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[GW-BASIC] 서브루틴(GOSUB ~ RETURN) 사용법

GW-BASIC에서 GOSUB 문은 서브루틴(Subroutine)을 호출하는 데 사용됩니다. 서브루틴은 프로그램 내에서 여러 번 사용될 수 있는 코드 블록으로, 일반적으로 반복적인 작업을 수행하거나 프로그램을 구조화하는 데 사용됩니다. GOSUB 문은 특정 레이블로 지정된 위치로 프로그램 제어를 이동시킵니다. 여기서 레이블은 특정 부분을 식별하기 위한 이름이며 일반적으로 숫자로 표시됩니다.

GOSUB 문의 일반적인 사용법은 다음과 같습니다:

10 REM 예시 프로그램
20 PRINT "시작합니다."
30 GOSUB 100

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깃허브 개인 엑세스 토큰 발급 받기

GitHub에서 개인 액세스 토큰을 발급받는 방법은 다음과 같습니다:

1. GitHub 계정에 로그인: 먼저 GitHub 계정으로 로그인합니다.

2. Settings로 이동: GitHub 페이지 우측 상단의 프로필 아이콘을 클릭하고, 드롭다운 메뉴에서 "Settings"를 선택합니다.

3. Developer settings로 이동: 왼쪽 사이드바에서 "Developer settings"를 선택합니다.

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[Github Markdown] 마크다운 링크를 새 창에서 열리게 하기

네, GitHub 마크다운에서 링크를 HTML의 <a> 태그처럼 새 창에서 열리게 할 수 있습니다. 이를 위해 HTML <a> 태그의 target 속성을 사용하는 대신, GitHub 마크다운의 인라인 HTML 기능을 활용할 수 있습니다.

다음은 GitHub 마크다운에서 새 창에서 링크를 열도록 하는 예제입니다:

[링크 텍스트](링크 URL){:target="_blank"}

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Clojure Conventions

Clojure 커뮤니티에서는 파일명, 함수명 등을 짓는 데 몇 가지 일반적인 컨벤션을 따르는 경향이 있습니다. 이러한 컨벤션은 코드의 가독성을 향상시키고 일관성을 유지하기 위해 사용됩니다. 아래에 몇 가지 주요 컨벤션을 제시합니다:

파일명 컨벤션:

• Clojure 소스 파일은 .clj 확장자를 사용합니다. 예를 들어, my_namespace.clj와 같이 파일을 저장합니다.
• 네임스페이스 이름과 파일 경로는 대부분 일치합니다. 예를 들어, my_namespace.core 네임스페이스의 코드는 my_namespace/core.clj 파일에 저장됩니다.
• 관례적으로 하이픈(-)을 사용하여 단어를 구분합니다. 예를 들어, my-utils.clj와 같이 파일을 지을 수 있습니다.

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[Python] Pandas DataFrame을 병합하는 함수 (중복되는 행 제외)

아래는 주어진 조건에 따라 중복되는 행을 제외하고 DataFrame을 병합하는 함수입니다.

import pandas as pd

def merge_dataframes_without_duplicates(df_list, key_columns):
    """
 중복되는 행을 제외하고 DataFrame을 병합하는 함수입니다.

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[R] substr()을 이용한 문자열 슬라이싱

substr() 함수는 R에서 문자열을 슬라이싱하는 데 사용되는 기능을 제공합니다. 다른 언어에서 주로 사용되는 문자열 슬라이싱 방식과 유사한 동작을 합니다.

substr() 함수는 다음과 같은 형태로 사용됩니다:

substr(string, start, stop)

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Python @dataclass 사용의 이점

dataclass를 사용하는 것에는 몇 가지 이점이 있습니다.

1. 코드 가독성: dataclass를 사용하면 데이터의 구조와 필드가 명시적으로 표현됩니다. 필드 이름과 타입이 명시되어 있기 때문에 코드를 이해하기 쉽고 가독성이 좋아집니다.

2. 손쉬운 데이터 관리: dataclass는 데이터를 객체로 캡슐화하여 관리할 수 있습니다. 필드들을 하나의 객체로 묶어서 처리하므로 데이터의 구조와 관련된 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

3. 데이터 유효성 검사: dataclass는 필드에 대한 유효성 검사를 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 필드의 타입을 명시하고 데이터를 할당할 때 타입 불일치나 잘못된 값이 들어오면 오류를 발생시킵니다. 이를 통해 데이터의 일관성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

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정적 변수(Static Variable)을 사용하는 이유

정적 변수는 프로그램 실행 중에 생성되는 객체의 인스턴스에 속하지 않고, 해당 클래스나 모듈에 직접 속해 있는 변수를 말합니다. 이러한 정적 변수를 사용하는 이유는 다음과 같습니다:

1. 데이터 공유: 정적 변수는 해당 클래스나 모듈의 모든 인스턴스에서 동일한 값을 공유합니다. 따라서 여러 객체 간에 데이터를 공유하고 상태를 유지하기 위해 사용됩니다.

2. 메모리 절약: 정적 변수는 프로그램 실행 중에 한 번만 생성되며, 객체 인스턴스마다 중복으로 생성되지 않습니다. 이로써 메모리 사용량을 줄이고 효율적인 자원 관리를 할 수 있습니다.

3. 데이터 유지: 정적 변수는 객체 인스턴스가 소멸되더라도 해당 값을 유지합니다. 따라서 프로그램 실행 도중에 데이터를 계속 사용하고자 할 때 유용합니다.

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베이즈 통계학에서의 주관적 확률(Subjective Bayesian Probabilities)

베이즈 통계학에서 50%의 주관적 확률 개념은 주관성(subjectivity)과 주관적 견해에 기반한 확률 추정에 대한 인정을 나타냅니다. 이는 베이지안 접근법에서 중요한 개념 중 하나입니다.

주관적 확률은 사람들이 정보와 경험에 기반하여 주관적으로 확률을 할당하는 것을 의미합니다. 이는 주관적 견해, 경험, 선호 등에 영향을 받을 수 있습니다. 베이즈 통계학은 이러한 주관성을 인정하고, 사전 확률(prior probability)이라는 개념을 도입하여 사전 지식이나 주관적 견해를 포함한 초기 추정을 수용합니다.

이 주관적 확률 개념을 사용하는 이유는 다음과 같습니다:

1. 주관적 확률은 불완전한 정보 상황에서의 확률 추정을 가능하게 합니다. 때때로 정확한 확률 값을 구하기 어려운 경우가 있을 수 있는데, 주관적 확률은 이러한 상황에서도 추정을 할 수 있는 방법을 제공합니다.
2. 주관적 확률은 개인의 지식, 경험, 선호 등을 반영하여 개인에게 맞는 확률 추정을 가능하게 합니다. 이는 의사결정과 예측 등 다양한 상황에서 유용합니다.

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Python Django Server에서 백그라운드 작업 가동

장고 서버에서 클라이언트와 무관하게 계속 작동하는 코드는 일반적으로 백그라운드 작업으로 처리합니다. 이를 위해 Python의 multiprocessing 라이브러리나 Django에서 제공하는 background_task 라이브러리 등을 사용할 수 있습니다.

예시 코드

아래는 background_task 라이브러리를 이용해 Upbit API로 비트코인 시세를 받아 DB에 저장하는 예시 코드입니다. 이 코드는 서버 실행 후 백그라운드에서 계속 작동하며, 1분마다 비트코인 시세를 업데이트하고 DB에 저장합니다.