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django 에서 추천시스템을 구현하려면 어떻게 해야할까요? 정말 다양한 방법이 있겠지만, Keep it simple 이란 말이 있듯이 가장 간단하게 구현해볼 수 있는 방법을 알아봅시다. 컨텐츠가 서로 얼마나 유사한지를 비교해서 유사도가 높은 컨텐츠를 추천해주는 방식입니다.

내가 블로그에 올리는 사진은 보통 4K 모니터 스크린샷이다. 이미지가 선명해서 좋긴한데 용량이 크다보니, 웹페이지에서 이미지를 로딩하는데 시간이 오래 걸린다. 그래서 png 이미지를 webp 로 전부 교체하면서 결정.

아래 명령어로 rust 프로젝트를 번들링, npm 에 배포해서 사용해왔다. wasm-pack build --release --target bundler 근데 npm 배포 없이 빌드 결과물을 index.html 에서 불러와서 테스트하려니깐 아래와 같은 에러 발생

JS 코드를 Rust 로 바꾸는 과정은 생각보다는 간단했다. 몇가지 함정만 제외하면... Rust 의 크레이트를 WASM 환경에서 사용하려면 코드가 달라지는 경우도 있었고, 심지어 아예 쓸 수 없는 패키지도 있었다.

2021년도 쯤에 Anton Keks 의 발표를 하나 봤다. 발표의 제목은 "The World needs Full-stack Craftsmen". 이 발표는 지금까지 내가 성장해온 방향에 큰 영향을 끼쳤고, 꼭 한 번 다시 정리해보고 싶었어서 다시 정리해본다.

개인 프로젝트에서 Flutter 로 clean 함을 적용해볼 일이 생겼다. 일단 백엔드 없이 FireStore 만 써서 진행중인데, 나중에 백엔드 확장이 될 것 같다. 먼저 필요한 기능들을 인터페이스로 만든다.

내가 좋아하는 django-ninja 가 드디어 1.0 릴리즈. 뭐가 바뀌었는지 알아보자. Pydantic v2 가 러스트로 완전히 다시 작성되고, 이런 개선점이 있었다고 한다. 더불어 django-ninja 도 성능이 평균 10% 정도 좋아지고, parsing/serializing 관련에서는 거의 4배 가까이 좋아졌다고.

PEP 는 Python 커뮤니티에서 Python 언어의 발전을 위해서 제안된 문서이다. PEP-1, PEP-8 처럼 번호가 붙어서 관리된다. PEP 가 무엇인지에 대해서도 PEP-1 을 통해서 정의되어있다.

예전에 fastapi 소개글을 썼었는데, 그 과정에서 ASGI 에 흥미로움을 느껴서 정리해봤다. WSGI 와 ASGI 의 역사와 흥미로운 사실들을 알아보자.

IT 업계가 대부분 그렇겠지만 특히 초기 스타트업은 매 순간이 기술 부채와의 전쟁이다. 당장 기술 부채를 해결할 만큼 충분한 자원을 투자할 수 없거나, 비즈니스 로드맵 상 아직 기술 부채가 중요하게 여겨지지 않는 지점에 위치하기 때문에 초기 스타트업의 개발자들은 딜레마에 빠진다.

Langchain 공식문서에서 제시하는 유스케이스 다수. 1. 데이터 참조해서 답변하기 Langchain 을 이용하면 RAG 어플리케이션을 쉽게 구현 가능 존재하는 데이터 소스 (SQL, GraphQL, API, 파일데이터, 검색데이터 등등) 를 연결만 해주면, LLM 은 데이터에서

생성형 AI 는 올해 아주 핫하다. 나는 개발자로 일하면서 꽤 오랜 시간동안 곁눈질 하다가 이제서야 LLM 을 제대로 들여다보고 있다. LLM 어플리케이션을 만들기 위해 뒤늦게 기술들을 살펴보고 있는 경험을 공유한다.

유데미에서 임팩트 있는 글을 쓰는 탁월한 작가 되는 법 이라는 강의를 들었습니다. 이 강의는 월스트리트 저널의 전 편집자인 Shani Raja 가 찍은 강의입니다. 그는 강의에서 월스트리트 저널의 편집자로 일하면서 배운 글 쓰는 노하우와 팁을 알려줍니다.