(●'◡'●) Categories 🐅386 실전 프로젝트 LAB6 2021. 10. 26. 실전 프로젝트 LAB5 2021. 10. 26. 실전 프로젝트 LAB4 2021. 10. 26. 실전 프로젝트 LAB3 내용 입력 기능 개선 항목 내 날짜 정보를 문자열로 다루도록 수정 TodoItem.java 내에 toSaveString() 기능 추가 데이터 파일 저장/읽기 기능 구현 Todolist.txt 파일 내용 2021. 10. 26. 실전 프로젝트 LAB2 STS4를 이용해서 TodoList App을 만들고 GitHub에 업로드 하기 TodolistApp 프로젝트에서 사용되는 Java Class 조사하기 각 클래스 용도 Scanner : 기본적인 데이터 타입을 Scanner 클래스의 매소드를 이용해 입력받을 수 있다. Comparator : Collection.sort 매소드를 사용해서 저장된 인자들을 정렬시킬 수 있다. ArrayList : 자료를 순차적으로 저장하여 관리하는 프로그램을 구현할 때 사용되는 클래스 자주 사용하는 매소드 addItem() : 파일을 추가하는 매소드 deleteItem() : 사용자 지정 파일을 삭제하는 매소드 editItem() : 사용자가 지정한 파일의 이름을 업데이트 하는 매소드 sortByName() : 이름을 순서대로.. 2021. 10. 26. 컴퓨터 구조 4.2 Building Datapath 수업때는 lw sw / add sub and or slt / beq, j 에 대해서만 다룬다고 하셨다. 보편적으로 구현을 할때 1번과 2번은 Instruction fetch 에 해당한다. 3번과 4번은 Instruction execute에 해당하는 부분이다. 이를 "Stored Program Concept"이라고 한다. RTL Description : Register Transfer Language MIPS Instruction이 어떤 식으로 작동하는지 메모리로부터 정보를 fetch 하고 Excute 하는 과정을 풀어서 설명한 것. PC 래지스터에 저장되어 있는 주소의 메모리의 값을 IR 래지스터로 가져오고 rs 래지스터의 값과 rt 래지스터의 값을 더해서 rd 래지스터에.. 2021. 10. 25. 컴퓨터 구조 4.1 논리설계 복습 Combinational circuit 과 sequential circuit이 존재한다. Combinational은 Output이 오직 Input 값에 의해서 정해지는 로직이다. Sequential은 Output이 Input과 current State에 의해서 정해진다. Combinational Circuit의 예 Clocked - Asynchronous 한 것은 clock-edged trigger에 의해서 발생한다. 이러한 것은 Edge triggered methodoloy라고 부른다. D-Latch는 clock 과 상관없이 Asynchronous 하게 Input 값이 변하는 것이고 (Clock 이 Active 되어있을 때 Input 값이 무조건적으로 반영된다.) Flip-Flop은 cl.. 2021. 10. 25. 선형대수학 5.3 본질적으로 Matrix의 Eigenvalue와 Eigenvector를 사용하는 이유는 행렬 A의 제곱 수를 빠르게 계산하기 위함이다. Ex1) 처럼 Diagnal Matrix이면 행렬 D의 제곱은 그냥 자기 자신의 diagonal value를 제곱하는 수가 된다. Ex2) 는 Matrix A를 주고 A의 k 제곱 형식을 표현하라는 것이다. 생각보다 이것을 계산하려고 하면 굉장히 반복적이고 복잡한 작업임을 알 수 있다. 그러기 위해서 5.2 절에서 배운 Similarity를 가진 행렬 D와 P를 가지고 계산을 한다면 비교적 쉽게 계산을 할 수 있다. 우선 행렬 P의 역행렬을 구하고 위와 같은 성질을 이용한다면 마지막 계산 부분을 제외하고 Identity Matrix를 계속 만들고 쉽게 소거할 수 있다. S.. 2021. 10. 25. 선형대수학 5.2 Matrix의 eigenvalue를 찾으라는 문제 1. 5.1절 정리를 사용해서 Triangle을 만든다. 2. Diagonal에 있는 수가 eigenvalue가 되지 않을 까 생각을 해본다. 해당 Matrix는 Invertible하면 안된다. 즉 Determinant가 0이 되어야 역행렬이 존재하지 않게 되므로 Det이 0 이 되도록 하는 시그마(T)를 구한다. Determinant의 성질을 기억하는 것이 중요하다. a번은 Det이 0이 아닌 경우에만 역행렬이 존재한다는 성질. b번은 행렬의 곱의 Det은 각각의 행렬 Det의 곱과 동일하다는 성질. c번은.... A의 Transformation을 한 것의 Det과 A의 Det이 동일하다는 성질. d번은 만약 A가 삼각 행렬인 경우 Det의 경우 각각의.. 2021. 10. 25. 선형대수학 5.1 예제1) 에서 볼 수 있듯, 벡터 v에 Linear Transforamtion을 시행했을 때 Av 가 기존의 벡터 v의 상수배 한 것으로 표현이 되는 순간이 존재한다. 이처럼 벡터의 Transformation by Matrix를 시행했을 경우 기존의 백터의 상수배로 표현이 된다면 시그마(T) 를 eigenvalue라고 하고 이를 만족하는 벡터 x를 eigenvector라고 한다. Ex2) 에서는 각각 벡터 u와 v가 eigenvector인지를 묻는 문제이고 각각, Au, Av를 시행해서 Transformation된 벡터가 기존 백터의 상수배로 표현이 가능하다면 해당 벡터는 Matrix A의 eigenvector라고 할 수 있는 것이다. Ex3) 은 숫자 7이 Matrix A의 eigenvalue인지를 묻.. 2021. 10. 25. 이전 1 ··· 35 36 37 38 39 다음
