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Suspense로 감싼 정적 페이지의 본문은 왜 hidden div에 들어가는가
React 19.2부터 Suspense로 감싼 내용은 렌더가 끝난 정적 페이지에서도 hidden 요소로 분리돼 나갈 수 있다. 이 블로그의 글 본문이 5월부터 11월 초까지 그렇게 나간 과정을 React 소스, 버전별 재현, 웨이
react
debugging
nextjs
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blogging
html
2026-11-09
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yceffort
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TASTE, 토스의 추천 파운데이션 플랫폼
금융 상품에 관심이 있는 사람을 찾는 모델, 푸시를 클릭할 사람을 찾는 모델, 좋아할 미니앱을 추천하는 모델. 풀어야 할 문제는 다르지만, 이해해야 하는 대상은 모두 같은 토스의 사용자입니다. 토스에 쌓이는 방대하고 서로 다른 데
2026-11-09
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토스테크
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오전걷기. 남산-2026-11
2026-11-09
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Master Seo
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[라프디 창업기 #80] 4차원의 존재
최근 한 프로그램을 통해 대학생 멘토링을 할 기회가 주어졌다. 이런 활동을 해보고 싶었는데, 기회를 주신 교수님께 감사할 따름이다. 처음 봤을 때는 다들 낯가림이 심하더니, 햄버거도 먹고. 커피도 마시고. 몇 차례 이야기를 나누니
라프디
라프디 창업기
멘토
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멘토링
에세이
오세용
창업
2026-11-08
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오세용닷컴
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AI로 개인은 바뀌었는데, 기준과 프로세스는 바뀌었나요 - 직원은 이미 바뀌었습니다, 이제 기준이 따라갈 차례입니다
2026년 10월 27일, Amazon의 소프트웨어 엔지니어들은 엔지니어링 리더들이 보낸 메모 한 통을 받았습니다. 개발자의 역할 지침을 새로 고쳤다는 소식이었어요. 회사는 사내에서 가장 성공한 개발자들을 지켜보며 얻은 배움을 바
2026-11-08
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김영웅
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쿠팡엔 별점이 있는데 컬리엔 없는 이유 - 별점 하나에 담긴 서비스의 결정
컬리는 식품과 화장품을 들일 때 70여 가지 기준을 통과해야 입점할 수 있는 것으로 알려져 있어요(녹색경제신문, 2020년 9월). 매주 운영진이 판매 상품을 직접 검토한다는 이야기도 함께 나옵니다. 이 기사를 다시 찾아본 건 두
2026-11-09
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우디
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AX에서 중요한 과기부 AI 보안 안내서, 넥스테인의 나이아는 이렇게 지킵니다
AI가 일을 대신하기 시작하면서 보안 위협도 함께 커졌습니다. 공격자는 AI로 더 그럴듯한 피싱 메일과 악성 코드를 더 빠르게 만들고, 메일·웹 문서 속에 숨긴 지시로 AI 에이전트를 속여 엉뚱한 일을 시키려 합니다(프롬프트 인젝
카페루아
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2026-11-09
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숲속얘기의 조용한 카페
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[B급 프로그래머] 11월 1주 소식(개발 + 인공지능 통합)
(오늘의 짤방: Finally found a bug
But now, how do I debug it? 😭 via @Samaytwt)
개발 관련 소식
팁과 유틸리티
Omarchy 4.5 - 플로팅 데스크톱, 50개 언어와 Mac
2026-11-07
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컴퓨터 vs 책
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칼무리 5.1.0 업데이트
캡처 이미지를 파일로 저장하지 않고 바로 편집하는 그림판 추가 선택, 도형, 선, 글자, 가리기, 자르기 등 편집 도구 추가 캡처한 이미지를 저장 없이 바로 편집하는 그림판 기능 전체 화면, 프로그램, 창 컨트롤, 영역 지정 캡처
업데이트
스크린캡쳐
칼무리
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화면녹화
화면캡쳐
2026-11-08
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길호넷
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파일인덱스 0.9.6 업데이트
목록을 조작하거나 파일·폴더·웹 주소를 열 때 화면이 멈추던 현상 완화 창을 다시 열 때 실시간 반영 중 화면이 멈추던 현상 수정 문서 미리보기 표에서 띄어쓰기 없는 긴 내용이 칸 안에서 줄바꿈되도록 변경 방향키로 파일을 이동할
업데이트
KPLAYER
무료동영상플레이어
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케이플레이어
2026-11-08
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길호넷
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Recommender System Theory : 추천 시스템이란?
추천 시스템(Recommender System)쇼핑몰에는 수백만 개의 상품이 있고, 동영상 서비스에는 매일 수십만 개의 영상이 올라오며, 음악 서비스에는 수천만 곡의 노래가 있습니다. 사용자가 이 모든 항목을 직접 살펴보는 것은
2026-11-07
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Recommender System Theory : 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)
콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)은 사용자가 과거에 좋아한 아이템과 비슷한 아이템을 추천하는 방법입니다. 여기서 “비슷하다”는 아이템이
2026-11-07
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Recommender System Theory : 협업 필터링(Collaborative Filtering)
협업 필터링(Collaborative Filtering)협업 필터링(Collaborative Filtering)은 다른 사용자들의 행동을 근거로 추천하는 방법입니다. 과거에 취향이 비슷했던 사람들은 앞으로도 비슷한 것을 좋아할 것
2026-11-07
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Recommender System Theory : 행렬 분해(Matrix Factorization)
잠재 요인 모델(Latent Factor Model)협업 필터링(Collaborative Filtering)의 이웃 기반 방법은 두 사용자가 함께 평가한 아이템이 있어야 둘을 비교할 수 있었습니다. 사용자-아이템 행렬의 대부분이
2026-11-07
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Recommender System Theory : 암시적 피드백(Implicit Feedback)
암시적 피드백(Implicit Feedback)행렬 분해(Matrix Factorization)까지는 사용자가 직접 남긴 평점, 즉 명시적 피드백(Explicit Feedback)을 가정했습니다. 그러나 추천 시스템이란?에서 다룬
2026-11-07
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웹 개발 데일리 브리핑 — 2026-11-08
2026-11-08
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shylog
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AI 데일리 브리핑 — 2026-11-08
2026-11-08
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웹 개발 데일리 브리핑 — 2026-11-09
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AI 데일리 브리핑 — 2026-11-09
2026-11-08
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shylog
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근데 진짜 되면 너무 기쁠 것 같아요
2019년에 “대학원생 때 알았더라면 좋았을 것들” 책이 나온 지 벌써 7년이 지났다. 짧지 않은 기간 동안 우리 저자들의 삶에도 많은 변화가 있었다. 나 역시 20여 년의 미국 생활을 뒤로하고 한국으로 돌아와 2023년 8월부터
잡생각
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2026-11-08
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잡생각 전문 블로그
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