728x90 프로그래밍90 [Dart] 3. Dart의 "기본 문법" Dart 학습: 함수함수는 코드의 재사용성을 높이고, 프로그램의 구조를 명확하게 만드는 중요한 요소입니다. 이번 글에서는 함수 정의와 호출, 함수의 반환형과 인자 처리, 람다 함수에 대해 알아보겠습니다.1. 함수 정의와 호출: 함수 선언과 호출 방법Dart에서 함수는 returnType functionName(parameters) { ... } 형식으로 정의합니다. 함수를 정의하고 호출하는 방법을 살펴보겠습니다. 함수 정의 예제:[dart] void greet() { print('Hello, World!'); } 위의 예제에서 greet 함수는 void 반환형을 가지며, 인자가 없습니다. 이 함수는 "Hello, World!"를 출력합니다. 함수 호출 예제:[dart] void main() { .. 2024. 6. 19. [Dart] 2. Dart의 "기본 문법" Dart 학습: 기본 문법Dart의 기본 문법을 이해하는 것은 Dart 프로그래밍을 시작하는 첫 걸음입니다. 이번 글에서는 Hello World 프로그램 작성, 변수와 자료형, 연산자, 조건문, 반복문에 대해 알아보겠습니다.1. Hello World 프로그램: 첫 번째 프로그램 작성Hello World 프로그램은 모든 프로그래밍 언어에서 가장 기본적인 예제입니다. Dart에서 Hello World 프로그램을 작성하는 방법은 다음과 같습니다:[dart] void main() { print('Hello, World!'); } 위의 코드를 실행하면 화면에 "Hello, World!"가 출력됩니다. main 함수는 Dart 프로그램의 시작점이며, print 함수는 콘솔에 텍스트를 출력하는 함수입니다.2. .. 2024. 6. 19. [Dart] 1. Dart의 "기초 개념" Dart 학습: 기초 개념Dart는 Google에서 개발한 프로그래밍 언어로, 특히 웹과 모바일 앱 개발에 강력한 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 Dart의 역사와 특징, 사용 사례에 대해 알아보고, Dart 개발 환경 설정 방법을 소개하겠습니다.Dart 소개: Dart의 역사와 특징, 사용 사례Dart의 역사Dart는 2011년 Google에서 처음 발표한 프로그래밍 언어로, 웹 애플리케이션 개발을 위한 대안으로 시작되었습니다. Dart는 JavaScript의 한계를 보완하고, 보다 강력하고 효율적인 언어로서 개발되었습니다. Dart 2.0은 2018년에 발표되었으며, 이후 Flutter 프레임워크와 함께 모바일 앱 개발에서도 널리 사용되고 있습니다. Dart의 특징간결하고 명확한 문법:Dart의 문.. 2024. 6. 19. [Python] 15. Python의 "프로젝트 및 실습" Python 학습: 프로젝트 및 실습Python을 학습하는 데 있어 프로젝트와 실습을 통해 실제로 코드를 작성해보는 것은 매우 중요합니다. 이번 글에서는 간단한 Python 프로젝트 진행, 알고리즘 문제 풀이, 오픈 소스 프로젝트 기여에 대해 알아보겠습니다.1. 작은 프로젝트: 간단한 Python 프로젝트 진행작은 프로젝트를 통해 Python의 기본 문법과 라이브러리 사용법을 연습할 수 있습니다. 여기 몇 가지 간단한 프로젝트 아이디어를 소개합니다. 1. 간단한 계산기 프로그램: 사용자로부터 두 숫자와 연산자를 입력받아 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 수행하는 프로그램을 작성해보세요.def calculator(): operation = input("Choose operation (+, -, *, /.. 2024. 6. 18. [Python] 14. Python의 "머신러닝" Python 학습: 머신러닝Python은 강력한 머신러닝 라이브러리를 제공하여 데이터 분석과 모델링을 쉽게 수행할 수 있게 합니다. 이번 글에서는 Scikit-Learn을 사용한 기본 머신러닝 알고리즘과 모델 훈련 및 평가, TensorFlow/Keras를 사용한 딥러닝 기초에 대해 알아보겠습니다.1. Scikit-Learn: 기본 머신러닝 알고리즘, 모델 훈련과 평가Scikit-Learn은 Python에서 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리로, 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. Scikit-Learn을 사용하면 데이터 준비, 모델 선택, 훈련, 평가를 쉽게 할 수 있습니다. Scikit-Learn 설치 : pip install scikit-learn 기본 머신러닝 알고리즘 예제 : 아래 예제에서는 S.. 2024. 6. 18. [Python] 13. Python의 "데이터 분석 및 시각화" Python 학습: 데이터 분석 및 시각화Python은 데이터 분석과 시각화를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 이번 글에서는 Numpy를 사용한 배열 연산, Pandas를 사용한 데이터 프레임과 데이터 조작, Matplotlib과 Seaborn을 사용한 데이터 시각화, 그리고 Jupyter Notebook을 사용한 대화형 데이터 분석에 대해 알아보겠습니다.1. Numpy: 배열 연산Numpy는 수치 데이터를 다루기 위한 강력한 라이브러리로, 배열 연산을 효율적으로 처리할 수 있습니다. Numpy 배열은 리스트보다 빠르고 다양한 수학적 연산을 지원합니다. Numpy 설치 : pip install numpy Numpy 사용 예제:import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1.. 2024. 6. 18. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 15 다음 728x90
