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DIVE AND RISE
처음으로 4K모니터를 구매했습니다. 많은 모니터들이 있었지만 가장 마음에 들었던 모니터를 선택.MD272UPSWCL 4K UHD, 사이즈는 27인치로 구매했습니다. 첫 4K인데 일단 해상도라 글자와 이미지가 선명하고, IPS 패널이라 군더더기 없습니다. USB-C 연결로 노트북 충전까지 돼서 책상이 훨씬 깔끔해졌습니다. 구글티비가 되서 넷플릭스나 유튜브 같은 OTT 앱도 바로 볼 수 있다는 점도 마음에 듭니다. 디자인은 전체적으로 색상이 화이트라 깔끔하고 스탠드 높낮이, 각도 조절이 자유로워서 수시로 원하는대로 조절할 수 있어서 편합니다. 결론: 디자인과 화면이 깔끔하다. 편의성도 좋다. 4K 27인치 모니터로 추천할 만 합니다 ⭐️⭐️⭐️⭐️
✅ 요약 포인트명령어핵심 목적 주의사항diff두 파일 비교줄 단위 비교, 들여쓰기 차이도 감지less텍스트 스크롤 보기q로 종료, /검색어로 검색ln -s심볼릭 링크 생성경로가 유효해야 작동함alias명령어 치환 단축키인자 필요 시 함수 권장 1. diff두 파일의 차이점 비교 (줄 단위)기본 형식:diff file1 file2출력 예:→ file1의 3번째 줄이 file2의 3~4번째 줄로 **변경(c)**됨.3c3,4 new line 1 > new line 2옵션:-u: 유닉스 스타일 출력 (git diff처럼)-y: 양쪽 나란히 비교2. less텍스트 파일을 한 화면씩 스크롤하..
FastAPI와 같은 백엔드 API 프레임워크는 전통적인 웹 개발뿐 아니라 데이터 엔지니어링의 실무에서도 점점 중요해지고 있는 기술입니다. 어떤 부분에서, 왜 필요한지를 아래에 정리해 드릴게요. ✅ 데이터 엔지니어링에서 FastAPI가 필요한 이유1. 데이터 파이프라인의 API 인터페이스데이터 수집 / ingestion 단계에서 외부에서 데이터를 넣어야 할 때 → API가 필요함예: 외부 센서 데이터, 사용자 입력, 다른 시스템의 웹훅 등✅ FastAPI 역할:@app.post("/ingest-data/")async def ingest(data: SensorData): 저장 or Kafka 전송2. ETL/ELT 작업 자동화 - API 트리거ETL 배치 작업이나 파이프라인 실행을 API로 트리거할..
FastAPI는 빠르고 현대적인 Python 기반의 웹 프레임워크로, 비동기 처리, 자동 문서화, 타입 기반의 데이터 검증등을 강점으로 합니다. 아래는 FastAPI를 학습하고 실무에서 활용하기 위해 꼭 알아야 할 핵심 개념, 실무 필수 지식, 그리고 깊이 이해해야 할 주제들입니다. [기술노트/데이터엔지니어링] - 데이터 엔지니어링에서 FastAPI가 필요한 이유 데이터 엔지니어링에서 FastAPI가 필요한 이유FastAPI와 같은 백엔드 API 프레임워크는 전통적인 웹 개발뿐 아니라 데이터 엔지니어링의 실무에서도 점점 중요해지고 있는 기술입니다. 어떤 부분에서, 왜 필요한지를 아래에 정리해 드릴게요.newlamb.tistory.com ✅ 1. FastAPI 필수 개념Path operation (엔드포..