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OpenWebUi-MCPO-MCP 도구 연동 OpenWebUi에는 MCP를 지원해준다 다만 RestfulAPI 방식을 지원해주기 때문에 MCP를 바로 연결핳수는 없다. [OpenWebUI] ←→ [MCPO] ←→ [MCP Server] 형식으로 구성을 해야한다. 중간에 결국 유형만 변경해주는 프록시만 있으면 된다. 이미 똑똑하신 분들이 가이드를 만들어 놨다.https://github.com/open-webui/mcpo?tab=readme-ov-file GitHub - open-webui/mcpo: A simple, secure MCP-to-OpenAPI proxy serverA simple, secure MCP-to-OpenAPI proxy server. Contribute to open-webui/mcpo development by creat.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 21.
인코딩 CP949 에러 OS : windows 환경에서 가끔 인코딩에러가 발생하게 된다.이럴때 코드들을 encoding = "utf8" , cp 949 작업을 해줘야하는데 간단한 방법중 하나가 시스템환경변수 설정에서 PYTHONUTF8 , variable value : 1 로 저장을 하면 PYTHON이 디폴트로 UTF8로 작동된다.추가적으로 다른 간단한 방법이 있으면 추가해놔야지! 공감수 0 댓글수 0 2024. 10. 2.
Rate limit reached for gpt-4o-mini in organization 오류처리?! open AI API 결제 할때 맛보기로 조금만 했더니 API 사용할때 계속 처리가 안되는 현상이 발생 알고보니 한번에 처리할수있는 token이 openAI 결제금액에 따라 Tier 가있는걸 처음 알았다... 바로 추가과금 진행쓰다가 또 token 처리가 부족하면 다음은 100달러 과금을 해야될수도... 공감수 2 댓글수 0 2024. 10. 2.
인공지능 개발 환경 이걸로끝(NVIDIA 드라이버 설치부터 CUDA까지) 기본적으로 AI 개발 환경 세팅시 Linux 기반으로 진행을 시작한다. 이번설치 기본적인 구성은 아래와 같다. Ubunru 22.04.4 lts TU102 Geforce RTX 2080 Ti X 2 시간이 지난 그래픽 카드지만 2080TI 기준으로 설치 진행 할것이다. 우선 설치하면서 몇번을 재설치했는지 모르겠다. 자신이 설치할 PyTorch or Tensorflow 먼저 확정을 해놓고 거기에 맞는 버전을 설치 해야한다. TIP : 그래픽카드 지원 드라이버를 확인해봐야 되지만 PyTorch or Tensorflow는 자신이 설치할수있는 최신버전기준으로 찾는거 추천한다. 1. PyTorch or Tensorflow 버전 확인 아래 경로에 들어가서 우선 확인만 하고 CUDA,NVIDIA 버전을 찾아야 한다... 공감수 3 댓글수 0 2024. 3. 14.
딥러닝 기본 용어 정의 수학적 모델을 바탕으로 가설을 세우고 참값과 예측값 사이에 차이를 계산하여 오차를 구하고 오차를 최소화 하기 위해 최적화 함수를 도입하고 이걸 옵티마이저라고 한다. singe layer perceptron 여러가지 input 이 한개의 layer 를 들어가 한개의 결과 같이 나온다. Multi layer perceptron (MLP) 여러가지 input 이 여러개의 layer 를 통과하는것 즉 딥러닝이라 한다. 이전에 학습 한것같이 1차 layer 에서 선형회규로 1차 방적식, 2차 layer에서는 로지스틱시그모이드 함수를 사용 하는 느낌으로 확률을 더 욱 높인다 생각한다. 대표적으로 Loss funtion 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 함수로, 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 대.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 5.
로지스틱 , 소프트맥스, One-hot Encoding 이란 로지시틱 회귀 우리가 직선으로 표현하지 못하는 경우 사용한다. 예로는 시험 점수 등이 있다. 선형 회귀와 유사한 방식으로 데이터를 모델링하지만, 주로 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용 즉, 로지스틱 회귀는 주어진 입력 데이터가 특정 분류에 속할 확률을 예측하는 모델 기본적으로 시그모이드(sigmoid)함수를 쓸수가 있다. 시그모이드 : 로지스틱 회귀에서는 출력값을 0과 1 사이의 확률로 제한하기 위해 시그모이드 함수(또는 로지스틱 함수)를 사용 확률예즉에 사용한다 했는데 예로는 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하는 모델을 만들 때, 모델은 주어진 이메일이 스팸일 확률을 출력 등이있다 추후에 한번 사용해봐야겠다. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 2. 2.
AI 학습을 위한 기본지식_선형회귀 우선 선형회귀 란 선형회귀 모델은 최적의 직선(또는 초평면)을 찾아내려고 시도하며, 이 직선은 데이터 포인트들과의 거(오차)가 최소가 되도록 설정 여러가지 방법 들중에 경사 하강법은 아래 그림과 같이 직선은 h(x)=Wx+b로 표현되며, 여기서 선형회귀 모델은 데이터의 추세를 예측하려고 시도 한다. 즉 선형 회귀에서는 h(x) = Wx+b 이라는 가설의 가중치(기울기)와 편향(y절편)을 찾아내는것이 핵심 이고 최적화 알고리즘( optimizer ) 를 찾는다. 최적의 매개변수를 찾는 과정은 말로 표현하면 아래와 같다. 선형회귀 모델이 최적의 매개변수를 찾아가는 과정은 주로 다음 단계로 이루어집니다: 1. 모델 초기화: - 선형회귀 모델 \( h(x) = Wx + b \)의 매개변수 \( W \) (기울기.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 1.
AI학습을 위한 기본적인 환경세팅 LLM 모델을 학습 시키기전 사전 환경세팅이 필요하다. 운영 체제 (OS) 리눅스 (Ubuntu 또는 CentOS 추천): 대부분의 딥러닝 연구 및 개발은 리눅스 환경에서 이루어집니다. 리눅스는 높은 성능, 뛰어난 호환성, 그리고 커스터마이징의 용이성 때문에 선호됩니다. Ubuntu는 사용자 친화적이며, 널리 사용되는 배포판입니다. CentOS는 안정성이 뛰어나 서버 환경에 적합합니다. 드라이버 및 도구 NVIDIA 드라이버: GPU를 사용하기 위해 최신 NVIDIA 드라이버를 설치해야 합니다. CUDA Toolkit: NVIDIA의 GPU를 사용하기 위한 필수 도구입니다. PyTorch와 TensorFlow는 모두 CUDA를 통해 GPU 가속을 사용합니다. cuDNN: CUDA Deep Neural N.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 29.
ORACLE 데이터 복원(TIMESTAMP) Oracle 9i 부터 사용 가능하다. select * from [TABLE] AS OF TIMESTAMP(SYSTIMESTAMP - INTERVAL '2' SECOND ) -- 2초전 where plant = 'ALL' ; -- 조건 select * from [TABLE] AS OF TIMESTAMP(SYSTIMESTAMP - INTERVAL '2' MINUTE) -- 2분전 where plant = 'ALL' ; -- 조건 select * from [TABLE] AS OF TIMESTAMP(SYSTIMESTAMP - INTERVAL '2' HOUR ) -- 2시간전 where plant = 'ALL' ; -- 조건 select * from [TABLE] AS OF TIMESTAMP(SYSTIMESTA.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 23.
ADO.NET DataSet , DataTable ,DataView ADO.NET에서 데이터를 다루는 핵심 구성 요소들로 자주 사용 하게 된다. 1. DataSet DataSet은 데이터베이스의 관계형 데이터를 메모리 상에서 표현하는 데 사용됩니다. DataSet은 여러 개의 DataTable을 포함할 수 있으며, 테이블 간의 관계(DataRelation)를 정의할 수 있습니다. DataSet은 데이터베이스와 독립적으로 데이터를 저장하며, 데이터베이스의 데이터를 읽고, 데이터에 대한 변경 사항을 데이터베이스에 반영하는 기능을 제공합니다. DataSet dataSet = new DataSet(); // 데이터베이스에서 데이터를 가져와 DataTable에 채움 using (SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString)).. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 22.
Hugging Face의 Transformers 라이브러리_인코딩, 디코딩 우선 이전 글과 같이 이제 Token 이란 개념은 어느정도 알수있다. 여기서는 기본적으로 텍스트를 토큰으로 분리 부터 디코딩 까지 알아볼것이다. 1. 텍스트를 토큰으로 분리하기 원본 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 작은 단위로 토큰화 하는 과정이다. from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") text = "Hello, world!" tokens = tokenizer.tokenize(text) print(tokens) bbu 를 사용해서 분리하면 ['hello', ',', 'world', '!'] 결과가 나올것이다. 2. 토큰을 ID로 변환하기 각 토큰은 모델이 이해할.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 21.
DevExpress Chart_Legend Marker chart 를 생성하다보면 Legend 를 수정하는 경우가 많다 이번에는 개발하면서 수정해봤던것들 위주로 적어볼려한다. 위에서 보듯이 Size 이벤트를 사용하면 전체적인 크기를 줄일수 있다. 우선 legend 를 설정하고 Legend legend1 = new DevExpress.XtraCharts.Legend(); legend1.MarkerMode = LegendMarkerMode.CheckBoxAndMarker; //Maker를 체크박 및 아이템 legend1.ItemVisibilityMode = LegendItemVisibilityMode.AutoGeneratedAndCustom; //좀더 선명하게 ?? legend1.AlignmentHorizontal = LegendAlignmentHorizonta.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 21.
Tokenizers ?! 긴 문자열을 작은 단위, 즉 토큰(token)으로 분리하여 단어 문자 등 자연어 처리(NLP)에 기본적인 역할 모델은 숫자만 처리할 수 있기 때문에 토크나이저는 텍스트 입력을 수치형 데이터로 변환해야 한다. 그래서 원시 텍스트를 숫자로 바꿀 방법이 토크나이저가 된다. 몇가지 토큰알고리즘을 보면 공백 기반 토큰화(Whitespace Tokenization): 가장 간단하고 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 텍스트를 공백(스페이스, 탭, 새 줄)을 기준으로 분할합니다. 이 방법은 구조가 간단한 텍스트에 적합하지만, 복잡한 구조의 텍스트(예: 구두점이 많은 문장)에서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다. 구두점 기반 토큰화(Punctuation-based Tokenization): 공백과 함께 구두점(예: 마침.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 19.
Huggingface 모델 사용법!? 고차원 벡터는 높은 차원의 공간에서 데이터의 점을 나타내며, 각 차원은 데이터의 특정한 특성을 대표합니다. 예를 들어, 단어나 문장을 표현할 때 각 차원은 단어의 의미적, 문맥적 특성을 나타낼 수 있습니다. 단어 임베딩(Word Embeddings): 단어 임베딩은 단어를 고차원 벡터로 변환하는 기술입니다. 이 벡터는 단어의 의미를 수치적으로 표현합니다. 예를 들어, '왕(King)'과 '남자(Man)' 사이의 벡터 관계는 '여왕(Queen)'과 '여자(Woman)' 사이의 벡터 관계와 유사하다는 것을 모델이 파악할 수 있습니다. 문맥적 표현(Contextual Representations): 최신 NLP 모델들은 단어의 문맥을 고려하여 단어의 벡터를 생성합니다. 이러한 문맥적 표현은 동일한 단어가 다른.. 공감수 2 댓글수 1 2024. 1. 19.
HuggingFace Transformers 사용 하기 파이프라인 내부 동작 과정 from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier( [ "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "I hate this so much!", ] ) [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437}, {'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9994558095932007}] 다음이 동작 하는 방법은 아래와 같다 . 1.Tokenizer 를 이용한 전처리 원시텍스트를 바로 처리 할수 없기 떄문에 pipeline 에도 첫번쨰 단계는 텍스트 입력을 모.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 17.
Huggingface Model 구조 모델의 기본 구조 기본적으로 인코더 : 입력을 받아 특징을 가지고 구축을 하고 입력에 대해 특화 디코더 : 인코더의 특징 표현과 다른 입력을 활용하여 타켓 시퀀스를 생성 , 출력하는데 최적화 인코더 모델 (Encoder-only models) : 문장분류, 개체명 인식과 같이 입력에 대한 높은 이해를 요구하는 작업에 특화 디코더 모델 (Decoder-only models) : 텍스트 생성과 같이 생성관련 작업에 특화 인코더-디코더(Encoder-decoder) 모델 또는 시퀀스-투-시퀀스 (Sequence-to-sequence) 모델: 번역, 요약과 같이 입력을 필요로 하는 생성 관련 작업에 특화 트랜스포머 구조는 처음에 번역을 위해 만들어졌습니다. 학습시에 인코더는 특정 언어의 입력 문장을 받고, 동시.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 1. 12.
DevExpress Chart 사용법 XY chart Diagram 옵션 용어 VisualRange: 현재 사용자에게 보여지는 차트의 범위를 결정합니다. WholeRange: 차트에서 사용자가 스크롤하거나 확대/축소할 수 있는 전체 데이터 범위를 결정합니다. AcisX 축이나 Y 축의 범위를 임의적으로 수정할때는 secY.VisualRange.Auto = false; secY.WholeRange.SetMinMaxValues(0, max_2); diagrahttp://m.AxisY.VisualRange.Auto = true; SecondaryAxisY 축의 Auto mode를 비활성화 해주고 임의적인 값을 넣어주면 사용자가 원하는 범위로 설정 가능하다. secY.VisualRange.Auto = false; secY.WholeRange.Set.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 9.
Hugging Face 튜토리얼 (트랜스포머 모델) 트랜스포머로 무엇을 할수 있나요? Transformers Library 에서 공유된 사전 학습된 모델들을 가지고 자신만의 모델을 공유 또는 개발 가능 from transformers import pipeline 기본적인 객체는 pipline()함수고 모델에 있어서 필수과정인 전처리와 후처리 과정을 모델로 연결 우리가 어떤 question 을 input , output 을 할수있다. 우리가 model을 사용 할때 크게 중요한것은 1.텍스트가 모델이 이해할수 있는 형태로 전처리 과정을 진행 해야하고 2. 전처리된 입력이 모델입력으로 들어간다. 3. 모델의 예측값이 후처리를 거쳐 , 사람이 이해할수있는 형태로 변환 현재까지 사용할 수 있는 파이프라인(available pipelines)은 다음과 같습니다: f.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 1. 8.
Langchain 이란 무엇일까? 간단하게 대규모 언어 모델(LLM) 과 애플리케이션의 통합을 간소화 하는 SDK LLM 기반 애플리케이션을 구축하려면 단순히 프롬프트를 보내고 응답을 기다리는 것 이상의 작업이 필요 LLM은 상태를 저장하지 않고 대화의 이전 메시지를 기억하지 못한다! 기록을 유지하고 LLM에 컨텍스트를 제공하는것 개발자 몫 그래서 메모리 관리도 필요 Langchain은 간단하게 백엔드 데이터베이스의 구현 세부정보를 요약하는 JDBC 드라이버와 비슷하다. 데이터 소스 애플리케이션이 LLM에 대한 컨텍스트를 구축하기 위해 PDF, 웹 페이지, CSV, 관계형 데이터베이스와 같은 외부 소스에서 데이터를 검색해야 하는 경우가 있다. 랭체인은 서로 다른 소스에서 데이터에 액세스하고 검색할 수 있는 모듈과 원활하게 통합된다. 단어.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 29.
[C] 기계어란?! tip 단어 : 어셈블리 (사람이 알아볼수있는 문자열 표기) ==> 우리가 쓰는 코드가 아닌 메모리적으로 변경중인 문자열이라 생각하면 편함 디스어셈블리 기계어 -> 코드 바이너리 , 리버싱 ,ip 인스트럭션 포인터 에 다음 명령어 저장 어셈블리 -> 기계어 (보통16진수) 변환 실행파일이란 : CPU : Mahcine 에서 실행할수있는 Opcode 들의 집합 및 여러 실행 코드들 (CPU 가 인식하고 정해진 연산을 수행할수있는 명령들의 연속된 유한집합체) -> 기계는 연속된 명령어 집합에서 명령을 하나씩 가지고와서 연산 실행 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 31.
[C] 코드생성 및 최적화 Debug vs Release Mode 차이 둘차이는 Release 에서는 불필요한 연산을 제거가된다. DebugMode 에서는 Release 모드에서 보다 메모리적으로 불로오는 방식이 자세하다 보니 나중에 Release 모드 진행시 Run-time 오류 나는 경우를 안격기 위해서는 Release 로 하는것도 방법 즉 배보시에는 꼭 Release 모드로 해야한다. 보변적의미의 최적화 * 불필요한 연산제거 - 변수에 대한 의존관계 분석 - 불필요한 상수 연산을 결과로 대체 - 반복문 내부 불필요 코드 제거 * 함수 호출이 필요 없도록 inline 화 - 언어 문법으로 존재하지만 보통 컴파일러가 자동 처리 --- 즉 컴파일러를 할때 명확하게 진행되도록 상수화를 진행하여 컴파일을 용이하도록 하는것이 현재로써 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 31.
Dart 언어 기본 const find set -- 중복값 처리 parameter / argument - 매개변수 positional parameter - 순서가 중요한 파라미터 optional parameter - 선택적 파라미터 named parameter - 이름이 있는 파라미터 arrow funtion - 화살표 함수 typedef freezing ??= null 일때만 값을 바꾼다 typedef 기본적으로 쓰는법 void main() { //variable int realut = calculate(10,20,30,add); print (realut); } typedef Operation = int Function(int x, int y, int z); int add(int x, int y, int z) => x+y.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 13.
[C#] 자주 쓰이는 문자열 비교 방법 Contains 를 사용 하여 여러개 비교방법 여러 문자열 비교에는 자주 쓰는 방법들이 아래도 같다 1. IF 이용 if(i =="R" || i =="A" || i=="W" || i=="P" ) { MessageBox.Show("True"); } 2. switch 문 이용 switch() { case: case "frmMONITOR065": constructor = tp.GetConstructors().Where(x => x.GetParameters().Length == 7).First(); frm = constructor.Invoke(new object[] { strPlant, RINF5, strDate.Replace("-", ""), RINF3_CD, GRAVELSIZE, STIFF, SLUMP }).. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 15.
[C#] TCP 통신 TCP 통신 1:1 통신에서는 동기 사용하지만 1:N 통신은 비동기로 연결을 처리해야 한다. 비동기로 구성해주자. [소켓생성] Socket clientSocket = new Socket(AddressFamily.InterNetwork, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp); [소켓연결] clientSocket.BeginConnect() //비동기, clientSocket.Connect() //동기 [소켓수신] clientSocket.BeginReceive(), clientSocket.Receive() [소켓송신] clientSocket.BeginSend(), clientSocket.Send() [소켓 연결종료] clientSocket.Close(); TIP Parse C# 에.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 11.
C# 단축키 F12 : 내가 젤 많이 쓴다.... 메소드 찾아가기 ㅋㅋ Ctrl+k,k : bookmark기능 ,해제 Ctrl+k,n,p : bookmark 찾아가는데 n은 다음 p 는 이전 F5 : debuging 모드 실행이므로 실행이 느리다 ctrl+f5: 릴리즈모드 F9: 그냥 마우스 더블클릭이 더편해서 잘안씀 break point ctrl+shift+F9 : 모든 break point 해제 ctr+R,M : 메소드 만들기..... 만들 소스 드래그후 만들면 편하다. alt+shift+F12 : 아주 좋은 기능이다 모든 프로젝트에서 찾는데 마치 acroedit의 file에서 찾기 기능과 유사하다. 근데 shift+f12로도 되는거 같다 이게 더 편한듯? ctrl+i : ctrl+f도 좋지만 자동완성처럼 오페라.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 6.
[C#] 자주쓰이는 쓰레드 TIP (작성중) 쓰레드 이벤트 사용시 자주쓰는 TIP 1.Queue 큐// Stack 스택 : 입력한데이터가 가장 위에 쌓이고 가장 위 데이터를 가져오는 방식 Stack stack = new Stack(); 삽입 : Push ==> stack.push("1"); 빼낼 데이터 확인 : Peek (stack, queue 같음) string st = stack.peak(); 빼냄 : Pop ==> 마지막 데이터를 뺸 나머지 저장 : 입력한데이터가 순서대로 쌓이는 가장먼저 입력을 가져가는 방식 Queue queue = new Queue(); //큐사용시 삽입 : Enqueue queue.Enqueue("1"); 빼낼 데이터 확인 : Peek (stack, queue 같음) string pop = queue.Dequeue(); .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 5.
[C#] 폼 로딩 GIF 생성 해당 폼에 속성에서 리소스에 로딩 GIF 를 추가 해주고 신규 폼을 생성을 하고 TOPMost 속성 값을 true , 폼스타일을 none 으로 하며 생성을 해준후 IsBackground 를 통해 폼을 활성화 시켜 준다. private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { //파일읽기 시간이 컴퓨터상황에 따라서 오래걸리 수 있음.. //로딩창.. th = new Thread(new ThreadStart(LoadFormShow)); th.IsBackground = true; th.Start(); //폼이 생기기전에 닫기요청이 발생할 것을 막악주기 Thread.Sleep(1000); //파일읽기.. configInitThread = new Thread(new Thr.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 9.
[C#] 시리얼 통신이란 시리얼 포트 (Serial Port, 직렬 포트)는 한 번에 하나의 비트 단위로 정보를 주고 받을 수 있는 직렬 통신의 물리적 인터페이스로서 다양한 주변 기기와의 통신에 사용한다. 시리얼 포트는 일반적으로 RS-232 표준을 따르는 하드웨어로서 모뎀이나 직렬 마우스, 바코드 리더, 디지탈 측정 장비 등 다양한 주변 기기를 시리얼 포트에 연결하여 사용할 수 있다. 주요 속성 PortName: 연결할 시리얼 포트 이름 (예: COM1, COM2 등). BaudRate: 통신 속도 (bps 단위). Parity: 패리티 비트 설정 (None, Odd, Even 등). DataBits: 데이터 비트의 수 (보통 7 또는 8). StopBits: 스톱 비트의 수 (One, Two 등). Handshake: 흐름 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 3.
[C#] Timer 쓰는 법 Timer 이용 법 1. UI 쓰레드 동작 [System.Windows.Forms.Timer ] : Timer가 긴 작업을 할 경우 버튼클릭을 요청해도 먹히지 않는 현상이 있고 간단한 작업 그리고 UI 작업이 필요한 경우에 적합. 2. 코드로 만든 timer [System.Timers.Timer] : Event 방식으로 함수호출되고 코드실행. UI쓰레드와 별개의 쓰레드에서 작업. 크로스 쓰레드 에러가 발생할수있어 Try{}Catch{} 같이 써줘야 하고 화면과 분리되서 오래걸리는 작업을 처리하는데 사용. (DB작업,파일 읽기쓰기,네트워크통신,전자전기 통신,주기적인 계산작업등등...) 3. 코드로 만든 Timer [System.Threading.Timer] UI Timer 와 별개로 사용 가능하다. 화면과.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 2.
[C#] 고급문법_람다식 람다식은 아래와 같이 입력 파라미터(0개 ~ N개)를 => 연산자 왼쪽에, 실행 문장들을 => 연산자 오른쪽에 둔다. 람다식 문법 : (입력 파라미터) => { 실행문장 블럭 }; Ex ) 하나의 문자열을 받아 메시지 박스를 띄우기 str => { MessageBox.Show(str); } // 입력 파라미터가 없는 경우 () => Write("No"); // 입력 파라미터가 1~2개 있는 경우 (p) => Write(p); (s, e) => { Write(s); Write(e); } // 입력 파라미터 타입을 명시하는 경우 (string s, int i) => Write(s, i); 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 31.

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