쵸코쿠키의 연습장

초보자도 금방 따라하는 Java Product DAO 구현 예제 (Map 활용)

자바로 Product DAO 구현해보기 (진짜 쉬운 버전)안녕하세요! 오늘은 여러분이 자바로 Product DAO를 뚝딱 만들어보는 걸 도와드릴게요. 듣기만 해도 어려워 보이죠? 근데 막상 해보면 별 거 아닙니다. 데이터베이스? 그런 거 필요 없습니다. Map 하나면 충분해요. 저도 예전에 처음 배울 때, 데이터베이스 연결하다가 멘붕 온 적이 있었거든요. 그래서 오늘은 무조건 쉬운 방법으로 가봅시다. 오늘 해볼 것들상품(Product)을 등록해보기상품 정보 꺼내보기업데이트(Update)나 삭제(Delete)는 다음에 하고 싶을 때 해보세요. 오늘은 등록하고 조회하는 것만 할 거예요. 하나씩 확실히 익히는 게 더 중요하니까요. Map으로 데이터 쌓기데이터베이스 없이 뭔가를 저장하려면 Map이 진짜 꿀템..

Clerk로 Next.js 앱에 소셜 로그인, 프로필, 보안 페이지 완성하는 방법

5분 안에 Next.js 앱에 User Authentication 시스템을 완성하는 초간단 가이드한눈에 보기: Email 검증, 소셜 OAuth, 비밀번호 재설정 같은 반복 작업에 시간을 낭비하지 마세요. 이 글은 Clerk SDK를 Next.js 프로젝트에 꽂아 넣고, 로그인·회원가입·소셜 로그인·프로필 관리·보호된 Dashboard까지 ‘단 5분’ 만에 구현하는 과정을 보여줍니다. 속도는 올리고, 아이디어 실현까지 남은 거리도 확 줄이세요. 1. 사이드 프로젝트가 중도 포기되는 이유 {#why-quit}개발자라면 누구나 하드 디스크 어딘가에 ‘두고만 본’ repo 하나쯤 있습니다. 초반엔 번쩍이는 아이디어에 설렜지만, 정작 npm init 이후엔 의욕이 시들해지죠. 왜 그럴까요? 대개는 ‘신나지 ..

Java 초보도 할 수 있는 Product DAO 구현법: Eclipse로 단계별 따라하기

Java로 Product DAO 만들어보기: 내 얘기처럼 풀어보는 쉬운 설명여러분, 오늘은 딱딱한 기술 설명 말고, 진짜 '나랑 같이 해보는 느낌'으로 Product DAO를 만들어볼게요. 그냥 코드 치는 게 아니라, 왜 하는지, 어디에 쓰는지, 정말 쉽게 풀어볼 겁니다. 왜 이런 걸 만들까? (DAL 이야기)쇼핑몰에서 제품들 관리한다고 생각해봐요. 새로 올리고, 가격 바꾸고, 다 팔린 건 지워야죠. 이걸 엉뚱하게 처리하면 정신없습니다. 그래서 비즈니스 로직이랑 데이터베이스를 연결해주는 게 바로 Data Access Layer, 줄여서 DAL이에요. 그냥 중간다리라고 생각하면 편해요. Eclipse 켜고 정리부터!저는 프로젝트 만들 때, 항상 지저분한 거 싹 지우고 시작해요. Eclipse에서도 마찬가..

불균형 데이터셋 문제, AutoBalance로 해결하는 머신러닝 로스 최적화 전략

AutoBalance: 불균형 데이터를 다루는 따뜻하고도 똑똑한 해법AutoBalance는 클래스·그룹 불균형 문제를 자동화된 bi‑level 최적화로 해결합니다. Parametric Cross‑Entropy, 맞춤형 데이터 augmentation, Balanced Error Rate 등 최신 기법을 통해 공정성과 정확도를 동시에 끌어올리는 법을 살펴보세요.  왜 ‘불균형’이 문제일까? “불량품은 0.5%밖에 안 나오니까 별로 중요하지 않겠지?” 라고 생각했다가 AI 모델이 불량품을 줄줄이 놓치는 최악의 상황, 상상해 보셨나요? imbalanced dataset는 이렇게 ‘적게 보이는’ 클래스를 순식간에 투명 인간으로 만들어 버립니다. 더 큰 문제는 fairness—편향된 결과가 사회적 약자를 한 번..

Eclipse에서 Maven Java 버전 1.5 고정 오류 해결하는 가장 쉬운 방법

Eclipse에서 Maven 설정 바꾸고 Java 버전 맞추는 꿀팁혹시 Java 버전 바꿔놨는데도, Maven 프로젝트가 끝까지 고집 피운 적 있으세요? 저도 한동안 똑같은 일로 머리 싸매고 있었어요. Eclipse에서 Java 1.8로 다 바꿨는데, 빌드할 때마다 1.5로 잡히더라고요. 진짜 황당 그 자체였죠. 그래서 오늘은 저 같은 분들 위해 이걸 어떻게 깔끔하게 해결하는지 얘기해볼게요. 왜 내 프로젝트는 1.5에서 벗어나질 못할까?Java 1.8을 분명 깔았고, Eclipse에서도 1.8로 설정했는데… 정작 Maven 프로젝트는 요지부동. 이게 다 Maven이 자기만의 기본값을 갖고 있어서 그렇습니다. Eclipse가 뭐라 해도 신경 안 씁니다.프로젝트 열어보면 JRE System Library에..

파이썬 웹사이트 만들기: Streamlit, Flask, Django 완벽 비교 가이드

파이썬 웹사이트, 이렇게 쉽게 만든다! (보너스: 초고속 API 프레임워크) 2025년에 “파이썬 웹사이트”가 여전히 힙한 이유“파이썬으로 대체 뭘 못 해?”라는 농담이 있을 정도로 Python의 쓰임새는 끝이 없습니다. 하지만 Streamlit, Flask, Django, FastAPI 같은 프레임워크 이름이 한꺼번에 눈앞에 펼쳐지면, 막상 첫발을 떼기 곤란해지죠.이 글은 30분짜리 튜토리얼 영상을 한글 로컬 감성으로 풀어내면서도, tech jargon은 그대로 살린 롱폼 가이드입니다.각 프레임워크 특장점을 한눈에 파악하고,초간단 코드 스니펫으로 ‘감’부터 잡고,맞춤형 호스팅 전략까지 챙겨서,오늘 밤 바로 배포할 수 있게 돕는 것이 목표예요.핵심 메시지: 이 글을 끝까지 읽으면, 지금 당장 로컬 서..

Eclipse로 Maven 프로젝트 쉽게 만드는 법 (초보자 가이드)

Eclipse로 Product Services Maven Project 만들기: 개발자 친구가 알려주는 쉬운 방법혹시 Eclipse로 Maven Project 만들어보신 적 있나요? 저는 처음에 이거 시작할 때 머리 아팠던 기억이 생생해요. 무슨 설정은 그렇게 많고, 용어는 왜 이렇게 낯선지. 그래서 오늘은 저처럼 삽질하지 말라고, 진짜 쉽게 알려드릴게요. Maven이랑 Eclipse? 왜 같이 쓰는 건데?음… 비유하자면 Maven은 잔소리쟁이 매니저고, Eclipse는 친절한 비서 같아요. Maven이 알아서 dependency 챙겨주고, 빌드도 뚝딱해주죠. Eclipse는 그런 걸 다 예쁘게 정리해주고, 클릭 몇 번이면 끝나게 만들어줘요. 둘이 합치면 개발할 때 귀찮은 거 다 덜어주니, 안 쓸 이유..

무료 Google Gemini CLI 설치 방법 완전 정복: Node.js만 있으면 되는 초간단 가이드

구글 무료 Gemini CLI를 120% 활용하는 법 – 호기심 많은 창작자와 야심 찬 개발자를 위한 완벽 가이드포커스 키프레이즈: 무료 Google Gemini CLI 튜토리얼“돈 내고 GPT 쓰던 시대는 갔다. 이제 터미널만 열면 공짜 AI가 대기 중!” — 2025년 7월, 절약을 사랑하는 코리안 디벨로퍼 1. 빅뉴스! Google이 Gemini 추론 모델을 완전 무료로 풀었다한국 IT 커뮤니티엔 이런 밈이 돌았다. “대한민국은 GPT 구독료 세계 1위!”하지만 Google이 슬쩍 Gemini inference의 결제 벽을 없앤 순간, 그 밈은 하루 만에 고대 유물이 됐다. 하루 1,000회 요청이면 사실상 무제한. 신용카드도, 구독 결제 알람도 필요 없다. 프롬프트만 치면 AI가 응답한다. ‘G..

Maven으로 Java Web Application 만드는 법: Product 관리 웹앱 처음부터 끝까지

Maven이랑 Spring으로 직접 만들어보는 Product Web App, 진짜 쉬운 버전혹시 웹 애플리케이션 한번쯤 만들어보고 싶었나요? 이번엔 정말 쉽게, 하나하나 손잡고 가르쳐드릴게요. 우리가 함께 만드는 건 Product Web Application이에요. 사용자들이 물건(상품)을 등록하고, 상세 정보를 보는 아주 기본적인 웹 앱이죠. 근데 여기서 핵심은 Java EE 기술력을 키운다기보다, Maven을 제대로 써보는 겁니다. 대체 왜 이걸 하는 걸까?솔직히 말해볼게요. 요즘 트렌디한 웹 개발? 복잡하고 화려하죠. 근데 저희는 거기서 살짝 빠져나와서, Maven을 통해 프로젝트를 어떻게 깔끔하게 관리하는지에 집중할 거예요. 대단한 걸 만들진 않지만, 정말 많이 배울 수 있어요. 꼭 필요한 것만 ..

Gemini CLI로 AI 코딩 자동화 시작하는 방법: 하루 1,000회 무료!

Gemini CLI: 당신의 터미널을 바꿔 놓을 무료 & 오픈소스 AI 코딩 친구 — 하지만 Google이 또 조기종영할까?1,000회 무료 호출이 가능한 Gemini CLI로 비용 부담 없이 AI 코드를 생성하고 실행해 보세요. Claude Code, OpenAI CodeX와 비교 분석, 실제 사용 후기까지 한눈에 확인! 2025년 6월 30일 — 새로운 터미널 매직의 서막무더운 6월의 마지막 화요일 저녁, 조용히 쉘을 열어 사이드 프로젝트를 만지작거리던 당신 앞에 Google이 폭탄을 투척했다. Gemini CLI가 정식으로 커맨드라인에 모습을 드러내며, 이제 AI에게 내 컴퓨터의 모든 권한을 통째로 맡길 수 있게 된 것이다. 코드 작성, 테스트, 파일 생성, 명령어 실행… 그동안 개발자 월급을 먹여..

내가 써본 Maven 저장소: 써보니 이런 느낌이었어요처음 만난 mvn install, 솔직히 당황했죠처음 mvn install을 실행했을 때 당황했던 경험 공유Maven은 필요한 파일을 인터넷에서 실시간으로 가져옴설치는 간단하지만 라이브러리는 중앙 저장소에서 따로 불러오는 방식 처음 mvn install을 쳤을 때 기억나요? 갑자기 터미널에 뭔가 막 쏟아지더니 정신없더라고요. “어? 뭐야 이거? 내 컴퓨터가 해킹당했나?” 싶었어요. 근데 알고 보니 Maven이 필요한 파일들을 부지런히 인터넷에서 긁어오는 중이었더라고요. 처음엔 좀 얼떨떨했지만, 개념을 알고 나면 꽤 똑똑한 친구 같아요.Maven 자체는 심플하게 깔리고, 실제로 필요한 라이브러리들은 그때그때 중앙 저장소에서 불러오는 시스템이에요. 그래서..

롱컨텍스트 시대의 판도를 바꾸는 혁신, Chain-of-Agents (COA): NeurIPS 2024 발표 논문 리뷰요즘처럼 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 점점 더 방대한 정보와 복잡한 맥락을 다뤄야 하는 시대에, 긴 문서를 제대로 처리하지 못한다는 건 치명적인 약점이 될 수 있습니다. 바로 이 문제를 정면으로 해결하고자 등장한 방식이 바로 'Chain-of-Agents(COA)'입니다. 이 혁신적인 프레임워크는 펜실베이니아 주립대와 구글 클라우드 AI 리서치가 함께 개발했고, 2024년 6월에 논문이 공개되었으며 NeurIPS 2024에서 발표되었습니다.그럼 COA가 왜 지금까지의 한계를 뛰어넘는 방식인지 하나씩 살펴보겠습니다. COA란 무엇인가요?COA는 여..

Maven Coordinates? 그냥 편하게 얘기해볼게요여러분, Maven 써보셨죠? 저도 처음엔 그랬어요. 몇 줄만 입력하면 깔끔하게 .jar나 .war 파일이 뚝딱 나오는 게 신기했죠. 근데 그게 다 자동으로 되겠어요? 사실 그 뒤엔 Maven coordinates라는 녀석들이 묵묵히 일하고 있더라고요.복잡하게 생각하지 마세요. 오늘은 진짜 친구한테 얘기하듯 쉽게 풀어볼게요. Maven Coordinates, 그게 뭐야?쉽게 말하면, 내 프로젝트의 '신분증' 같은 거예요. Maven이 "이 프로젝트 누구냐? 어디서 왔냐?" 물어볼 때 대답해주는 정보죠. pom.xml 파일에 적혀있어요. 중요한 건 네 가지입니다:Group IDArtifact IDVersionPackaging 이 네 개가 합쳐져서 ..

타이핑은 그만! Warp AI 터미널로 여는 Prompt‑Coding 시대음성이나 자연어 입력만으로 Python, FastAPI, Docker 프로젝트를 뚝딱 만드는 Warp 터미널의 실제 사용법을 살펴보며, 코드 생산성을 폭발적으로 끌어올리는 핵심 팁을 소개합니다. 손으로 짜던 코드, 서서히 퇴장 중 – 살아남으려면 ‘프롬프트’로 말하라어제 저녁, 두 번째 유니콘을 준비 중인 시니어 엔지니어 친구를 만나 커피를 마셨습니다. 그의 모니터는 의외로 한가로워 보였죠. 키보드 소리는 거의 없고, 세 줄 남짓한 터미널 창과 마이크 아이콘만 깜빡입니다. 그는 한 분 남짓 되는 긴 문장을 AI에게 “말”로 전달했고, 몇 초 뒤엔 완성된 모듈이 깃 커밋에 등장했습니다. 무려 **코드의 90 %**가 기계에서 나왔..

Taskmaster AI 체험기: 개발자 인생 바꿔준 오픈소스 매니저 개발하다가 멘붕 올 때, Taskmaster AI가 답이더라개발 아이디어는 넘치지만, 정리와 계획이 귀찮고 어렵다.Taskmaster AI는 프로젝트 매니저처럼 체계적으로 정리해준다.오픈소스이며 VS Code 등에서 쉽게 사용할 수 있다. 여러분, 다들 한 번쯤 이런 경험 있지 않나요? 머릿속에 기가 막힌 아이디어가 떠올라서 당장 코드 치고 싶은데, 막상 뭘 해야 할지 정리가 안 돼서 멍… 계획 짜는 것도 귀찮고, 작업을 어떻게 나눌지 막막하고, AI한테 뭘 시켜야 하는지도 모르겠고요.저도 늘 그랬거든요. 근데 우연히 Taskmaster AI라는 걸 알게 됐어요. 이게 뭔가 했더니, 그냥 코드 짜는 도우미가 아니라 진짜 프로젝트 매니..

Python과 Unsloth & Ollama로 LLM Fine‑Tuning 완전 정복 🚀한눈에 보는 요약 – Fine‑Tuning은 경력 20년 셰프에게 우리 집 레시피를 전수해 완벽 재현하게 만드는 작업입니다. 이 가이드에서는 데이터 모으기 → Google Colab 무료 GPU 연결 → Unsloth로 LoRA 어댑터 장착 → 몇 분 만에 학습 → Ollama에 실어 로컬에서 돌리는 전 과정을 쫀쫀하게 알려드려요. ☕️ 왜 이 글을 써야 했을까? 🤔국내 자료를 찾다 보면 깊이와 친근함 중 하나를 포기해야 할 때가 많죠? 저는 둘 다 잡았습니다. 이 글은:실전 코드만 다룹니다. 2025년에도 바로 돌아가는 셀만 수록했어요.대화체로 진행해 어려운 개념도 술술 읽힙니다.SEO도 챙겼습니다. 롱테일 키..

2025년에 개발자로 살아남으려면? 진짜 필요한 5가지 스킬 이야기예전엔요, 그냥 '코딩 좀 한다'는 말만으로도 어디서든 개발자로 취직할 수 있었어요. 하지만 2025년엔 얘기가 완전히 다릅니다. 이제는 코딩만 잘한다고 되는 시대가 아니죠.오늘은 제가 직접 느끼고 경험한 걸 바탕으로, 앞으로 꼭 익혀야 하는 5가지 개발 스킬에 대해 편하게 얘기해볼게요. 그냥 친구한테 조언하듯이요. 요즘 코딩만으론 부족한 이유, 뭔지 아세요?AI가 빠르게 발전하면서 단순 코딩 작업은 대체되고 있음기업들은 시스템 전체를 이해하고 문제를 해결할 수 있는 개발자를 원함단순한 코드 작성 능력 외에 종합적인 사고와 설계 능력이 중요해짐?AI가 진짜 미친 속도로 발전했잖아요. 코드도 척척 써주고, 심지어 디자인까지 해주는 세상입..

Native Sparse Attention(NSA): 긴 컨텍스트 LLM을 날렵하게 만드는 비결NSA는 64K‑token 입력을 번개처럼 처리하면서도 정확도를 지키는 하드웨어 친화 Sparse Attention 기법입니다. 긴 문서를 빠르게 다루고 싶은 개발자를 위한 필독 가이드! 1. 왜 긴 컨텍스트가 요즘 AI의 핵심인가요?200페이지 계약서를 한 번에 읽고 요약하거나, 거대한 코드베이스를 통째로 리팩터링하려면 모델이 많은 토큰을 단숨에 삼켜야 합니다. GPT‑5, DeepSeek‑R1, Gemini Pro가 바로 그런 ‘대식가’죠. 하지만 Sequence 길이가 길어질수록 Attention 연산량은 제곱으로 불어나고, GPU 팬은 비행기 이륙 소리를 냅니다. 2. Full Attention의..

“AI? 나도 한번 만들어볼 수 있을까?” 저도 처음엔 엄청 막막했어요. 파이썬은 좀 만져봤지만, AI는 너무 멀게만 느껴졌거든요. 그런데 진짜 놀랍게도, 생각보다 쉽게 시작할 수 있었어요.여기 소개하는 3가지 AI 미니 프로젝트는 딱 ‘처음 해보는 사람’에게 맞춰져 있어요. 어렵지 않게 따라 할 수 있고, 하나하나 만들다 보면 자신감도 쑥쑥 붙어요.나랑 대화도 하고 계산도 해주는 똑똑한 AI 챗봇이력서를 업로드하면 피드백을 주는 AI 이력서 분석기사진만 올리면 무엇인지 알려주는 이미지 분류기 필요한 건? 파이썬 기초 지식과 약간의 호기심! 너무 겁먹지 마세요. 사용 도구는 LangChain, Streamlit, TensorFlow, OpenCV, 그리고 요즘 진짜 빠르다고 소문난 UV라는 툴이에요.자,..

Latent Diffusion이 열어 준 단안(單眼) Depth Estimation의 새로운 길“이미지를 ‘그리는’ 모델이, 그 그림 속 3D 구조까지 자연스럽게 ‘읽어낼’ 수 있다면 어떨까요?”Marigold는 바로 이 질문에서 출발했습니다. Depth Estimation(깊이 추정)은 평면 사진에 숨어 있는 거리감을 끌어내는 작업입니다. Stereo Vision처럼 카메라 두 대가 필요한 것이 보통이지만, Monocular Depth Estimation은 한 장짜리 RGB 이미지로 승부수를 던집니다. 문제는 환경이 조금만 바뀌어도 성능이 요동친다는 점이죠. 연구진은 그 이유를 ‘시각적 경험치 부족’에서 찾고, Stable Diffusion의 막대한 visual prior를 빌려와 해법을 제시합니다. ..