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Java Script와 Java 차이점 1) JS는 Java와 달리 넷스케이프 상에서 실행시에 프로그램 코드가 해석된다. Java는 프로그램을 만든 후 반드시 컴파일러로 컴파일 된 결과를 넷스케이프에 삽입하기 때문에 컴파일 시에 코드를 해석하게 된다. 그렇지만 JS는 HTML파일 속에 코드를 직접 삽입, 넷스케이프로 HTML파일을 읽을때 코드를 해석하고 실행 하도록 되어 있다. 한줄씩 해석되는 JS는 속도면에서 미리 컴파일된 Java 프로그램보다 떨어질 수 밖에 없다. 그렇지만 컴파일러를 미리 준비하지 않아도 HTML파일 속에 즉시 프로그램 코드를 삽입할 수 있다는 점은 매우 편리하다. 또한 속도문제는 CPU가 매우 빨라지고 있는 요즘 추세에 비추어 볼때 큰 단점은 아니라고 생각된다. 2) JS는 Jav..

면접(JVM) JVM(Java Virtual Machine) : 자바 가상 머신으로 자바 바이트 코드를 실행할 수 있는 주체 운영체제 위에서 동작하는 프로세스로 자바코드를 컴파일해서 얻은 바이트 코드를 해당 운영체제가 이해 할 수 있는 기계어로 바꿔 실행시켜 주는 역할을 한다. Java와 OS사이의 중개자 역할 그리고 가장 중요한 메모리 관리 Garbage Collection을 수행한다. 크게 Class Loader, Execution Engine, Garbage Collection, Runtime Data Area 로 나뉜다. Class Loader JVM 내로 .class파일을 로드하고 링크를 통해 배치하는 작업을 수행하는 모듈 Execution Engine 클래스를 실행시키는 역할. 클래스 ..

면접(빅데이터) 빅데이터(Big Data)란? 디지털 환경에서 생성되는 모든 데이터를 말한다. 디지털 경제의 확산으로 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 양산되는 빅데이터의 시대가 도래했다. 빅데이터의 생성주기는 매우 짧으며, 문자와 영상 데이터를 포함해 다양한 형태를 지니고 있다. 3V Volume 크기 Velocity 속도 Variety 다양성 +2V Value 가치 Veracity 정확성 무작위로 정보들을 추출하는 것이 아닌 목적에 적합한, 유의미하고 가치있는 또한 정학환 정보가 필요하게 되었다.

객체지향기법이란 무엇인가 컴퓨터 프로그래밍 패러다임의 하나로 프로그래밍에 필요한 데이터를 추상화시켜 상태, 행위를 가진 객체를 만들고 그 객체들 간에 유기적 상호작용을 통해 조직을 구성하는 것을 말한다. 필요 데이터 추상화 > 상태, 행위 가진 객체 > 객체들 간 유기적 상호작용 > 조직 구성! 장점 코드 재사용 용이 - 다른 클래스 이용가능, 상속을 통해 확장 가능 유지보수가 쉬움 - class 내부 멤버변수, 메소드 해당 부분만 수정하면 됨 대형 프로젝트에 적합 - class 단위로 module화 가능 단점 처리속도가 상대적으로 느리다 객체가 많아지면 용량이 커질 수 있다 설계시 많은 시간과 노력이 필요하다 class 추상화를 거쳐 집단에 속하는 속성(attribute)과 행위(behavior)를 변..

Queue 1. Queue 연산 enQueue(item) : Queue의 뒤쪽(rear 다음)에 원소를 삽입 deQueue() : Queue의 앞쪽(front)에서 원소를 삭제하고 반환 createQueue() : 공백상태의 Queue를 생성하는 연산 isEmpty() : Queue가 공백상태인지 확인 isFull() : Queue가 포화상태인지 확인 Qpeek() : Queue의 앞쪽(front)에서 원소를 삭제 없이 반환 2. 종류 1) 선형 Queue 삽입(sudo) enQueue(item) if(isFull()) then Queue_Full(); else{ rear rear -> next = newNode; LQ -> rear = newNode; } } element deQueue(){ Node ..

무제ols OLE OLE : (Object Linking and Embedding) Microsoft기반 기술로 일반적 복합 문서를 지칭한다. 복합문서에는 다양한 종류의 정보 객체가 포함될 수 있다. 정보 객체를 OLE Object라고 하며 문서, 동영상, 소리, 수식, 표 등과 같이 어떤 작업의 결과물이다. Linked Object / 객체 연결 원본 파일 데이터에 대한 포인터 원본 파일 데이터가 변경되면 변경 내용이 반영된다. Linked Object의 데이터는 원본 파일에 저장되므로 Linked Object를 편집해야 하는 경우 서버 어플리케이션이 있어야 한다. Embedded Object 원본 파일의 데이터 사본 원본파일의 데이터를 변경해도 EO에 반영되지 않는다. EO의 데이터는 문서에 저장..

ANN 생체 신경망 구조와 유사하게 은닉 계층을 포함하는 인공 신경망 기술 필기체를 구분하는 분류 ANN 구현 1단계 : 케라스 패키지 2가지 모듈을 불러온다 from keras import layers, models layer: 각 계층을 만드는 모듈 models : layer들을 연결하여 신경망 모델을 만든 후 컴파일, 학습시키는 역할 2단계 : 분류 ANN에 필요한 파라미터를 설정 Nin, Nh, number_of_class, Nout 입력 계층의 노드 수, 은닉 계층의 노드 수, 출력 값일 가질 클래스 수, 출력 노드 수 실제 정의는 main()안에서 진행 / 전역변수로 지정할 필요가 없다면 파라미터들을 시작 함수인 main()에 넣어준다. 3단계 : 모델링 분산방식 함수형 구현 x= layers..

Keras 시작Keras인공지능 코딩을 쉽게 할 수 있는 Python Library인공지능 엔진 프로그램을 호출하여 인공지능 알고리즘을 수행한다. Y =w * x + bw,b : 가중치Model = Network + objective function + optimizer 초기에는 네트워크의 가중치가 랜덤한 값으로 할당되므로 랜덤한 변환을 연속적으로 수행한다.자연스럽게 출력은 기대한 것과 멀어지고 손실 점수가 매우 높을 것이다. 하지만 네트워크가 모든 샘플을 처리하면서 가중치가 조금씩 올바른 방향으로 조정되고 손실 점수가 감소한다. 이를 훈련 반복(training loop)이라고 하며, 충분한 횟수만큼 반복하면 손실 함수를 최소화하는 가중치 값을 산출한다. 최소한의 손실을 내는 네트워크가 타깃에 가능한 가..