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[8] 소셜 로그인 구현 2 implementation: 강의 버전을 따라서 implement 해줬다.implementation 'io.jsonwebtoken:jjwt-api:0.11.5'runtimeOnly 'io.jsonwebtoken:jjwt-impl:0.11.5'runtimeOnly 'io.jsonwebtoken:jjwt-jackson:0.11.5' [1] JWTUtil@Log4j2public class JWTUtil { private static String key = "123456789910Thisisthekeythatiusetoencryptthepassword"; public static String generateToken(Map valueMap, int min) { SecretKey key =.. 2025. 3. 18.
[1] 추천 시스템 > 추천 시스템ex) 사용자가 관심 있을만한 아이템을 제공해주는 자동화 시스템> 협업 필터링: 내가 A를 샀는데 A를 샀던 사람들이 구매한 아이템들을 추천 > 추천 엔진[1] 예시- 아마존 관련 상품 추천: 사용자 - 고객, 아이템 - 상품- 넷플릭스: 사용자 - 고객, 아이템 - 영화/드라마- 구글 자동 검색어: 사용자 - 고객, 아이템 - 검색어- LinnkedIn: 사용자 - 고객, 아이템 - 다른 고객 [2] 추천 엔진 종류1) 컨텐츠 기반: 개인화 x,  아이템을 기반으로 추천, 어떻게 아이템을 표현할지? (분류체계(키워드,제목), 텍스트 처리 필요(NLP)) -> 행렬로 변환, 유사도 계산(코사인, 피어슨)2) 협업 필터링(사용자 & 아이템 기반): 평점 기준, 다른 유저의 정보를 기반으로 내.. 2025. 3. 18.
[9] 상품 생성 [1] 엔티티 생성 -- product@Entity@Getter@Table(name = "tbl_product")@Builder@AllArgsConstructor@NoArgsConstructor@ToString(exclude = "imageList")public class Product { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long pno; private String pname; private int price; private String pdesc; private boolean delFlag; @ElementCollection // 별도의 table 생성 @Builder.De.. 2025. 3. 18.
[백준] 17270번 연예인은 힘들어 내가 알고 있는 다익스트라 알고리즘을 사용하진 않았지만 아래 코드를 참고하면 좋을 거 같다.vector dijkstra(int start, int N, vector>> &graph ){ vector dist(N+1, INF); priority_queue, vector>, greater> pq; dist[start]=0; pq.push({0,start}); while(!pq.empty()){ int cost = pq.top().first; int now = pq.top().second; pq.pop(); if(dist[now]>V>>M; int a, b, c; vector>> path(V+1); .. 2025. 3. 18.

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