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취준과 우울,제가 하고 있는 공부가 정말 도움이 되는지 모르겠습니다.(포트폴리오 링크)첨부

안녕하세요. 현재 대학교 4학년 정보통신공학과로 공부하고 있는 한 학생입니다. 요즘 공부를 하고 프로젝트를 진행하면서 점점 저가 하고 있는 프로젝트와 공부가 저의 취준에 도움이 되는 프로젝트인지.. 많은 생각이 스쳐지나가면서 또 부족한 스펙을 채우기위해서 이것저것 판을 벌려놓은 상태입니다. 이렇게 계속해서 시간을 보내다보니 번아웃이 왔는지 집에서 갑자기 펑펑 울게되면서 이렇게 글을 올려봅니다. 주위에 같은 관심사를 두고 고민하면서 이야기할 사람도 없고 공부할 사람도 없어서 그런지 점점 더 우울해지고 있는 것 같습니다. 정말 지금 제 포폴에서 뭐를 더 보강해야 그래도 개발자로서의 취직을 할수 있는지가 정말 궁금합니다. 계획은 정처기와 토스를 준비하고 있으며 해커톤도 같이 준비하고 있습니다. 이렇게 준비가 된다고 해서 정말 취직이 되는지도 잘 모르겠고 대학졸업이란게 너무 두렵습니다.. 정말 저가 잘 가고있는 길인지,뭐를 더 챙겨야 좋은지 길을 잡아주실만한 답글이 절실하게 필요합니다.. 부탁드립니다. https://www.notion.so/126482d92be380d38b9cdad879735542?pvs=4

What Should I Do Here?

I’m at a point in my career where I’m seriously considering making a switch to a field I’m genuinely passionate about. The problem is it’s not the most financially secure or socially validated option. On the other hand, my current job is stable and pays well, but I don’t feel fulfilled or excited about what I’m doing. I’ve been reading stories about people who took the leap into something they love and ended up thriving, but I also know that not everyone lands on their feet. That makes me hesitate. I have responsibilities and can’t afford to make a reckless decision. So I’m curious how have you personally approached this kind of decision? Have you prioritized your passion or stuck with a practical choice? Or did you find a way to do both? What factors helped you make your decision, and what do you wish you knew earlier? I’d really appreciate any honest insights, lessons learned, or even regrets. I think hearing real experiences from others in the community would help me (and maybe others here too) gain perspective. Thanks in advance!

사이드 프로젝트) 모임 기반 커뮤니티 플랫폼 BE:BEAM의 디자이너를 구합니다!

모임 기반 커뮤니티 플랫폼, BE:BEAM 과 함께할 디자이너를 모집합니다! 💡 프로젝트 소개BE:BEAM은 부산을 대상으로 한 관심사 기반 모임 개설, 실시간 소통, 후기 공유 기능 등을 제공하는 모임 중심 커뮤니티 플랫폼입니다. 프로젝트 진행 기간은 2개월 + a 입니다.(2개월 진행 후 원할시 연장하는 형태) 작년에 이미 실사용자 피드백을 이미 받아본 경험이 있고, 이를 바탕으로 기능 개선과 사용자 흐름을 지속적으로 다듬고 있습니다. 현재 BE:BEAM 커뮤니티 활동에 관심을 보인 잠재적 유저층도 이미 확보되어 있으며, 지금 웹사이트 리뉴얼 + 기능 추가를 앞두고, 함께할 팀원을 찾고 있어요 🙌 🧑‍🎨 모집인원 : 디자이너 1~2명 웹사이트의 컨셉에 맞는 와이어프레임, 디자인을 짜주실 디자이너분을 찾고 있습니다! ++ 기획력이 있으신 분이면 진짜 환영입니다!! (저희가 지금 이게 좀 부족해요…) - 매주 2회 비대면 회의를 진행합니다!(반드시 참여는 아닙니다) - 실제 서비스되었고, 앞으로도 서비스될 사이트지만 포트폴리오 용도로도 사용할 예정입니다. 📌 함께 하면 이런게 좋아요! 1) 저희 프로젝트는 The이상 비영리단체 소속 활동으로 진행됩니다 2) 활동 이수증/경력증명서 발급 가능 (이력서에 쓸 것도 챙겨드립니다) 3) 인스타그램과 구글폼을 통해 이미 몇 년간 운영 중인 플랫폼입니다. 즉, 유저는 이미 확보되어 있습니다. 4) 해당 프로젝트로 공모사업도 진행했음 (앞으로 함께 병행 예정) 📌 우리는 이런 분들을 찾고 있어요 이 프로젝트가 ‘필요한’ 분이었으면 좋겠어요. (ex. 취업 포트폴리오) 그래야 끝까지 함께할 열정과 책임감이 생긴다고 생각하거든요! 현재 제작한 비빔 사이트 : https://www.be-beam.site/ 비빔 인스타그램 : @bebeam+_busan (https://www.instagram.com/bebeam_busan?igsh=MTFtZm82MWU4NXBmcw==) 더이상 인스타그램 : @oddodd2020 문의/연락 : https://open.kakao.com/o/s79Kfhrh

Tiradadecartasgratis

Discover the best love stories across genres – curated and reviewed for you. Address: 27 Mai Thi Luu, Ward Da Kao, District 1, HCMC Phone: 0903978979 Email: contact@tiradadecartasgratis.biz Website: https://tiradadecartasgratis.biz/ Social https://www.facebook.com/tdcgratis/ https://www.youtube.com/@tdcgratis https://x.com/tdcgratis https://www.pinterest.com/tdcgratis/ https://www.linkedin.com/in/tdcgratis/ https://tdcgratis.tumblr.com/ https://vimeo.com/tdcgratis https://www.reddit.com/user/tdcgratis/ https://soundcloud.com/tdcgratis https://band.us/@tdcgratis https://500px.com/p/tdcgratis?view=photos https://cfgfactory.com/user/311721 https://www.motiondesignawards.com/profile/5110 https://contest.embarcados.com.br/membro/truy%e1%bb%87n-tiradadecartasgratis/ https://smf.rcweb.net/index.php?action=profile;u=78728 https://careerly.co.kr/qnas/10213

Django serializer 현업에서는 어떻게 설계를 어떻게 하시나요?

안녕하세요 RN 개발을 진행하면서 백엔드로 Django를 사용하고 있고, Django를 공부한지 몇개월 되지 않았습니다. 개발을 진행하면서 아래의 문제가 생겼는데, 혹시 애초에 serializer와 model을 잘못 설계한 것은 아닌지, 또한 현업자 분들은 어떻게 시리얼라이저를 사용하시는지 궁금합니다. [문제 설명] 프로젝트의 모델에는 하위 게시글 모델이 여러 개 올 수 있습니다. 모델 구조는 아래와 같습니다. Project { id: number, posts: Post[], } Post { id: number, project: number, <- 무한 참조를 방지하기 위해 id } 앱 개발을 하다가 Post 데이터에서 Project까지 UI를 그려야하는 상황에서 또 프로젝트를 불러오는 API를 사용하니까 (프로젝트 id에서 프로젝트 오브젝트 불러오기, fetchProjectAPI). UI 지연이 되어서 프로젝트 오브젝트를 불러오고 싶은데, 프로젝트 시리얼라이저 내에서 또 포스트 오브젝트가 나오고 거에서 또 프로젝트가 나오는 문제가 생기더라구요. 이와 같은 경우에는 어떻게 해결하면 좋을까요? posts를 제외한 ProjectSummarySerializer를 새로 생성하면 되겠지만 근본적인 해결책은 아니라고 생각합니다 (제외하고 싶은 필드가 생길때마다 시리얼라이저를 만들어야하니깐요). 혹시 애초에 모델을 잘못 설계한걸까요? 또한 애초에 오브젝트로 반환하는 것을 잘 안하나요? (DB 와 송수신 로드를 줄이기 위해서 아이디로만 반환한다던지)

MacBook에서 Windows Docker 서버 접속 시 sudo가 필요한데 원인이 뭘까요?

문제 현재 Windows 데스크톱과 MacBook을 사용 중이며, 두 기기는 동일한 로컬 네트워크에 연결되어 있습니다. - 데스크톱(Windows): 유선 랜(Ethernet)으로 연결 - MacBook: Wi-Fi로 연결 Windows 데스크톱에서 Docker를 이용해 로컬 웹 서버(포트 9000)를 실행 중입니다. 컨테이너는 -p 9000:9000 옵션으로 실행되었으며, 0.0.0.0:9000에서 요청을 받을 수 있도록 설정되어 있습니다. 데스크톱에서는 Chrome를 통해 정상적으로 웹 인터페이스에 접속할 수 있습니다. 그러나 MacBook의 Chrome에서 접속하면 페이지를 찾을 수 없다고 합니다. 이상하게도,,, Chrome을 sudo로 실행하면 페이지가 정상적으로 로드됩니다. 추가 정보 - 데스크톱(Windows)과 MacBook은 같은 서브넷에 속해 있습니다. - 웹 서버는 0.0.0.0:9000에서 요청을 받을 수 있도록 설정되어 있어, 다른 기기에서도 접근 가능해야 합니다. - MacBook에서 nc -zv <데스크톱-IP> 9000을 실행하면 포트가 열려 있음을 확인했습니다. - Python 코드에서 requests.get("http://<데스크톱-IP>:9000")을 실행하면, 일반 실행 시 실패하지만 sudo로 실행하면 정상적으로 작동합니다. - MacBook에는 단 하나의 사용자 계정만 존재하며, 해당 계정은 관리자(Admin) 권한을 가지고 있습니다. - macOS 방화벽은 비활성화되어 있으며 (/usr/libexec/ApplicationFirewall/socketfilterfw --getglobalstate로 확인), sudo pfctl -d로 pf 방화벽을 꺼도 문제가 해결되지 않았습니다. 현재까지 파악한 내용 sudo로 실행하면 정상적으로 동작하기 때문에, 현재 문제는 네트워크 연결 자체의 문제가 아니라 macOS의 보안 정책 또는 네트워크 제한과 관련된 것이 아닐까,, 생각하고 있습니다. 해결하고 싶은 질문 - 왜 Chrome을 sudo로 실행해야만 웹 서버에 접속할 수 있을까요? - 왜 일반 사용자 권한으로 실행한 Python의 requests.get() 요청이 차단되고, sudo를 사용해야만 정상적으로 동작할까요? - macOS에서 일반 사용자 프로세스의 네트워크 접근을 제한하는 정책이 있는 걸까요? 있다면 어떻게 해결할 수 있을까요? 스크립트에 모두 sudo를 붙이면 문제가 해결되긴 합니다만,, 명확한 원인이 궁금합니다. 혹시 비슷한 경험을 하신 적이 있는 분이 계시다면 조언 부탁드립니다! 혹은 힌트 키워드라도 던져주시면 감사하겠습니다!

CS 전공 4학년 진로고민 조언 부탁드립니다..!

안녕하세요, 생성형 비전 ai를 연구 중인 전공자 4학년 학부 인턴입니다. 요즘 제가 생각보다 연구에 대한 끈기가 부족하다는 것을 깨달아서 (빨리 성과가 나오지 않으면 답답하고 몇개월을 갈아넣은 연구 성과가 학문/이론에서 그치는 것도 답답하더라구요) 랩실을 나오고 취준을 해볼까 고민 중입니다. 연구 자체가 엄청 거부감 들고 싫은건 아니지만.. 결국은 연구를 해도 나중에 리서처나 개발 직군으로 취업을 해야하는데 회사에서 리서치 직군을 애초에 많이 뽑지는 않는데 저보다 탐구/실험하는 과정을 정말 잘 하는 주변 사람들을 보며 제가 충분히 경쟁력을 가질 수 있을지 잘 모르겠더라구요... 지금 fe be ai 다 한 번씩 건들여봤는데 이 중에서 취업할만큼 전문성을 가진 분야는 없는거 같아요. 그래서 빠르게 결단을 내리고 랩실을 나오고 취준을 할지, 랩실에 계속 있을지 고민 중인데 취준을 한다면 fe/be/데이터분석+데이터 엔지니어 중에 고민 중에 있습니다. (ai 엔지니어도 고려 중인데 학위에 대해서는 의견이 분분하긴 하지만석사를 따는게 유리하다고 하네요. 그리고 MLOps 분야는 신입을 잘 안 뽑는다고 알고 있어서..) 결정을 내린 다음 대학원을 안 가고 취준을 한다면 1~1.5년 정도 한 분야에 더 집중할 생각입니다. 그리고 지금은 학사/석사 취업 모두 어느 분야를 취업하든 다 경쟁이 매우 치열한거 같더라구요... 만약 fe를 하게 된다면 제가 시각적인 것을 좋아해서 장기적으로 보았을 때 인터랙티브 미디어 아트쪽으로 커리어를 쌓고 싶다는 생각이 있긴한데, 이게 현실적으로 가능한 것인지는 잘 모르겠습니다... FE는 제가 얕게나마 react, react native를 파본 경험이 있는데 화면에 보여지는게 즐겁긴 하지만 공들여서 만든걸 많이 수정할 때 좀 마음이 아팠던 경험이... 그리고 쏟아지는 기술들을 계속 배워야 한다는 것에 없지않아 피로감을 느꼈던거 같습니다. (그런데 이건 IT쪽이면 연구/개발 어느 분야든 똑같이 적용되긴 하는거라...) BE는 제가 django나 flask로 CRUD 위주로만 구현한..야매로밖에 경험을 안 해봤고 spring은 김영한님 강의 듣다가 중간에 너무 알아야할게 많은거 같아 포기했던 경험이 있습니다. 데이터 분석 + 데이터 엔지니어 같은 경우에는 통계 베이스/데이터 파이프라인 stack 기반이 부족해서 더 공부를 해봐야 할거 같습니다. 관련 공모전 경험도 아직 없고요.. ai 엔지니어 경험으로는 2~3개 정도 프로젝트 형식으로 flask로 ai 모델 서비스에 야매로 연결해본 경험이 전부입니다. (MLOps 역량을 가진 사람을 뽑으려는 추세인거 같은데 kubernetz, docker, 클라우드는 따로 또 공부를 해봐야 합니다) 결국에는 어떤 분야든 다 넘어야 하는 산이 있는 느낌이라 이에 대한 각오는 되어 있는데, 어떤 분야로 더 나아가는게 현명하고 후회없는 선택일지 너무 고민이 됩니다..ㅠㅠㅠ 어떤 직무든 다 힘들고 고된 점들이 있기에 제 성향을 고려하고 각각의 직무의 현실(?)을 보고 제가 이건 정말 오랫동안 하루종일 못 하겠다 싶은 같은 일들을 위주로 가지치기를 하면 좋을거 같다는 조언을 들었습니다. 그래서 각각 직무의 실제 업무 생활이 어떠한지, 그리고 실제 실무에서는 어떤 역량이 중요할지, 어떤 성향을 가진 사람이 어떤 상황을 감내해야 오래 버틸 수 있을거 같은지 알려주시면 감사하겠습니다! 직간접적으로나마 아시는 각각의 직무에 대한 정보 알려주시면 감사하겠습니다 🙇‍♀️ 조언해주시면 제 스스로 현명한 선택을 하는데 큰 도움이 될 것 같습니다!! :)

학부 4학년 질문입니다

안녕하세요, 시간내서 읽어주시는 분들 너무 감사합니다. 간단하게 이력입니다. 지거국 컴퓨터공학 4학년 학점: 3점대 초반 인턴: 국내 1회(24.06-08)-펌웨어 관련 해외 1회(24.12-25.02)-IoT 통신 관련 자대 학부생 인턴(25.03-25.08)-통신 및 보안 관련 프로젝트: 기업 프로젝트(4개), 졸업프로젝트(예정) 논문참여: 1회(기업) 스택: C/C++, Python, Embeded, TEE, 버전관리… 1. 대학원 진학을 고민 중입니다. 경제적 시간적 여유가 생긴다면 가능할 것 같습니다. 보안관련 업계에서 석사학위가 중요하게 작용할지 궁금합니다. 2. 학문적 실무적 경험을 키우고 싶어서 인턴을 여러번 했습니다. 짧은 기간이었으나 경험한 것이 많고 실력을 올리기에 소중한 시간들이었습니다. 이와 같은 이력이 이력서에 작성되었을 때 면접 준비를 잘 하면 강점이 될지 궁금합니다. 3. 우주방산기업을 목표로 하고 있습니다. 직무는 보안관련입니다. 학점은 복구가 불가능합니다. 학점이 크게 작용할까요? 그외에 준비해야 할 항목이 궁금합니다. 감사합니다. 좋은 하루 보내세요.

지금 상황에서 파이어베이스에 데이터를 저장할때 쓰는 알맞은 코드를 찾고 싶습니다.

유튜브 무료 강의 따라하며 코딩 독학하고 있는 사람입니다. https://youtube.com/playlist?list=PLfLgtT94nNq3PzZinqs9Afuiai--r5NB_&si=ck9wzApzjvUZDJ6T 코딩애플님 강의를 따라서 파이어베이스 기반 웹사이트를 만들고 있었는데, 어떻게든 따라가다가 웹페이지에 개시글을 작성해서 파이어스토어 데이터베이스에 저장하는 부분에서 막혀버렸습니다. https://youtu.be/yYtTZcjCj_o?si=mg_U0cKB_kHUMhef 제가 실력이 매우낮아서, 이 상황에 알맞는 데이터 저장방법을 못찾겠어가지고 이렇게 물어봅니다. 아래의 코드 부분, 그러나까 웹페이지에 올린 개시글의 데이터가 파이어베이스의 데이터베이스에 기록하는 부분을 작업하다가 막혔습니다.

FE 화면 디렉토리 어떤 구조로 생성하나요?

BE 개발자입니다. 어쩌다보니 테스트용 화면을 만들게됬는데 백엔드에서 RESTFull 하게 호출할 수 있게 하고 싶다보니 각 path별 디렉토리에 html을 넣어주다보니 구조가 많이 복잡해지는 감이 있네요. 다른 분들은 어떤 방식으로 구조를 만드시는지 궁금해서 질문드립니다. 1. 방법 각 path에 맞는 디렉토리 생성 - test - page - user - edit.html - item.html - equip.html - status.html - home - account - money.html 2. 기능에 맞는 디렉토리 - page - user.html - home.html - component - user-edit.html - user-item.html - user-equip.html - user-status.html - home-account-money.html

피드백 부탁드리겠습니다!!!

안녕하십니까! 주니어, 시니어 개발자 선배님들 저는 20대중반 비전공자 고졸 국비 출신인 웹 백엔드 개발자를 목표하고 있는 취준생입니다. 바쁘시겠지만 부디 저의 포트폴리오와 깃허브를 봐주시고 앞으로의 공부 방향성과 포트폴리오 피드백 등 선배님들이 이렇게 했으면 좋겠다하는 것들을 말씀해주시면 감사하겠습니다. 이제 기초수준이 될랑 말랑한 실력과 지식이지만 저는 꼭 개발자가 되고싶습니다! 비난이나 욕도 겸허히 받아드리겠습니다. 피드백 꼭 부탁 드립니다!!! [GitHub](https://github.com/MungDon) [노션포트폴리오](https://possible-orangutan-464.notion.site/MungDon-10f4cc2b92238026a59dd15fd2beb0bb)

RAG 를 짜는 중에 도무지 어떤 부분이 문제인지 모르겠습니다.

# JSON 파일에서 FAQ 데이터를 로드하는 함수 def load_faq_data_from_json(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: faq_data = json.load(f) return faq_data # FAQ 데이터 로드 json_file_path = '' faq_data = load_faq_data_from_json(json_file_path) # ChromaDB 클라이언트 및 Embedding 설정 chroma_client = chromadb.Client() # ChromaDB 클라이언트 생성 # 고유한 컬렉션 이름 생성 collection_name = "faq_data_" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") collection = chroma_client.create_collection(collection_name) # LangChain의 Text Splitter 설정 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # OpenAI 임베딩 설정 openai_api_key = '' embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 함수 def split_and_embed_text(text): splitted_texts = text_splitter.split_text(text) print(f"Splitted texts: {splitted_texts}") try: # OpenAIEmbeddings는 embed_documents를 사용합니다. embeddings = embedding_function.embed_documents(splitted_texts) except Exception as e: print(f"임베딩 생성 중 오류 발생: {e}") return None # 임베딩이 제대로 생성되었는지 확인합니다. if embeddings is None or len(embeddings) == 0: print("임베딩 생성 실패") return None # 임베딩을 numpy 배열로 변환 embeddings = np.array(embeddings) print(f"Embeddings shape: {embeddings.shape}") # 임베딩 벡터의 차원을 확인하고 처리합니다. if embeddings.ndim == 1 and embeddings.shape[0] == 1536: # 임베딩이 1차원 배열이고 길이가 1536인 경우 final_embedding = embeddings elif embeddings.ndim == 2 and embeddings.shape[1] == 1536: # 임베딩이 2차원 배열이고 두 번째 차원이 1536인 경우 final_embedding = np.mean(embeddings, axis=0) else: print("임베딩 벡터의 차원이 예상과 다릅니다.") return None print(f"Final embedding shape: {final_embedding.shape}") return final_embedding # FAQ 데이터를 Vector DB에 저장 def store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection): for faq in faq_data: # 'question'과 'answer'가 있는지 확인하고, 'answer'가 None이 아닌지 확인 if 'question' not in faq or 'answer' not in faq or faq['answer'] is None: print(f"누락된 'question' 또는 'answer'로 인해 항목을 건너뜁니다: {faq}") continue # 다음 항목으로 넘어감 # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 question_embedding = split_and_embed_text(faq['question']) if question_embedding is None: print(f"Embedding generation failed for question: {faq['question']}") continue # 임베딩이 없으면 다음 질문으로 넘어감 print(f"Generated embedding for question '{faq['question']}': {question_embedding}") # 각 질문에 고유한 ID 생성 faq_id = str(uuid.uuid4()) # 메타데이터에서 None 값을 제거 metadata = {k: v for k, v in {"answer": faq['answer']}.items() if v is not None} # Vector DB에 저장 collection.add( documents=[faq['question']], metadatas=[metadata], ids=[faq_id], embeddings=[question_embedding] ) # 추가 후 임베딩 확인 (저장된 후 곧바로 확인) stored_results = collection.get(ids=[faq_id], include=["embeddings"]) if stored_results['embeddings'] is not None and len(stored_results['embeddings']) > 0: print(f"Embedding for question '{faq['question']}' successfully stored.") else: print(f"Failed to store embedding for question '{faq['question']}'") # FAQ 데이터를 JSON에서 로드하고 저장 store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection) 이렇게 데이터를 저장하고 # 환경 변수에서 API 키 로드 openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not openai_api_key: raise ValueError("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다. 환경 변수 OPENAI_API_KEY를 설정하세요.") # OpenAI 임베딩 설정 embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # LangChain의 Text Splitter 설정 (일관성 유지) text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # ChromaDB 클라이언트 및 컬렉션 설정 chroma_client = chromadb.Client() collection_name = "faq_data_collection" try: # 이미 존재하는 컬렉션인지 확인하고, 있으면 가져옴 collection = chroma_client.get_collection(name=collection_name) except chromadb.errors.CollectionNotFoundError: # 컬렉션이 존재하지 않을 경우에만 생성 collection = chroma_client.create_collection(name=collection_name) # Vector DB에서 유사 질문 검색 (ChromaDB) def find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection, k=5): results = collection.query(query_embeddings=[new_question_embedding], n_results=k, include=['documents', 'metadatas', 'embeddings']) best_similarity = 0 best_question = None best_answer = None # 검색 결과에서 각 질문의 유사도와 답변을 처리합니다. if 'documents' in results and 'metadatas' in results: documents = results['documents'][0] metadatas = results['metadatas'][0] embeddings = results['embeddings'][0] for i in range(len(documents)): stored_embedding = embeddings[i] metadata = metadatas[i] if stored_embedding is not None: # 코사인 유사도를 통해 유사도를 계산합니다. similarity = cosine_similarity([new_question_embedding], [stored_embedding])[0][0] print(f"유사도: {similarity} for {documents[i]}") # 유사도가 가장 높은 결과를 선택하며, 임계값 이상일 경우에만 선택 if similarity > best_similarity and similarity >= SIMILARITY_THRESHOLD: best_similarity = similarity best_question = documents[i] if isinstance(metadata, list): metadata = metadata[0] best_answer = metadata.get('answer') if isinstance(metadata, dict) else None return best_question, best_answer # Fine-tuned GPT를 사용해 새로운 답변 생성 def gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(question, style="의사 A 말투"): prompt = f"다음은 환자의 질문입니다: \"{question}\". 아래 말투를 사용하여 질문에 대해 성실하고 정확한 답변을 작성해주세요.\n\ 말투: {style}" response = client.chat.completions.create( model="", # Fine-tuned된 GPT 모델 ID messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful medical assistant."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], max_tokens=300, temperature=0.7, # 답변의 다양성을 조절합니다. ) return response.choices[0].message.content.strip() # 새로운 질문 처리 및 최종 응답 생성 def generate_final_response(new_question, collection): # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 splitted_texts = text_splitter.split_text(new_question) new_question_embedding = np.mean(embedding_function.embed_documents(splitted_texts), axis=0) # ChromaDB에서 유사 질문 검색 similar_question, answer = find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection) if similar_question and answer: final_response = f"질문: {new_question}\n유사 질문: {similar_question}\n기본 답변: {answer}" else: generated_answer = gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(new_question) final_response = f"질문: {new_question}\nGPT로 생성된 답변: {generated_answer}\n(이 답변은 벡터데이터에서 유사한 답변을 찾을 수 없어 GPT에 의해 생성되었습니다.)" return final_response # 사용자로부터 새로운 질문 입력 받기 new_question = input("새로운 질문을 입력하세요: ") # 최종 응답 생성 response = generate_final_response(new_question, collection) print(response) 로 데이터베이스에서 유사한 질문-답변 쌍을 끌어오려는데 정확히 같은 질문을 넣어도 (이러면 유사도가 1인데) 저장되어있는 답변이 끌어와지질 않네요...

신입 백엔드 개발자 이력서

신입 백엔드 개발자 이력서 피드백 부탁드립니다! 이러한 방향으로 써가는 게 맞을지, 이 정도의 경험이면 취직이 가능한지, 가능하다면 어느정도를 노릴 수 있는지 궁급합니다. 좋은 피드백 기다리겠습니다 감사합니다..!! https://coconut-belief-fcc.notion.site/12e06293742180ca8764da6b14bf9f17?pvs=4

프로덕트 디자이너 클래스 수강생 모집합니다!

도프디 신청하기 👉 https://swooparupa.framer.website/pdchallenge 단순히 분석 단계에서 그치지 않고 문제 해결자(Problem solver)가 될래요. 문제를 직접 발견하고 주도적으로 해결책을 제시할 수 있는 프로덕트 디자이너가 되기까지. 진심으로 성장하고 싶은 분들만 신청하세요. 도프디, 어떤 곳인가요?🙋‍♂️ - 다양한 사람들이 모여 서로 자극받으며 프로덕트 그리고 디자인에 대해 고민하고 성장하는 곳이에요. - 이곳에서는 화려한 이력이 중요하지 않아요. 다만, 성장하고자 하는 의지와 배워서 남주는 것을 좋아하는 마음가짐이 필요해요. - 자유로운 피드백을 통해 건강한 성장을 지향해요. 확증편향을 갖고 자신의 신념과 다른 정보를 무시하거나 비난하지 않아요. 이런 점이 좋아요!🥰 - 프로덕트 디자이너가 일하는 방식을 간접적으로 경험할 수 있어요. - 100% 실무 기반으로 다양한 산업과 서비스에 대해 깊게 고민해 볼 수 있어요. - 같은 문제를 가지고 나와 다른 다양한 관점의 문제 해결 방식을 확인해 볼 수 있어요. - 매주 제공되는 챌린지를 활용하여 본인 블로그 혹은 브런치 콘텐츠로 활용해 보세요. - 블로그와 브런치가 없다면 이참에 개설해 보세요. 반드시 좋은 기회가 생길 거예요. 이런 분들 너무 반가워요!🤝 - 프로덕트 디자이너 직무로 취업 혹은 이직을 원해요. - 프로덕트 디자이너가 실무에서 어떤 일을 어떻게 하는지 잘 모르겠어요. - 프로덕트 디자이너로 일하고 있고 성장을 위한 동기부여가 필요해요. - 다양한 업계 사람들과 지속 가능한 네트워킹을 하고 싶어요. 이런 것들을 함께 해요!👨‍👩‍👦‍👦 - 매주 월요일 모더레이터가 하나의 서비스의 가상 데이터 혹은 내/외부 피드백(VOC)을 통해 프로젝트 배경을 제공해요. - 해당 배경을 통해 토요일 23:59까지 가설 정의부터 문제 해결 방식을 공유해요. - 문제에 따라 시각화 작업물이 필요하다면, 시각화 작업물까지 공유해요. - 문제 해결 시, 개선 전(AS-IS)과 개선 후(TO-BE)를 확인할 수 있다면 매우 좋아요. - 도프디원들이 공유한 작업물을 보며 자유롭게 의견을 나눠요. 이곳에서는 틀린 것은 없고 다름을 인정하고 서로의 관점을 배우고 성장해요. 학습이 습관이 될 수 있도록 밀착 관리해요!💪 - 모든 공유글에 모더레이터가 실제 현업에서 발생할 수 있는 피드백과 질문을 드려요. 질문에 대한 답변을 통해 논리가 더욱 날카로워 질 수 있어요. - 챌린지를 진행하지 않고 다른 도프디원들의 작업물만 가져가는 행위를 방지하고자 참여율이 떨어지는 분들은 함께할 수 없어요. (진심으로 성장하고 싶은 분들만 신청하세요) 월회비는 어떻게 쓰이나요?👻 - 커뮤니티가 지속 가능하고 발전하는 데에 쓰일 예정이에요. - 업계에서 영감을 주실 수 있는 분들을 초빙하여 무료 강연을 한다든지, 감명 깊게 본 책이나 강의를 선물 해드린다든지 다양한 이벤트를 기대해 주세요. 도프디 신청하기 👉 https://swooparupa.framer.website/pdchallenge

OAuth2 + jwt 환경 부하 테스트 방법에 대한 질문..

최근 성능 테스트의 중요성에 대해 알게 되어서 목표 성능치를 두고 부하테스트를 진행해보려는 계획에 있습니다! 테스트 툴로는 nGrinder를 사용할 생각인데요, 문제는 제 서버가 이메일 로그인을 지원하지 않고 oauth2와 jwt를 활용한 인증/인가 방식을 사용하는데 부하테스트 시 가상 유저에게 어떻게 accessToken을 발급해주어야 하는지에 대한 궁금증이 생겼습니다..! 제가 생각해본 방식들은 다음과 같습니다. 1. 실제 유저에 대한 accessToken을 하나 발급해두고 이를 고정값으로 사용한다. - 이 방식은 제일 편하지만 사실상 한명의 유저에 대한 시나리오만 테스트할 수 밖에 없고, 같은 유저에 대한 각종 캐싱된 데이터들로 인해 실제 상황과는 동떨어진 작업이 될 것 같아 채택하지 않았습니다. 2. FakeAuthServer와 같은 가상의 OAuth 서버를 만들어 로그인을 시도한다. - 구현하기는 어려워보이지만 그나마 가장 실제 서비스와 동일한 형태입니다. 하지만, 제가 테스트하려는 시나리오는 여러 요청에 대한 순차적인 테스트가 아닌 하나의 API가 얼마나 많은 부하를 견딜 수 있는지 보기 위한 테스트라서 굳이 로그인 과정을 테스트에 포함시킬 필요는 없어보입니다.. - 사실 하나의 API에 대한 테스트만 진행해도 괜찮은지 몰라서 이 방법을 버리지 못하고 있습니다 3. nGrinder의 테스트 스크립트에서 @BeforeThread에 jwt를 발급받는 로직을 작성해서 테스트 전 미리 토큰을 발급받아 요청한다. - 이 방식은 로그인 과정은 포함되어 있지 않고 이미 토큰을 발급받았다는 가정하에 하나의 API만 테스트하기 가장 적합한 방법이라고 생각이 되었습니다. - 번거롭지만 jwt를 직접 생성해주기 위해 jjwt 라이브러리를 nGrinder에 포함시켜야 될 것 같습니다 - 하지만 이렇게 스크립트에서 토큰을 발급해주는게 맞는지 실무에서도 이런식으로 사용하는 경우가 있는지 궁금합니다.. 처음 부하 테스트를 적용하려고 하는데 oauth2 + jwt로만 구성된 예제가 보이지 않네요 ㅠㅠ 어느 방법이 가장 적절한지 혹은 더 나은 방법이 있는지 조언을 구하고자 질문 남깁니다!

백엔드 애플리케이션 프레임워크를 개발 중인 학생입니다. 조언을 구하고자 합니다.

[ 서론 ] Low-level 이해도 향상, 객체 지향적 사고 증진, 공부량 증가를 위해 Spring 느낌의 프레임워크를 개발하려 합니다. [ 본론 1 ] 프레임워크 사용자의 편의성 확대를 위해, MVC의 Controller에 해당하는 영역을 어떻게 설계해야할지 고민 중에 있습니다. 아래 코드 블럭에 나열한 코드 중 개발하며 재미를 느끼실 것 같은 항목을 투표 영역에서 투표해주시거나, 답변을 통해 더 나은 방안을 추천해주시면 감사하겠습니다. [ 본론 2 ] (개인적으로 느끼기에) 매우 거대한 프레임워크를 혼자 개발하고 있는 만큼, 많은 문제와 고민에 봉착하고 있습니다. 이와 관련해 현직자 분들의 소중한 조언을 구하고자 합니다. 부디 시간 들여주시어 답변해주시면 감사하겠습니다. [ 결론 ] 프레임워크 개발이라는 저에겐 다소 어려운 길에 있어 조언을 구하고자 합니다. 부디 소중한 시간내어 답변 남겨주시면 정말로 감사드리겠습니다. ... 현재 소프트웨어 계열 고등학교에 재학 중이며, 백엔드 개발자가 되기 위해 공부하고있는 2학년 학생입니다. 최근 들어, 면접을 경험하신 선배 분들과 조금 대화를 나누다보니 제 지식 수준이 매우 낮다는 것을 깨닫게되었습니다. HTTP, TCP 등 (TCP/IP 4계층 모델 기준) 3,4 계층 프로토콜의 통신 과정, 데이터베이스와 Java 애플리케이션의 Low-Level(JDBC, R2DBC 혹은 더 낮은 수준) 통신 과정, 프레임워크를 사용하는 이유, 그 외 기타 등등. 조금은 깊은 지식에서부터, 원초적인 것들까지, 백엔드 개발자로서 알아야할 것들에 대해 제 수준이 턱없이 부족함을 느끼고 있습니다. 그럼에도 불구, 슬럼프와 비슷한 상태에 빠져있어 작년보다 공부량도 적어졌고, 의지와 기운도 많이 상실한 상태입니다. 아마도 구체적인 목표가 없기에 그런 게 아닌가 하여 공부도 겸하고, 저 자신을 자극할만한 거대한 목표를 한 가지 잡았습니다. Java 백엔드 애플리케이션 프레임워크를 만든다는, 저에겐 어쩌면 지나칠 수도 있는 어려운 도전에 임해보려 합니다. 프레임워크 하나를 기획할 시간을 없기에 Spring의 추상적인 틀을 기반으로 개발-수정 프로세스로 진행하고자 합니다. 프레임워크 주도의 IoC 컨테이너, 어노테이션 기반의 모듈(Spring과 Java에서의 Bean 개념) 관리, 클래스 단위의 설정 정보 관리가 프레임워크의 주요 포인트입니다. Spring의 Core 모듈에 해당하는 기반 프레임워크가 IoC 컨테이너를 포함해 부분적으로 구현되어있습니다. 그리고 현재 Spring Web, Spring MVC 등에 해당하는 WAS 프레임워크 구현을 시작한 상태입니다. MVC에서 Controller에 해당하는 부분을 디자인하는 과정에 있는데, 현직자분들의 생각하시는 최선의 Controller 디자인에 대해 의견을 수집하고자 합니다. 포함된 코드 블럭은 대중적인 프레임워크의 Controller/Router 디자인들입니다. 각 디자인별로 선호하시는 항목에 대해 부여된 번호를 투표를 통해 선택해주시면 감사하겠습니다. 또한 이 프로젝트에 대해 조언 혹은 비판, 의견을 답변 혹은 메일, 링크드인 통해 남겨주시면 대단히 감사드리겠습니다. 그 외 개인적인 문의 사항과 제안 또한 환영합니다. leetyxodud312@gmail.com 아래는 프레임워크 깃허브 주소입니다. 문서화 작업은 진행 중에 있어 다소 부끄러운 수준입니다. 양해 부탁드립니다. https://github.com/Project-Smoodi 끝까지 읽어주심에 다시 한 번 감사의 말씀 드립니다.

NavigationContainer 중첩 오류

안녕하세요, RN(Expo)로 React Navigation을 적용하다 오류가 해결되지 않아서 질문드립니다. expo를 통해 다음과 같이 index.js에 React Navigation을 적용했습니다. import { store } from "@/redux/store"; import MainScreen from "./screens/MainScreen"; import { Provider } from "react-redux"; import { NavigationContainer } from "@react-navigation/native"; import { createNativeStackNavigator } from "@react-navigation/native-stack"; import LoginScreen from "./screens/LoginScreen"; export default function HomeScreen() { const Stack = createNativeStackNavigator(); return ( <Provider store={store}> <NavigationContainer> <Stack.Navigator> <Stack.Screen name="Main" component={MainScreen} /> <Stack.Screen name="Login" component={LoginScreen} />{" "} </Stack.Navigator> </NavigationContainer> </Provider> ); } 그러나 다음과 같은 오류가 뜨며 빈화면만 보이더라구요ㅠ Error: Looks like you have nested a 'NavigationContainer' inside another. Normally you need only one container at the root of the app, so this was probably an error. If this was intentional, pass 'independent={true}' explicitly. Note that this will make the child navigators disconnected from the parent and you won't be able to navigate between them. 찾아보니 NavigationContainer가 중첩되었다는 것 같은데, 저는 계속해서 그대로 강의를 따라가고 있었고, 따로 NavigationContainer를 적용한 파일이 존재하지 않습니다 ㅠ 다음 속성을 추가해도 오류가 해결되지 않습니다 ㅠ 아마 어디선가 부모에서 NavigationContainer가 적용된 것 같은데 찾을 수가 없네요 ㅠㅠ independent={true} 조금 더 찾아보니 expo-router랑 충돌이 난 거일 수도 있다는데 정확하게 모르겠네요 ㅠ

ReactNative ios build 에러 3일째 해결을 못했습니다.

시뮬레이션을 실행하려고 해도 스크립트 문제, iPhone 버전 범위 문제, 시뮬레이터 문제가 계속 발생합니다. 어떤 도움이라도 감사합니다. ReactNative를 처음 접했습니다. 저희 팀에서 저를 도울 수 있는 사람이 없습니다. #프로젝트 환경 mac M2 ruby -v ruby 2.6.10p210 (2022-04-12 revision 67958) [universal.arm64e-darwin23] node -v v20.10.0 pod --version 1.15.2 package.json { "name": "labts", "version": "0.0.1", "private": true, "scripts": { "android": "react-native run-android", "ios": "react-native run-ios", "lint": "eslint .", "start": "react-native start", "test": "jest" }, "dependencies": { "@react-native-community/async-storage": "^1.12.1", "@react-native-community/cli": "13.6.9", "@react-navigation/bottom-tabs": "^6.6.0", "@react-navigation/native": "^6.1.17", "@react-navigation/native-stack": "^6.10.0", "@tanstack/react-query": "^5.51.5", "@types/react-native-vector-icons": "^6.4.18", "axios": "^1.7.2", "date-fns": "^3.6.0", "immer": "^10.1.1", "react": "18.2.0", "react-native": "0.74.3", "react-native-calendars": "^1.1305.0", "react-native-date-picker": "^5.0.4", "react-native-dotenv": "^3.4.11", "react-native-get-random-values": "^1.11.0", "react-native-image-crop-picker": "^0.41.2", "react-native-image-zoom-viewer": "^3.0.1", "react-native-paper": "^5.12.3", "react-native-permissions": "^4.1.5", "react-native-safe-area-context": "^4.10.8", "react-native-screens": "^3.32.0", "react-native-splash-screen": "^3.3.0", "react-native-tab-view": "^3.5.2", "react-native-vector-icons": "^10.1.0", "react-native-vision-camera": "^4.5.1", "uuid": "^10.0.0", "yarn": "^1.22.22" }, "devDependencies": { "@babel/core": "^7.20.0", "@babel/preset-env": "^7.20.0", "@babel/runtime": "^7.20.0", "@react-native/babel-preset": "0.74.85", "@react-native/eslint-config": "0.74.85", "@react-native/metro-config": "0.74.85", "@react-native/typescript-config": "0.74.85", "@types/react": "^18.2.6", "@types/react-native-dotenv": "^0.2.2", "@types/react-test-renderer": "^18.0.0", "babel-jest": "^29.6.3", "babel-plugin-module-resolver": "^5.0.2", "eslint": "^8.19.0", "jest": "^29.6.3", "prettier": "2.8.8", "react-test-renderer": "18.2.0", "typescript": "5.0.4" }, "engines": { "node": ">=18" } } PodFile require Pod::Executable.execute_command('node', ['-p', 'require.resolve( "react-native/scripts/react_native_pods.rb", {paths: [process.argv[1]]}, )', __dir__]).strip platform :ios, '12.0' use_frameworks! #use_modular_headers! prepare_react_native_project! linkage = ENV['USE_FRAMEWORKS'] if linkage != nil Pod::UI.puts "Configuring Pod with #{linkage}ally linked Frameworks".green use_frameworks! :linkage => linkage.to_sym end target 'nexlabts' do config = use_native_modules! use_react_native!( :path => config[:reactNativePath], # An absolute path to your application root. :app_path => "#{Pod::Config.instance.installation_root}/.." ) target 'nexlabtsTests' do inherit! :complete # Pods for testing end post_install do |installer| # https://github.com/facebook/react-native/blob/main/packages/react-native/scripts/react_native_pods.rb#L197-L202 react_native_post_install( installer, config[:reactNativePath], :mac_catalyst_enabled => false, # :ccache_enabled => true ) end end 제가 아래 에러 3가지에 대해 제가 해본 방법들입니다. 1. node 재설치 node_module 폴더 삭제, package-rock.json 삭제 후 재설치 npm install --legacy-peer-deps yarn install 2. Xcode가 node 읽을 수 있도록 설정 sudo ln -s "$(which node)" /usr/local/bin/node 3. Podfile 내 platform 설정 수정 platform :ios, '12.0' or platform :ios, '14.0' 4. Pods 재설치 rm -rf ~/Library/Developer/Xcode/DerivedData or rm -rf ~/Library/Developer/Xcode/DerivedData/* rm -rf Pods rm Podfile.lock pod install --repo-update Xcode \> Product \> Clean Build Folder. cd ./ios pod cache clean -all pod install --repo-update cd ../ npx react-native run-ios --no-packager --simulator="iPhone 15" or npx react-native run-ios --simulator="iPhone 15" or yarn start > i(run ios) Err 1. cocoaPods 설치할 때 [!] CocoaPods could not find compatible versions for pod "React-RuntimeHermes": In Podfile: React-RuntimeHermes (from ../node_modules/react-native/ReactCommon/react/runtime) Specs satisfying the React-RuntimeHermes (from ../node_modules/react-native/ReactCommon/react/runtime) dependency were found, but they required a higher minimum deployment target. Err2. iOS 실행할때 run-ios --no-packager --simulator="iPhone 15" Build description signature: fc1341421f84b87c5245d346c2c17b66 Build description path: /Users/nowonjae/Library/Developer/Xcode/DerivedData/nexlabts-argvodqcybjfcybstpulfpghnzvm/Build/Intermediates.noindex/XCBuildData/fc1341421f84b87c5245d346c2c17b66.xcbuilddata /Users/nowonjae/Desktop/project/NeXLabRN/ios/nexlabts.xcodeproj:1:1: error: Unable to open base configuration reference file '/Users/nowonjae/Desktop/project/NeXLabRN/ios/Pods/Target Support Files/Pods-nexlabts/Pods-nexlabts.release.xcconfig'. (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') warning: Unable to read contents of XCFileList '/Target Support Files/Pods-nexlabts/Pods-nexlabts-resources-Release-output-files.xcfilelist' (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') warning: Unable to read contents of XCFileList '/Target Support Files/Pods-nexlabts/Pods-nexlabts-frameworks-Release-output-files.xcfilelist' (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') error: Unable to load contents of file list: '/Target Support Files/Pods-nexlabts/Pods-nexlabts-frameworks-Release-input-files.xcfilelist' (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') error: Unable to load contents of file list: '/Target Support Files/Pods-nexlabts/Pods-nexlabts-frameworks-Release-output-files.xcfilelist' (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') warning: Run script build phase 'Bundle React Native code and images' will be run during every build because it does not specify any outputs. To address this warning, either add output dependencies to the script phase, or configure it to run in every build by unchecking "Based on dependency analysis" in the script phase. (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') warning: Run script build phase '[CP] Embed Pods Frameworks' will be run during every build because it does not specify any outputs. To address this warning, either add output dependencies to the script phase, or configure it to run in every build by unchecking "Based on dependency analysis" in the script phase. (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') error: Unable to load contents of file list: '/Target Support Files/Pods-nexlabts/Pods-nexlabts-resources-Release-input-files.xcfilelist' (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') error: Unable to load contents of file list: '/Target Support Files/Pods-nexlabts/Pods-nexlabts-resources-Release-output-files.xcfilelist' (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') warning: Run script build phase '[CP] Copy Pods Resources' will be run during every build because it does not specify any outputs. To address this warning, either add output dependencies to the script phase, or configure it to run in every build by unchecking "Based on dependency analysis" in the script phase. (in target 'nexlabts' from project 'nexlabts') --- xcodebuild: WARNING: Using the first of multiple matching destinations: { platform:iOS Simulator, id:B5AA2E84-4F83-4749-A986-A1FCE5E398A3, OS:17.5, name:iPhone 15 } { platform:iOS Simulator, id:B5AA2E84-4F83-4749-A986-A1FCE5E398A3, OS:17.5, name:iPhone 15 } ** BUILD FAILED ** ] Err3. Xcode 로 Build 할때 (Any iOS Simulator Device (arm64, x86_64)) Command PhaseScriptExecution failed with a nonzero exit code

동시성+데드락 제어를 위한 비관적 락 잠금 질문

안녕하세요 글쓰기 커뮤니티 프로젝트를 개발하는 중입니다 회원이 소설을 찜하는 기능(좋아요)을 구현 중에 있는데요 찜 객체는 아래 첨부한 코드와 같이 memberId와 novelId를 외래키로 갖습니다 동시성 이슈를 다뤄보고자 500명의 사용자가 동시에 novelId가 1인 소설을 찜하는 요청을 보낸다는 가정 하에 jmeter로 테스트를 돌려보니 동시성 이슈가 아니라 데드락 문제가 발생해서요 favoriteJDBCRepository.save(memberId, novelId); 시 novelId가 외래키라 외래키 정합성 검사 때문에 db 내부적으로 novelId가 1인 레코드에 read lock이 걸리는 것 같습니다 favorite 객체 save 시 트랜잭션 A가 novelId가 1인 레코드에 대해 read lock을 얻고, novelId가 3인 novel의 favoriteCount(찜 개수)를 +1하고자 write lock 요청 -> favorite 객체 save 시 다른 트랜잭션 B도 novelId가 1인 레코드에 대해 readlock을 얻고, novelId가 1인 novel의 favoriteCount(찜 개수)를 +1하고자 write lock 요청 -> write lock은 read lock이 전부 해제되어야 얻을 수 있음. 트랜잭션 A는 B가 read lock을 release하기를 대기하고 B도 A가 read lock을 release하기를 대기하면서 데드락 발생 일단 novelId로 novel을 비관적 락을 사용해 조회해서 favorite 객체를 생성한 뒤에 저장하는 방식으로 데드락+동시성 이슈 둘 다 해결이 되는데요(chooseFavoriteV2) 이 방법 말고도 더 좋은 대안은 없을까요??

Next.js Dynamic Routing 관련 질문

현재 ./pages 폴더에서 page router로 라우팅 관리 중에 있습니다! id별 post 상세창 조회를 위해 ./pages/post-detail/[id].tsx 와 같이 작성했으나 Whitelabel Error Page This application has no configured error view, so you are seeing this as a fallback. Fri Aug 30 21:08:21 KST 2024 [67199a4f-4509] There was an unexpected error (type=Not Found, status=404) 만 발생합니다 참고로 ./pages/post-write.tsx 와 같은 파일은 정상 작동합니다 혹시 무엇이 문제일까요? 추가+) 혹시 Next.js 14에서 page router 방식을 사용하는것이 문제일지 궁금합니다

gpu 노드에 gpu-operator 설치가 불가한 이유

nvidia-smi 명령어시 문제없이 gpu 관련 내용 표기 위 gpu노드를 kubespray로 추가하여 기존에 설치되어있던 gpu-operator파드가 crashloopbackoff상태로 유지 해당 gpu노드 kubelet도 정상실행되며 gpu-operator만 pod가 실행되나 container가 죽는 이유가 뭐야?

next14의 next/headers의 cookies를 이용한 쿠키설정

안녕하세요 현재 데이터시각화 사이트 프로젝트를 진행중입니다. next14와 spring boot(리소스와 인증.인가)를 사용하고 있고, 카카오 소셜로그인을 하면 스프링서버에서 jwt(access 토큰)를 발급해주고 refresh 토큰은 redis를 통해 관리되고 있습니다. 받아온 토큰은 cookie를 통해 관리하고 있습니다. seo를 위해 ssr을 사용하고 있는데, ssr과정에서 데이터를 fetch를 할 때 토큰을 같이 보내고, 만약 액세스 토큰이 만료되고 리프레시 토큰이 살아있다면 응답 헤더에 새로운 액세스토큰을 보내주고 있습니다. 그런데 이때 next/headers의 cookies를 사용하여 쿠키를 세팅하는것이 안됩니다. 데이터 페치중, 혹은 ssr과정중에는 Cookies can only be modified in a Server Action or Route Handler. 라는 오류가 뜨며 cookie를 set 하거나 delete하는게 안됩니다. 이럴 경우는 어떻게 해야할까요?

환경변수 주입 및 빌드(모노레포)

모노레포 프로젝트 환경 및 요구사항 - 프로젝트는 front(React), back(Node), common 패키지로 구성되어 있으며, 모노레포로 되어있음 - Dockerfile 스크립트에서는 build → run 순서로 실행되도록 구현되어 있음 - 서버 배포 시에는 하나의 포트만 사용해야 하므로 back(Node)에서 front의 정적 파일(index.html)을 실행해야 함 - Docker 빌드 시, front(webpack 빌드)와 back 둘 다 build 스크립트를 실행하고, 이미지 실행 시에는 back만 run 스크립트를 실행하여 back에서 front의 정적 파일을 실행해야 함 - 환경변수는 이미지 실행 시 docker-compose.yml의 env_file 속성을 사용해 외부에서 주입해야 함(환경변수가 바뀌는 상황이 있다면 .env 파일을 수정한 후 다시 빌드해야 합니다.) 예외 상황 Docker 빌드할 때 .env 파일을 포함하지 않고 run 스크립트를 실행(이미지 실행) 시 주입하는데, front 패키지에는 run 스크립트가 존재하지 않습니다. (back에서 front의 정적 파일을 실행) 즉, 환경변수가 주입되지 않고 있음 해결 방법 첫번째는 back에서 front의 dist 파일 호출 시 환경변수 객체를 만들어 value 값을 key 값으로 치환해서 함께 넘기고, index.html의 head에서 window 객체를 활용해 값을 받는 방법 하지만 이 방법은 개발자 도구에서 환경변수 값이 노출되고, window 객체를 활용하기 때문에 새로운 브라우저를 생성할 때마다 사이드 이펙트가 발생할 수 있음 두번째는 모노레포 root 패키지에서 prerun 스크립트로 front의 build 스크립트를 실행하는 방법 스크립트 -> "prerun": "lerna run build --parallel --scope @projectname/front --stream", 이 방법은 빌드를 두 번 실행하므로 자원을 많이 소모하지만, 예외 상황이 없는 것으로 보임 질문 받은 내용 Q. 환경변수를 바꾸는 상황이 존재할까요? A. 회사의 인프라 환경에 따라 다르지만, 포트나 IP가 변경될 수 있는 상황이 있음 예를 들어, 외부 서버에 요청을 보낼 경우 그 서버의 정보가 바뀌면 설정을 변경해야 하며, 다른 서버에 요청할 때 인증 정보를 입력해야 하는데, 토큰이나 사용자 패스워드 값이 변경될 경우에도 수정이 필요함 고민되는 부분 다른 해결 방법이나 비슷한 상황이 있다면 함께 논의하고 싶습니다. ㅎㅎ *프로젝트 구조 root ├── packages │ ├── back │ │ ├── package.json │ │ ├── index.ts │ │ ├── .babelrc │ │ └── ... │ ├── common │ ├── front │ │ ├── public │ │ │ └── index.html │ │ ├── package.json │ │ ├── src │ │ │ └── index.js │ │ ├── src │ │ ├── webpack.config.js │ │ └── ... ├── package.json ├── lerna.json ├── docker-compose.yml ├── Dockerfile * 프로젝트의 중요 정보는 제외했습니다.

Next.js 사용 시 SyntaxError: Expected property name or '}' in JSON at position 61의 에러위치가 어딘지 어떻게 알수있나요?

"next-auth": "^5.0.0-beta.20" 사용 중인데 해당 에러를 검색해보니 JSON 형식의 문자열이 아니기 때문에 에러가 발생한 것이라고 하던데 에러가 일어난 코드의 위치를 정확히 말을 안해주니 어디서 어떻게 고쳐야할지 도통 모르겠습니다....ㅠㅠ 해당 에러를 야기하는 것으로 의심되는 파일의 코드와 에러메시지를 띄운 터미널을 캡처하여 첨부드립니다... 혹시 어디서 문제인지 힌트라도 주신다면 열심히 찾아 해결해보겠습니다!!!

Expo SQLite WHERE 조건 한글 안됨

React Native Expo에서 앱을 개발중에 sql문이 오류가 뜹니다. 코드는 아래와 같습니다. async function SearchName() { console.log("load data"); try { const db = await SQLite.openDatabaseAsync("MountBedge.db"); const data = await db.getAllAsync(`SELECT * FROM HikingData WHERE Name = '가';`); setLoadedData(data); } catch (error) { console.error("Error testing database connection:", error); } } 문제가 되는 부분은 getAllAsync의 WHERE부분입니다. 한글로 검색한 부분을 영어로 변경하면 오류도 뜨지 않고 검색도 잘 됩니다. 한글로 검색 시 뜨는 오류는 아래와 같습니다. Error testing database connection: [Error: Calling the 'prepareAsync' function has failed → Caused by: Error code 1: near "'ㄱ'": syntax error] 혹시 해결할 방법을 아시는 분이 계시나요? 이게 expo에서는 해결이 가능한건지, 아니면 react native cli로 넘어가야 하는건지 모르겠습니다. 추가로 expo에서 sql문으로 데이터를 저장 시 db가 어디에 있는지 알 수 있는 방법이 있다면 알고싶습니다. 영어를 못해 영어로는 검색을 거의 안해봤지만 자료가 너무 없네요...

특정 gpu노드에 request,limit이 잘못표기되면 오류나나요?

gpu 노드에 describe로 확인해보니 request > limit으로 잡혀있고 overcommitted로 표기되는데 이 문제때문에 이 노드에 파드 재스케쥴링 및 삭제가 안되고 초기화 및 파드생성에 멈춰있습니다. 문제가 뭘까요?

쿠버네티스에서 pod삭제 및 pod재스케쥴링 불가

쿠버네티스에서 pod들이 삭제가 안되고 재스케쥴링도 안됩니다... 별이상없다가 갑자기 발생했습니다. deploy로 만들어놓은 pod를 삭제했더니 terminating과 containercreating상태가 유지되거나 helm으로 deploy한 pod들이 init, containercreating, terminating상태 유지되고 더 이상 진행이 안됩니다. pod의 describe, event, log node상태(Ready상태, 각 리소스 확인)도 모두 이상없고 파이널라이저 설정은 따로 하지 않았습니다. 문제가 무엇일까요?

devops/ 시스템엔지니어에 관해

안녕하세요. 풀스택 개발자를 지망하고 있는 취준생입니다. 29살 이구요 FE, BE, SI 등 개발직군에는 가리지 않고 지원중인데 스타트업의 devops/ 시스템엔지니어 라는 포지션에 서류합격이 와서요, 경험했던 프로젝트와는 무관하고 또 지망하던 분야와는 조금 결이 다른 것 같아 망설여 지는데 그럼에도 devops 포지션이 전망이 매우 밝다고는 들어서 또 욕심이 나기도 합니다. 이 기회를 잡는게 좋을까요?

인턴 6개월 vs 인턴 3개월 + 부트캠프

현재 인턴 3개월 끝나가고 있고 재계약 앞둔 상황입니다. 업무가 순수 자바코드로 크롤링하는 것이라,,,, 백엔드가 아니에요. 저는 이제까지 모든 준비를 백엔드로 했었고요. 인턴을 지금 끝내고 부트캠프를 들어갈 지 3개월 더 할 지 고민중이에요. 부트캠프는 합격했는데 면접도 없고 코테도 없고 그냥 자소서?만 쓰면 붙더군요;; 그래서 이 부트캠프가 맞는 길인지 더 고민됩니다. https://deepdive.goorm.io/backend?fbclid=PAZXh0bgNhZW0BMAABpjHIZRMHewb7dfAqO232ku-XBNrgUg5l2Nj_FyKu76ShzzC9Nj8d3KqaIQ_aem_sqfdO-beJ_ku9rfoTBGJkw 현재 구름톤 카카오 딥다이브 백엔드 과정을 합격한 상태입니다. 전에 구름톤에서 진행했던 구름톤 트레이닝은 사람들 인프런 강의만 주고 방치했었단 얘기도 있어서 불안하네요. 그냥 인턴 더 하는게 좋을까요? 아니면 부트캠프를 하는게 좋을까요? 차라리 다른 인턴을 하는게 나을지,,,, 어떤 선택을 해야 더 매력적인 이력서를 가질 수 있을까요ㅠㅠ