2016년 4월 Posting

비트코인을 드디어 샀다. 깔깔깔깔

원래는 [코빗](https://www.korbit.co.kr/) 에서 사려고 했는데, 외국사이트를 한번 이용해보고 싶어서 [LocalBitcoins](https://localbitcoins.com/) 라는 사이트를 이용했다.[  
](https://www.korbit.co.kr/)이용하기 위해서는 가입 뿐만 아니라, 여권 인증도 필요했는데 약간 귀찮긴 했지만 흥미로웠음.

결제방식은 Paypal로 하고, 5달러치를 결제했더니 **0.0084** BTC 이 내 수중으로 들어왔다. 내통장에서 나간돈은 5,871원.

[코빗](https://www.korbit.co.kr/)에서는 얼마인지 궁금해서 조회해 봤더니

약 0.003 BTC를 손해봤다. ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

그래도 뭐 거래가 목적이라기 보단, 일단 이 비트코인을 활용해보는게 목적이었으니 상관없다.

내가 LocalBitCoins에서 거래한 사람은 뉴질랜드 사람이었는데, 새벽 12시반 (뉴질랜드시간) 에도 친절하게 거래에 응답해주었다.

나의 개인적인 질문에도 답을 해주었다.

```bash
** dr*** : ** I don’t mine bitcoins. I am just doing trading here. I lived in New Zealand, so mining cost can be very expensive- - - - - -

**savurself11: ** Do you mine bitcoin yourself or just engage in bitcoin trade? It is just my curiosity.</div> 
```

예상은 했지만 그렇다고 한다.

지금은 자러갔는지, 거래 목록에 뜨지는 않지만 상당히 재미난 경험이었다.

자 이제 이걸 가지고 무엇을 해볼까..

영수증

```bash
Receipt
==== LocalBitcoins.com Receipt Contact====
Seller: dr***
Buyer: savurself11
0.00840000 BTC sent to buyer on 2016-04-18 12:11:36+00:00
LocalBitcoins.com fee BTC: 0.00008400
Payment details as shown to buyer:
•Paypal payments from Verified Personal Paypal Accounts Only
•Upload a Clear and Readable Quality photo of your ID that match your verified paypal shipping address
•Only accept PayPal payments through PAYPAL BALANCE
•Name in LocalBitcoins must be the same as in Paypal
•Paypal Fee needs to be paid from Buyer
•One Trade per day

Due to the high risk of accepting Paypal payment I reserve the right to deny your transaction for any reason.
Amount: 5.00 USD
==== End ====
```

# 2017년 12월...

그것이 알고싶다의 방영과

![2시간동안 30억벌었는데요](http://img.insight.co.kr/static/2018/01/07/700/jetk3jmr1aiqrze5bjqc.jpg)

이 짤이 나돌면서 나는 비트코인을 샀다는 것을 이제서야 기억하게 되는데...

```bash
Receipt
==== LocalBitcoins.com Receipt Contact====
Seller: savurself11
Buyer: ac***
0.00582700 BTC sent to buyer on 2017-12-15 07:39:15+00:00
LocalBitcoins.com fee BTC: 0.00005827
Payment details as shown to buyer:
{}
Amount: 102207.91 KRW
==== End ====
```

오천원 주고 산 비트코인이 무려 10만원이 되어 20배가 되었다.


2016년 4월 Posting 비트코인을 드디어 샀다. 깔깔깔깔  원래는 [코빗](https://www.korbit.co.kr/) 에서 사려고 했는데, 외국사이트를 한번 이용해보고 싶어서 [LocalBitcoins](https://localbitcoins.com/) 라는 사이트를 이용했다.[   ](https://www.korbit.co.kr/)이용하기 ...

Bitcoin) 비트코인 샀던 후기

앞선 [포스팅](https://yceffort.github.io/notes/Levenshtein-distance) 을 통해서 두 String을 문자열 기반으로 분석하였을때. 유사도를 어떻게 측정하는지 알아보았다.

그러나 음성인식으로 String을 비교 했을 때,  다음과 같은 문제에 직면하였다.

“Eggs”를 말했을때, Android Voice API는 “X” 를 반환하는 것이 아닌가?

String의 물리적인 비교를 해보았을때, 두 비교값은 앞선 나의 방식으로 한다면 당연히 0 일 것이다.

그렇다면, 발음 기반으로 비교를 하고 싶으면 어떻게 할 수 있을까?

[아파치 코덱 라이브러리](http://commons.apache.org/proper/commons-codec/download_codec.cgi) 가 그 문제의 해결책을 줄 수 있다.

그 중에서도 사용할 것은 [SoundEx](http://commons.apache.org/proper/commons-codec/apidocs/org/apache/commons/codec/language/Soundex.html) 다.

사용법은 다음과 같다.

일단 위의 링크에서 관련 라이브러리를 받아서 Import를 한다.

```java
 public static double getVoiceSimilarity(String s1, String s2)
{
  Soundex soundex = new Soundex();
  double sim = 0;
    try {
      sim = soundex.difference(s1, s2);
    } catch (Exception e) {
      sim = 0;
    }
  return sim;
}
```

대략 원리는 이렇다.

The correct value can be found as follows:

1. Retain the first letter of the name and drop all other occurrences of a, e, i, o, u, y, h, w.
2. Replace consonants with digits as follows (after the first letter): - b, f, p, v → 1

- c, g, j, k, q, s, x, z → 2
- d, t → 3
- l → 4
- m, n → 5
- r → 6

3. If two or more letters with the same number are adjacent in the original name (before step 1), only retain the first letter; also two letters with the same number separated by ‘h’ or ‘w’ are coded as a single number, whereas such letters separated by a vowel are coded twice. This rule also applies to the first letter.
4. If you have too few letters in your word that you can’t assign three numbers, append with zeros until there are three numbers. If you have more than 3 letters, just retain the first 3 numbers.

영어는 귀찮으니까 delphi라는 단어로 예를 들어보자.

1.  맨 앞글자를 제외하고 나머지 단어는 냄겨둔다.  
    결과: d?????
2.  ‘A’, E’, ‘I’, ‘O’, ‘U’, ‘H’, ‘W’, ‘Y’는 숫자 0으로 바꾼다.  
    결과: d0??00
3.  나머지단어는 아래처럼 바꾼다.  
    b, f, p, v → 1  
    c, g, j, k, q, s, x, z → 2  
    d, t → 3  
    l → 4  
    m, n → 5  
    r → 6  
    결과: d04100
4.  연속해서 붙어있는 글자들은 하나를 남기고 지운다.  
    결과: d0410
5.  0을 다 지운다.  
    결과: d41
6.  4자리를 만드는 대신, 오른쪽 빈 공간을 0으로 채운다.  
    최종결과: d410

```java
System.out.println(soundex(“dellfhai”));
System.out.println(soundex(“delphi”));
```

를 하게 되면, 동일하게 d410이 나온다. 싱기방기.

영어의 알파벳별 단어발음을 적극적으로 활용 한 것이다.

보면 알겠지만,  하나의 단어에 대해서 무조건 4글자의 규칙적인 발음표(?) 를 만들어서 리턴한다.

어떤 단어든 최초 앞글자 + lenght 3의 String을 리턴하며, 이런 변환 과정에 있어서 비슷한 자음 (b, p 를 같은 것으로 본다던지) 을 같은것으로 가정하여 판단하는 것이다.

```java
public static void main(String[] args) {
  System.out.println(soundex("eggs"));
  System.out.println(soundex("X"));
  System.out.println(soundex("Soundex"));
  System.out.println(soundex("Saundthax"));
}
```

결과

```
E200
X000
S532
S532
```

꽤비슷한 단어로 추정하는 것을 볼수 있다.  
eggs, x 는 스펠링 비교를 했을 때 절대로 같거나 비슷한 단어로 볼수 없지만,

이알고리즘을 사용할 경우 비슷한단어라고 추정이 가능하다.


앞선 [포스팅](https://yceffort.github.io/notes/Levenshtein-distance) 을 통해서 두 String을 문자열 기반으로 분석하였을때. 유사도를 어떻게 측정하는지 알아보았다. 그러나 음성인식으로 String을 비교 했을 때,  다음과 같은 문제에 직면하였다.  “Eggs”를 말했을때, Android Voice API는...

발음 기반으로 String의 유사도를 비교해 보자.

정보: github page code highlight는 델파이를 지원하지 않는다.

## checksum

```pascal
function GetCheckSum(FileName: string): DWORD;
var
  F: file of DWORD;
  P: Pointer;
  Fsize: DWORD;
  Buffer: array [0..500] of DWORD;
begin
  FileMode := 0;
  AssignFile(F, FileName);
  Reset(F);
  Seek(F, FileSize(F) div 2);
  Fsize := FileSize(F) - 1 - FilePos(F);
  if Fsize > 500 then Fsize := 500;
  BlockRead(F, Buffer, Fsize);
  Close(F);
  P := @Buffer;
  asm
     xor eax, eax
     xor ecx, ecx
     mov edi , p
     @again:
       add eax, [edi + 4*ecx]
       inc ecx
       cmp ecx, fsize
     jl @again
     mov @result, eax
  end;
end;
```

## 프로세스 실행 중인지 확인

```pascal
function CheckProcessRunning(exeFileName: string): Boolean;
var
  ContinueLoop: BOOL;
  FSnapshotHandle: THandle;
  FProcessEntry32: TProcessEntry32;
begin
  FSnapshotHandle := CreateToolhelp32Snapshot(TH32CS_SNAPPROCESS, 0);
  FProcessEntry32.dwSize := SizeOf(FProcessEntry32);
  ContinueLoop := Process32First(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  Result := False;
  while Integer(ContinueLoop) <> 0 do
  begin
    if ((UpperCase(ExtractFileName(FProcessEntry32.szExeFile)) =
      UpperCase(ExeFileName)) or (UpperCase(FProcessEntry32.szExeFile) =
      UpperCase(ExeFileName))) then
    begin
      Result := True;
    end;
    ContinueLoop := Process32Next(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  end;
  CloseHandle(FSnapshotHandle);
end;
```

## 프로세스 죽이기

```pascal
function StopProcess(ExeFileName: string) : Integer;
const
  PROCESS_TERMINATE = $0001;
var
  ContinueLoop: BOOL;
  FSnapshotHandle: THandle;
  FProcessEntry32: TProcessEntry32;
begin
  Result := 0;
  FSnapshotHandle := CreateToolhelp32Snapshot(TH32CS_SNAPPROCESS, 0);
  FProcessEntry32.dwSize := SizeOf(FProcessEntry32);
  ContinueLoop := Process32First(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  while Integer(ContinueLoop) <> 0 do
  begin
    if ((UpperCase(ExtractFileName(FProcessEntry32.szExeFile)) =
      UpperCase(ExeFileName)) or (UpperCase(FProcessEntry32.szExeFile) =
      UpperCase(ExeFileName)))
    then
      Result := Integer(TerminateProcess(
                        OpenProcess(PROCESS_TERMINATE,
                                    BOOL(0),
                                    FProcessEntry32.th32ProcessID),
                                    0));
     ContinueLoop := Process32Next(FSnapshotHandle, FProcessEntry32);
  end;
  CloseHandle(FSnapshotHandle);
end;
```

## string to html (html parsing)

```pascal
procedure TForm2.ParsingHTML;
var
  IdHTTP: TIdHTTP;
  Stream: TStringStream;
begin
  IdHTTP := TIdHTTP.Create(nil);
  Stream := TStringStream.Create;
  try
    try
      IdHTTP.Get(edt1.Text, Stream);
      JenkinsParsingResult := Stream.DataString;
    except
      //exception Raise... (올바르지 않은 주소일때)
    end;
  finally
    tmr1.Enabled := True;
    Stream.Free;
    IdHTTP.Free;
  end;
end;
```

## File Drag & drop (파일 드래그 앤 드랍)

in formcreate

```pascal
DragAcceptFiles(Handle, True);
```

```pascal
procedure TForm2.WMDROPFILES(var Msg: TWMDropFiles);
var
  i, amount: Integer;
  FileName: array[0..MAX_PATH] of Char;
begin
  inherited;
  try
    Amount := DragQueryFile(Msg.Drop, $FFFFFFFF, FileName, MAX_PATH);
    for i := 0 to (Amount - 1) do
    begin
      DragQueryFile(Msg.Drop, i, FileName, MAX_PATH);
     //FileName에 파일/폴더 path가 들어옵니다.
  finally
    DragFinish(Msg.Drop);
  end;
end;
```

## get md5

```pascal
function GetCheckSum(FileName: string): string;
var
  IdMD5: TIdHashMessageDigest5;
  FS: TFileStream;
begin
   IdMD5 := TIdHashMessageDigest5.Create;
   FS := TFileStream.Create(FileName, fmOpenRead or fmShareDenyWrite);
   try
     Result := IdMD5.HashStreamAsHex(FS);
   finally
     FS.Free;
     IdMD5.Free;
   end;
end;
```

## 작업표시줄 제어

### auto hide를 always show로 변경

```pascal
var
  ABData: TAppBarData;
begin
  ABData.cbSize := SizeOf(TAppBarData);
  ABData.hWnd := FindWindow('SHELL_TRAYWND', nil);
  ABData.lParam := LParam(0);
  SHAppBarMessage($0000000a, ABData);
```

### 작업표시줄 숨기기. 숨기는게 아니고 레알루다가 없앰

```pascal
var
  hTaskbar: THandle;
begin
  hTaskbar := FindWindow('Shell_TrayWnd', Nil);
  ShowWindow(hTaskbar, SW_HIDE);
```

### 작업표시줄 보이기

```pascal
var
  hTaskbar: THandle;
begin
  hTaskbar := FindWindow('Shell_TrayWnd', Nil);
  ShowWindow(hTaskbar, SW_SHOWNORMAL);
```

## 인터넷 연결상태 확인

```pascal
function CheckInternetConnection(): Boolean;
const
  // Local system has a valid connection to the Internet, but it might or might
  // not be currently connected.
  INTERNET_CONNECTION_CONFIGURED = $40;

  // Local system uses a local area network to connect to the Internet.
  INTERNET_CONNECTION_LAN = $02;

  // Local system uses a modem to connect to the Internet
  INTERNET_CONNECTION_MODEM = $01;

  // Local system is in offline mode.
  INTERNET_CONNECTION_OFFLINE = $20;

  // Local system uses a proxy server to connect to the Internet
  INTERNET_CONNECTION_PROXY = $04;

  // Local system has RAS installed.
  INTERNET_RAS_INSTALLED = $10;

var
  InetState: DWORD;
  hHttpSession, hReqUrl: HInternet;
begin
  Result:= InternetGetConnectedState(@InetState, 0);
  if (
    Result
    and
    (
      InetState and INTERNET_CONNECTION_CONFIGURED
        = INTERNET_CONNECTION_CONFIGURED)
    ) then
  begin
    // so far we ONLY know there's a valid connection. See if we can grab some
    // known URL ...
    hHttpSession:= InternetOpen(
      PChar(Application.Title), // this line is the agent string
      INTERNET_OPEN_TYPE_PRECONFIG, nil, nil, 0
    );
    try
      hReqUrl:= InternetOpenURL(
        hHttpSession,
        PChar('http://wwww.example.com'{ the URL to check }),
        nil,
        0,
        0,
        0
      );
      Result := hReqUrl <> nil;
      InternetCloseHandle(hReqUrl);
    finally
      InternetCloseHandle(hHttpSession);
    end;
  end
  else
    if (
      InetState and INTERNET_CONNECTION_OFFLINE = INTERNET_CONNECTION_OFFLINE
    ) then
      Result := False; // we know for sure we are offline.
end;
```


첫 직장에서 델파이로 개발했을 때 유용하게 사용하던 코드 모음.

Delphi) Some tricks

두 개의 String이 있을때, 그 두개를 비교하는 작업은 어떻게 할 수 있을까?
str.equalsOf(str2) 이런 것이 아니라, 두 단어의 비슷한 정도를 말하는 것이다.

예를 들어보자.

사용자가 Toast라고 말을 했다. 그러면 구글 Voice는 Toast라는 사용자 사운드에 가장 비슷한 단어 몇가지를 추천해준다.

![구글보이스로 toast를 외쳐보았다](../images/google_voice_test.png)

나의 저질 발음으로 인해, 안타깝게도 toast를 인식하지 못하고 저렇게 다섯 개의 후보를 주고 말았다.
그렇다면 나는, 내가 가지고 있는 DB의 데이터 중에서 가장 post와 유사한 단어를 찾아서 돌려줘야 한다.

그렇다면, 내가 가지고 있는 DB의 단어와 구글이 return한 단어는 어떻게 비교할 수 있을까?
정확히 말하면, 두개의 String의 유사도는 어떻게 판단할 수 있을까?

- [**Levenshtein Distance**](http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance) : The minimum number of single-character edits required to change one word into the other. Strings do not have to be the same length  
  – 한 글자 글자의 차이(삽입, 삭제, 대체) 를 거리로 계산한다.
- [**Hamming Distance**](http://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance) : The number of characters that are different in two equal length strings.  
  – 길이가 같은 두 단어에서 몇개를 대체하면 같아지는지 계산한다. 근데 이미 길이가 같아야 한다는 전재가 있으므로 글러먹음.
- [**Smith–Waterman**](http://en.wikipedia.org/wiki/Smith-Waterman_algorithm) : A family of algorithms for computing variable sub-sequence similarities.  
  – 배열들의 가능한 모든 길이로 쪼개서 비교하는 방식
- [**Sørensen–Dice Coefficient**](http://en.wikipedia.org/wiki/Dice%27s_coefficient) : A similarity algorithm that computes difference coefficients of adjacent character pairs.  
  – 배열들의 쌍을 묶어보면서 비교하는 방식

정도가 있다.  그중에서 가장 접근하고 이해하기 쉬운 Levenshtein distance 에 대해 알아보고자 한다.

두 배열을 비교하기위해서는, 두 배열이 같아지는 과정이 얼마나 필요한지 (거리가 어떻게 되는지) 구하는 과정을 거치면 된다.

그 과정은 딱 3개다. 새로운걸 삽입(insertion), 기존의 원소를 삭제(deletion), 기존의 원소를 다른 것으로 대체(substitution)
예를 들어보자.

ghost > toast

1. g를 t로 대체한다 (subsitution) thost > toast
2. h를 o로 대체한다 (subsitution) toost > toast
3. o를 a로 대체한다 (subsitution) toast = toast!

이런 과정을 거치면, ghost와 toast의 거리는 3이 되는 것이다.

이제 느낌을 보면 알겠지만, 두 단어의 거리는 둘 중에 가장 긴 단어의 거리가 최대다. (zzz > effoooooooooooort를 비교한다고 생각해보자)

그렇기 때문에, 두단어의 유사도는

return (longerLength - getDistance(longer, shorter)) / (double) longerLength;

이렇게 나올 것이다.

그렇다면 이것을 알고리즘으로 구현하기 위해선 어떻게 해야할까?

이것을 알고리즘으로 구성하기 위한 단계를 다시 한번 생각해보자.

임의로 이렇게 한다고 치자.

두 단어 = s1, s2

길이 = s1.length, s2.length

1. 두 단어 중에 0인게 있다면, 당연한 말이겠지만, 다른 단어의 길이를 리턴한다.
2. 두개 배열의 For문을 같이 돈다.
3. 만약 s1[n] == s2[m] 이라면 변경에 필요한 거리는 0이 된다.
4. 그렇지 않다면, 대체, 삽입, 수정 중에서 가장 최소의 비용이 되는 방법을 고른다.
5. 이렇게 해서 쌓은 코스트를 배열에 저장한다.
6. 맨마지막 값을 리턴한다.

```java
public static int getDistance(String s1, String s2) {
  int longStrLen = s1.length() + 1;
  int shortStrLen = s2.length() + 1; // 긴 단어 만큼 크기가 나올 것이므로, 가장 긴단어 에 맞춰 Cost를 계산
  int[] cost = new int[longStrLen];
  int[] newcost = new int[longStrLen]; // 초기 비용을 가장 긴 배열에 맞춰서 초기화 시킨다.
  for (int i = 0; i < longStrLen; i++) { cost[i] = i; } // 짧은 배열을 한바퀴 돈다.
  for (int j = 1; j < shortStrLen; j++) {
    // 초기 Cost는 1, 2, 3, 4...
    newcost[0] = j; // 긴 배열을 한바퀴 돈다.
    for (int i = 1; i < longStrLen; i++) {
      // 원소가 같으면 0, 아니면 1
      int match = 0;
      if (s1.charAt(i - 1) != s2.charAt(j - 1)) { match = 1; }
      // 대체, 삽입, 삭제의 비용을 계산한다.
      int replace = cost[i - 1] + match;
      int insert = cost[i] + 1;
      int delete = newcost[i - 1] + 1;
      // 가장 작은 값을 비용에 넣는다.
      newcost[i] = Math.min(Math.min(insert, delete), replace);
    } // 기존 코스트 & 새 코스트 스위칭 int[] temp = cost; cost =
    newcost; newcost = temp;
  }
  // 가장 마지막값 리턴
  return cost[longStrLen - 1];
}
```

처음에는 무식하게 재귀함수로 계속해서 호출하는 방법을 썼는데, 이 방법이 더 빠르다고 한다.

암튼 이런 방식으로 한다면, 비교가 엄청빠르다.

한건의 단어를 대상으로 350000건의 사전 단어를 비교하는데, 속도는 재보지 않았지만 꽤 눈깜짝 할 새에 비교가 된다.

안드로이드 (갤럭시 s3 기준) 으로도 무식하게 35000줄짜리 text 파일을 일일이 비교해서 가져오는 데도 꽤 빠른 속도로 비교된다.

사실 이게 String 비교에도 쓰이지만, 유전체의 염기서열 등등의 다양한 배열을 비교하는데 더 많이 쓰인 다고 한다.


두 개의 String이 있을때, 그 두개를 비교하는 작업은 어떻게 할 수 있을까? str.equalsOf(str2) 이런 것이 아니라, 두 단어의 비슷한 정도를 말하는 것이다. 예를 들어보자.  사용자가 Toast라고 말을 했다. 그러면 구글 Voice는 Toast라는 사용자 사운드에 가장 비슷한 단어 몇가지를 추천해준다.  ![구글보이스로 toast를 ...

두 String의 유사도를 측정해보자 - Levenshtein distance

얼마전에 구글 컴퓨팅 엔진을 통해서 bitcoin-cli를 돌려봤었다.

그 때는 CPU 4개에, 램 16기가에, ssd 100기가를 활용해서 약 3일에 걸쳐서 작업을 진행했다.

이러한 비슷한 작업을 GoLang으로 구현한 것이 바로 BTCD다.

![window-btcd](../images/window-btcd.png)

BTCD와 bitcoin core (이제부터는 bitcoincli라고 하겠다)의 가장 큰 차이점이라고 한다면,** wallet 기능의 유무다.**

bitcoincli는 지갑의 기능도 함께 겸하고 있지만, BTCD는 그런 거 없이 오로지 bitcoin의 node를 validation하는 작업만 할 수 있다.

(btcwallet이나 btcgui로 지갑기능을 사용할 수 있다.)

이 차이는 태생적으로 어떤 목적을 가지고 개발됐냐의 차이에서 기인한다.

지갑의 기능이 없지만, BTCD는 bitcoincore에 비해 여러가지로 유용한 장점을 가지고 있다.

1.  컴파일 시간이 짧다.  
    bitcoincli를 설치하고 컴파일 하기 위해 우분투에서 나는 다양한 라이브러리를 오랜시간에 걸쳐 설치해야만 했다. 하지만 컴파일이 굉장히 빠르게 된다는 GoLang의 특징 덕분에, 이러한 컴파일이 수초내로 최소화 된다.
2.  성능이 좋다.  
    bitcoincli는 c++ 기반으로 작성되었다. 때문에, RPC Request를 시스템에서 비용을 많이 소모하는 Thread를 열어서 handling 한다. 하지만 BTCD는 GoLang으로 작성되어 있기 때문에 GoLang의 GoRoutines를 활용하여 많은 양의 동시 request를 쉽고 빠르게 처리할 수 있다.
3.  다른 DB를 사용할 수 있다.  
    bitcoincli와 BTCD 모두 google의 key-value storage인 levelDB를 사용하고 있다. 이와 더불어 [BTCD는 다른 DB도 처리할 수 있도록 기능](https://github.com/btcsuite/btcd/tree/master/database)을 제공하고 있다.
4.  HTTP post 요청과 웹소켓을 모두 지원한다.

Go라는 언어가 bitcoin이나 blockchain에서 처리해야하는 작업들을 Goroutine으로 굉장히 손쉽고 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 관련 업종에서 Go를 core기능으로 많이 쓰는것으로 알고 있다.


얼마전에 구글 컴퓨팅 엔진을 통해서 bitcoin-cli를 돌려봤었다. 그 때는 CPU 4개에, 램 16기가에, ssd 100기가를 활용해서 약 3일에 걸쳐서 작업을 진행했다.  이러한 비슷한 작업을 GoLang으로 구현한 것이 바로 BTCD다.  ![window-btcd](../images/window-btcd.png)  BTCD와 b...

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Bitcoin) 비트코인 샀던 후기

발음 기반으로 String의 유사도를 비교해 보자.

Delphi) Some tricks

두 String의 유사도를 측정해보자 - Levenshtein distance

Bitcoin) BTCD와 bitcoin-cli (bitcoin core)의 차이