ㄱ. ALTER ㄴ. DROP ㄷ. INSERT ㄹ. UPDATE
11110100(2) + Y = 11011111(2)
입력 | 출력 | ||
---|---|---|---|
A | B | C | Y |
0 | 0 | 0 | 1 |
0 | 0 | 1 | 0 |
0 | 1 | 0 | 0 |
0 | 1 | 1 | 1 |
1 | 0 | 0 | 0 |
1 | 0 | 1 | 1 |
1 | 1 | 0 | 1 |
1 | 1 | 1 | 0 |
ㄱ. 단층 퍼셉트론은 배타적 합(Exclusive-OR) 연산자를학습할 수 있다. ㄴ. 다층 신경망은 입력 층, 출력 층, 하나 이상의 은닉층들로 구성된다. ㄷ. 뉴런 간 연결 가중치(Connection Weight)를 조정하여학습한다. ㄹ. 생물학적 뉴런 망을 모델링한 방식이다.
class Super { Super() { System.out.print('A'); } Super(char x) { System.out.print(x); } } class Sub extends Super { Sub() { super(); System.out.print('B'); } Sub(char x) { this(); System.out.print(x); } } public class Test { public static void main(String[] args) { Super s1 = new Super('C'); Super s2 = new Sub('D'); } }
○ 철수: 절차적 응집도+공통 결합도 ○ 영희: 우연적 응집도+내용 결합도 ○ 동수: 기능적 응집도+자료 결합도 ○ 민희: 논리적 응집도+스탬프 결합도
ㄱ. 혼잡제어 ㄴ. 인터넷 주소지정과 라우팅 ㄷ. 신뢰성 있는 전달 서비스 ㄹ. 패킷 단편화와 재조립
#include int a = 10; int b = 20; int c = 30; void func(void) { static int a = 100; int b = 200; a++; b++; c = a; } int main(void) { func(); func(); printf("a = %d, b = %d, c = %dn", a, b, c); return 0; }