영한님 강의, 책들을 보면서 더 깊게 공부해보고 싶다는 열정, 관심이 불타오르게 되었습니다! 갑자기 개빈 킹이 쓴 책인 "하이버네이트 완벽 가이드에는 무슨 내용이 있을까?"라는 생각과 함께 도전해보려고 고민하고 있는데 강사님의 의견이 궁금합니다 ㅎㅎ (자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 책의 저자이시고 자료가 없었던 시절에 밑바닥부터 공부하셨던 분이셔서 의견이 궁금합니다.) 2010년에 나온 책이라서 현재와 맞지 않는 내용도 있겠지만, 하이버네이트 개발자가 쓴 책이면 JPA, 하이버네이트를 깊게 이해할 수 있지 않을까?라는 호기심이 생겼습니다. 더 나아가서 로드 존슨이 쓴 책들 중에서 유일한 번역본인 "expert one-on-one J2EE 설계와 개발"도 파헤치고 싶네요.
선생님 안녕하세요. 강의 듣고있는 수강생 입니다. 다름이 아니라 파이썬 프로젝트하면 포트폴리오로 활용하기에도 실용적으로 쓰기에도 불필요한 너무 작은 단위의 게임, 메모앱을 만든다든지 기껏해야 블로그만들기만 잔뜩 있는것 같습니다. 어쩌다가 인스타그램 만들기가 있구요. 혹시 파이썬 장고를 활용한 쇼핑몰 만들기 강의 개설에 대해서 계획이 있으신가요?
기술 면접이나 면접 과제 중 인증, 인가 또는 사용자 정보 암호화(jwt) 관련된 과제들도 많이 출제가 되더라구요 프로젝트 진행하면서 회원가입, 로그인 구현 시 코드를 끌어다 사용해 구현은 했었지만 사실 너무 복잡하고 어려워서 사실 그 부분에 대한 질문이 들어오면 입도 못 뗄 것 같아요... 보안 관련 시리즈도 기대 해봅니다!! 영한 튜터님 강의 보면서 정말 즐겁게 공부하고 있어요:)
plugins { id 'org.springframework.boot' version '2.7.4' id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.14.RELEASE' id 'java' } group = 'study' version = '0.0.1-SNAPSHOT' sourceCompatibility = '11' configurations { compileOnly { extendsFrom annotationProcessor } } repositories { mavenCentral() } dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' compileOnly 'org.projectlombok:lombok' runtimeOnly 'com.h2database:h2' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' // queryDSL 설정 implementation "com.querydsl:querydsl-jpa" implementation "com.querydsl:querydsl-core" implementation "com.querydsl:querydsl-collections" annotationProcessor "com.querydsl:querydsl-apt:${dependencyManagement.importedProperties['querydsl.version']}:jpa" // querydsl JPAAnnotationProcessor 사용 지정 annotationProcessor "jakarta.annotation:jakarta.annotation-api" // java.lang.NoClassDefFoundError (javax.annotation.Generated) 대응 코드 annotationProcessor "jakarta.persistence:jakarta.persistence-api" // java.lang.NoClassDefFoundError (javax.annotation.Entity) 대응 코드 } tasks.named('test') { useJUnitPlatform() } // Querydsl 설정부 def generated = 'src/main/generated' // querydsl QClass 파일 생성 위치를 지정 tasks.withType(JavaCompile) { options.getGeneratedSourceOutputDirectory().set(file(generated)) } // java source set 에 querydsl QClass 위치 추가 sourceSets { main.java.srcDirs += [ generated ] } // gradle clean 시에 QClass 디렉토리 삭제 clean { delete file(generated) } 해당 소스는 타사 강의 보다가 본 설정에서 가져왔습니다. 기존 영한님 강의와 다른 점이 3가지 있으니 주의하시기 바랍니다. Querydsl Q파일 생성 위치가 다릅니다. 기존 영한님 강의대로 $build 로 시작하는 설정을 사용하면 테스트 실행 시 Q파일의 위치를 찾지 못해서 테스트가 실패합니다. Gradle -> Tasks -> build -> clean Gradle -> Tasks -> build -> build 혹은 classes 기존 영한님 교안에는 빌드 시 Gradle -> Tasks -> other -> compileQuerydsl 로 Q파일을 생성하지만, 이 방법의 경우 other에 해당 메뉴가 없습니다. 그래서 빌드 시에는 그냥 build 메뉴의 build 혹은 classes 로 빌드하시면 Q파일이 생깁니다. 영한님 강의에서는 gradle build 폴더가 대부분 git 버전관리에 포함되지 않으므로 따로 설정할 필요가 없지만, 이 경우 Q파일이 소스폴더에 들어가므로 .gitignore 에 아래와 같이 별도로 경로를 설정해 주어야 합니다. ### Querydsl /src/main/generated 혹시 저같이 청개구리마냥 강의에 나온 버전 사용 안 하고 최신 버전 사용하시는 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 저도 타사 강의에서 가져온 것이고 기초 테스트만 통과한 것이라서 혹시 강의에 맞지 않는 경우 영한님이나 다른 분들이 추가 정보를 주시면 좋을 것 같습니다. 여담인데 QueryDSL은 쿼리 짜긴 확실히 편한데 설정이 버전마다 중구난방이라 불편합니다. 똑똑한 개발자분들이 이런 설정도 그냥 @Configuration 으로 빼버리는 거 만들어주지 않을까 하는 기대가 있긴 합니다.
안녕하세요 초보개발자 명아주입니다. 배치를 사용하지 않고, 직접 IN 쿼리를 만들어주게 한번 해봤습니다. 이렇게 하면 실제 쿼리가 2번 나가게 됩니다. 조금더 복잡하긴 하지만, jpa 를 잘 모르는 사람이 보기엔 이해하기 더 좋지 않을까 싶습니다. 단점은 2번째 쿼리가 좀 크게 나가는 점과 distinct 문제, 배치 사이즈의 한계같은 부분이 없다는 것이라고 생각합니다. public List<Order> findAllWithPaging(int offset, int limit) { List<Long> ids = em.createQuery("select o.id from Order o", Long.class) .setFirstResult(offset) .setMaxResults(limit) .getResultList(); return em.createQuery(""" select distinct o from Order o join fetch o.member join fetch o.delivery join fetch o.orderItems oi join fetch oi.item where o.id in :ids """, Order.class) .setParameter("ids", ids) .getResultList(); }
안녕하세요 현재 영한님 스프링 강의를 듣고 있습니다. 우선 좋은강의만들어주셔서 감사합니다. 제가 지금 야생형으로 해서 JPA 활용1편을 거의 다들었고 JPA기본편을 들을 차례인데요, 개발바닥 이벤트로 영한님의 모든 강의를 구매해놓은 상태입니다. 그래서 문득 JPA강의를들으면서 MVC강의도 같이 들으면 좀더 이해가 잘 될까? 아니면 기존 야생형코스를 다듣고 MVC를 추가로 듣는게 나을까? 고민이 되더라구요 JPA활용1편을 무작정 들어보면서 흥미가 더 올랐고 모르는부분은 제가 찾아가면서 해보니 가면갈수록 내공이쌓여서?? 이해가 잘 되고 있습니다.ㅎㅎ 1월중순부터 지인들이랑 프로젝트를 하나 해보기로한 상황이기도하고.. 궁금해서 여쭤봅니다!
https://dacon.io/forum/404171 파이썬 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 데이콘의 파이썬 교육 콘텐츠! 파이썬 데이터 분석과 머신러닝을 기초부터 차근차근 학습하실 수 있습니다 이제 배우기 시작하시는 분들도 따라 하면서 실력을 키워 데이콘 교육대회뿐만 아니라 일반 대회에 참여하실 수 있도록 데이콘캠프가 응원합니다! #데이터사이언스 #인공지능 #파이썬 #AI #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #ML #DL #Python #Dacon #Kaggle #해커톤 #Hackathon #코딩 #코딩교육 #코딩기초교육 #기초코딩교육 #코딩기초 #머신러닝교육 #머신러닝기초 #데이터분석기초 이용해주세요.
[대회명] 산업제어시스템 보안위협 탐지 AI 경진대회 [주제] 산업제어시스템 보안위협 탐지 [배경] 최근 국가기반시설 및 산업시설의 제어시스템에 대한 사이버 보안위협이 지속적으로 증가하고 있습니다. 국가 중요시설에 대한 사이버 공격은 국가와 사회에 돌이킬 수 없는 막대한 피해를 일으킬 수 있어, 세계 각국은 이에 대한 보안기술 개발에 전념하고 있습니다. 현장 제어시스템의 특성을 반영하고, 다양한 유형의 제어시스템 사이버 공격을 포함하는 산업제어시스템 보안 데이터셋은 AI기반 보안기술 연구를 위한 필수적인 요소입니다. 국가보안기술연구소는 이러한 연구현장의 요구에 발맞추어 GE, Emerson, Siemens 등의 산업용 제어기기, 센서, 액추에이터를 이용한 발전 모사 제어시스템 테스트베드를 2019년에 구축하였습니다. 이를 기반으로 산업제어시스템 보안데이터셋(HAI)를 지속적으로 개발하고 있으며, HAI 20.07과 HAI 21.03 데이터셋을 공개( https://github.com/icsdataset/hai ) 하여 연구현장의 데이터 부족 해소를 위해 노력하고 있습니다. HAICon 경진대회는 HAI 보안데이터셋을 활용하여 AI 기반 제어시스템 보안위협 탐지연구를 활성화하고 기술 보급하기 위한 목적으로 2020년에 이어 두 번째 대회를 개최하게 되었습니다. 대회용 데이터셋은 대회 종료 후 참가자들의 피드백을 반영하여 공개되며, 대회 입상팀들의 우수 탐지모델을 공개하여 관련 기술 이 한 단계 성숙하는데 도움이 되고자 합니다. [주최/주관/후원] 주최·주관 : 국가정보원, 국가보안기술연구소 후원 : 한국정보보호학회 [참가 대상] 내국인은 누구나 참여 가능 외국인은 내국인과 팀을 이루어야 참여 가능 단체(학교, 기업, 교육업체 등)는 별도 신청 총 상금 2,000만원 1 등 : 1,000만원 2 등 : 500만원 3 등 : 300만원 4 등 : 100만원 5 등 : 100만원 6~10등 : 소정의 부상 특별상 (3팀 이내) : 소정의 부상 모든 수상팀에게는 '한국정보보호학회장상' 수여 [안내사항] 상장, 상금, 부상은 팀 대표 1인에게 지급 단, 팀장이 팀원 전체의 '지급 동의서'를 수령 전 제출
📰 2021 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회 🎫 코로나 시대와 함께하는 국민의 음식, 배달 문화 변화에 대한 시각화 처리 📅 대회 기간 : 2021년 07월 28일 ~ 2021년 08월 26일 🏆 총 상금 400만원(충북대 총장 또는 사업단장상 등 수상) 🌄 주최: 충북대학교, KT 통신 빅데이터 플랫폼 🔗링크: https://bit.ly/3kZnsyw #데이터사이언스 #인공지능 #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #파이썬 #ML #DL #Python #Dacon #코로나 #해커톤 #Hackathon #충북대학교 #시각화 #KT
- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하 🌏 [데이콘] 자연어 기반 기후기술분류 AI 경진대회 오픈! 🍀 탄소중립 실현을 위한 기후기술 연구는 어떤 기술일까요? ! 📅 대회 기간 : 2021년 6월 21일 ~ 2021년 8월 16일까지 🏆 총 상금 600만원 🌄 주최: 녹색기술센터(GTC) 🔗링크: http://bit.ly/dacon_gtc #데이터사이언스 #인공지능 #GTC #녹색기술센터 #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #파이썬 #ML #DL #Python #Dacon #Kaggle #해커톤 #Hackathon 기를 이용해주세요.