새 문서 목록
IT 위키
- 2025년 2월 13일 (목) 08:43 B+ 트리 (역사 | 편집) [5,918 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''B+ 트리'''(B+ Tree)는 B 트리(B-Tree)의 확장된 버전으로, 데이터베이스 및 파일 시스템에서 효율적인 검색 및 범위 쿼리를 수행하는 데 사용된다. B+ 트리는 모든 키를 리프 노드(Leaf Nodes)에 저장하며, 리프 노드끼리는 연결 리스트(Linked List)로 연결되어 있다. ==개요== B+ 트리는 B 트리와 유사하지만 몇 가지 중요한 차이점이 있다. *'''리프 노드에만 키와 데이터 저장'''...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 12일 (수) 10:28 아파치 스파크 Pair RDD 연산 (역사 | 편집) [4,605 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Apache Spark Pair RDD 연산'''(Apache Spark Pair RDD Operations)은 Apache Spark에서 키-값(Key-Value) 형태의 RDD(Pair RDD)를 다룰 때 사용하는 변환(Transformation) 및 액션(Action) 연산을 의미한다. Pair RDD는 분산 데이터 처리에서 데이터를 그룹화하거나 조인하는 등의 연산을 수행하는 데 필수적이다. ==개요== Pair RDD는 (K, V) 형태로 구성된 RDD로, 키를 기준으로 그룹화(grouping), 조인(join), 집...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 12일 (수) 10:14 아파치 스파크 RDD reduceByKey (역사 | 편집) [4,419 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Apache Spark RDD reduceByKey'''(아파치 스파크 RDD reduceByKey)는 키-값(Key-Value) 형식의 RDD에서 동일한 키를 가진 값들을 그룹화하여 연산을 수행하는 집계(aggregation) 연산이다. `reduceByKey`는 키별로 데이터를 병합하며, 동일한 키를 가진 데이터를 같은 파티션에서 연산하여 성능을 최적화한다. ==개요== `reduceByKey` 연산은 키-값 RDD에서 동일한 키를 가진 값들에 대해 지정된 이...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 12일 (수) 09:57 아파치 스파크 RDD reduce (역사 | 편집) [4,145 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Apache Spark RDD reduce'''(아파치 스파크 RDD reduce)는 분산 데이터 처리 프레임워크인 Apache Spark에서 사용되는 RDD(Resilient Distributed Dataset)의 집계(aggregation) 연산 중 하나이다. `reduce` 연산은 RDD의 모든 요소를 하나의 값으로 축소하는 함수로, 병렬 처리를 통해 높은 성능을 제공한다. ==개요== `reduce` 연산은 RDD의 모든 요소를 특정 연산자로 축소(reduce)하여 하나의 값으로...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 12일 (수) 09:32 Apache Spark RDD Operation (역사 | 편집) [6,371 바이트] Spark (토론 | 기여) (Created page with "'''Apache Spark RDD Operation''' refers to the various transformations and actions that can be applied to Resilient Distributed Datasets (RDDs) in Apache Spark. RDD operations enable efficient parallel processing of large datasets in a distributed environment. ==Types of RDD Operations== RDD operations are classified into two types: *'''Transformations:''' Lazy operations that return a new RDD without immediate execution. *'''Actions:''' Operations that trigger c...") 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 6일 (목) 04:26 12·3 비상계엄 윤석열 공소장 (역사 | 편집) [182,987 바이트] 경수 (토론 | 기여) (새 문서: <blockquote>아래 내용은 정부 공식 문서 내용입니다. 양식, 형태 조정 외 실질적인 내용 수정을 금합니다. (출처: 서울중앙지방검찰청)</blockquote>파일:비상계엄 윤석열 공소장 전문.png == I. 사건관계인들의 신분 및 지위 == 피고인(윤석열 대통령)은 1979. 2.경 A고등학교를제8회로 졸업하였고, 1991. 10.경 제33회 사법 시험에 합격하여 1994. 2.경 사법연수원을 제23기로 수료...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 07:02 하세 다이어그램 (역사 | 편집) [4,537 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''하세 다이어그램'''(Hasse Diagram)은 부분 순서 집합(Partially Ordered Set, Poset)의 순서 관계를 시각적으로 표현하는 그래프이다. 불필요한 정보를 생략하여 보다 간결하게 표현하며, 수학 및 컴퓨터 과학에서 순서 관계를 분석하는 데 사용된다. ==정의== 하세 다이어그램은 부분 순서 집합을 표현하는 특수한 그래프이며, 다음 조건을 만족한다. *'''반사성(Reflexivity)을 생...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 06:48 유향 비순환 그래프 (역사 | 편집) [4,452 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''유향 비순환 그래프'''(Directed Acyclic Graph, DAG)는 방향성을 가진 간선(Edges)을 포함하며, 순환(Cycle)이 존재하지 않는 그래프이다. DAG는 여러 알고리즘 및 데이터 구조에서 중요한 역할을 하며, 위상 정렬(Topological Sorting), 작업 스케줄링, 의존성 해결 등에 활용된다. ==정의== 유향 비순환 그래프(DAG)는 다음 조건을 만족하는 그래프이다. *'''유향 그래프''' (Directed Graph) **...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 06:44 부분 순서 관계 (역사 | 편집) [4,111 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''부분 순서 관계'''(Partial Order Relation)는 집합 내 원소들 사이의 순서를 정의하는 이항 관계(Binary Relation) 중 하나로, 반사성(reflexivity), 반대칭성(antisymmetry), 이행성(transitivity)의 세 가지 성질을 만족하는 관계이다. ==정의== 집합 '''X''' 위의 이항 관계 '''≤'''가 다음 세 가지 성질을 만족하면, 이를 '''부분 순서 관계'''라고 한다. *'''반사성 (Reflexivity)''' **모든 원소 x에...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 02:54 Merge Sort (역사 | 편집) [3,159 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Merge Sort''' is a divide-and-conquer sorting algorithm that recursively splits an array into smaller subarrays, sorts them, and then merges the sorted subarrays to produce the final sorted array. It guarantees a worst-case time complexity of O(n log n). ==Algorithm Overview== Merge Sort follows these steps: #'''Divide:''' Recursively split the array into two halves until each subarray has one element. #'''Conquer:''' Sort the subarrays (trivial for single-element arrays). #'...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 02:53 리눅스 메모리 (역사 | 편집) [4,767 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''리눅스 메모리'''(Linux Memory)는 운영체제에서 프로세스 및 커널이 사용하는 메모리 관리 방식을 의미한다. 리눅스에서는 가상 메모리, 캐시, 스왑 등의 개념을 활용하여 효율적인 메모리 관리를 수행한다. ==개요== 리눅스는 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 가상 메모리(Virtual Memory) 시스템을 채택하고 있으며, 프로세스마다 독립적인 메모리 공간을 할당한다....) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 02:47 파이썬 print (역사 | 편집) [3,636 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''파이썬 print'''(Python print)는 표준 출력(standard output)에 데이터를 출력하는 함수이다. 기본적으로 문자열, 숫자, 리스트 등 다양한 데이터를 출력할 수 있으며, 여러 옵션을 활용하여 출력 형식을 조정할 수 있다. ==기본 사용법== `print()` 함수는 인자로 전달된 값을 화면에 출력한다.<syntaxhighlight lang="python"> print("Hello, world!") # 출력: Hello, world! print(42) # 출...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 02:40 파이썬 나눗셈 (역사 | 편집) [4,660 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''파이썬 나눗셈'''(Python Division)은 파이썬에서 숫자를 나누는 연산을 의미하며, 다양한 연산자와 내장 함수를 제공한다. 기본적으로 파이썬에서는 정수 나눗셈과 실수 나눗셈을 구분하며, 나머지를 구하는 연산도 지원한다. ==나눗셈 연산자== 파이썬에서는 다음과 같은 연산자를 사용하여 나눗셈을 수행할 수 있다. *'''실수 나눗셈''' (`/`) **두 수를 나눈 후 결과를 ''...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 3일 (월) 02:37 머지 소트 (역사 | 편집) [4,763 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''머지 소트'''(Merge Sort)는 분할 정복(divide and conquer) 방식의 정렬 알고리즘으로, 데이터를 반으로 나누어 정렬한 후 병합하는 방식으로 동작한다. 안정 정렬(stable sort)에 속하며, 평균 및 최악의 경우 시간 복잡도가 O(n log n)으로 일정하다. (Θ(n log n) ==개요== 머지 소트는 문제를 작은 부분으로 나누고, 이를 정렬한 후 병합하는 방식으로 동작한다. 알고리즘의 동작 과...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 1일 (토) 12:35 RAMCloud (역사 | 편집) [3,291 바이트] Matei (토론 | 기여) (새 문서: '''RAMCloud''' is a distributed in-memory storage system designed for low-latency and high-throughput applications. It provides persistent storage with sub-microsecond access times by keeping all data in DRAM while ensuring durability through fast logging to disk or flash. ==Overview== RAMCloud aims to combine: *'''Low-Latency Storage:''' Data is stored entirely in DRAM for rapid access. *'''High Availability:''' Data is replicated across servers for fault tolerance. *'''Durabil...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 1일 (토) 12:34 Resilient Distributed Datasets (역사 | 편집) [4,195 바이트] Matei (토론 | 기여) (새 문서: '''Resilient Distributed Datasets (RDDs)''' are the fundamental data structure in Apache Spark that provide fault-tolerant, parallel computation on large datasets. RDDs enable efficient distributed data processing while ensuring resilience to failures. ==Overview== RDDs are immutable, distributed collections of objects that can be processed in parallel. They are designed to optimize large-scale data processing by: *'''Fault Tolerance:''' Automatically recovering lost data us...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 1일 (토) 10:53 Distributed Shared Memory (역사 | 편집) [3,908 바이트] Matei (토론 | 기여) (새 문서: '''Distributed Shared Memory (DSM)''' is a memory management architecture that enables multiple distributed systems to share a logical memory space, allowing processes on different machines to access shared data as if they were on a single system. ==Overview== Distributed shared memory provides an abstraction that simplifies parallel and distributed computing by: *'''Providing a unified memory model:''' Applications access memory as if it were shared, even though it is physicall...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 1일 (토) 10:52 Piccolo (역사 | 편집) [3,476 바이트] Matei (토론 | 기여) (새 문서: '''Piccolo''' is a distributed in-memory computing framework designed to simplify the development of parallel applications. It provides a shared, distributed key-value store that allows workers to efficiently process large datasets while reducing communication overhead. ==Overview== Piccolo enables efficient distributed computing by: *'''In-Memory Data Storage:''' Uses a distributed key-value store to minimize disk I/O. *'''Fine-Grained Data Sharing:''' Allows workers to share s...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 1일 (토) 07:42 Mathematical Induction (역사 | 편집) [2,155 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Mathematical Induction''' is a proof technique used in mathematics to establish the validity of a statement for all natural numbers. It is particularly useful for proving properties of sequences, inequalities, and recurrence relations. ==Principle of Mathematical Induction== Mathematical induction consists of two main steps: #'''Base Case:''' Prove that the statement holds for the smallest natural number (usually n = 1 or n = 0). #'''Inductive Step:''' Assume the statement ho...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 1일 (토) 05:53 FlumeJava (역사 | 편집) [3,394 바이트] Matei (토론 | 기여) (새 문서: '''FlumeJava''' is a Java-based distributed data processing framework developed by Google for building and executing efficient, parallel, and distributed pipelines. It provides an abstraction over MapReduce and other parallel computation models, enabling users to write high-level data processing workflows. ==Overview== FlumeJava simplifies large-scale data processing by providing: *'''Lazy Evaluation:''' Pipelines are defined but not executed immediately, allowing for optimizati...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 1일 (토) 05:44 DryadLINQ (역사 | 편집) [3,408 바이트] Matei (토론 | 기여) (새 문서: '''DryadLINQ''' is a distributed computing framework developed by Microsoft that extends LINQ (Language Integrated Query) to work with large-scale data processing using the Dryad execution engine. It allows users to write data-parallel computations in C# or other .NET languages while leveraging distributed computing resources. ==Overview== DryadLINQ simplifies distributed data processing by combining: *'''Dryad''': A distributed execution engine that processes dataflow graphs ac...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 05:25 마스터 정리 (역사 | 편집) [3,581 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''마스터 정리'''(Master Theorem)는 분할 정복 알고리즘의 시간 복잡도를 분석하는 데 사용되는 수학적 정리이다. 주어진 재귀 관계식을 일반적인 형태로 변환하여 알고리즘의 실행 시간을 평가할 수 있도록 도와준다. ==개요== 마스터 정리는 특정 유형의 재귀 관계식을 해결하는 방법을 제공하며, 특히 분할 정복 알고리즘의 시간 복잡도를 분석하는 데 유용하다....") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 05:18 Master Theorem (역사 | 편집) [1,853 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Master Theorem''' is a formula used to analyze the time complexity of recursive algorithms, particularly divide-and-conquer algorithms. It provides a direct way to determine asymptotic complexity without requiring iterative expansion or recurrence tree analysis. ==Master Theorem Formula== A recurrence of the form: *T(n) = aT(n/b) + O(n^d) where: *'''a''' = number of recursive calls, *'''b''' = factor by which the problem size is reduced in each recursion, *'''O(n^d)''...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 05:07 Karatsuba Multiplication (역사 | 편집) [2,664 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Karatsuba Multiplication''' is a divide-and-conquer algorithm used for fast multiplication of large numbers. It reduces the number of necessary multiplications compared to traditional long multiplication, making it more efficient for large inputs. ==Algorithm Overview== Karatsuba multiplication breaks two n-digit numbers into smaller parts and recursively computes their product using fewer multiplications. == Steps == #'''Divide:''' Split two n-digit numbers into two...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 02:32 빅오 표기법 (역사 | 편집) [3,351 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''빅오 표기법'''(Big-O Notation)은 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도를 분석하는 데 사용되는 수학적 표기법이다. 주어진 입력 크기에 따라 알고리즘의 실행 시간이 어떻게 증가하는지를 나타내며, 최악의 경우 성능을 분석하는 데 주로 사용된다. ==개요== 빅오 표기법은 알고리즘의 성능을 대략적으로 분석할 때 활용되며, 주요 목적은 입력 크기가 커질수...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 02:01 Default Initial Condition (역사 | 편집) [2,014 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Default Initial Condition''' refers to the predefined starting values or states used in algorithms, mathematical models, and computational systems. These conditions serve as the foundation for computations and ensure consistent behavior across executions. ==Key Concepts== *'''Initial Condition:''' The starting state or value assigned to variables before an algorithm or system begins execution. *'''Default Values:''' Predefined values used when no user-defined input is...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 01:56 Asymptotic Notation (역사 | 편집) [3,101 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Asymptotic Notation''' is a mathematical tool used to describe the limiting behavior of an algorithm's complexity as the input size approaches infinity. It provides a way to analyze and compare algorithm efficiency by focusing on the growth rate of time or space complexity. ==Key Asymptotic Notations== Asymptotic notation expresses how an algorithm's performance scales with input size. The most common types are: ===Big O Notation (O)=== *'''Definition:''' Represents a...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 01:55 Sorting Algorithm (역사 | 편집) [4,020 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Sorting Algorithm''' is an algorithm that arranges elements of a list or array in a specific order, typically numerical or lexicographical. Sorting is a fundamental operation in computer science, used in data processing, searching, and optimization. ==Classification of Sorting Algorithms== Sorting algorithms can be classified based on various criteria: ===By Complexity=== {| class="wikitable" !Complexity!!Example Algorithms!!Description |- |O(n log n)||Merge Sort, Qui...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 01:40 Algorithm Complexity (역사 | 편집) [3,273 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Algorithm Complexity''' is a measure of the efficiency of an algorithm in terms of time and space usage as the input size grows. It helps in comparing different algorithms and understanding their performance characteristics. ==Key Concepts== *'''Time Complexity:''' Measures the amount of time an algorithm takes to complete as a function of input size. *'''Space Complexity:''' Measures the amount of memory an algorithm requires during execution. *'''Asymptotic Notation...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 01:38 Golden Ratio (역사 | 편집) [2,187 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Golden Ratio''' (φ) is an irrational mathematical constant approximately equal to 1.6180339887. It appears in mathematics, nature, architecture, and art, often associated with aesthetically pleasing proportions. ==Definition== The golden ratio is defined as: *φ = (1 + √5) / 2 ≈ 1.618 It satisfies the equation: *φ² = φ + 1 ==Mathematical Properties== *'''Self-Similarity:''' φ is the only positive number that satisfies φ² = φ + 1. *'''Continued Fraction Rep...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 01:35 Fibonacci Sequence (역사 | 편집) [2,504 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Fibonacci Sequence''' is a mathematical sequence where each number is the sum of the two preceding numbers. It is widely used in mathematics, computer science, and nature to model growth patterns and recursive structures. ==Definition== The Fibonacci sequence is defined recursively as: *F(0) = 0, F(1) = 1 (Base cases) *F(n) = F(n-1) + F(n-2) for n ≥ 2 ==Example Sequence== The first few Fibonacci numbers are: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... ==Closed-Form...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 01:34 Recurrence Relation (역사 | 편집) [2,939 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Recurrence Relation''' is an equation that defines a sequence of values using previous terms in the sequence. It is widely used in mathematics and computer science to analyze recursive algorithms and discrete structures. ==Key Concepts== *'''Recursive Definition:''' Expresses a term in a sequence in terms of one or more preceding terms. *'''Base Case:''' Specifies the initial condition(s) required to compute later terms. *'''Closed-Form Solution:''' A non-recursive fo...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 31일 (금) 01:13 Computational Problem (역사 | 편집) [3,394 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (Created page with "'''Computational Problem''' is a problem that can be solved using an algorithm executed on a computational model, such as a Turing machine. It involves defining an input, processing it through a set of rules or algorithms, and obtaining an output. ==Key Concepts== *'''Input:''' A well-defined set of data that the problem operates on. *'''Output:''' The expected result derived from the given input. *'''Algorithm:''' A finite sequence of steps that transforms the input int...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 30일 (목) 07:46 Rote Method (역사 | 편집) [2,154 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Rote Method''' is a learning technique that relies on repetition and memorization without necessarily understanding the underlying concepts. It is commonly used in education, language learning, and skill acquisition where recall is essential. ==Key Characteristics== *'''Repetitive Learning:''' Information is learned through constant repetition. *'''Surface-Level Retention:''' Focuses on memorization rather than deep understanding. *'''Pattern-Based Recall:''' Learners associa...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 30일 (목) 07:10 Divide-and-Conquer Algorithm (역사 | 편집) [3,036 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Divide-and-Conquer Algorithm''' is a problem-solving approach that breaks a complex problem into smaller subproblems, solves them recursively, and then combines the results to obtain the final solution. It is widely used in computer science for designing efficient algorithms. ==Key Concepts== *'''Divide:''' The original problem is split into smaller, independent or overlapping subproblems. *'''Conquer:''' Each subproblem is solved recursively. *'''Combine:''' The solutions of...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 29일 (수) 05:40 MapReduce (역사 | 편집) [4,131 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''MapReduce''' is a programming model and framework designed for processing and generating large datasets in a distributed computing environment. It simplifies the processing of big data by dividing tasks into two primary phases: the '''Map''' phase and the '''Reduce''' phase. Developed by Google, MapReduce has become a foundational concept in distributed data processing systems, such as Apache Hadoop. ==Key Concepts== *'''Map Phase:''' Processes input data and converts it into...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 29일 (수) 03:26 Big Omega Notation (역사 | 편집) [3,871 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Big Omega (Ω) Notation''' is a mathematical concept used in computer science to describe the lower bound of an algorithm's time or space complexity. It provides a guarantee of the best-case performance of an algorithm, defining the minimum time or space required for the algorithm to complete as a function of input size. ==Key Concepts== *'''Lower Bound:''' Big Omega represents the minimum amount of resources (time or space) that an algorithm will require for any input of siz...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 29일 (수) 03:15 Big O Notation (역사 | 편집) [3,900 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''Big O Notation''' is a mathematical concept used to describe the performance or complexity of an algorithm. It provides an upper bound on the growth rate of an algorithm's time or space requirements as the size of the input increases. Big O notation is widely used in computer science to analyze and compare algorithms. ==Key Concepts== *'''Growth Rate:''' Describes how an algorithm's performance scales with the size of the input (denoted as n). *'''Asymptotic Analysis:''' Focu...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 29일 (수) 01:15 로그의 성질 (역사 | 편집) [2,590 바이트] 스탠리 (토론 | 기여) (새 문서: == 성질 1 == '''진수(value)가 1이면 지수(exponent)은 0이다.''' * 로그의 진수가 1이라는 것은 어떤 값을 1로 만드는 지수라는 뜻이므로 그 지수는 항상 0이 된다. (단, 진수는 0이 아니어야 한다.) <blockquote>'''log'''<sub>a</sub>b = 1</blockquote> == 성질 2 == '''밑(base)과 진수(argument)가 같으면 지수(exponent)은 1이다.''' * a를 a로 만드는 지수는 1이 된다. <blockquote>'''log'''<sub>a</sub>a = 1</b...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 29일 (수) 00:48 로그 (수학) (역사 | 편집) [2,929 바이트] 스탠리 (토론 | 기여) (새 문서: == 어원 == * 로그(log)는 로가리듬(logarithm)의 줄임말로, 고전 그리스어로 '계산' 또는 '비(比)'를 뜻하는 lŏgŏs (로고스)의 어간 log-와 '수'를 뜻하는 arithmŏs의 합성어에서 유래했다. * 한자어로는 지수에 대비된다는 의미에서 '대수(對數)'라고 하는데 요즘 한국에서는 교과서에서도 그냥 '로그'라고 지칭하여 '대수'라는 말은 거의 사용하지 않는다. ** 다...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 27일 (월) 04:40 LPDDR5 (역사 | 편집) [3,463 바이트] Tsmc (토론 | 기여) (새 문서: '''LPDDR5 (Low Power Double Data Rate 5)''' is a memory standard designed for high-performance, low-power applications, primarily targeting mobile devices, automotive systems, IoT, and edge computing. LPDDR5 offers significant improvements in data transfer rates, power efficiency, and reliability compared to its predecessor, LPDDR4X. ==Key Features== *'''High Data Transfer Rates:''' Supports data rates up to 6400 Mbps, enabling faster application performance. *'''Low Power Consu...) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 27일 (월) 04:38 LPDDR5X (역사 | 편집) [3,183 바이트] Tsmc (토론 | 기여) (새 문서: '''LPDDR5X (Low Power Double Data Rate 5X)''' is a high-performance, low-power memory standard designed for mobile devices, embedded systems, and advanced computing applications. It is an enhanced version of LPDDR5, offering improved speed, efficiency, and power optimization to meet the growing demands of modern computing. ==Key Features== *'''High Data Transfer Rates:''' LPDDR5X supports data rates up to 8533 Mbps, significantly faster than LPDDR5, which maxes out at 6400 Mbps....) 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 24일 (금) 08:23 Data Analytics (역사 | 편집) [5,532 바이트] Betripping (토론 | 기여) (Created page with "'''Data Analytics''' is the process of examining raw data to uncover patterns, trends, and insights that can inform decision-making. It involves the use of statistical, computational, and visualization techniques to transform data into actionable knowledge. ==Key Concepts== *'''Data Collection:''' Gathering raw data from various sources, such as databases, APIs, and sensors. *'''Data Cleaning:''' Removing errors, inconsistencies, and duplicates to ensure data quality. *'...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 24일 (금) 08:21 Predictive Analytics (역사 | 편집) [5,048 바이트] Betripping (토론 | 기여) (Created page with "'''Predictive Analytics''' is a type of data analysis that uses historical data, statistical algorithms, and machine learning techniques to predict future outcomes. It helps organizations make proactive decisions by identifying trends, patterns, and the likelihood of specific events. ==Key Concepts== *'''Data-Driven Predictions:''' Uses past data to forecast future events or behaviors. *'''Machine Learning Models:''' Employs algorithms that learn from data to improve pre...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 24일 (금) 08:20 Prescriptive Analytics (역사 | 편집) [4,843 바이트] Betripping (토론 | 기여) (Created page with "'''Prescriptive Analytics''' is a type of data analysis that focuses on providing actionable recommendations to achieve desired outcomes. By analyzing historical data, predicting future trends, and evaluating possible scenarios, prescriptive analytics suggests the best course of action for decision-makers. ==Key Concepts== *'''Decision Optimization:''' Uses data models to recommend the optimal decision from various alternatives. *'''Scenario Analysis:''' Evaluates potent...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 24일 (금) 08:14 Diagnostic Analytics (역사 | 편집) [4,366 바이트] Betripping (토론 | 기여) (Created page with "'''Diagnostic Analytics''' is a type of data analysis that focuses on understanding the causes of past events. It delves deeper into historical data to identify patterns, relationships, and root causes behind trends or anomalies observed in descriptive analytics. ==Key Concepts== *'''Root Cause Analysis:''' Investigating the reasons behind observed outcomes or performance issues. *'''Data Relationships:''' Identifying correlations and dependencies between variables to ex...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 24일 (금) 08:13 Descriptive Analytics (역사 | 편집) [3,920 바이트] Betripping (토론 | 기여) (Created page with "'''Descriptive Analytics''' is a type of data analysis that focuses on summarizing historical data to identify patterns, trends, and insights. It is the foundation of data-driven decision-making, helping organizations understand what has happened in the past by providing a clear view of data in its historical context. ==Key Concepts== *'''Historical Analysis:''' Descriptive analytics analyzes past events to provide a summary of what has occurred. *'''Data Aggregation:'''...") 태그: 시각 편집
- 2025년 1월 22일 (수) 10:34 Apache Zookeeper (역사 | 편집) [3,470 바이트] 172.70.230.86 (토론) (Created page with "== Apache ZooKeeper == Apache ZooKeeper is an open-source, centralized service designed to manage configuration, naming, synchronization, and group services in distributed systems. It simplifies coordination and state management in large-scale distributed applications. === Overview === ZooKeeper provides a high-performance coordination service for distributed applications. It offers a simple and reliable mechanism to store shared configuration and state information. ==...")
- 2025년 1월 22일 (수) 09:47 Scala (Programming Language) (역사 | 편집) [3,057 바이트] 172.70.115.101 (토론) (Created page with "== Scala (Programming Language) == Scala is a high-level, statically typed programming language that integrates features of both object-oriented and functional programming. It is designed to address common criticisms of Java and improve developer productivity. === History === Scala was developed by Martin Odersky and was first released in 2003. It was created to provide a concise, scalable, and expressive language for the Java Virtual Machine (JVM). The name Scala stand...")
- 2025년 1월 22일 (수) 02:11 대통령 탄핵심판 2차 변론 중 대통령 측의 부정선거 주장에 대한 사실관계 설명 (역사 | 편집) [18,880 바이트] 172.71.222.108 (토론) (새 문서: <blockquote>아래 내용은 정부 공식 문서 내용입니다. 양식, 형태 조정 외 실질적인 내용 수정을 금합니다. (출처: 중앙선거관리위원회)</blockquote>중앙선관위는 1월 16일 대통령 탄핵심판 2차 변론 중 대통령 측의 부정선거 주장에 대하여 다음과 같이 정확한 사실관계를 설명드립니다. === 선거관리위원회 전산시스템 조작 주장 관련 === '''□ 국정원 확인 결과 선거관리시...) 태그: 시각 편집
