Pop your eXperience. Share It.
REST(Representational state transfer)를 개발 하다 보면 하나의 기저(Base) URL(예. http://www.example.gov/api/v1/magazines.json)을 사용하면서 호출 하는 클라이언트에 따라 조회 조건(URL Query)이나 응답(Response)이 완전히 달라져야 하는 경우가 있다. 이를 Spring Framework에서 구현하는 방법을 소개 한다. HTTP Header 사용
개요 지난 시간에 이어 Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week7 정리를 진행한다. 목차 해당 포스팅은 연재글로써 지난 연재는 아래의 링크를 참고한다. * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week1 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week2 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week3 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week4 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기
ELK 스택 삼대장 중 키바나를 개발한 '라쉬드 칸(Rashid Khan)'이 비행기 타고 가다 뚝딱 만들었다는 timelion. 이름에서 알 수 있듯이 timelion은 시계열 데이터 분석에 특화되어 있으며, 함수 형식의 표현식을 사용한다. 자동완성을 지원하기 때문에, 학습도 그리 어렵지 않은 편. 웹서버 접속자의 국가별 발생 추이를 그려보자. 다음은 상위 5개의
이 글은 이광근교수님께서 쓴 동명의 책에 대한 소개이자 독후감이다. 서점 가판대에 놓인 책을 보자마자 신기하고 반가웠다. 그 느낌은 '드디어 우리에게도 이런 책이 나온단 말인가?' 였다. 당시 옆에서 지켜본 지인께서 책을 사서 선물하셨다. 딱히 읽고 싶어서 집어든 것은 아니었고, 앞서 말한 반가움의 표현이었는데, 마치 내가 읽어야 할 사람이라는 듯이
SQL Server에서 유니코드 데이터 유형과 JPA(구현체 Hibernate) NativeQuery를 함께 사용하는 경우 MappingException이 발생 한다. 이를 해결하는 방법을 소개 한다. 참고로 이 문제는 JPQL(Java Persistence Query Language)을 사용하는 경우에는 발생하지 않는다. 먼저 코드를 보면 MEMBER 테이블은 유니코드 데이터 유형 중 하나인 NVARCHAR인 MEMBER_ID와 MEMBER_NAME 컬럼을 가지고
최근 사업 환경이 급변하면서 글로벌, SNS 활용, Mobile 환경, Online trade와 OMNI 채널 확장 등 IT활용 능력 자체가 곧 기업 경쟁력이 되었고, IT조직도 이러한 변화에 맞춰 유연하게 대응해야 합니다. 그러나 우리 회사는 이런 필요에 한참 못미치는 실정이라 전향적인 변화가 필요했습니다. 이제 겨우 변화를 체험하게 되었지만 최근 3년간 기존 조직을 새로운 IT요구에 맞게 바꿔보자고 변화를 시도하면서 겪은 경험을 조금 공유하려고 합니다. 글을 통해 변화를 시작하시는 분들께 작그마한 용기라도 드렸으면 좋겠
개발을 여러 층의 케익으로 나누기 번역 검토를 할 때 임춘봉님이 User Story를 사용자 이야기라고 번역하면 안되느냐고 물었다. 이런 견해의 배경에는 애자일에 대한 배경 지식이 부족한 점과 모국어로 소화하지 않으면 의미를 제대로 이해하기 어렵다는 그의 신념이 있다. 이를 아는 나는 잠깐 생각해봤다. 머리속에서는 '딱히 안될 것은 없지'라고 떠올랐는데,
여러개의 마이크로 서비스로 구성된 서버사이드와 React 등을 이용한 Single Page App으로 서비스를 구성할 경우 CORS 이슈에 직면하게 됩니다. 이번 글에서는 CORS와 API의 Http 상태 정보와 관련하여 삽집한 내용을 공유하려고 합니다. 실제로는 Go언어와 React(Javascript)에는 초짜라서 발생한 문제라고 볼 수 있습니다.
당신이 경영진의 일원이나 관리자 심지어 대표이사로서 기술스택 문제를 다뤄야 하는 이유는 무엇인가? 기술스택 문제는 기술자들이 다루면 될 일 아닌가? 그렇지 않다! 소프트웨어와 소프트웨어 개발은 디지털 미래를 여는 열쇠이다. 따라서, 구체적인 사항까지는 아니더라도 전반적 추이가 여러분 조직에 의미하는 바를 반드시 이해해야 한다. 기술은 다양한 형태로 차별화와 혁신을 주도한다. 경영진과 관리자는 다양한 기술이 시사하는 바를 반드시 이해해야 한다. 그래야만 올바른 의사결정을 할 수 있다.
개요 지난 시간에 이어 Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week6 정리를 진행한다. 목차 해당 포스팅은 연재글로써 지난 연재는 아래의 링크를 참고한다. * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week1 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week2 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week3 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week4 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기
수학자, 금융공학자, 데이터 과학자라는 무시무시한 타이틀을 가진 캐시 오닐이 자본주의 부역자(?) 신세로 전락하고 있는 데이터 과학의 이면을 고발한 책. (데이터 과학자의 본격 데이터 과학 디스) '월가점거 운동의 하위 조직인 대안금융그룹을 이끌고 있다'는 저자 소개가 심상치 않다. 좌파의 냄새가 솔솔(..) 좋은 면이 있으면 안 좋은 면도 존재하는 게
* 이 글은 2016년 1월 개인 위키에 올렸던 글을 옮긴 것임을 알려드립니다. 공식 참조 문서를 토대로 Spring Boot에서 JPA와 Spring Data 활용에서 코드 바꿔가기 기존 코드 변경하기 Spring Boot에서 JPA와 Spring Data 활용에서 작성한 Example 클래스를 수정하여 활용하자. 기존 코드에서 cities와 makeCollection 메소드만 제거한다. package city; import org.springframework.boot.SpringApplication;