
보통 큰 숫자를 "1700만 달러", "1조 달러" 등으로 읽기 쉽게 단위로 표기하는데,이를 계산하거나 원화로 바꾸려는 경우 불편합니다 아래에 작성한 수식을 구글 스프레드시트에 "이름이 지정된 함수"로 수식을 등록하면스프레드시트에서 다른 함수처럼 이용해서 숫자로 쉽게 변환할 수 있습니다 예시 저는 해당 수식을 Z_UNIT_FORMAT_TO_NUMBER 라는 함수로 등록했습니다 함수 등록 방법1. 데이터 → 이름이 지정된 함수 2. 오른쪽 패널에서 '새 함수를 추가합니다' 클릭 3. 함수 내용 입력함수 등록 정보함수 이름Z_UNIT_FORMAT_TO_NUMBER함수 설명금액 단위 "n경 n조 n억 n만"을 숫자로 변환한다.인수 (이름 변경 금지)input_text수식=LET(_v, REGEXREPLA..

목차SVG 추가 방식에 따른 차이점SVG 추가하는 방법CSS 접근 방법JavaScript로 SVG 안의 객체 접근 1. SVG 추가 방식에 따른 차이점방법DOM 접근 가능CSS 접근SVG애니메이션DOM 접근시CORS 제한 비고추천가능가능가능보안정책(CORS) 제한 가능성getSVGDocument()로 접근 X fetch() + innerHTML background-image[참고]SVG 파일을 data URI scheme 코드로 변환해주는 사이트https://bloggerpilot.com/en/tools/svg-to-css//* (1) url 경로 지정하는 방법 */.image { background-image: url('image.svg'); width: 100px; height: 100px;..

AutoHotKey는 윈도우용 프로그램을 손쉽고 빠르게 개발할 수 있는 프로그램 개발툴입니다. SDebug 클래스는 object나 Array 등 변수 내용을 트리 형식의 문자열 정리해서 보여주는 클래스 입니다. 기본 단축키 ` (esc 아래에 있는 백틱키)를 누르면 디버그 창이 뜨고 출력한 결과 값을 볼 수 있습니다. 사용법 및 코드GitHub : https://github.com/Kaistro9/AHKv2-SDebug

(메타 퀘스트프로 사이트에 적용된 링크 효과 구현하기) 밑줄 효과 CSS .item { position: relative; width: fit-content; cursor: pointer; } .item .label { position: relative; padding: 4px 0; font-weight: 700; font-size: 14pt; } .item .underline { position: absolute; transform: scaleX(0); transform-origin: bottom right; transition: transform 0.25s ease-out; border-bottom: solid 1px blue; width: 100%; height: 0; } .item:hover .u..

이 확장 프로그램은 지정한 URL/헤더를 설정한 URL/헤더정보로 자동으로 바꿔 줍니다. 기능이 웹 개발을 하지 않으면 약간 어려워서 어떻게 쉽게 소개를 해드릴지 고민을 했습니다. 웹 개발자분들은 개발에 유용하게 사용하실 수 있고, 일반인 분들도 몇가지 기능은 유용하게 사용하실 것 같습니다. Requestly 사이트 : [w] https://requestly.io/ 크롬 웹 스토어 : [w] https://chromewebstore.google.com/detail/requestly-open-source-htt/mdnleldcmiljblolnjhpnblkcekpdkpa?pli=1 기능 지원하는 기능은 아래와 같습니다. URL 패턴에 해당하는 주소를 다른 주소로 변경 URL 패턴에 해당하는 주소 차단 URL..

챗GPT란? 챗GPT를 처음 들어보신분들 계신가요? GPT는 번역하면 '생성하는 사전훈련된 변환기(Generative Pre-trained Transformer)'입니다. (더욱 디테일한게 궁금하시다면 유튜브에서 실제 현업 전문가분들이 설명한 좋은 영상들을 참고하세요.) 사람의 신경망을 모방해 유사하게 만든 인공신경망을 이용하여, 사전에 빅데이터를 이용해 훈련된 모델을 통해, 언어를 예측해서 언어를 이해하고 생성하도록 만든 것입니다. 그동안의 언어 관련 인공지능은 기계가 이해할 수 있도록 인간이 언어를 연구해서 언어의 구조를 작성하는 것이었습니다. 명사, 형용사, 동사, 부사 등등을 구분하고, 규칙을 설정하고, 예외도 설정하고 등등 다양한 조건을 프로그래밍 해야 된다고 생각했었죠. 그러나 GPT 언어모델..