Overman

FK로 hashtag를 받고 있는 상황이 이상하다. 따라서 실제로 구현 시에는 hashtag 속성을 삭제했다. playlist_hashtag테이블이 hashtag_id를 PK로 갖지 않기 대문에 직접적인 관계를 가지는 것이 이상하고, 관계를 표현한 테이블이기 때문에 굳이 FK로 연결할 필요가 없었다. 또한 확인하다가 playlist_likes 테이블에 뜬금없이 image_uri가 들어가있다. (뭐지?) 그래서 이 부분도 Playlist 테이블로 옮겼다.

알고리즘, 백엔드/Serendi 2025. 7. 13. 16:40

모두 String 타입으로 변환하는 것은 동일하지만, 동작과 예외 차이가 있음(String) value로 타입 캐스팅 할 경우 value가 string이 아니라면 ClassCastException이 발생한다.value가 null인 경우 그대로 null을 반환하여 이후 메서드를 호출 시, NullPointerException이 발생함.타입 캐스팅은 타입 안정성이 부족하기 때문에 캐스팅하는 타입이 확실할 때만 사용해야 함. String.valueof(value)의 경우 value가 String 타입이 아닌 경우 value.toString()을 호출하여 String으로 변환하며, value가 null인 경우 null 문자열을 반환함. 타입 캐스팅에서 발생하는 예외는 런타임 시점에 발생하기 때문에 String...

알고리즘, 백엔드/기술 면접 대비 매일메일 2025. 7. 11. 18:47

코드형 인프라는 수동 프로세스 대신 코드를 통해 인프라를 프로비저닝하고 관리기존의 수동 설정 방식 -> 반복 작업 많고, 휴먼 에러 발생하기 쉽고 인프러 설정을 별도로 문서화해 관리해야 하는 번거로움 있음. IaC는 크게 선언적(Declarative) 방식과 명령형(Imperative) 방식으로 나뉨선언적 방식 : 최종 상태 정의하면 IaC 도구가 이를 자동으로 구성하는 방식이다.(대표적 도구 - Terraform, AWS CloudFormation)명령형 방식 : 구성 방법을 직접 정의하는 방식, 인프라를 설정하는 단계를 코드로 정의하며 명령어 기반으로 실행(대표적 도구 - Ansible, AWS CDK) 장점 Git과 같은 형상 관리 도구를 활용해서 변경 사항을 추적할 수 있습니다.코드 자체가 문서 ..

알고리즘, 백엔드/기술 면접 대비 매일메일 2025. 7. 10. 11:33

일단 @OneToOne이란, JPA에서 사용되는 어노테이션으로 엔티티 간의 일대일 관계를 매핑할 때 사용함.이때 매일메일에 나온 설명으론, @OneToOne일 때 연관관계의 주인이 아닌 엔티티를 조회할 경우 Lazy Loading이 동작하지 않음. JPA는 연관된 엔티티가 없으면 null로 초기화,있으면 Lazy Loading이 설정되어 있을 경우 프록시 객체로 초기화 함. Lazy Loading은 사용자가 보지 않는 것들을 당장 로딩하지 않고 사용자가 필요로 하는 시점에 로딩하는 것을 의미한다고 한다.프록시 객체란, 다른 객체를 대신하여 그 객체에 대한 접근을 제어하거나 기능을 확장하는 객체를 의미한다.-> 즉, 가짜 객체를 의미한다. 그럼 지금 상황을 정리하면, JPA는 연관된 엔티티가 있고 Lazy..

알고리즘, 백엔드/기술 면접 대비 매일메일 2025. 7. 10. 11:20

불변이라면, 한번 생성하고나면 변하지 않는다는 말일 것이다.예를 들어서s = "hello"s = s + "world"이렇게 적혀있다면, hello world 라는 새로운 문자열 객체가 만들어진 것일 뿐 기존 hello는 변하지 않는다고 한다.이 말은, hello라는 문자열이 저장된 메모리 주소가 있을 것이고 s는 해당 위치를 지칭할 것이다. 이때 hello + world가 되게 되면, hello라고 저장된 메모리 위치에서 수정이나 hello world라는 문자열로 덮어쓰기가 일어나는 것이 아닌 해당 객체가 새로운 메모리 주소로 할당되며 생성되고 s는 새롭게 해당 주소를 지칭하게 된다. 여기까지는 이해가 되는데 그렇다면 왜 이렇게 만들었을까. 이점 :String Constant Pool을 사용할 수 있음...

알고리즘, 백엔드/기술 면접 대비 매일메일 2025. 7. 8. 18:52

Bootstrap Vision-Language Representation Learning from a Frozen Image Encoder -> 이전 포스팅 된 3가지 학습 목표에 대하여 추가 설명1. Image-Text contrastive Learning : 이미지 - 텍스트 대비 학습목적 : 이미지, 텍스트 표현 정렬 (정보 최대화 - 표현 살짝 이해 안감)양성 쌍의 이미지 - 텍스트 유사도를 음성 쌍들과 대비이미지 트랜스포머의 쿼리 출력 z와 텍스트 트랜스포머의 [CLS] 토큰 출력 t를 정렬여러 쿼리 출력 중 텍스트와 가장 높은 유사도를 가진 것을 선택쿼리 출력 중 텍스트와 유사도가 높다?쿼리 = 이미지 정보 / 텍스트이미지 정보와 유사도가 높은 텍스트를 고른다실제 구현배치 내에 이미지 - 텍스..

딥러닝/Dacon 2025. 7. 7. 15:04

Related Work목표 : 비전 - 언어 과제에서 더 나은 성능을 내는 멀티 모달 기반 모델을 학습하는 것 다운스트림 태스크에 따라 다양한 모델 구조 제안되어 왔음.이중 인코더 구조(dual-encoder architecture, Radford et al., 2021; Jia et al., 2021)융합 인코더 구조(fusion-encoder architecture, Tan & Bansal, 2019; Li et al., 2021)인코더-디코더 구조(encoder-decoder architecture, Cho et al., 2021; Wang et al., 2021b; Chen et al., 2022b통합 트랜스포머 구조(unified transformer architecture, Li et al.,..

딥러닝/Dacon 2025. 7. 7. 14:25

회선 교환 방식 (Circuit Switching)특정 사용자를 위한 회선의 경로를 미리 설정, 이 경로를 이용해서 호스트끼리 메시지를 주고 받음미리 회선을 설정주어진 시간 동안 전송되는 데이터의 양이 비교적 일정하고 안정적회선 이용 효율이 떨어지는 단점예시) 유선 전화망 패킷 교환 방식 (Packet switching)목적지를 정해두고 메시지를 패킷으로 분할해서 보냄목적지에서 패킷을 조립해서 확인라우터는 주어진 패킷을 최적 경로로 전달하는 핵심 역할경로는 수시로 변경될 수 있음데이터를 전송하는 동안에만 네트워크 자원을 사용한다는 점에서 회선 교환 방식과 차이회선 교환의 경우 미리 설정한 상태로 유지패킷 교환 방식은 이용 효율이 높지만,경로 탐색에서 지연, 패킷을 위한 헤더로 인한 오버헤드 발생할 수 있음.

알고리즘, 백엔드/기술 면접 대비 매일메일 2025. 7. 7. 13:37