AI 기술을 향상시키는 최고의 방법은 프로젝트를 직접 구축해 보는 것입니다. 그러나 어떤 프로젝트를 시작해야 할지 결정하기 어려울 때도 있습니다. 이 글에서는 초급부터 고급까지 세 가지 수준에서 빠르게 구축할 수 있는 5가지 AI 프로젝트 아이디어를 공유합니다. 각 아이디어를 구현하는 데 필요한 단계와 Python 라이브러리를 설명해드리겠습니다. 프로젝트
2014년에 마이크로소프트는 기존 .NET Framework의 오픈 소스 후속작인 .NET Core를 발표했습니다. 이 발표는 큰 변화였으며, 곧 .NET 소스 코드가 GitHub에 공개되었습니다. 마이크로소프트는 앞으로 모든 .NET 릴리스의 기초로 .NET Core를 활용하겠다고 밝혔고, 오픈 소스 기여는 .NET Foundation의 가이드 하에 이루
반복적이거나 기계적인 작업을 좋아하는 개발자는 많지 않을 것입니다. 다행히도 2022년부터 아주 강력한 도구, ChatGPT가 이 “지루한” 작업을 훨씬 더 쉽게 만들어 주고 있습니다. 이번 글에서는 ChatGPT를 활용해 다음과 같은 개발 작업을 손쉽게 처리하는 방법을 소개합니다. 파일 생성 및 업데이트 메서드/함수 이름 생성 다국어(i18n) 파일
.NET 개발자라면 LINQ(Language Integrated Query)를 프로젝트에서 효과적으로 사용하는 가이드라인을 확립하는 것이 중요합니다. LINQ는 코드 간결성과 가독성을 높일 수 있지만, 성능에 미치는 영향을 이해하고 신중하게 사용해야 합니다. 이번 글에서는 LINQ 사용 시의 모범 사례, 가이드라인, 그리고 벤치마크 정보를 제공해 LINQ를
함수형 프로그래밍은 계산을 함수의 평가로 간주하며, 가변 상태와 반복문 사용을 지양하는 프로그래밍 패러다임입니다. 함수형 프로그래밍은 함수의 계산에 중점을 두며, 부수효과는 최소화합니다. 함수형 프로그래밍에서는 함수가 일급 객체(first-class citizen)로 취급되며, 이는 함수가 다른 객체처럼 조작되고 전달될 수 있다는 것을 의미합니다. Pyt
Python은 간결한 문법과 데이터 분석, 웹 개발 등 다양한 분야에서 강력한 응용 프로그램을 지원하는 덕분에 좋아하는 프로그래밍 언어입니다. 하지만 오랜 기간 코드를 작성하면서도 데코레이터 기능을 거의 사용하지 않았습니다. 클래스의 정적 메서드를 데코레이트하기 위한 @staticmethod를 사용하는 경우를 제외하면 말이죠. 그래서 이번 글에서는 데코레
Python은 배우기 쉽고 유연하며 강력한 매우 인기 있는 프로그래밍 언어로, 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 많은 사람들은 Python이 절차 지향 언어이며 객체 지향 프로그래밍 스타일을 잘 지원하지 못한다고 생각합니다. 이 생각은 잘못된 것입니다. Python은 객체 지향 프로그래밍을 지원할 뿐만 아니라 디자인 패턴도 효과적으로 적용할 수 있습
Python은 그 단순함, 가독성, 그리고 방대한 라이브러리 생태계 덕분에 매우 유용한 언어입니다. 많은 개발자들이 NumPy, pandas, requests, Flask와 같은 유명한 라이브러리에 익숙하지만, 그 외에도 생산성을 높이고 특정 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있는 덜 알려진 라이브러리들이 많이 존재합니다. 이러한 라이브러리들은 잘 알려진 라
이 글에서는 시스템 실행 중 성능을 향상시키기 위해 데이터를 캐싱하는 몇 가지 기술을 살펴보겠습니다. 일반적으로 계산하는 데 시간이 오래 걸리는 값을 캐싱하면 나중에 액세스할 때 시간을 절약할 수 있습니다. 캐싱되는 값은 자주 변경되지 않거나, 최신 버전이 필요하지 않은 경우가 많습니다. Spring Boot에서 캐싱 Spring Boot REST API
극한의 애플리케이션에서 성능을 최적화해야 하는 문제에 직면한 Java 개발자라면, 이는 쉽지 않은 과제임을 잘 아실 것입니다. 이 글에서는 시스템 아키텍처를 그대로 유지하면서 약간의 코드 수정을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 몇 가지 전략과 요령을 살펴봅니다. 극한 상황이란 무엇인가요? 이 글에서 '극한 상황’이란 반복적인 작업을 수행하거나 대량의 데이터