MySQL과 SSL/TLS통한 접속
MySQL 버전 업그레이드 시 SSL/TLS 지원 버전과 클라이언트 호환성을 꼭 확인해야 한다고 설명했습니다. 8.0.28에서 TLSv1.0, 1.1이 제거되며 발생하는 핸드셰이크 오류와 조회 방법을 다뤘습니다.
#MySQL#SSL/TLS
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웹 개발자의 데이터 애플리케이션 flow 효율화하기
Dash를 도입해 데이터 조회, 가공, 렌더링을 역할별로 분리하고 연결하는 구조를 만들었습니다. 또한 Mixin과 압축을 활용해 유지보수성과 데이터 전송 효율을 개선했습니다.
#Dash#Python
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AWS 가상환경에서의 테스트 자동화 실행기
QA 리소스 부족과 단말 한계를 보완하기 위해 Appium 자동화와 AWS Device Farm을 활용한 사례를 소개했습니다.\n로컬 구성부터 가상환경 실행, 로그·영상 수집까지의 과정과 시행착오를 정리했습니다.
#AWS Device Farm#Appium
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Bayes Theorem
베이즈 정리의 기본 개념을 조건부 확률에서부터 차근차근 설명했습니다. 동전 던지기 예시와 수치해석, MCMC, PyMC로 사후분포를 추정하는 과정을 다뤘습니다.
#Bayes Theorem#Python
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고성능 ML 백엔드를 위한 10가지 Python 성능 최적화 팁
ML 백엔드에서 Python의 느린 실행 속도를 줄이기 위한 최적화 팁을 공유했습니다. 특히 GC, list, numpy 같은 요소가 응답시간에 미치는 영향을 사례와 함께 설명했습니다.
#Python#ML
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생성형 AI와 데이터 사이언스의 미래
생성형 AI가 데이터 사이언스의 반복 분석과 리포팅을 빠르게 자동화할 가능성을 정리했습니다. 이에 맞춰 조직과 개인이 도메인 이해와 문제 해결 역량을 강화해야 한다고 보았습니다.
#LLM#ChatGPT
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매드업의 DMP - 프리즘(prism)을 소개합니다
매드업의 DMP 프리즘 구조와 운영 경험을 소개한 글입니다. V1의 한계를 바탕으로 V2에서 비동기화, 매니지드 서비스, RA3 전환을 통해 개선한 내용을 설명했습니다.
#Python#AWS
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#개발자#노트북#컴퓨터
트렌비 서비스 품질 향상을 위한 API 테스트 적용기
트렌비는 UI 테스트의 속도와 유지보수 한계를 보완하기 위해 API 테스트 자동화를 도입했습니다. Python Requests와 GitHub Actions로 핵심 유저 시나리오를 검증하고 배포 검증 효율을 높였습니다.
#API 테스트#자동화
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AI 모델 성능 및 데이터 검증 노하우 공개 2편- 데이터 표준화 및 품질 검증
AI 모델 검증 사업에서 데이터 표준화와 품질 기준 수립, 자동 검증 과정을 정리했습니다. 유사도·구문·의미 정확성 등을 기준으로 리포트까지 발행한 사례를 공유했습니다.
#Python#데이터 품질
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ES 검색엔진을 활용한 상품 검색 — basic
상품 검색 성능 개선을 위해 ElasticSearch를 도입한 사례를 다뤘습니다. 인덱스 설계와 쿼리 점수 조정으로 검색 정확도와 노출 순서를 개선했습니다.
#ElasticSearch#AWS OpenSearch
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Python asyncio를 활용한 효율적인 광고 데이터 수집
파이썬 asyncio의 동작 원리와 멀티스레딩 대비 장점을 설명했습니다. 광고 데이터 수집 서비스에서 asyncio로 효율과 자원 사용을 개선한 사례도 소개했습니다.
#Python#asyncio
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!프론트엔드 개발자의 next.js 개발기
Next.js와 MUI로 프론트엔드를 개발한 경험과 시행착오를 정리한 글입니다. SSR, API Routes 활용과 컴포넌트 분리의 중요성을 함께 소개했습니다.
#Next.js#React
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AWS SDK로 AWS 인프라 관리하기(boto3 설치 및 구성)
AWS SDK로 AWS 리소스를 관리하는 방법을 소개하는 글입니다. boto3 설치와 구성 중심으로 기본 사용 흐름을 설명합니다.
#AWS#Python
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TDD 적용하기 (Python Django)
Python Django에서 TDD를 실제로 적용한 과정을 정리했습니다.\n테스트를 먼저 쪼개 작성하고 구현·리팩토링을 반복한 경험과 적용 시점을 공유했습니다.
#TDD#Python
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