반응형

분류 전체보기 701

Spring Tasklet - 단일 배치 작업의 강력한 도구 🛠️

Spring Batch에서 Tasklet은 단일 작업을 간단하게 구현할 수 있는 강력한 인터페이스입니다. 복잡한 데이터 처리보다 간단한 작업이 필요할 때, Tasklet은 최적의 선택이 될 수 있습니다.여러분이 일상에서 특정 일을 처리하는 것을 생각해보세요.아침에 한 번만 이메일을 확인하는 것처럼, Tasklet은 단일 작업을 수행합니다.복잡한 절차 없이 필요한 작업만 간단히 실행하고 끝낼 수 있습니다.왜 필요한가?Spring Tasklet이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:단순 작업의 복잡성 감소: 간단한 작업에 복잡한 Chunk 처리를 사용할 필요가 없습니다.일회성 작업 처리: 파일 삭제, 디렉토리 생성 등 한 번만 실행하면 되는 작업에 적합합니다.유연한 구현: 단일 메서드 구현만으로 다양한 배치 ..

Spring 스케줄링 ⏰

안녕하세요! 오늘은 Spring에서 반복 작업을 자동화하는 Spring 스케줄링 대해 알아보겠습니다.Spring Task가 뭔가요? 🤔매일 아침 알람을 맞춰놓는 것처럼:특정 시간에 자동으로 실행되는 작업주기적으로 반복되는 작업비동기로 처리해야 하는 작업Spring Task는 이런 자동화된 작업을 쉽게 구현할 수 있게 해주는 프레임워크입니다!핵심 기능 💫1. @Scheduled 애노테이션@Componentpublic class ScheduledTasks { // 매일 자정에 실행 @Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?") public void dailyTask() { System.out.println("매일 자정에 실행되는 작업"); } // 5초..

Spring Batch 완벽 가이드 - 대용량 데이터 처리의 마법사 🪄

안녕하세요! 오늘은 대용량 데이터 처리의 강자, Spring Batch에 대해 알아보겠습니다.Spring Batch가 뭔가요? 🤔은행 입출금 명세서를 처리하는 것을 상상해보세요:매일 밤 수백만 건의 거래 내역을 처리실시간으로는 불가능한 대량의 데이터 처리실패 시 재시작과 중단점 복구가 필요Spring Batch는 이런 대용량 배치 처리를 위한 프레임워크입니다!핵심 개념 💡1. Job@Beanpublic Job importUserJob(JobBuilderFactory jobs) { return jobs.get("importUserJob") .start(step1()) .next(step2()) .build();}배치 처리의 가장 큰 단위하나의 '업무 수행 단위..

EdTech - VR/AR 교육의 혁신적인 세계 🌍

오늘은 교육을 완전히 새롭게 바꾸고 있는 VR/AR 교육에 대해 자세히 알아볼게요!VR/AR 교육이란? 🤔VR(Virtual Reality) 교육완전한 가상 세계에서 이루어지는 교육실제와 같은 3D 환경에서 학습특수 헤드셋을 통한 몰입 경험AR(Augmented Reality) 교육현실 세계에 디지털 정보를 덧입히는 교육스마트폰이나 태블릿으로 체험실제 환경과 상호작용대표적인 학습 분야 📚1. 과학 실험 교육🧪 화학 실험실- 위험한 실험 안전하게 진행- 분자 구조 3D 관찰- 화학 반응 시뮬레이션🔬 생물학 실습- 인체 해부 학습- 세포 구조 탐험- 생태계 관찰2. 역사 교육🏛️ 역사 현장 체험- 고대 로마 가상 투어- 조선시대 한양 거리 걷기- 역사적 사건 재현 체험⚔️ 전투/전쟁 현장- 주요 전..

900===생활/교육 2024.11.04

EdTech - AI 튜터링 시스템, 개인 맞춤형 교육의 미래 🤖

여러분은 혹시 개인 과외 선생님이 있으면 어떨까 상상해보신 적 있으신가요? 여러분의 학습 속도에 맞춰주고, 여러분이 이해하지 못한 부분을 즉시 파악해 다시 설명해주며, 24시간 언제든지 질문에 답변해줄 수 있는 선생님 말이죠.이것이 바로 AI 튜터링 시스템(인텔리전트 튜터링 시스템, ITS)이 하는 일입니다.마치 개인 도서관 사서가 여러분의 독서 습관과 관심사를 완벽히 파악하고 딱 맞는 책을 추천해주는 것처럼, AI 튜터는 학습자의 성향과 필요를 정밀하게 분석하여 최적의 학습 경로를 제시합니다.왜 필요한가?AI 튜터링 시스템이 해결하는 문제들은 다음과 같습니다:개인화 교육의 한계: 30명 이상의 학생을 가르치는 교사는 모든 학생에게 맞춤형 지도를 제공하기 어렵습니다. AI 튜터링은 각 학생의 학습 데이터..

900===생활/교육 2024.11.04

EdTech(에듀테크)의 모든 것! 🚀

안녕하세요! 오늘은 교육의 미래를 바꾸고 있는 EdTech에 대해 알아볼게요.EdTech가 뭔가요? 🤔EdTech는 Education(교육)과 Technology(기술)의 합성어예요.기술을 활용해 더 나은 교육을 제공하는 모든 것을 의미해요마치 우리가 스마트폰으로 생활이 편해진 것처럼,교육도 기술로 더 스마트하게 만드는 거예요!EdTech의 주요 기술들 💡1. 인공지능(AI) 학습학생별 맞춤 학습 코스 제공학습 패턴 분석자동 채점 및 피드백2. VR/AR 교육가상 실험실 체험역사 현장 가상 투어3D 인체 구조 학습3. 게이미피케이션학습을 게임처럼 재미있게보상 시스템경쟁과 협력 요소4. 모바일 러닝언제 어디서나 학습 가능짧은 마이크로 러닝실시간 화상 수업EdTech의 대표적인 예시 📱1. 언어 학습 ..

누구나 이해하는 스마트 러닝 플랫폼 📚

안녕하세요! 오늘은 스마트 러닝 플랫폼에 대해 쉽게 설명해드릴게요.스마트 러닝 플랫폼이란? 🤔스마트 러닝 플랫폼은 마치 '똑똑한 개인 과외 선생님'과 같아요!학생 한 명 한 명의 특징을 이해하고각자에게 맞는 학습 방법을 제시하는 온라인 교육 시스템이에요인공지능(AI)이 여러분의 학습 데이터를 분석해서 최적의 학습 경험을 제공합니다주요 특징 💫1. 개인 맞춤형 학습마치 넷플릭스가 취향에 맞는 영화를 추천하듯이AI가 여러분의 학습 스타일과 수준에 맞는 콘텐츠를 추천해줘요어려워하는 부분은 더 자세히, 잘하는 부분은 빠르게!2. 실시간 학습 분석퀴즈를 풀면 바로바로 결과 분석자주 틀리는 유형 파악취약점 보완을 위한 맞춤 학습 제공3. 재미있는 학습 요소학습 포인트 적립레벨업 시스템뱃지 수집친구들과 선의의 경..

900===생활/교육 2024.11.04

실무에서 활용하는 파이썬 심화 개념 총정리 🐍

안녕하세요! 오늘은 현업에서 실제로 자주 사용되는 파이썬의 심화 개념들을 실용적인 예시와 함께 살펴보겠습니다.1. 데코레이터의 실전 활용 🎯데코레이터는 함수나 클래스의 기능을 수정하거나 확장할 때 사용하는 강력한 도구입니다.실무 사용 예시: API 요청 로깅import functoolsimport timeimport loggingdef log_execution_time(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) end = time.time() logging.info(f"{func.__nam..

RAG와 문맥 검색의 완벽 가이드 🎯 (Part 4 - 최신 동향)

안녕하세요! 이번에는 RAG와 문맥 검색의 최신 연구 동향과 미래 전망에 대해 알아보겠습니다.18. 최신 RAG 아키텍처 트렌드 🚀18.1 멀티모달 RAGclass MultiModalRAG: def __init__(self): self.text_encoder = TextEncoder() self.image_encoder = ImageEncoder() self.video_encoder = VideoEncoder() def process_multimodal_query(self, query): # 텍스트, 이미지, 비디오 동시 처리 encodings = { 'text': self.text_encoder.encode(..

RAG와 문맥 검색의 완벽 가이드 🎯 (Part 3)

안녕하세요! 이번에는 RAG와 문맥 검색의 실전 구현과 최적화 전략에 대해 더 깊이 살펴보겠습니다.13. 프로덕션 환경에서의 RAG 구현 🏭13.1 확장 가능한 아키텍처class ProductionRAG: def __init__(self): self.vector_store = VectorStore() self.cache = ResponseCache() self.load_balancer = LoadBalancer() async def process_query(self, query): # 캐시 확인 if cached := self.cache.get(query): return cached # 부하 분산 ..

728x90
반응형