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기술을 마스터하고 기술 면접에서 성공하기 위한 전문 기사를 확인하세요

Django 5.2 커스텀 미들웨어와 시그널 핸들링 기술 면접 준비 가이드
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Django 5.2 커스텀 미들웨어와 시그널 핸들링: 기술 면접 완벽 가이드

Django 5.2 커스텀 미들웨어 작성법과 시그널 핸들링 패턴을 기술 면접 관점에서 심층 분석합니다. 비동기 미들웨어, 커스텀 시그널 등 실무 예제를 포함합니다.

Go 1.26 면접 대비: Green Tea 가비지 컬렉터와 성능 최적화 해설
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Go 1.26 면접 대비: Green Tea GC, go fix 도구, 스택 최적화 완벽 정리

Go 1.26 면접에서 자주 출제되는 Green Tea 가비지 컬렉터, 새로워진 go fix 도구, 슬라이스 스택 할당 최적화 등 핵심 변경사항을 상세히 정리합니다.

시그널과 성능 최적화를 보여주는 Angular zoneless 변경 감지 아키텍처 다이어그램
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Angular 19 Zoneless: Zone.js 없이 구현하는 성능과 변경 감지

Angular의 zoneless 변경 감지는 Zone.js를 완전히 제거하여 더 작은 번들 크기, 빠른 렌더링, 그리고 시그널을 통한 명시적 반응성을 제공합니다. 이 심층 가이드는 Angular 19의 provideExperimentalZonelessChangeDetection부터 Angular 20+ 안정화 API까지 Zone.js에서 zoneless Angular로의 마이그레이션 경로를 다룹니다.

.NET 9 Blazor United를 활용한 다중 렌더링 모드 풀스택 개발
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.NET 9 Blazor: Blazor United를 활용한 풀스택 개발 가이드 2026

.NET 9 Blazor United는 정적 SSR, Server, WebAssembly 렌더링 모드를 하나의 풀스택 프레임워크로 통합합니다. 렌더링 모드 활용법, 스트리밍 렌더링, 생성자 주입, 프로덕션 패턴을 실습 중심으로 다루는 튜토리얼입니다.

Node.js 이벤트 루프, 클러스터링, 성능 최적화 다이어그램
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Node.js 성능 최적화: 이벤트 루프, 클러스터링, 최적화 기법 완벽 가이드 2026

Node.js 22 LTS와 Node.js 24 환경에서 이벤트 루프의 동작 원리, 클러스터 모듈을 활용한 멀티코어 확장, 워커 스레드 활용법, 그리고 프로덕션 환경의 성능 최적화 전략을 심층적으로 다룹니다.

PyTorch vs TensorFlow 딥러닝 프레임워크 비교 2026
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PyTorch vs TensorFlow 2026년 비교: 어떤 딥러닝 프레임워크를 선택해야 할까

2026년 PyTorch vs TensorFlow을 성능 벤치마크, 배포, 에코시스템, 개발자 경험 측면에서 비교하여 프로젝트에 적합한 딥러닝 프레임워크 선택을 돕는 가이드입니다.