말도 많고 탈도 많았던 최종프로젝트입니다~!다들 이번 생에 협업은 처음이었던지라 많이 서툴었던 것 같아서 아쉽습니다.그래도 다들 포기하지 않고 막판 스퍼트 달려준 것 고맙습니다~ 진짜진짜 제대로 끝마칠 수 있을까 걱정 많이 했는데생각보다 더 좋은 결과물 나온 것 같아서 다행이에요.여기서 나중에 추가로 디벨롭이 더 될 수 있기를 빌어봅니다. 원유선 튜터님, 양봉현 튜터님 두분께 너무 감사드리고,,특히 원유선 튜터님 너무너무 감사했습니다ㅠㅠ튜터님 없었으면 절대 완성하지 못했을 것 같은... 발표 때 너무너무 긴장했어서 발표 끝나자마자 광광 울었는데암튼,, 감정이 복잡했음ㅎ이번 프로젝트로 인해서 많이 부족한걸 느꼈고,열심히 해야겠다고 생각했습니다~프로젝트 하기 전보다 부디 인간적으로나 기술적으로나 성장했기를...

미들웨어(Middleware)란?1. 미들웨어 정의장고에서 미들웨어(Middleware)는 요청(Request)과 응답(Response) 사이에서 처리되는 일종의 프레임워크로, 웹 애플리케이션의요청 처리 과정을 수정하거나 확장할 수 있게 해줍니다.2. 미들웨어의 역할미들웨어는 요청이 뷰(View)에 도달하기 전에 또는 뷰의 응답이 사용자에게 전달되기 전에 특정 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.이를 통해 여러 가지 공통적인 기능을 처리할 수 있습니다.3. 미들웨어의 주요 용도:요청/응답 수정:미들웨어는 요청을 가로채서 요청 객체(request)를 수정하거나 로그를 남기고, 응답을 수정할 수 있습니다.인증(Authentication):사용자 인증을 처리하고, 요청이 올바른 사용자로부터 왔는지 확인할 수 있습..

Django ORM에서 `update()`와 `save()`의 차이Django ORM에서 데이터를 수정하고 저장하는 과정에서 `update()`와 `save()`를 사용할 수 있다.하지만 이 둘의 동작 방식은 다르며, 데이터가 DB에 반영되는 방식에서도 차이가 있다.1. `update()`: QuerySet을 통한 대량 업데이트✅ 특징`update()`는 QuerySet을 직접 조작하여 DB에 반영하는 방식이다.단일 객체가 아니라 여러 개의 레코드를 한 번에 업데이트할 수도 있다.Django 모델의 `save()` 메서드를 호출하지 않음 → 즉, `pre_save` 및 `post_save` 같은 신호(signals)도 트리거되지 않는다.✅ 사용 예시from myapp.models import User# ..

Soft Delete란? 🔙1. Soft Delete 정의Soft Delete(소프트 딜리트)는 데이터를 실제로 삭제하는 대신, 특정 컬럼(예: `deleted_at` 또는`is_deleted`)을 업데이트하여 논리적으로 삭제된 것처럼 처리하는 방법이다.🔍 Hard Delete vs. Soft Delete구분Hard DeleteSoft Delete데이터 삭제 여부실제 삭제DB에 남아있음복구 가능 여부불가능가능성능 영향빠름일부 성능 부담데이터 무결성의존성 데이터 삭제 필요유지 가능사용 사례보안이 중요한 데이터기록 보존이 중요한 경우2. Soft Delete 구현 방식1️⃣ `is_deleted` 플래그 활용삭제 여부를 나타내는 Boolean 컬럼을 추가하는 방식.ALTER TABLE users ADD ..

코드에 우여곡절이 많았던ㅠㅠ 튜터님의 이끄심이 없었다면 완성되지 않았을~우리 10조의 여행플래너 과제 ㅠㅠ함께한 10조 팀원들 고생 많았음다~ 이 자리를 빌어서 유선튜터님께 감사인사를,,, (feat. 경튜)더보기https://teamsparta.notion.site/ZZA-ZZA-1852dc3ef51481a2902cee2aaf691b4c

임베딩(Embedding)이란?1. 임베딩(Embedding) 정의임베딩(Embedding)은 데이터를 고정된 크기의 벡터 공간(Vector Space) 으로 변환하는 방법이다.특히 자연어 처리(NLP) 및 추천 시스템, 이미지 처리 등에서 자주 사용된다. 주로 고차원 데이터를 저차원 연속 공간으로 매핑하는 과정을 의미한다.🔹 핵심 개념고차원 → 저차원 변환: 단어, 문장, 이미지 등을 수치 벡터(embedding vector) 로 변환유사성 보존: 의미적으로 비슷한 데이터는 벡터 공간에서도 가깝게 위치학습 기반 변환: 단순 매핑이 아니라 학습을 통해 의미 있는 변환을 수행2. 임베딩의 활용 사례1) 자연어 처리(NLP)텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 한다.대표적인 방..