분류 전체보기218 [DevOps] Git 명령어 (예시 포함) Git이 설치되어 있고, 그 실행 파일(git.exe)이 PATH(환경변수)에 등록되어 있다면 어떤 터미널에서든 Git 명령어를 사용할 수 있다.1. Git 실행 파일 설치 - 예 : C:\Program Files\Git\cmd\git.exe2. PATH 환경 변수에 Git 경로 자동 등록 - 터미널이 어디든 git 명령어를 찾을 수 있게 됨 - PowerShell / CMD / Git Bash / VSCode 터미널 모두 동일하게 인식※ git clone : 원격 저장소를 내 PC에 다운로드▶ 언제 사용하는가?새로운 프로젝트를 처음 로컬로 내려받을 때기존 프로젝트를 다시 깨끗하게 받을 때 ▶ 목적Github / GitLab / Bitbucket 등에 존재하는 프로젝트 코드를 내 PC로 복사 ▶ 어느 위.. 2025. 12. 3. [Java] 로그 사용법 정리(DEBUG / INFO / WARN / ERROR) ※ DEBUG// DEBUG : 디버깅용 상세 정보 출력// 변수 값, 조건문 흐름, 내부 로직 확인이 필요할 때int offsetLag = 10;log.debug("offsetLag value = {}", offsetLag); 2025-11-27 10:15:30.100 DEBUG [sampleThread] sample.TestClass : offsetLag value = 10 ※ INFO // INFO : 정상적인 서비스 흐름 기록// 작업 시작/종료, 정상적인 이벤트 발생 시, 상태 로그 남길 때int metricCount = metrics.size();log.info("Metric collection started. count={}", metricCount); 2025-11-27 10:15:30.1.. 2025. 11. 27. [IT] Java, Python, JavaScript 타입 변환 (From \ To) ※ Java From \ To int x long x double x boolean x String x Object x int iint x = i;long x = i;double x = i;boolean x = (i != 0);String x = String.valueOf(i);Object x = Integer.valueOf(i);long lint x = (int) l;long x = l;double x = l;boolean x = (l != 0L);String x = String.valueOf(l);Object x = Long.valueOf(l);double dint x = (int) d;long x = (long) d;double x = d;boolean x = (d != 0.0);Stri.. 2025. 11. 13. [AI] 인공지능의 원리 y = Wx + b ※ AI 모델의 시작은 단 한 줄의 수식으로부터AI, 머신러닝, 딥러닝 등 복잡해 보이는 용어들도 사실은 하나의 단순한 수식에서 출발한다. y = Wx + b 이 짧은 식이 모든 인공지능 모델의 공통 뿌리이다.기호의미설명x입력 데이터모델이 받는 데이터 (예 : [나이, 키, 몸무게])W가중치(Weight)모델이 학습하며 조정하는 값 (데이터의 중요도)b편향(Bias)결과를 미세 조정하는 상수항y출력(결과)모델이 예측하거나 분류한 결과값 즉, 입력 데이터 x에 가중치 W를 곱하고, 편향 b를 더해 결과 y를 내보내는 것이 단순한 연산이 바로 모든 AI 모델의 기본 구조이다.※ 하지만 현실의 데이터는 단순하지 않음단순한 y = Wx + b 만으로는 복잡한 이미지, 음성, 문장 같은 비정형 데이터를 설명하기 .. 2025. 11. 7. [AI] 초보자도 이해하기 쉬운 머신러닝 vs 딥러닝 비교 ▶ '스팸' 메일과 '광고' 문구로 이해하는 AI 학습의 차이AI를 처음 공부하다 보면 "머신러닝과 딥러닝의 차이는 뭘까?"라는 궁금증이 생긴다.두 개념 모두 데이터를 학습해 규칙을 찾아내는 기술이지만,가장 큰 차이는 바로 "사람이 어디까지 알려주느냐"에 있다.이 글에서는 '스팸' 메일과 '광고'라는 문구를 예시로 들어, 머신러닝과 딥러닝의 차이를 누구나 이해하기 쉽게 설명해 보려고 한다.※ 머신러닝(ML) : 사람이 직접 골라준 특징으로 데이터를 분류머신러닝은 사람이 모델에게 어떤 특징이 중요한지를 직접 알려주는 방식이다.즉, 사람이 특징을 지정하고, 모델은 그 특징을 이용해 분류한다.예시 :"메일 중에 '광고'라는 단어가 붙은 메일들은 모두 '스팸'이야"사람이 이렇게 규칙을 정해주면, 모델은 그 규칙.. 2025. 11. 7. [AI] Web Service vs AI Service (데이터 흐름으로 비교하기) ※ Web Service 데이터 흐름[사용자] │ (요청:"상품 목록 보여줘") ▼[프론트엔드] │ (API 요청 전송) ▼[백엔드 서버] │ (DB에 데이터 요청) ▼[데이터베이스] │ (요청한 데이터 반환) ▲[백엔드 서버] │ (데이터 가공) ▼[프론트엔드] │ (응답 전송) ▼[사용자에게 결과 표시] DB에 저장된 값을 꺼내서 사용자에게 보여주는 구조※ AI Service 데이터 흐름[사용자] │ (요청:"나에게 맞는 전시를 추천해줘") ▼[프론트엔드] │ (API 요청 전송) ▼[백엔드 서버] │ (AI 모델 서버에 전달) ▼[AI 모델 서버] │ (필요한 데이터 탐색) ▼[데이터 저장소] │.. 2025. 11. 7. 이전 1 2 3 4 ··· 37 다음
