혼공학습단

성능, 용량, 비용데이터명령어중앙처리장치 CPU산술논리연산장치 ALU: 계산레지스터: 제어 신호 해석제어장치: 제어 신호 발생, 명령어 해석. ex) 메모리 읽기, 쓰기주기억장치 메모리현재 실행되는 프로그램의 명령어와 데이터 저장주소종류RAMROM보조기억장치전원 꺼진

4-1 ALU와 제어장치 ALU ALU : 연산 수행 레지스터를 통해 피연산자를 받고, 제어장치로부터 제어 신호 받음. 결과는 레지스터에 일시적으로 저장, 플래그 레지스터에 플래그 보냄 플래그 레지스터에 저장 플래그 종류 ( 연산 결과 - 플래그 ) 부호 플래

클럭 속도 : Hz 단위. 클럭 속도가 빨라지면, CPU와 다른 부품들은 그만큼 빠른 박자에 맞게 움직임. CPU는 명령어 사이클을 빠르게 반복 -> 다른 부품들도 빠르게 동작(오버클러킹 : 최대 클럭 속도를 강제로 끌어올리는 기법)무작정 높이면 발열이 심해짐. ex)

RAM: 휘발성 저장 장치 실행할 대상. 실행할 프로그램의 명령어와 데이터가 저장됨.보조기억장치 : 비휘발성 저장 장치 저장할 대상.하드디스크, SSD, CD-ROM, USBCPU에서는 프로그램을 실행하고, RAM은 실행할 프로그램의 명령어와 데이터를 저장.RAM 용량

하드 디스크, 플래시 메모리(SSD, USB, SD card)자기 디스크의 일종 : 자기적인 방식으로 데이터를 저장실제로 데이터가 저장되는 동그란 원판자기 물질로 덮여 있음. N극, S극 : 0, 1의 역할플래터에서 동심원 중 하나의 원트랙을 피자처럼 나눈 조각블록 b

종류가 많고, 데이터 전송률이 낮음.입출력장치와 컴퓨터를 연결하는 하드웨어== 입출력 제어기 I/O controller == 입출력 모듈 I/O moduleCPU와 입출력장치 간 통신 중개오류 검출데이터 버퍼링버퍼링 : 전송률이 높은 장치(CPU)와 낮은 장치(입출력장

시스템 자원, 자원 : 하드웨어운영체제 : 프로그램에 자원 할당커널 영역 : 운영체제가 적재되는 공간사용자 영역 : 커널 영역을 제외한 영역. 사용자가 이용하는 응용 프로그램이 적재되는 영역하드웨어, 프로그램 상태 파악 - 깊은 이해ex. 메모리 누수 현상, 잘못된 주

윈도우 작업 관리자에서 확인 가능유닉스는 ps 명령어로 확인 가능눈에 보이는 프로세스눈에 안보이는 프로세스사용자와 상호작용하지 않는 백그라운드 프로세스프로세스 실행 순서 관리, 프로세스에 CPU와 같은 자원 배분프로세스에 관한 정보 저장하는 자료 구조커널 영역에 위치운

CPU 스케줄링 : CPU 자원을 프로세스에게 공정하고 합리적으로 배분프로세스마다 다른 우선순위 priority를 고려해야 함입출력 작업이 많은 프로세스실행 상태보다 입출력 위한 대기 상태가 많음CPU 작업이 많은 프로세스대기 상태보다 실행 상태가 많음CPU 버스트 :

12-1 동기화란 동기화의 의미 여러 프로세스들은 동시에 실행되고 있다. 프로세스 동기화 : 프로세스 간 수행 시기를 맞추는 것. (스레드도 동기화 대상) 실행 순서 제어 : 프로세스를 올바른 순서대로 실행하기 상호 배제 : 동시에 접근해서 안 되는 자원에 하나

생각하다가 왼쪽 포크를 사용할 수 있으면 집는다.생각하다가 오른쪽 포크를 사용할 수 있으면 집는다.왼쪽, 오른쪽 포크를 모두 들었으면 일정 시간동안 식사한다.식사 시간이 끝나면 오른쪽 포크 놓는다.오른쪽 포크 놓은 후, 왼쪽 포크 놓는다.위의 과정을 반복한다.모든 철학

프로세스에 연속적인 메모리를 할당하는 방식사용하지 않거나, 계속 대기 중인 프로세스를 메모리에서 보조기억장치(스왑 영역)로 보냄. (스왑 아웃)이때 메모리의 빈 공간에 실행할 프로세스를 넣음. (스왑 인)비어있는 메모리 공간에 프로세스를 연속적으로 할당하는 방식프로세스

하드디스크나 SSD와 같은 보조기억장치에 저장된 관련 정보의 집합의미있고 관련있는 정보를 모은 논리적 단위파일 관련 부가 정보 : 속성, 메타데이터유형(확장자로 표시), 크기, 보호, 생성 날짜, 마지막 접근 날짜, 마지막 수정 날짜, 생성자, 소유자, 위치파일 연산을

약 6주 동안 혼자 공부하는 \~~ 시리즈의 혼공학습단에 참여했다.나는 혼자 공부하는 컴퓨터구조 + 운영체제 를 통해 공부했다.공부하게 된 이유비전공자로서 기본 CS 지식이 부족하다고 생각되어서한 권으로 컴퓨터구조와 운영체제를 모두 공부할 수 있다는 점이 가성비 좋아서

혼공학습단 규칙에 나만의 규칙을 추가해서 진행한다.기간 : 2024 1/2 (화) ~ 2/12 (월) (6주)매 주 커리큘럼에 맞는 미션 수행월 ~ 수 - 사전 공부 및 게시글 초본 작성목 ~ 금 - 게시글 업로드게시글 규칙제목 : 혼공머신 0주차\_제목태그 : 머신러

plt.scatter(y축 1차원 배열, x축 1차원 배열) : 산점도 그래프 작성. 여러 번 사용 시, 한 그래프에 다수의 산점도 작성plt.xlabel(String) : x축 레이블plt.ylabel(String) : y축 레이블plt.show() : 그래프 출력K

회귀 : 임의의 수치를 예측예측하려는 샘플에 가까운 샘플의 정보를 통해 결과를 예측1에 가까울수록 좋고, 0에 가까울수록 성능이 나쁨타깃이 평균에 가까우면 0에, 예측이 타깃에 가까우면 1에 가까움과대적합(overfitting) : 테스트 세트에 과도하게 학습돼서 추론

로지스틱 회귀 알고리즘선형 방정식을 학습하는 분류 알고리즘시그모이드 함수나 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스 확률 출력시그모이드 함수 (로지스틱 함수) : 선형 방정식의 출력을 0 ~ 1 의 값으로 압축하여 이진 분류에 사용소프트맥스 함수 : 다중 분류에서 여러 선형

결정 트리 교차 검증과 그리드 서치 트리의 앙상블

비지도 학습타깃이 없는 훈련 데이터를 사용하는 머신러닝ex, 군집, 차원 축소히스토그램구간별로 값이 발생한 빈도를 표시한 그래프일반적으로 x 축의 값이 구간이고, y 축이 빈도 수군집비슷한 샘플끼리 하나의 그룹으로 모으는 비지도 학습 작업클러스터 : 군집 알고리즘으로

인공 신경망신경망처럼 생긴 머신러닝 알고리즘밀집층가장 간단한 인공 신경망의 층원-핫 인코딩배열에서 특정 정수 위치의 원소만 1로, 나머지를 0으로 변환하는 것Dense신경망에서 가장 기본 층인 밀집층을 만드는 클래스첫 번째 매개변수는 뉴런의 개수 지정activation

6주간 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 책으로 혼공학습단을 진행했다.기본적인 개념을 공부하기 좋았다.머신러닝과 딥러닝을 추상적으로만 느꼈는데, 개념을 보면서 구체화할 수 있었다.내용을 응용해서 뭔가 직접 만들어 보는 과정이 필요할 것 같다.배운 내용을 바탕으로 CUD