🎀 [ 유저 ] 나의 문의 preview 조회 1. QnaPreviewListDTO 생성 @Builder @Getter @AllArgsConstructor @NoArgsConstructor public static class QnaPreviewListDTO { Long qnaId; String title; AnswerStatus answerStatus; } ✨ 코드 해석 및 추가 지식 ✨ 나의 문의 프리뷰 화면에 필요한 데이터를 DTO에 넣어줌 - qnaId : 문의 식별 ID - title : 문의 제목 - answerStatus : 답변 상태 2. QnaService class 내에 로직 구현 - getMyQnaPreviewList public Page getMyQnaPreviewList(Long m..

이제 본격적인 서비스 로직 설계를 위해 API 제작을 시작했다 우선 아직 애매한 datespot 로직 부분을 제외하고 필요한 API 목록을 리스트업했다 👾 API 목록 👾 [문의하기 파트] 나의 문의 리스트 조회 API 문의 등록 API -> 문의 제목 / 내용 (page) 답변 대기 중인 문의 리스트 조회 API 문의 답변 등록 API [계정 정보] (page) 유저 정보 read API 유저 정보 update API -> 프로필 사진 / 닉네임 회원 등록, 로그인 , 로그아웃 API 유저 리워드 read API 유저 point history read API [후기] (page) 프리뷰 리스트 조회 API -> pagable 고려? -> 내거, old , new , 추천수 후기 조회 API 후기 등록 ..

첫 미팅 이후 2번째 백엔드 미팅을 가졌다 '커플' 서비스를 전체적으로 리뷰하면서 필요한 기술들에 대해 의견을 나눴다 우선 로그인, 데이트 장소 후기 커뮤니티, 마이페이지, 문의하기 기능은 타앱에서도 자주 보이는 보편적인 기능이기 때문에 구현에 대한 고민은 크지 않았지만 ( 물론 나는 아는 게 없어서 걱정이 산더미였다..... ) 구체적인 운영 정책에 대한 설명을 듣고 싶어서 PM분께 요청을 드리기로 했다 가장 고민이 많았던 부분은 핵심 기능인 유저가 설정한 옵션에 따른 데이트 장소 랜덤 추천 기능이었는데 데이트 장소에 대한 DB를 어떻게 생성하고 탐색할 것인가에 대한 부분이었다 지도 탐색에 대해 승연님이 찾아주신 우버의 그리드 탐색 방식이다 https://www.uber.com/en-KR/blog/h3..

UMC 방학 프로젝트 시작~~~ 12월 중순부터 Develop 파트 매칭이 시작됐다 11월쯤에 PM분들과 Design분들은 매칭이 완료된 듯하다 PM 분들의 다양한 아이디어와 기획서를 보면서 마음에 드는 곳에 지원서를 쓰는 방식인데 1, 2, 3차까지는 위의 방식대로 진행되고 3차 이후에는 랜덤으로 매칭된다 나는... 나태인간... 아뉘그런게아니라어쩌구저쩌구핑게핑게핑게 하필 1차 지원 마감날이 종강날이었구 알바생들과 인천 당일치기를 가느라 ( 인천 짱 재밌었눈뒈... 불꽃놀이 팡팡파라바라팡팡팡🎆🎇 최고최고 ) 지원서를 완전 날려써버렸고 탈락했다...ㅎㅎ 그러고 나서는 종강 후 늘어짐 + 크리스마스 + 연말 어쩌구저쩌구블라블라..... 그래서 그냥 운에 맡기기로 했당!😉 ✨ 랜덤 매칭 결과 ✨ 랜덤 데이트..

1. API 응답 통일 API 응답의 가장 대표적인 형태 { isSuccess : Boolean code : String message : String result : {응답으로 필요한 또 다른 json} } - isSuccess : 성공인지 아닌지 알려주는 필드 - code : HTTP 상태 코드 외에 더 세부적인 결과를 알려주기 위해 사용 - message : code에 추가적으로 어떤 결과인지 알려주기 위해 사용 ( 우리에게 익숙한 문자로 ) - result : 실제로 클라이언트에게 필요한 데이터가 담김, 대체로 null HTTP 상태 코드 1. 200번대 : 문제 없음 a. 200 : 성공 b. 201 : Created - 제공된 데이터로 적절한 과정을 통해 새로운 리소스 생성함 2. 400번대 ..

AIchemist 마무리 프로젝트로 ✨AIdeaton✨을 진행하기로 결정했다 AIdeaton은 아이디어톤 + 데이터톤 의 형식으로 진행한다 주제와 데이터세트들을 던져주고 머신러닝 모델 한번 생성해보세욥! 할 예정...ㅎㅎㅎ 아직 머신러닝 초보라 정석적인 데이터톤을 진행하기엔 무리가 아닐까 싶어서 간략화된 데이터톤에 아이디어톤을 약간 섞어보았다 모델의 완성도보다는 아이디어와 머신러닝 모델 생성 과정의 설득력에 초점을 맞춰서 진행할 듯...! 💠 AIdeaton 공지 📣 시간 및 장소 📣 🕰 시간 15:30 ~ 22:30 ( 진행 상황에 따라서 유연하게 조정할 예정 ) 🏫 장소 ECC B147호 📣 진행 타임라인 📣 🔰 Wrap-up 🔰 15:30 ~ 17:00 15:30 ~ 15:45 보물찾기 15:45 ..