애플리케이션 제작 중 로그인 유무를 저장하기 위해 SharedPreferences을 사용하였습니다. 필요한 데이터를 앱에 저장하는 것이라고만 알고 있지만 정확한 개념이 궁금하여 찾아보았습니다. 공식 안드로이드 개발자 문서를 참고하였습니다. SharedPreferences로 단순 데이터 저장하기 | App data and files | Android Developers이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. SharedPreferences로 단순 데이터 저장하기 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 저장하려는 키-developer.android.com SharedPreferences란?SharedPreferences는 안드로..

학교 전공 강의 프로젝트로 개발 중인 앱에서 날씨 예보 정보가 필요해 기상청 단기 예보 API를 사용하려고 합니다. 1. API 신청 및 인증키 발급https://www.data.go.kr/data/15084084/openapi.do 기상청_단기예보 ((구)_동네예보) 조회서비스초단기실황, 초단기예보, 단기((구)동네)예보, 예보버전 정보를 조회하는 서비스입니다. 초단기실황정보는 예보 구역에 대한 대표 AWS 관측값을, 초단기예보는 예보시점부터 6시간까지의 예보를,www.data.go.kr위 포털에서 활용 신청을 한 후 인증키를 발급받습니다. 2. API 요청 URL 구성 방법기상청 단기예보 API는 HTTP GET 방식으로 요청하며, 다음과 같은 기본 URL을 사용합니다.http://apis.data...

앱 개발 중 npm 캐시 삭제 후 npm install 후 android 파일에서 gradlew clean 후 다시 실행시키려고 했는데 Error: Unable to deserialize cloned data. 에러가 떴다. 이건 리액트 네이티브 Metro가 내부 캐시 파일을 디스크에서 읽다가 손상된 캐시 파일을 파싱하지 못해 발생하는 문제라고 한다. 이후 모든 캐시를 삭제하고 node_modules, package-lock 삭제 후 재설치하면 해결이 될 것이라고 해서 진행했는데 npm install 후 gradlew clean을 하니까 FAILURE: Build failed with an exception. * Where: Settings file 'C:\Users\User\reactn\Catch..

앱에서 비밀번호 재설정을 구현하던 중 비밀번호 유효성 검사가 되지 않고 있다는 것을 깨달았습니다 ..다시 확인해보니 기존에 회원가입 시 비밀번호 입력에도 유효성 검사가 되지 않았고, 회원가입을 구현할 때에 확인을 한 것 같았는데 다시 코드를 확인해보니 DTO도 문제가 없고 컨트롤러에도 @Valid가 적용되어 있음에도 유효성 검사가 되지 않았습니다 .. 패키지 import를 잘못한 건가 확인도 해봤지만 다 올바르게 되어 있었고, 해결 방법을 찾아보다 bulid.gradle에서 implementation 'org.hibernate.validator:hibernate-validator:6.0.13.Final' 를 제거하니 정상적으로 유효성 검사가 되었습니다. Spring Boot는 spring-boot..

Meta에서 공개한 LLaMA 3는 오픈소스 기반의 고성능 언어 모델입니다.GPT-4와 유사한 성능을 제공하면서도 누구나 무료로 활용할 수 있도록 공개되었으며, Ollama라는 툴을 사용하면 별도의 복잡한 환경 설정 없이도 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 아래의 Ollama 클라이언트 프로그램을 설치하여 로컬에서 테스트할 수 있습니다. Download Ollama on WindowsDownload Ollama for Windowsollama.com 설치 후 llama 3 실행ollama run llama3 처음 실행하면 LLaMA 3 모델을 자동 다운로드하며, 설치 후 CLI 환경에서 바로 대화할 수 있습니다.라마 모델은 영어를 기준으로 학습됐기 때문에 일반적인 한글 답변을 요구하면 조금 성능이 떨어지..

[YOLO] Roboflow로 라벨링하기 (Multiclass Classification)YOLO란?YOLO는 "You Only Look Once"의 약자로, 이미지에서 객체를 한 번에 찾아내는 실시간 객체 탐지 모델입니다.기존 방식은 이미지 안에서 일부분씩 잘라가며 분석했지만,YOLO는 이미지를 한 번에 쭉seulow-down.tistory.com위의 글에서 이어, Roboflow로 라벨링 작업을 한 데이터셋을 바탕으로 실제 YOLOv5 모델을 학습시켜보겠습니다. ✅ YOLOv5 깃허브 클론git clone https://github.com/ultralytics/yolov5cd yolov5pip install -r requirements.txt ✅ 학습 예제 코드 아래의 코드로 생각보다 간단..

웹과 앱에서 사용자 인증(Authentication)과 인가(Authorization)를 처리할 때, 대표적으로 사용하는 방식은 다음과 같습니다.쿠키(Cookie) 방식세션(Session) 방식JWT(JSON Web Token) 방식 각 방식이 어떻게 작동하는지 알아보고, 상황에 따라 어떤 방식을 사용하는 것이 적합한지 알아보겠습니다. 웹사이트에서 로그인한 후 마이페이지를 누르거나 글을 쓰는 등의 행동은 서버에 새 요청을 보내는 것입니다. 하지만 이 요청은 이전 로그인 정보와 연결되지 않은 익명 요청이기 때문에, 서버는 "이 요청이 로그인한 사용자에게서 온 것인지" 알 수 없습니다.그래서 사용자가 로그인 상태임을 인증할 수단이 없으면, 매번 아이디와 비밀번호를 반복해서 입력해야 하는 불편함이 생깁니다...

1. Classification (분류)이미지 전체가 무엇인지 판별입력: 이미지 한 장출력: 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 (예: 고양이, 개, 자동차)단일 객체 이미지에서 사용객체 위치는 알 수 없음예시: "이건 고양이입니다." 2. Localization / Detection (탐지)이미지 속 객체의 위치(좌표)와 종류 파악입력: 이미지출력:클래스 (무엇인지)바운딩 박스 (어디 있는지)Localization: 보통 하나의 객체만 탐지Detection: 여러 객체를 동시에 탐지 (YOLO, Faster R-CNN 등)예시: 고양이: (x1, y1, x2, y2) , 개: (x1, y1, x2, y2) 3. Segmentation (분할)픽셀 단위로 어떤 객체인지 분할입력: 이미지출력:각 픽셀이 어떤 ..