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자리가 10개 밖에 없는 오타루 라멘 토카이야 https://maps.app.goo.gl/cEaRrJdP6vqkqfAs5?g_st=ic 라멘 토카이야 · 4.2★(491) · 일본라면 전문식당3 Chome-7-14 Inaho, Otaru, Hokkaido 047-0032 일본www.google.com 자리가 10개밖에 없는 오타루 라멘집, 토카이야. 12시에 오픈하고 1시에 줄 서기 시작했는데, 현재 1시40분이다. 한 시간 기다려도 들어갈 수 있을지 모르겠다. 솔드아웃되어서 뒷줄에 기다리던 사람들은 다 내보냈다. 12시에 오픈해서 1시40분에 솔드아웃이라니 엄청나다. 오타루는 5월초 기준, 매우 바람이 많이 불고 있다. 토카이야 라멘집의 대기 장소도 8명 정도만 안에서 기다릴 수 있고, 나머지는 밖에서 기다려야 하기 때문에 매우 춥고 배고프게 기다.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 5. 3.
Retentive Network 논문리뷰 retnet의 장점: training parallelism, low-cost inference, and good performance. retnet의 특징: - attention 매커니즘을 retention 매커니즘으로 대체했다. Retention은 Parallel + Recurrent을 결합한 상태이다. - retention mechanism(parallel, recurrent, and chunkwise recurrent) - recurrent representation enables low-cost O(1) inference Q. - 수식 전혀 이해 못하고있음 - LM Perplexity? - throughput? 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 1.
테트라셀 to rgb https://meeco.kr/mini/27046728 갤럭시S20 카메라의 테트라셀, 노나셀에 대한 설명 - 미코이미 보신분이 많으실것 같지만, 혹시나 하고 올려봅니다.해당글은 AF수정전 2/19일에 작성된 글입니다. 사실 글쓰면서 공부한게 아까워서 올립니다ㅠㅜ 갤럭시S20 카메라 3배줌에 대한 해석글 링meeco.kr 이미지 센서 : 렌즈를 통해 들어오는 빛을 디지털신호로 변환해주는 반도체 픽셀은 1개의 포토 다이오드와 4개의 트랜지스터로 구성 CMOS 이미지센서 / CCD 이미지센서 휴대폰에는 CMOS 이미지센서를 많이 씀 카메라는 빛을 많이 받을수록 화질이 좋아짐 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 31.
FCU 에어컨과 수냉식 에어컨: 어떤 것을 선택해야 할까? 에어컨은 우리의 생활에서 필수적인 기기 중 하나입니다. 그러나 FCU (팬 쿨링 유닛) 에어컨과 수냉식 에어컨은 두 가지 주요한 에어컨 유형으로, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이 블로그에서는 두 유형을 비교하여 어떤 것을 선택해야 할지에 대해 알아보겠습니다. **1. 작동 원리** - FCU 에어컨: FCU 에어컨은 냉매를 사용하여 실내 온도를 조절하는 방식입니다. 냉매가 열을 흡수하고 압축을 통해 냉기를 생성합니다. 이것은 가정 및 소규모 사무실용으로 효과적입니다. - 수냉식 에어컨: 수냉식 에어컨은 물을 사용하여 열을 흡수하고 외부로 방출하는 방식입니다. 수냉식 시스템은 대형 상업 공간 및 산업용으로 많이 사용됩니다. **2. 에너지 효율성** - FCU 에어컨: FCU 에어컨은 소형 시스템에서.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 28.
수냉식 에어컨: 효과와 장단점 더욱 더 무더운 날씨가 다가오고 있습니다. 에어컨은 더위를 피하고 시원한 환경을 만들기 위한 필수 아이템 중 하나입니다. 그 중에서도 '수냉식 에어컨'은 다른 에어컨 유형과 어떤 차이가 있는지 알아보겠습니다. 이 글에서는 수냉식 에어컨의 작동 원리와 장단점을 자세히 알아볼 것입니다. **수냉식 에어컨이란?** 수냉식 에어컨은 공기를 냉각하는 데 물을 사용하는 에어컨 유형입니다. 이 시스템은 냉수가 흐르는 코일을 사용하여 공기를 냉각하고, 그 결과로 실내 온도를 낮춥니다. **장점** 1. **에너지 효율성**: 수냉식 에어컨은 다른 에어컨 유형보다 에너지를 효율적으로 사용합니다. 물을 사용하여 열을 흡수하고 냉각하는 원리는 전기 에너지를 적게 소비하게 해줍니다. 2. **저렴한 운영 비용**: 에너지 효.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 26.
Transformer 코드 분석 Forward() 함수는 어디에서 호출되는지? nn.module 참고 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 27.
StyleGAN 논문 리뷰 : A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Karras_A_Style-Based_Generator_Architecture_for_Generative_Adversarial_Networks_CVPR_2019_paper.pdf 0. Title A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks : 생성형 네트워크를 위한 스타일 기반의 생성 아키텍처. "스타일"에 초점이 맞추어져 있나보다. 1. Abstract 새로운 아키텍처는 사람 얼굴을 학습할 때 자세와 신원과 같은 고수준 특징들을 자동으로 학습하여 분리할 수 있다. 또한, 생성된 이미지에서 주근깨, 머리카락과 같은 확률적 .. 공감수 2 댓글수 0 2023. 7. 4.
Apple Vision OS SDK 샘플코드 Apple Vision OS는 iOS, iPadOS, macOS 및 tvOS에서 이미지와 비디오 처리를 위한 강력한 도구와 프레임워크를 제공합니다. 이를 사용하여 영상 인식, 얼굴 감지, 물체 추적, 이미지 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 만약 Apple Vision OS의 샘플 코드를 작성해보고 싶다면, 다음은 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 Apple Vision 프레임워크를 사용하여 이미지 내에서 얼굴을 감지하는 방법을 보여줍니다: ```swift import Vision // 이미지를 로드하고 Vision 요청을 만듭니다. guard let image = UIImage(named: "sampleImage.jpg"), let ciImage = CIImage(image: .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 7. 4.
FCU 에어컨의 제습 기능: 습한 환경에서의 편안함을 위한 혁신 더위를 식히고 실내 온도를 조절하는 것은 에어컨의 주요 기능 중 하나입니다. 그러나 습한 환경에서는 온도 조절만으로는 쾌적한 공기를 만들기 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 FCU(팬 코일 유니트) 에어컨은 제습 기능을 갖추어 습기를 조절하고 좋은 환경을 제공합니다. 이번 에세이에서는 FCU 에어컨의 제습 기능에 대해 탐구해보고자 합니다. 본론: 1. 제습 기능의 원리: FCU 에어컨의 제습 기능은 습기를 효과적으로 제거하여 실내의 상대적 습도를 낮춥니다. 일반적으로, 에어컨은 냉방을 위해 실내 공기를 냉각하는 과정에서 습기를 응축시키고 수분을 제거합니다. 제습 기능은 이러한 원리를 통해 습기를 효과적으로 제어하여 실내의 습도를 조절하는 역할을 수행합니다. 2. 제습 기능의 장점: - 편안한 실내.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 30.
FCU 에어컨과 일반 에어컨의 전기세 차이: 효율성과 소비 비교 에어컨은 더워진 여름철이나 추운 겨울철에 필수적인 가전 제품입니다. FCU(Fan Coil Unit) 에어컨과 일반 에어컨은 우리 생활에서 자주 사용되는 냉난방 시스템입니다. 그러나 이 두 가지 유형의 에어컨은 전기 에너지 소비 측면에서 차이가 있습니다. 이 에세이에서는 FCU 에어컨과 일반 에어컨의 전기세 차이에 대해 논의하고, 그들의 효율성과 에너지 소비를 비교해보겠습니다. 1. FCU 에어컨의 특징과 전기 에너지 소비 FCU 에어컨은 주로 다중 룸 또는 상업용 건물에서 사용되며, 개별적으로 각 방 또는 영역에 설치됩니다. FCU 에어컨은 중앙 냉난방 시스템에서 사용되는데, 각 FCU는 별도의 팬과 열 교환기를 가지고 있습니다. 이로 인해 FCU 에어컨은 전체 시스템에 비해 비교적 높은 전기 에너지 .. 공감수 2 댓글수 0 2023. 6. 29.
유튜브 쇼핑 개설 방법: 새로운 비즈니스 기회 탐색하기 현대의 디지털 시대에는 온라인에서 상품과 서비스를 판매하는 다양한 방식이 등장하고 있습니다. 그 중에서도 유튜브 쇼핑은 최근에 눈에 띄는 새로운 비즈니스 기회로 주목받고 있는 분야입니다. 유튜브 쇼핑을 통해 많은 사람들이 동영상 시청과 동시에 제품을 구매할 수 있어, 판매자로서 이를 활용하는 것은 매우 유망한 선택입니다. 이제 유튜브 쇼핑을 개설하는 방법에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 1. 계정 및 채널 설정: - 유튜브에 가입하고 개인 계정을 비즈니스 계정으로 업그레이드합니다. - 비즈니스 계정을 생성한 후, 새로운 채널을 개설합니다. - 채널 이름은 브랜드나 비즈니스에 적합하게 선택합니다. - 채널 아이콘, 썸네일, 채널 아트 등의 그래픽 요소를 디자인하여 프로페셔널한 인상을 주도록 합니다. .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 29.
FCU 에어컨: 환경적 이점이 있는 냉각 혁신 에어컨 분야에서 FCU(Fan Coil Unit) 시스템은 다기능성과 에너지 효율성으로 인기를 끌고 있습니다. 본 칼럼에서는 FCU 에어컨이 무엇인지, 작동 방식, 환경에 미치는 긍정적인 영향 및 다른 에어컨 시스템과 비교하여 제공하는 주요 차이점에 대해 살펴보겠습니다. 1. FCU 에어컨에 대한 이해: FCU 에어컨은 주거, 상업 및 산업 환경에서 일반적으로 사용되는 냉각 시스템입니다. 그것들은 팬, 냉각 코일, 그리고 필터로 구성되어 있다. FCU는 일반적으로 개별 객실 또는 구역 내에 설치되며 중앙 냉각 시스템에 연결됩니다. 2. FCU 에어컨의 작동 방식: FCU 에어컨은 실내에서 리턴 에어 그릴을 통해 따뜻한 공기를 흡입하여 작동합니다. 공기가 냉각 코일 위를 통과하여 열과 습기를 제거하여 공기.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 28.
Apple의 Vision OS 탐구: Vision Pro 및 MR 헤드셋의 잠재력 다음은 Apple의 Vision OS 사용에 대한 칼럼으로, 최근에 소개된 장치인 Vision Pro와 MR(Mixed Reality) 헤드셋과의 호환성에 대한 정보를 포함합니다 끊임없이 진화하는 기술 환경에서 애플은 개발자와 사용자에게 몰입형 경험을 만들 수 있는 획기적인 도구를 제공하면서 혁신의 경계를 계속해서 밀어붙이고 있습니다. 그러한 도구 중 하나는 개발자들이 컴퓨터 비전과 기계 학습의 힘을 활용할 수 있도록 지원하는 강력한 플랫폼인 애플의 비전 OS이다. 오늘은 비전 OS의 세계와 그 놀라운 잠재력을 탐구하는 동시에 애플이 최근 선보인 기기인 비전 프로와 MR(Mixed Reality) 헤드셋과의 원활한 통합에 대해 자세히 알아본다. Vision Pro: 증강현실의 미래를 재정의합니다 Appl.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 28.
Apple Vision OS SDK 다운로드 및 초기세팅 방법 다음은 Apple에서 제공하는 Vision OS SDK 다운로드 및 설정에 대한 단계별 가이드입니다: 1단계: Apple Developer 웹 사이트를 방문합니다 공식 Apple Developer 웹 사이트(developer.apple.com )를 방문하십시오. 여기서 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 비롯한 다양한 개발 리소스에 액세스할 수 있습니다. 2단계: Apple Developer 계정에 로그인 또는 생성 Apple Developer 계정이 이미 있는 경우 자격 증명을 사용하여 로그인합니다. 그렇지 않으면, 웹사이트의 등록 절차에 따라 새 계정을 만드십시오. 3단계: Vision OS SDK 액세스 로그인한 후 "다운로드" 섹션으로 이동하거나 검색란에서 "Vision OS SDK"를 검색합니다. .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 28.
사회초년생 APT 주택청약 정보, 조건 알아보기 청약 중 아파트 주택청약에 대해 알아보려 한다. 사회초년생으로서 당연히 바로 신청하기에는 금전적으로 부족하겠지만, 돈을 얼마나 모아야 하는지, 어떠한 조건을 충족시켜야 하는지 등을 미리 조사해보였다. 청약 정보는 https://static.applyhome.co.kr/ai/aia/selectAPTLttotPblancListView.do#a 청약홈 | APT분양정보 static.applyhome.co.kr 해당 링크에서 찾아볼 수 있다. 1. 지역 1) 인덕원, 안양 2) 강동, 둔촌 서울 중심 지역에는 매물이 없었고, 주로 주변 지역에 있었다. 그 중에 회사에서 1시간 이내 거리인 곳을 추려보았다. 그러니 인덕원 주변과 강동 지역밖에 남지 않았다. 이렇게 두 곳으로 추리면 매물이 한 달에 한 번도 잘 나.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 18.
유튜브 쇼핑 만드는 방법 따라하기 유튜브에 쇼핑 기능이 추가된다고 합니다. 기존에는 외부 사이트의 링크로만 상품에 대한 접속이 가능했다면, 유튜브 계정 내에 쇼핑 탭이 추가되어 상품 내역을 직접 볼 수 있습니다. 유튜브 쇼핑을 시작하기 위해서 다음 세 가지 과정이 필요합니다. 자격 기준 충족 YouTube에 내 스토어 연결 내 스토어의 제품을 태그하여 콘텐츠에서 제품 추천 첫째로 어떤 자격 기준을 충족시켜야 하는지 살펴보록 하겠습니다. 자격 기준은 아래의 네 가지와 같습니다. YouTube 파트너 프로그램에 가입되어 있습니다. 채널이 YPP 구독자 기준을 충족하거나 공식 아티스트 채널입니다. 채널의 시청자층이 아동용으로 설정되어 있지 않으며, 채널에 아동용으로 설정된 동영상이 많지 않습니다. 채널이 증오심 표현에 대한 커뮤니티 가이드 위.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 14.
Deep Learning based Feature extraction 기법 1. D2-Net (https://arxiv.org/pdf/1905.03561.pdf) : CNN 기반 2. LF-Net (https://papers.nips.cc/paper/7861-lf-net-learning-local-features-from-images.pdf) Local feature를 학습 3. Feature matching CNN 기반 (https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8780936) 4. Deep Grapthical feature learning for feature matching (https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhang_Deep_Graphical_Feature_Lear.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 24.
iMap : Implicit Mapping and Positioning in Real-Time 논문 리뷰 https://arxiv.org/pdf/2103.12352.pdf 0. Title iMap : Implicit Mapping and Positioning in Real-Time -> Real-Time 환경에서 사용 가능한, 절대적인 mapping과 positioning 방법이다. 1. Introduction 2. Structure 1) System Overview -> Tracker에서 포즈를 뽑고, 만약 키프레임이라면 Mapper에서 네트워크를 통해 최적화하여 tracker로 다시 정보를 보내주는 것 같다. 2) Implicit Scene Neural Network NeRF와 유사하게, 4개의 히든 레이어를 가진 MLP와 2개의 아웃풋 헤드를 이용한다. 이는 3D 좌표를 color와 volume den.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 21.
DROID SLAM 논문 리뷰 0. Title DROID-SLAM: Deep Visual SLAM for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras -> 이미지를 딥러닝으로 학습시켜 만든 SLAM 시스템인가보다,, 단안, 스테레오, RGB-D 카메라환경에서 쓰일 수 있나보다. 1. Introduction 2. Structure : 단안, 스테레오, 혹은 RGB-D 데이터를 넣어주면 End-to-End로 SLAM pose와 depth를 구하는 것으로 보인다. : LSTM의 구조를 단순화시킨 GRU를 이용한다. 프레임 그래프에서 엣지를 대상으로 작동하며, 플로우 변화를 예측하여 DBA(Dense Bundle Adjustment) layer를 통해 depth와 pose를 업데이트한다. 3. Approach 1) Fe.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 20.
Google 복잡한 편집도 가능한 새로운 AI 에디터 Google I/O의 가장 인상적인 데모는 폭포 앞의 여인의 사진이다. 여인의 사진을 꾹 누르면 자동으로 그 부분만을 떼어내어서 이미지 밖으로 꺼낼 수 있다. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 15.
SLAM 비선형 최적화 기법 출처 : https://darkpgmr.tistory.com/142 함수최적화 기법 정리 (Levenberg–Marquardt 방법 등) ※ 참고로, 아래 글 보다는 최근에 올린 [기계학습] - 최적화 기법의 직관적 이해를 먼저 읽어볼 것을 추천합니다. 그 이후에 아래 글을 읽어보시면 좋을 것 같습니다. ---------- 원래는 Levenberg-Marqu darkpgmr.tistory.com 1. 최소자승법 관측값을 x, 모델 파라미터를 p, 모델을 y=f(x,p), 관측값과 모델의 오차를 r이라고 할 때, 오차 제곱합이 최소화 되도록 모델 파라미터 p를 정하는 방법을 최소자승법(least square method)이라 한다. 2. Gradient Descent Gradient Descent 방법은 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 5. 1.
NICE-SLAM 논문리뷰 1. 제목 NICE-SLAM: Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM => 뉴럴 네트워크를 이용해서 절대적이고 확장가능한 Encoding을 한다. 2. Abstract 요즘 slam이 많이 발전하고 있지만, too-much smoothed scene reconstruction 문제와 scaling up이 잘 되지 않는 문제가 있었다. 이 문제는 단순하게 완전 연결된 뉴럴 네트워크 때문이고, 이는 지역적인 정보를 포함하지 못 한다. NICE-slam은 계층적인 장면 표현을 통해 지역적인 정보도 포함한다. 이는 더 큰 실내 환경에서도 잘 작동한다. 3. Structure 대충 보면, RGB-D 데이터를 넣으면 Depth 데이터로부터 Depth Loss를 최소화한다. RG.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 28.
Optical Flow란? https://velog.io/@yoorachoi/%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0-%EB%B9%84%EC%A0%84-Optical-Flow-Lukas-Kanade-Method-%EC%A4%91%EC%8B%AC%EC%9D%98-%EA%B0%9C%EB%85%90-OpenCV-%EA%B5%AC%ED%98%84 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 19.
Bag of Visual word 알고리즘이란? 이미지 유사성을 파악하기 위한 알고리즘이다. 알고리즘 수행 과정 - SIFT와 같은 Descriptor로 이미지의 특징점을 파악한다. - 특징점을 이용해 이미지를 이른바 시각적 단어의 집합으로 파악하고, 히스토그램을 구성하여 이미지 당 Words의 발생빈도를 통계 낸다. - 이미지 히스토그램을 이용해 이미지 간의 유사성을 보다 효율적으로 파악한다 (물론 단점도 존재한다. 보완한 것이 아래의 TF-IDF 가중치 변환) 출처 https://dhpark1212.tistory.com/entry/Bag-of-Visual-Words 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 19.
Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints 논문 리뷰 https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 이미지 데이터를 스케일에 불변하고 로컬 feature에 상대적인 좌표계 Feature로 변환시키는 알고리즘이다. SIFT는 각각의 픽셀의 그래디언트 벡터를 계산한다. 그리고 그래디언트 방향의 정규화된 히스토그램을 그린다. SIFT의 4단계 1. Scale-space extrema detection : diffence-of-gaussian function을 이용하여 크기와 방향에 불변하는 잠재적인 포인트를 정한다. 2. Keypoint localization : model이 location과 scale을 결정한다. 키포인트는 stability로 결정된다... 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 19.
VINS-MONO: A Robust and Versatile MonocularVisual-Inertial State Estimator review https://arxiv.org/pdf/1708.03852.pdf Measurement Preprocessing visual measurements에서는 연속적인 프레임 사이의 feature를 쫓고, 가장 최근의 프레임에서 새로운 feature를 찾는다. imu measurement는 연속적인 두 프레임 사이에서 pre-integration을 한다. IMU bias도 고려한다. 1) Vision processing Front-end 각각의 이미지에서 feature들은 KLT sparse optical flow 알고리즘에 의해서 추적된다. 각 이미지에서 최소한의 피쳐 개수를 유지하기 위해 새로운 corner feature들이 각 이미지에서 추출된다. detector는 두 인접한 feature들 간의 최소 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 13.
Bundle Adjustment — A Modern Synthesis 논문 리뷰[2000] feature-based 3d reconstruction 방법은 1) 특징점 추출과 매칭 2) 3차원 정보 추출 3) Bundle Adjustment 의 세 단계로 나눌 수 있다. BA는 이전 단계에서 계산한 3차원 점들과 카메라 위치 및 각도에 관련된 오차들을 최소화할 수 있다. Bundle Adjustment 란 - 맵포인트 3D 위치 Xw,j (3차원 점) - 키프레임 포즈 Tiw (Spatial Euclidean 3군) 를 2차원 키포인트 xi,j에 대하여 reprojection error을 최소화시키도록 최적화시키는 것이다. * w는 world 좌표계 * 프레임은 이미지, 포인트는 점 * 소문자 x와 대문자 X의 의미가 다르다. cost function 은 맵포인트 j와 키프레임 i 일 때의 e.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 25.
ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System 논문 리뷰[2015-02] 논문 링크입니다. https://arxiv.org/pdf/1502.00956v2.pdf 2015년 2월 발행 0. Title ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System => ORB SLAM에 대한 논문인 것 같다.. 다용도의(혹은 변하기 쉬운) 정확한 단안 SLAM 시스템 1. Abstract 이 논문은 ORB-SLAM에 대해 소개하고 있다. ORB-SLAM은 피쳐 베이스의 단안 SLAM 시스템이다. ORB-SLAM은 실시간에서도, 좁거나 넓은 환경에서도, 실내나 실외 환경에서도 작동한다. 이 시스템은 심각한 motion clutter(움직임이 정돈되지 않고 어지러운 현상?)에 강하고 다양한 loop closing과 relocalization 베.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 24.
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse 논문 링크입니다. https://arxiv.org/pdf/1610.05949v2.pdf (2016년 10월 16일 발행) 0. Title Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse => 시각과 관성 데이터를 활용하여, 한 가지의 카메라를 사용하여(Mono) SLAM 을 하나보다,, Map을 재사용 하나보다,, 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 19.
카페24 ROOT.war 파일 배포 후 오류 제가 이때까지 카페 24 호스팅 하면서 배포 후 오류 났던 원인을 정리해보려 합니다. 1. 용량이 꽉차서 -> 대부분 로그 파일 때문이므로, 로그 파일 정리해주시면 됩니다. 2. 서버가 꺼져서 -> 터미널로 서버에 접근해서 tomcat을 다시 켜줍니다. 3. 자바 버전 차이 -> 8 버전만 가능하다고 합니다. 4. 기타 -> log 확인하기 공감수 0 댓글수 0 2022. 10. 24.

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