Operating system - Translation Lookaside Buffer
앞에서 말했듯 paging은 상당한 성능 저하를 가져올 수도 있다. 모든 load/store 명령어 실행이 계속 반복해서 일어나는 것이다. 그래서 이 주소 변환 속도를 향상시키기 위한 방법을 도입하게 된다. 이는 Translatiion-Lookaside Buffer(TLB)라고...
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ML - Lecture 13: Evaluating classifiers: Precision & Recall
지금까지 우리는 classifier에 대하여 배우면서 어떤 얼마나 좋은지 나쁜지 이런거에 대해 분류를 했었다. 그런데 과연 이 classifier가 정확한지 안한지는 어떻게 알 수 있을까? 정확하기만 한 classifier는 항상 믿을 수 있는 것일까? 이러한 이유로 다양한 eva...
Operating system - Paging
앞에서 보았듯 공간을 다양한 크기의 청크로 분할하면 공간이 fragmented되게 된다. 그래서 동일 크기의 조각으로 분할하는 방법을 생각해볼 수 있다. 이를 paging이라고 한다. 고정 크기의 단위를 page라고 하고 이에 대응되는 물리 메모리를 page frame이라고 한...
ML - Lecture 12: Ensemble learning
우리가 앞에서 구한 classifier들은 꽤나 좋은 성능을 보여줬다. Variance가 낮고 빠르게 learning을 하는 장점이 있었다. 하지만 bias가 높게나온다는 단점이 있다. 왜냐하면 우리가 true error를 줄이기 위해 weak(simple) classifier를 ...
Operating system - Segmentation
지금 우리가 배운건 베이스와 바운드 레지스터를 이용해 주소 공간 전체를 메모리에 탑재한다. 이 방식은 스택과 힙 사이의 공간이 사용되지 않더라도 물리 메모리를 차지하고 있다. 그렇기 때문에 메모리 낭비 (wasteful) 가 심하다. 그리고 주소 공간이 물리 메모리보다 클 때 ...