간단한 개발관련 내용

GraphQL node HelloWorld 구현https://github.com/vincenzo-dev-82/graphql-node-examplegraphql-node-example프로젝트 시작echo "# graphql-node-example" >> README.mdgit initgit add README.mdgit commit -m "first commit"git branch -M maingit remote add origin git@github.com:vincenzo-dev-82/graphql-node-example.gitgit push -u origin main기본 구조graphql-node-example/├── node_modules/├── src/│ ├── server/│ │ ├──..

1장 GraphQL에 오신 것을 환영합니다.1.1 GraphQL 이란?GraphQL은 API를 만들 때 사용할 수 있는 쿼리언어입니다. 쿼리에 대한 데이터를 받을 수 있는 런타임이기도 합니다. GraphQL은 선언형(declarative)데이터 페칭(fetching) 언어라고 흔히 일컬어집니다. 그러므로 개발자는 무슨 데이터가 필요한지에 대한 요구사항만 작성하면 되고 어떻게 가져올지는 신경쓰지 않아도 됩니다.?..1.1.1 GraphQL 명세GraphQL은 클라이언트와 서버 간의 통신 명세(스펙)입니다.1.1.2 GraphQL의 설계 원칙GraphQL API 작성법에 제한은 없으나 GraphQL 서비스를 만들 때 고려해야 할 지침이 몇 가지 있습니다.위계적GraphQL 쿼리는 위계성을 띠고 있습니다. 필..

GraphQL이란?GraphQL은 Facebook이 2015년에 발표한 API를 위한 쿼리 언어이자 서버와 클라이언트 간의 통신 명세입니다. REST API의 단점인 오버페칭과 언더페칭 문제를 해결하고 클라이언트가 필요로 하는 데이터만 요청할 수 있도록 설계되었습니다. GraphQL의 핵심은 선언적 데이터 페칭으로, 클라이언트는 요청하고자 하는 데이터 구조를 명확히 정의할 수 있습니다.위계적 구조: 데이터는 중첩된 필드로 요청 가능하며, 응답도 동일한 구조로 반환됩니다.제품 중심적 설계: 클라이언트 요구에 맞춘 데이터 반환.엄격한 타입 시스템: 스키마로 정의된 데이터 타입 보장.인트로스펙션(Introspection): API 스키마를 클라이언트가 동적으로 탐색할 수 있는 기능.GraphQL의 역사 및 R..

머신러닝 (Machine Learning) 요약머신러닝은 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 학습하고 패턴을 찾아내어 결과를 예측하거나 분류하는 기술입니다. 사람이 일일이 명령어를 작성하지 않아도 알고리즘이 데이터를 통해 학습합니다. 머신러닝은 크게 다음과 같은 유형이 있습니다:지도 학습: 입력 데이터와 정답(출력)을 제공하여 학습 (예: 이메일 스팸 분류).비지도 학습: 정답 없이 데이터의 구조나 패턴을 학습 (예: 고객군 세분화).강화 학습: 보상과 패널티를 통해 최적의 행동을 학습 (예: 게임 AI).넘파이(Numpy)란?넘파이는 수치 계산과 다차원 배열(NumPy array) 처리를 위한 파이썬 라이브러리입니다. 머신러닝에서 데이터를 수치적으로 다루기 위해 자주 사용됩니다.주요 특징다차원 배열 지원..

AI와 ML은 서로 밀접한 관계를 가지면서도 차이점이 존재하는 개념입니다. 이를 이해하기 위해 각각의 개념과 그 관계를 간단히 설명하겠습니다.1.  AI (Artificial Intelligence, 인공지능)정의: AI는 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결, 의사결정 등을 수행할 수 있는 시스템이나 기술을 의미합니다.목표: 인간의 지능적인 행동을 컴퓨터를 통해 재현하거나 능가하는 것입니다.특징: AI는 로봇공학, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 게임 플레이 등 다양한 분야에서 활용됩니다.예시:스마트 스피커 (예: Google Home, Siri)자동 번역 (Google 번역)자율주행 자동차2.  ML (Machine Learning, 기계 학습)정의: ML은 AI의 하위 분야로, 데이터를 기반..