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4장 ㅡㅡㅡㅡCPUㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ | | ---ALU--- 레지스터 ALU : 계산 | | | 레지스터 제어장치 : 명령어를 읽고 해석 | | | 레지스터 레지스터 : 저장장치 | --------- 레지스터 | 제어장치가 ALU에 수행할 연산을 담은 제어신호를 보내면 | +제어장치+ 레지스터 ALU는 레지스터와 메모리에서 필요한 데이터를 받아서 계산을 하고 | + + 레지스터 필요하면 플래그 레지스터에 플래그를 보내고 | + + 레지스터 계산 결과를 다시 레지스터 또는 메모리에 보낸다 | +++++++++ 레지스터 | ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ 플래그 : 연산결과에 대한 추가 정보 (CPU가 프로그램 실행도중 반드시 기억해야 하는 추가정보) 플래그는 플래그 레지스터에 저장된다 종류 : 부호 플래그..

3장 고급언어 (python) -> 저급언어 (기계어 : 2진수 또는 16진수로 표현 / 어셈블리어: 기계어를 좀 더 읽기 편하게 번역한 언어) 예를 들어, 기계어 -> 어셈블리어 01010101 push rbp 11000011 ret 어셈블리어에서는 한줄한줄이 명령어 instruction 가 된다. (시스템 버스를 돌아다니는 명령어들) 고급언어를 저급언어로 변환하는 방법 1. 컴파일 2. 인터프리트 예를 들어, C는 컴파일 해줘야 하는 고급언어다. 그래서 컴파일 언어라고도 한다. 파이썬은 인터프리트 방식으로 작동하는 고급언어다. 그래서 인터프리트 언어라고도 한다. 인터프리트 언어에서는 인터프리터가 소스코드를 한줄씩 저급언어로 변환해 실행한다 컴퍼일 언어에서는 컴파일러가 필요하다 소스코드를 처음부터 끝까..

2장 n비트는 2^n 개의 정보를 담을 수 있다. 1 Byte = 8 Bit 10진수 (Decimal) 2진수 (Binary) 보조기억 장치의 용량 표시 프로그래밍 상에서의 메모리 크기 표시 1 KB = 1000 Byte 1 KiB = 1024 Byte 1 MB = 1000 KB 1 MiB = 1024 KB 1 GB = 1000 MB 1 GiB = 1024 MB 1 TB = 1000 GB 1 TiB = 1024 GB 이진수의 음수 표현 : 이진법의 2의 보수를 구해 이 값을 음수로 간주하는 방법 보수 complementary number : R진법에서 R-1의 보수, R의 보수(진보수) 가 정의된다. 예를 들어, 10진법에서 9의 보수, 10의 보수 2진법에서 1의 보수, 2의 보수 R-1의 보수 : 임..

1장 컴퓨터의 성능, 용량, 비용 문제를 스스로 해결하려면 컴퓨터 구조를 알아야 한다 명령어 instruction 와 데이터 data(0, 1)는 시스템 버스를 통해 컴퓨터 장치들(I/O, 메모리, CPU, 보조기억장치)을 돌아다닌다 시스템 버스에는 주소버스, 데이터버스, 제어버스가 있다. 예를 들어 CPU의 제어장치는 CPU에서 메모리로 가는 제어버스로 메모리 읽기/쓰기 제어신호를 보내고 주소 버스로 읽고 쓸 주소를 보내고 데이터 버스를 통해 데이터를 주고 받는다. 메모리에는 현재 실행되는 프로그램의 명령어와 데이터가 저장된다. (보조기억장치는 보관할 프로그램을 저장. 메모리를 보조하는 입출력 장치로 볼 수도 있다) 예컨대 CPU의 제어장치는 메모리에 제어신호를 보내서(어느 주소에 있는 값을 읽어와라)..

P(A, B) = P(A) x P(B) 를 만족하면 A와 B가 독립이다 왜냐면 A와 B가 독립이라면 P(A|B) = P(A) 이다. P(A, B) = P(A|B) P(B) 인데 (이 공식은 조건부 언어모델의 배경 : 동시확률(결합확률)을 조건부확률로 분해할 수 있다는 것과 관련이 있습니다) 이건 P(A|B) = P(A, B) / P(B) 여기서 유도된다. P(A|B) = P(A) 이므로 P(A, B) = P(A|B) P(B) 이건 P(A, B) = P(A) P(B) 과 같다. 위처럼 공식으로만 외우면 직관적인 의미가 잘 와닿지 않습니다. P(A, B) = P(A) x P(B) 를 만족하면 A와 B가 독립이라는 게 정확히 무슨 뜻일까요? 조건부 확률은 왜 P(B|A) = P(A, B) / P(A) 같은 공..

1. 파이썬 이란¶ 간단하고 배우기 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 오픈소스라 무료로 자유롭게 이용할 수 있습니다. 영어와 유사한 문법으로 불편한 컴파일 과정도 없어서 편리합니다. 파이썬 코드는 읽기 쉽고 성능도 뛰어납니다. 파이썬은 과학분야, 특히 기계학습과 데이터 과학 분야에 널리 쓰입니다. 파이썬 자체의 뛰어난 성능에 numpy와 SciPy 같은 수치 계산과 통계 처리를 다루는 탁월한 라이브러리가 더해져 데이터 과학 분야에서 확고한 위치를 차지하고 있습니다. 딥러닝 프레임워크에서도 파이썬을 애용합니다: Caffe, TensorFlow, Chainer, Theano ★ 파이썬은 데이터 과학 분야에 아주 적합한 프로그래밍 언어입니다.¶ In [22]: # 파이썬 버전 확인하기 !python --versio..

기본적인 노테이션들

이미지 출처 jalammar.github.io/visual-numpy/ numpy에서 dim, axis, rank, shape, size 의 의미 1. size 는 총 element의 개수를 뜻한다. 2. dim 은 텐서가 존재하는 축의 개수를 뜻한다. 여기서 축이란, 1차원 벡터, 2차원 행렬, 3차원,...,n차원 텐서에서의 각 1, 2, n을 말한다. 위의 넘파이 배열 b와 그것을 시각화한 그림을 보면 1차원 벡터가 총 8개 있고 [1,2] [3,4] [5,6] [7,8] >>> dim1 [1,2] [3,4] 와 [5,6] [7,8] 을 묶어 2차원 행렬 2개를 만든 후 [[1,2] , [3,4]] [[5,6] , [7,8]] >>> dim2 각 행렬이 3차원 상에 배열된다. [ [[1,2] , [..