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Spring - 옵션처리 주입할 스프링 빈이 없어도 동작해야 할 때가 있다. 그런데 @Autowired 만 사용하면 required 옵션의 기본값이 true 로 되어 있어서 자동 주입 대상이 없으면 오류가 발생한다. 자동 주입 대상을 옵션으로 처리하는 방법은 다음과 같다. @Autowired(required=false) : 자동 주입할 대상이 없으면 수정자 메서드 자체가 호출 안됨 org.springframework.lang.@Nullable : 자동 주입할 대상이 없으면 null이 입력된다. Optional : 자동 주입할 대상이 없으면 Optional.empty 가 입력된다. setNoBean1() 은 @Autowired(required=false) 이므로 호출 자체가 안된다. 참고: @Nullable, Optional은 스.. 2023. 7. 14.

Spring - 다양한 의존관계 주입 방법 1. 생성자 주입 이름 그대로 생성자를 통해서 의존 관계를 주입 받는 방법 특징 생성자 호출시점에 딱 1번만 호출되는 것이 보장된다. 불변, 필수 의존관계에 사용 @Component public class OrderServiceImpl implements OrderService { private final MemberRepository memberRepository; private final DiscountPolicy discountPolicy; @Autowired public OrderServiceImpl(MemberRepository memberRepository, DiscountPolicy discountPolicy) { this.memberRepository = memberRepository; t.. 2023. 7. 12.

Stable Diffusion Stable Diffusion이란? DALL-E2 및 Imagen와 비슷한 결의 새로운 딥러닝 모델이다. 텍스트 - 이미지 영역에서 두각을 나타낸다. 소비자급 GPU에서 실행 할 수 있을만큼 충분히 효율적이다. 지금 바로 몇개의 단어와 몇분의 시간으로 아래와 같은 이미지를 생성할 수 있다. stable Diffusion은 어떻게 작동하는가? https://www.assemblyai.com/blog/how-physics-advanced-generative-ai/#generative-ai-with-thermodynamics 참고자료 https://velog.io/@hewas1230/StableDiffusion https://pitas.tistory.com/9 https://github.com/CompVis/.. 2023. 7. 11.

Generative Model 1세대 Autoencoder(AE) 주어진 입력 데이터로부터 새로운 데이터를 생성하는 능력을 갖춘 모델 AE는 주로 비지도 학습 방식으로 사용되며, 입력 데이터를 잠재 표현(latent representation)으로 압축한 후 이를 다시 복원하여 입력 데이터와 유사한 데이터를 생성 Generative model 1세대 AE는 기본적으로 인코더(encoder)와 디코더(decoder)라는 두 부분으로 구성 인코더(encoder): 입력 데이터를 저차원의 잠재 표현으로 변환합니다. 이 잠재 표현은 일반적으로 저차원의 밀집 벡터입니다. 인코더는 입력 데이터를 저차원 공간으로 압축하는 방식으로 학습됩니다. 디코더(decoder): 잠재 표현을 원래의 데이터 공간으로 복원하여 새로운 데이터를 생성합니다. 디코더.. 2023. 7. 11.

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