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PostIT
# [Interpreter/Compiler] 인터프리터와 컴파일러의 차이점 최근 작성일 : 2017.06.01 ## 컴파일러고급언어로 쓰여진 프로그램이 컴퓨터에서 수행되기 위해서는 컴퓨터가 직접 이해할 수 있는 언어로 바꾸어 주어야 합니다. 이러한 일을 하는 프로그램을 컴파일러라고 합니다. 번역과 실행 과정을 거쳐야 하기 때문에 번역 과정이 번거롭고 번역 시간이 오래 걸리지만, 한번 번역한 후에는 다시 번역하지 않으므로 실행 속도가 빠릅니다. ## 인터프리터소스 프로그램을 한번에 기계어로 변환시키는 컴파일러와는 달리 프로그램을 한 단계씩 기계어로 해석하여 실행하는 ‘언어처리 프로그램’입니다. 줄 단위로 번역, 실행되기 때문에 시분할 시스템에 유용하며 원시 프로그램의 변화에 대한 반응이 빠릅니다.한 단계씩..
[Java/JVM] JVM 이해를 통한 Java의 작동원리 이해하기 최근 작성일 : 2017.06.01 ## 1. JVM이란? JVM은 물리적 머신을 소프트웨어 구현한 Java 프로그램을 실행할 수 있게 해주는 추상컴퓨팅 시스템입니다. Java는 WORA(Write Once Run Anywhere)의 철학을 위해 VM을 개발하였습니다. JVM은 OS에 상관없이 어느 환경에서도 Java가 실행이 가능토록 만들어 준 것입니다. Java를 컴파일 언어로서 실행하기 위해서는 컴파일을 거쳐야 합니다. Java 컴파일러는 .java 파일을 .class 파일로 컴파일 합니다. 이는 .java 파일을 Java byte code로 변환하여 .class 만드는 것입니다. Byte Code는 기계어가 아니기 때문에 OS에서..
# [AI/Deep Learing] 인공지능을 위한 Deep Learning 준비(다차원 배열의 계산) - 3 이번에는 신경망에서 필요한 다차원 배열에 대해서 알아보겠습니다. ## 다차원 배열 숫자가 한 줄로 늘어선 것이나 직사각형으로 늘어 놓은 것, 3차원으로 늘어놓은 것, N차원으로 나열하는 것을 통틀어 다차원 배열이라고 합니다. ### 1. 다차원 배열을 구현해보겠습니다. import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) print(a) [1 2 3 4] # 배열의 차원 수 확인하기. np.ndim(a) 1 # shape는 튜플을 반환 a.shape (4,) a.shape[0] 4 b = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print(b) [[1 2] [..
# [AI/Deep Learing] 인공지능을 위한 Deep Learning 준비(신경망을 위한 시그모이드 함수 구현하기) - 2 1일차에서 퍼셉트론과 계단함수에 대해 알아봤습니다. 이번에는 계단함수와 시그모이드 함수를 비교해보겠습니다. 1일차 계단함수 ## 시그모이드 함수 구현하기import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) x = np.array([-1.0, 1.0, 2.0]) sigmoid(x) array([ 0.26894142, 0.73105858, 0.88079708]) t = np.array([1.0,2.0,3.0]) 1.0 + t array([ 2., 3., 4.]) 1...
# [Java/Stack/Heap] JAVA의 Stack과 Heap의 이해를 통해 Java의 메모리 관리 - 최근 수정일 : 2017.05.31 ## 1. 배경.C언어를 하시던 선임께서 Python의 Stack과 Heap의 메모리 할당을 정확히 모르겠다는 얘기를 들으면서 정작 이와 관련한 Java에 대한 필수 정보가 부족하다는 사실을 알게되면서 조사를 시작했다.Software는 Hardware와 결국 관련이 깊을 수 박에 없다. 그리고 현재까지 컴퓨터는 무어의 법칙에 의거하여 하나의 CPU 속도가 빨라지는 것이 아니라, 컴퓨터에 들어가는 코어의 개수를 늘려 속도가 빨라지게 하였으나 한계를 맞이하고 있다. 이를 해결하기 위해 최근에 읽은 '7가지 동시성 모델'이란 책의 저자는 멀티 코어의 위기를 벗어나기 ..