
베네딕트는 왜 이프카카오에서 안성재 성대모사를 했을까?
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허깅페이스 Trainer API로 KLUE/ynat 텍스트 분류 모델을 학습하고 평가하는 과정을 정리했습니다. 또한 학습한 모델을 허브에 업로드하고 pipeline으로 추론하는 방법도 함께 소개했습니다.

Debezium MSK Connect 장애 대응을 위해 Heartbeat 모니터링과 Failover 복구 흐름을 구성했습니다. 신규 Connector 재생성, op 변환, AOP 공통화로 데이터 연속성과 안정성을 높였습니다.

SSO(Single Sign On) 개념을 소개하는 글입니다. 한 번의 로그인으로 여러 서비스를 이용하는 편의성을 다룹니다.


4차원 이상 벡터의 내적을 유사도 관점에서 쉽게 설명했습니다. DCT Basis Vector와 Softmax를 통해 분류와 주파수 변환의 연결도 소개했습니다.

REST API가 준비되기 전에도 클라이언트가 테스트할 수 있는 데이터 모킹 도구를 소개했습니다. 복잡한 API 연동과 검증 과정의 커뮤니케이션 비용을 줄인 사례입니다.


쏘카플랜 프로모션 성공 이후 차 키 미배송 문제와 상담센터 과부하가 발생했습니다. 웹 스마트키 링크로 긴급 대응하고, 이후 서비스 내 기능으로 내재화했습니다.

FE News 24년 11월 소식으로 ViteConf, Next.js Conf, 번들러 영상, Node.js와 Bun 벤치마크를 소개했습니다. 네이버 FE 엔지니어들이 매월 엄선한 기술 소식 공유 프로젝트도 함께 안내했습니다.


Spring Batch 배치가 멈춘 원인을 트랜잭션 분리 실패와 스레드 풀 정책에서 찾았습니다. `CallerRunsPolicy`와 `@Transactional` 누락이 겹치며 경합이 발생했고, 설정 개선이 필요했습니다.


SwiftUI의 `sheet`와 `presentationDetent`를 활용해 BottomSheet를 구현한 경험을 정리했습니다. 동적 높이와 확장형 시트, 커스텀 배경을 위한 인터페이스 설계 방향을 소개했습니다.

네이버 홈피드 썸네일을 AI와 VLM으로 개선해 CTR을 높인 사례를 소개했습니다. 기술 적용과 함께 예쁜 썸네일의 기준을 분석한 점이 핵심입니다.


그래픽스의 Affine 변환을 내적과 매트릭스 연산으로 설명했습니다. 내적의 의미를 이해하면 Transformer와 다차원 공간을 더 쉽게 볼 수 있다고 강조했습니다.