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[Data Science] UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 740: invalid start byte UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 740: invalid start byte 포스트 난이도: HOO_Middle # UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc0 in position 740: invalid start byte 이 문제가 발생하는 이유는 한글이 포함된 데이터에서 인코딩 형식 에러로 발생한다. 한글 인코딩 에러와 관련된 자세한 내용은 아래의 포스트를 참고하면 된다. https://whoishoo.tistory.com/409 [Data Science] Pandas csv 유니코드 디코드 에러 문제 해결 방법 Pandas csv 유니코드 디코드 에러 .. 2022. 12. 30.
[Python] KeyError: 0 (sklearn predict function error) 해결 방법 KeyError: 0 (sklearn predict function error) 해결 방법 포스트 난이도: HOO_Junior # KeyError: 0 (sklearn predict function error) sklearn은 Scikit-learn의 줄임말로써 대표적인 머신러닝 라이브러리 중에 하나이다. 머신러닝의 기초를 배우고 구조 데이터를 처리한다고 할 때 사용하는 라이브러리 중 하나가 바로 sklearn인 셈이다. sklearn에서 predcit function을 사용하려고 했을때 KeyError:0라는 에러가 발생하는 경우가 있다. KeyError:0의 원인은 작성된 코드에 따라 원인이 다양하다. 하지만 일반적으로 KeyError:0가 발생할 경우 defaultdict() 함수를 통해서 이 문제.. 2022. 12. 5.
[R / RStudio] Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")) : cannot open the connection RStudio에서 작성한 코드를 실행해서 Plot을 출력하고자 할 때에는 발생하지 않는 문제이지만 산출된 값을 저장하려고 할 .. 2022. 9. 22.
[R / RStudio] Error in setw() 해결 방법 Error in setw() 해결 방법 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Error in setw() Error in setwd(dir.results.resample_data) : object 'dir.results.resample_data' not found 위의 경우처럼 in setwd()에서 에러가 발생할 수 있다. R에서 setwd는 가공되거나 시각화된 데이터 수치를 저장하는 데 사용하는 기능이다. 저장할 파일의 위치.. 2022. 9. 19.
[R / RStudio] Error in plot.new() : figure margins too large Error in plot.new() : figure margins too large RStudio에서 데이터에 대해서 시각화를 할때 발생하는 오류이다. 필자도 처음에 코드 자체에서 문제를 찾아보려고 했다. 그동안 일일히 하나씩 알려줘야했던 프로그램들과 달리 RStudio는 그럴 필요가 없었다. 위의 Error in plot.new(): figure margins too large의 경우에는 plot 사이즈에 대해서 에러가 발생한 것이고 코드 자체에서 변경할 필요없이 plot이 나오는 창에 대해서 크기를 조정해주면 된다. 이러한 에러가 발생하는 경우는 작은 화면의 노트북을 사용할 경우 발생할 수 있다. 필자의 경우에도 작은 노트북으로 RStudio를 작업하다보면 이러한 에러가 종종 발생하는데, 오른쪽 하단.. 2022. 9. 16.
[Deep Learning Algorithms] Adam Optimization Algorithm(아담 최적화 알고리즘) Adam Optimization Algorithm(아담 최적화 알고리즘) 포스트 난이도: HOO_Senior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # SGD Algorithm and Optimal Algorithm 딥러닝(Deep learning)을 통해 머신러닝(Machine learning)을 통해서 학습을 할 때 GD(Gradient Descent) 알고리즘을 활용한다. Gradient descent(줄여서 GD) 알고리즘을 사용함으로써 Deep learning.. 2022. 7. 31.
[Deep Learning Algorithms] SGD(Stochastic Gradient Descent), 확률적 경사 하강법 SGD(Stochastic Gradient Descent), 확률적 경사 하강법 포스트 난이도: HOO_Senior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Gradient Descent와 Stochastic Gradient Descent 딥러닝(Deep learning) 또는 인공 신경망 학습 모델은 실제 뇌의 시냅스 작용을 보고 만든 학습 모델 방식에 해당한다. 딥러닝을 한다는 점에서는 동일하지만 어떤 알고리즘을 사용하느냐에 따라서는 딥러닝의 효율성이 달라진다. .. 2022. 7. 29.
[Algorithms] Topology, Network Topology Topology, Network Topology 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Topology와 Network Topology 알고리즘 공부를 하다 보면 자주 마주치는 것이 바로 Topology, 한국말로는 위상수학이다. (필자는 위상 수학보다는 토폴로지가 더 와닿는다.) CS에서 배우는 알고리즘 자체가 새롭게 나온 학문이나 지식이 아닌 기존에 있는 지식을 기반으로 만들어진다. 수학적 개념에서 토폴로지는 연속성과 수렴성을.. 2022. 7. 22.
[Data Science] Pandas csv 유니코드 디코드 에러 문제 해결 방법 Pandas csv 유니코드 디코드 에러 문제 해결 방법 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # pd.read_csv 판다(Pandas)를 통해서 csv 파일을 읽어올 수 있다. 텍스트 형식과 수치 데이터를 다루는 데 있어서 csv 파일 형식으로 데이터셋을 많이 관리하는 편이다. 따라서 데이터 분석과 같은 데이터 사이언스 프로젝트를 수행하는 데 있어서 판다스 또는 판다를 이용한 데이터 읽고 쓰는 과정은 기본적으로 정말 많이 사용하.. 2022. 7. 7.
[알고리즘] Machine Learning Algorithm: Random Forest Machine Learning Algorithm: Random Forest 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Random Forest Algorithm 랜덤 포레스트 알고리즘(Random forest algorithm)은 기계 학습(Machine learning)에서 사용되는 분류와 회귀 분석을 위한 알고리즘 종류 중 하나이다. Machine learning을 통해 수많은 데이터를 분류한다는 것은 중요한 기능 중에 하나이다... 2022. 6. 9.
[알고리즘] Machine Learning Algorithm: Support Vector Machine(SVM) Machine Learning Algorithm: Support Vector Machine(SVM) 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # SVM Support vector machine은 SVM이라고 불리는 Supervised learning(지도 학습) 방식의 Machine learning algorithm이다. Mahcine learning algorithm이면서 Supervised learning에 해당하기 때문에 분류와 .. 2022. 6. 1.
[알고리즘] K-nearest Neighbors Algorithm(K-NN): K-최근접 이웃 알고리즘 K-nearest Neighbors Algorithm(K-NN) 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # KNN Algorithm K-NN 또는 KNN이라고 불리는 K-nearest neighbors algorithm은 Pattern 인식 알고리즘의 한 종류이다. 머신러닝(Machine learning)에서 사용되는 알고리즘이며, K-mean clustering algorithm처럼 데이터 집단을 분류하는 데 사용된다. 이 알고리즘.. 2022. 5. 29.
[알고리즘] K-mean Clustering Algorithm: Clustering이 Linear가 아닐 경우 K-mean Clustering Algorithm: Clustering이 Linear가 아닐 경우 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Linear가 아닌 Clustering 앞선 포스팅에서 K-mean clustering algorithm에 대해서 살펴보았고 일직선에 위치한 데이터 집단을 클러스터링(Clustering)하는 방법에 대해서도 예제를 통해 살펴보았다. 이번 포스트에서는 일직선이 아닌 평면에 임의의 위치에 존재하는 .. 2022. 5. 24.
[알고리즘] K-mean Clustering Algorithm K-mean Clustering Algorithm 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # K-mean Clustering Algorithm K-mean clustering algorithm은 Machine learning 과정에서 분류나 그룹화를 하는 데 사용되는 대표적인 Machine learning 알고리즘 중에 하나이다. K-mean clustering은 간단하면서도 많이 알려진 기본적인 ML 알고리즘이며, K-mean 기반.. 2022. 5. 24.
[알고리즘] Machine Learning Algorithm: Apriori Learning Algorithm Machine Learning Algorithm: Apriori Learning Algorithm 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Apriori Learning Algorithm Apriori learning algorithm은 ARM(Association Rule Mining)의 한 종류에 해당하는 알고리즘이다. Apriori 알고리즘은 인공지능 프로그래밍에 있어서 기본적으로 알아두어야 하는 알고리즘에 하나이기도 하며, .. 2022. 5. 23.
[Database] Conflicting Operations Conflicting Operations 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Conflicting Operations 스케줄에 따라 작업이 이루어지다 보면 operations에 충돌이 발생할 수 있다. 따라서 충돌이 발생하지 않도록 스케줄 구성을 잘해주어야 한다. 충돌이 발생하는 이유는 Interleaved schedules 경우나 Parallel schedules 경우에 발생할 수 있다. 하지만 나눠서 하는 작업인, Inte.. 2022. 5. 9.
[Automata] Examples of Tree Structure and Regular Expression Examples of Tree Structure and Regular Expression 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Examples of Tree Structure and Regular Expression 예를 들어, 아래와 같은 Regular expression이 있다고 가정해보자. (|a(|a U b|)^*|) 해당 RE를 Tree structure로 나타내면 아래와 같다. 해당 RE를 language repres.. 2022. 5. 9.
[Automata] Complexity Complexity 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Complexity Complexity는 알고리즘이 문제를 풀고 원하는 결과를 산출하는 데 걸리는 시간이 얼마나 되는지를 나타내는 걸 의미한다. Automata에서는 Polynomial time을 Turing machine으로 결과를 산출할 수 있다. 하지만 Polynomial time의 특성에 따라 방식을 나눠서 부르는데, 오토마타에서는 Class P와 Class NP,.. 2022. 5. 8.
[Automata] Turing Machine(튜링 기계) Turing Machine 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Turing Machine Turing machine는 튜링 기계라고 불리는 sequence를 가진 tape를 읽어서 데이터를 처리하는 기계이다. Automata에서 배우고자 하는 부분은 튜링 기계가 무엇인지보다 어떤 방식으로 데이터를 처리하는지에 대해서 이해해하는 것이 중요하다. Turing machine, 즉 TM 방식은 Stack을 사용하는 PDA보다 더 효율.. 2022. 5. 8.
[Automata] Push Down Automata(PDA) Push Down Automata(PDA) 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Push Down Automata 이전 포스트에서 RE(Regular Expression)으로 표현이 되지 않는 경우 CFG(Context Free Grammar)로 표현한다는 것을 알아보았다. CFG로 RE 표현이 안 되는 Language를 표현하지만 이를 DFA나 NFA에 적용할 수는 없다. 따라서 CFG를 Automaton으로 나타내기 위해서는.. 2022. 5. 8.
[Automata] Context Free Grammar, Palindromes Context Free Grammar, Palindromes 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Context Free Grammar 컴퓨터 프로그램을 만들기 위해서는 알고리즘이 필요하다. 사용자가 원하는 목적에 맞는 프로그램을 만들거나 특정한 프로그램을 개발하기 위해서는 알고리즘이 필요하다. 또한 알고리즘과 더불어 원하는 목적을 프로그램 방식에 맞게 구현해야 한다. 왜냐하면 사람이 당연하게 여기는 것들은 컴퓨터가 이해하지 못.. 2022. 5. 7.
[알고리즘] 필수로 알고 있어야 하는 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithms) 필수로 알고 있어야 하는 머신러닝 알고리즘(Machine Learning Algorithms) 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Mahcine Learning Algorithms 인공지능 프로그래밍을 배울 생각이 있고 머신러닝을 구현하고 싶다면 기본적으로 알아두면 좋은 알고리즘들이 있다. 특정 프로그램을 만들 때 자주 사용하는 라이브러리를 알아두면 좋은 것처럼 머신러닝을 돌려서 인공지능 프로그램을 만들고 싶다면 알고 있어야 .. 2022. 5. 6.
[Operating System] Program fit Examples: Address Space Program fit Examples: Address Space 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Example 1 Question) A computer provides each process with 65,536 bytes (64 KiB) of address space divided into pages of 4,096 bytes (4 KiB). A particular program has a text size of 32,7.. 2022. 5. 5.
[Operating System] Page Replacement Algorithm Examples: NRU/FIFO/LRU/Second Chance Page Replacement Algorithm Examples: NRU/FIFO/LRU/Second Chance 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Example 1 Page Loaded Last reference Referenced Modified 0 120 280 1 0 1 230 260 0 1 2 140 270 0 0 3 110 290 1 1 Page replacement algorithm의 문제 조건으로 위와 같은 전.. 2022. 5. 5.
[Operating System] Swapping System Examples: First Fit / Best Fit / Worst Fit / Next Fit First Fit / Best Fit / Worst Fit / Next Fit Examples 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Example 1 Question) Consider a swapping system in which memory consists of the following hole sizes in memory order: 10MB, 4MB, 20MB, 18MB, 7MB, 9MB, 12MB and 15MB. Wh.. 2022. 5. 4.
[Operating System] Seek Time Algorithm: First-come, first served/Closest Cylinder Next/Elevator Algorithm Examples Seek Time Algorithm: Firstcome, first served/Closest Cylinder Next/Elevator Algorithm Examples 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Example 1 Question) Disk requests come in to the dis driver for cylinders 10, 22, 20, 2, 40, 6, and 38, in that order. A seek.. 2022. 5. 4.
[Operating System] I-node Direct Address, Indirect Address Example Questions I-node Direct Address, Indirect Address Example Questions 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Example Questions Question) If I-node contains 10 direct addresses of 4 bytes each and one single indirect block. All disk blocks are 1024B (1KB). What is the lar.. 2022. 5. 4.
[Operating System] I/O Software Layers I/O Software Layers 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # I/O Software Layers Input/Output Software에는 4개의 Layers들을 가지고 있다. User-level I/O SW Device Independent OS SW Device Drivers Interrupt Handlers HW # User level I/O software OS 내에 있는 소프트웨어이며, 일부는 사용자 프로그.. 2022. 5. 3.
[Operating System] Memory-mapped I/O Maps Memory-mapped I/O Maps 포스트 난이도: HOO_Junior [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # I/O Devices I/O devices라고 하면 컴퓨팅에서 입출력과 관련 있는 디바이스들을 의미한다. 여러 종류의 디바이스들이 있지만 대표적으로 Block devices와 Character devices가 있다. # Memory-mapped I/O Maps Direct I/O라고 불리는 I/O mapped I/O와 달리 Memory-mapped I.. 2022. 5. 3.
[Programming] Addressing Mode: Immediate Mode, Indirect Mode, Direct Mode Addressing Mode 포스트 난이도: HOO_Middle [Notice] 포스트 난이도에 대한 설명 안녕하세요, HOOAI의 Henry입니다. Bro들의 질문에 대한 내용을 우선적으로 포스팅이 되다 보니 각각의 포스트에 대한 난이도가 달라서 난이도에 대한 부분을 작성하면 좋겠다는 의견을 들었습니다 whoishoo.tistory.com # Effective Address Addressing mode를 알기 위해서는 Effective address를 알아야 한다. Addressing mode로 인해 영향을 받은 결과의 address를 우리는 Effective address라고 부른다. 한국말로는 유효 피연산자 주소라고 부르지만 바로 와닿지가 않는다. Effective address라는 사전적 의미로 .. 2022. 4. 13.
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