 저장하며, 이를 CI 환경에서 효율적으로 관리하면 빌드 속도가 크게 향상됩니다.✅ 1. Next.js 빌드 캐싱의 핵심캐시 디렉토리: .next/cache목적: 중복 빌드 방지, 성능 최적화활용: CI 환경에서 캐시를 재사용하여 불필요한 작업을 줄임✅ 2. CI 플랫폼별 캐시 설정🔹 GitHub Actions- name: Cache Next.js build uses: actions/cache@v4 with: path: | ~/.npm .next/cache..

📌 [전자레인지 반찬] 가지볶음 – 기름 없이 부드럽게 먹는 가지 요리가지 싫어하는 사람도 반하게 만드는 가지볶음!기름 없이도 부드럽고, 전자레인지로 간단하게 완성합니다.밥반찬, 비빔밥 토핑, 덮밥 재료로도 딱!바쁜 자취생에게 더할 나위 없이 좋은 간단 레시피입니다.🛒 재료 (1인 기준)재료 양가지1개간장1 큰술고춧가루0.5 큰술설탕0.3 큰술다진 마늘0.3 작은술참기름0.5 큰술통깨약간대파 (선택)약간🍳 조리 순서가지 손질가지는 길쭉하게 반으로 자른 후, 어슷썰기물에 담가두면 쓴맛이 줄어듭니다전자레인지 찌기그릇에 가지를 담고 랩 씌워 구멍 뚫은 뒤700W 기준 2분 돌리기 → 부드러워질 때까지 추가로 1분양념 만들기간장 + 고춧가루 + 설탕 + 다진 마늘 + 참기름 섞어 양념장 준비무치기가지를 꺼..

✅ 42 School OAuth Provider 개요42 School은 OAuth 2.0 기반 인증을 제공합니다.개발자 포털에서 애플리케이션을 등록하고 클라이언트 ID와 클라이언트 시크릿을 발급받아야 합니다.🛠️ 설정 예시 (pages/api/auth/[...nextauth].ts)import NextAuth from "next-auth"import FortyTwoProvider from "next-auth/providers/42-school"export default NextAuth({ providers: [ FortyTwoProvider({ clientId: process.env.FORTYTWO_CLIENT_ID, clientSecret: process.env.FORTYTW..

세그먼트 트리, 펜윅 트리, 스파스 테이블 비교: 상황별 자료구조 선택 전략데이터 구간 연산을 빠르게 처리하기 위해 가장 많이 사용되는 자료구조는 세그먼트 트리(Segment Tree),펜윅 트리(Fenwick Tree/BIT), 그리고 **스파스 테이블(Sparse Table)**입니다.이번 글에서는 이 세 가지 자료구조의 구조적 특징, 시간 복잡도, 사용 상황을 비교하여실전 문제에서 올바르게 선택할 수 있는 전략을 정리합니다.✅ 자료구조 개요 비교자료구조 연산 종류 초기화 시간 쿼리 시간 업데이트 시간세그먼트 트리합, 최댓값, 최솟값 등O(N)O(log N)O(log N)펜윅 트리합, XOR 등 누적합O(N)O(log N)O(log N)스파스 테이블최댓값, 최솟값, GCDO(N log N)O(1)❌ ..

✅ Swarm SaaS 사용자 기반 Agent 성능 랭킹 및 추천 시스템 설계하기 (7편)– Agent 성능을 데이터로 평가하고, 유저에게 최적의 Agent를 추천하자Swarm SaaS 플랫폼이 활성화되면,👉 Agent의 성능과 사용자 만족도가 천차만별로 나타납니다.👉 수많은 Agent 중에서 사용자에게 적합한 Agent를 추천해야 합니다.이번 글에서는✅ Agent 성능을 평가하고✅ 사용자 행동을 분석하여✅ 맞춤 추천 시스템을 만드는 방법을 다룹니다.🧠 1. 랭킹 시스템의 주요 지표지표 설명👍 피드백 비율(👍 횟수) / (👍 + 👎)🔄 사용 빈도특정 기간 동안의 사용 횟수💬 피드백 수누적 피드백 개수🕒 평균 응답 시간Task 처리 시간 평균🛠 Agent 복잡도사용된 Tool 수, 모델..

갓난애기도 배울 수 있는 React Native 가이드 ⏺️ 보너스편6 – 예약 알림 구현하기 (정해진 시간에 푸시 보내기)지난 글에서 Firebase Cloud Messaging(FCM) 을 이용해실시간 알림을 구현했죠?이번에는 예약 알림을 구현하여,정해진 시간에 푸시 알림을 보낼 수 있도록 만들어보겠습니다. 🔔⏰✅ 1. 예약 알림이 필요한 이유리마인더 앱: 사용자가 설정한 시간에 할 일을 알림기념일 알림: 특정 날짜에 맞춰 축하 메시지예약 작업 알림: 주기적으로 반복되는 작업 알림✅ 2. 예약 알림 구현 흐름단계 설명1. 권한 요청푸시 알림 권한을 먼저 받아야 함2. 예약 설정사용자가 원하는 시간에 알림 예약3. 알림 트리거예약 시간이 되면 푸시 알림 표시✅ 3. 필요 라이브러리 설치FCM과 더불어..

✅ Prisma + PostgreSQL 통합 가이드 – 타입 안전한 데이터베이스 접근법"SQL 직접 안 써도 된다? Prisma와 PostgreSQL 조합으로 완벽한 ORM 환경 구축."PostgreSQL의 강력함에 Prisma의 간결함을 더한 최적의 데이터 처리 방식입니다.🎯 Prisma와 PostgreSQL: 왜 이 조합이 좋은가?💪 강력한 이유 3가지PostgreSQL의 풍부한 데이터 타입 지원JSON, Array, Geospatial 등 다양한 타입을 Prisma가 완벽 지원강력한 성능과 안정성Rust 기반 Prisma 엔진과 PostgreSQL의 퍼포먼스 조합타입 안전성과 자동완성Prisma Client를 사용하여 SQL 직접 작성 없이 안정적 쿼리📦 1. 프로젝트 세팅💻 기본 설정mkd..

✅ 이미지 최적화 기법 정리: WebP, Lazy Loading 등이미지는 웹 성능에 큰 영향을 미치는 요소 중 하나입니다.이미지 최적화가 제대로 이루어지지 않으면, 페이지 로딩 속도가 느려지고 사용자 경험이 저하될 수 있습니다.이번 글에서는 이미지 최적화의 핵심 기법을 중심으로 실무에서 적용 가능한 방법을 정리합니다.📌 1. 이미지 최적화의 필요성✅ 왜 중요한가?페이지 로딩 속도의 약 **60~80%**를 이미지 로딩이 차지모바일 환경에서 대용량 이미지는 데이터 요금 증가 유발최적화를 통해 Core Web Vitals의 LCP(Largest Contentful Paint) 개선 가능📌 2. 이미지 최적화 주요 기법🔹 1) 포맷 최적화포맷 특징 장점 단점JPEG손실 압축파일 크기 작음압축률 높으면 ..

추천 결과의 성과 측정 – 전환율과 CTR 분석 자동화하기추천 콘텐츠를 자동으로 발송했으면, 이제는 성과를 확인해야 합니다.“추천 시스템이 정말로 전환율을 높였는가?”“어떤 콘텐츠가 효과가 있었고, 어떤 것은 개선이 필요한가?”이번 글에서는✅ 추천 결과를 자동으로 분석하여 전환율을 계산하고,✅ CTR을 기준으로 효과를 측정하여 개선점을 도출하는 루틴을 구축하겠습니다.✅ 추천 성과 분석의 핵심 지표지표 설명CTR (Click-Through Rate)추천 콘텐츠를 클릭한 비율 (클릭 수 / 노출 수)전환율 (Conversion Rate)추천 콘텐츠를 통해 구매 또는 목표 달성한 비율 (전환 수 / 클릭 수)이탈률 (Bounce Rate)콘텐츠 클릭 후 바로 이탈한 비율재방문율 (Return Rate)추천을 ..