Programming (212) 썸네일형 리스트형 “이것만 알면 검색왕” 효과적인 구글 검색을 위한 10가지 팁 쇼핑할 때나 자료 조사를 할 때, 친구와의 논쟁을 끝내려고 할 때 대부분 사람은 구글을 가장 먼저 찾는다. 하지만 수십억 개의 검색 결과 중에서 필요한 정보를 찾는 일은 건초더미에서 바늘을 찾는 것처럼 느껴질 수 있다. 여기서는 훨씬 효율적이고 효과적으로 구글 검색을 할 수 있는 몇 가지 요령을 소개한다. 정확히 원하는 것을 찾는 데 도움이 될 것이다. ⓒ Bastian Riccardi/Unsplash 특정 웹사이트에서 특정 키워드 검색 검색 기능이 제공되지 않는 일부 웹사이트에서는 원하는 정보를 찾기 어렵다. 정교한 검색 엔진인 구글을 사용하면 이런 웹사이트에서도 특정한 키워드를 검색할 수 있다. site:사이트주소 키워드 쿼리를 사용한다. 예를 들어, ITWorld에서 ‘보안’을 검색하려면 다음과 같.. Spring Boot에서 templates 내부 html을 잡지 못하는 경우 controller의 mapping을 잘 들어와서도 templates 내부 html을 찾지 못하고 404가 발생했다. 관련 검색을 하면 mapping 정보가 다르기 때문이라는 글이 대부분이었다. 그러한 경우가 많았나보다. 하지만 나의 경우, thymeleaf dependency를 gradle에 추가하지 않아서였다. templates 디렉토리는 thymeleaf에서 사용하는 html 파일들이 위치하는 곳이다. 그러니까 templates 내부 html 파일을 사용하기 위해서는 thymeleaf가 먼저 준비되어야 한다. Anchor 기능이 위치가 맞지 않는 경우 cf. https://stackoverflow.com/questions/10732690/offsetting-an-html-anchor-to-adjust-for-fixed-header Elastic Search ver 7.17, Ubuntu에 설치하기 다음 기술한 순서로 Elastic Search ver 7.17과 Kibna를 Ubuntu에 설치하겠습니다. 1. Elastic Search 설치 Elasticsearch 패키지는 OpenJDK 번들 버전과 함께 제공되므로 Java를 설치할 필요가 없습니다. 먼저 패키지 인덱스를 업데이트하고 새 HTTPS 리포지토리를 추가하는 데 필요한 종속성을 설치합니다. sudo apt update sudo apt install apt-transport-https ca-certificates wget 리포지토리의 GPG 키를 가져옵니다. wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add - 위의 명령은 확인을 출력합니다. 이.. Thymeleaf layout 적용 방법 참고 Thymeleaf layout 적용 방법 https://wildeveloperetrain.tistory.com/136 Spring Boot 패키지 구조 참고 spring boot 패키지 구조 https://velog.io/@jsb100800/Spring-boot-directory-package Http Client는 어떤 걸 사용해야 하나? Http Client 종류 RestTemplate은 Spring 5 이후 Deprecated RestTemplate이 Deprecated 되는 것 아니다? (https://velog.io/@dailylifecoding/Spring-RestTemplate-wont-Deprecate) FeignClient는 관리 효용성이 좋으나 느림 WebClient 가 non blocking 방식이라 현재 추천 cf. https://www.baeldung.com/spring-boot-feignclient-vs-webclient 코딩테스트 시간 설계 방법 시간 복잡도 실제 코딩 테스트 문제의 연산 시간 제한은 1~2초 가량이며, 보통 연산 횟수가 1억(10의 8승, 100,000,000)을 넘어가도록 작성하면 오답 판정 받을 수 있음에 주의해야 한다. 연산 시간 제한이 1초인 문제의 경우 N의 범위가 500: 시간 복잡도가 O(N³) 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다. N의 범위가 2,000: 시간 복잡도가 O(N²) 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다. N의 범위가 100,000: 시간 복잡도가 O(NlogN) 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다. N의 범위가 10,000,000: 시간 복잡도가 O(N) 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다. 공간 복잡도 공간 복잡도를 표기할 때도 빅오 표기법을 이용한다. 일반적으로 메모리 사용량 기준은 .. 이전 1 2 3 4 ··· 27 다음
