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 간단히 학습을 돌..

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 ..

리액트 네이티브는 외부 라이브러리 의존도가 높아질수록 빌드 속도 문제가 더욱 심각해집니다.이러한 문제의 가장 큰 원인은 자바스크립트 코드와 네이티브 코드 간의 번들링 과정에 있습니다. 앱을 껐다가 다시 실행하게 되면, 모든 파일을 처음부터 다시 번들링하게 되는데, 이는 캐시가 제대로 적용되지 않았기 때문입니다.캐시를 설정해두면 이미 캐싱된 소스코드는 번들링할 필요가 없기 때문에, 번들링해야 할 소스의 양이 극단적으로 줄어들게 되고, 결과적으로 빌드 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. (1) Gradle 설정 변경Android 앱을 빌드할 때, Gradle은 종속성을 다운로드하여 캐시에 저장합니다.기본적으로 Gradle은 인터넷에서 종속성을 가져오기 때문에 빌드 속도가 느려질 수 있는데, 이 문제를 해..

1. CNN (Convolutional Neural Network)CNN은 이미지의 시각적 특징을 추출하고, 이를 기반으로 분류 작업을 수행하는 인공신경망입니다.주요 특징이미지 내에 있는 패턴(모서리, 색상 변화 등)을 자동으로 학습합니다.보통 이미지 전체를 하나의 클래스로 분류합니다.구조는 합성곱층(Convolution Layer), 풀링층(Pooling Layer), 완전 연결층(Fully Connected Layer) 등으로 구성됩니다.이미지 분류, 손글씨 인식, 얼굴 인식 등 단일 객체 인식에 효과적입니다.예시한 장의 이미지에 고양이 사진이 있다면, CNN은 "이 이미지는 고양이입니다"라고 하나의 결과만 출력합니다. 2. YOLO (You Only Look Once)YOLO는 CNN을 기반으로 한..