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over7474의 이미지

두 객관식 문제, 해설좀 부탁드립니다

안녕하세요.

아래의 두문제 해설좀 부탁드립니다.

[문제1] 오류 보고에서 캡슐화된 ICMP 메세지는 ( ) 로 간다.
A. 송신자 호스트
B. 수신자 호스트
C. 라우터
D. A,B,C 모두

[문제2] ICMP 메세지들은 IP를 사용하여 전송되는 다른 데이터와 같이 데이터그램 안에 캡슐화된다. 참인가 거짓인가?

a. 참
b. 거짓

anywheresa의 이미지

Serial 통신 질문!!!

안녕하세요.

리눅스에서 모듈과의 serial 통신 구현에 질문사항이 있어서 글 올립니다.

현재 ttyS0 는 console 로 사용 중입니다.

이번에 보드에 serial 로 통신하는 모듈을 제어하게 됐습니다.

ttyS1 을 사용해서 통신을 해야 하는거 같습니다.

> cat /proc/tty/driver/serial
0: uart:16550A port:EF600400 irq:1 baud:19290 tx:4814 rx:104 RTS|DTR
1: uart:16550A port:1 irq:0 tx:0 rx:0 DSR|CD|RI

현재 위와 같이 잡혀있습니다.

ttyS1 을 사용하기 위해서 어떤 작업이 필요한지 문의드려요...

또 현재 ttyS1의 UART base address 가 1 로 표시되는데 이것의 의미가 뭔지 알수 있을까요?!

ekzmsltm011의 이미지

리눅스 메모리 모니터링 관련 궁금한게 있습니다.

Centos 6.7 이고 클라우드 환경입니다.

기존 4GB 메모리 인스턴스를 메모리가 모자른듯하여 8GB 인스턴스로 업그레이드 하였습니다.

그런데 업그레이드 하고 곧바로 메모리 증가량이 올라가더니 메모리를 다 먹고 있어요.

아래 보시면 8GB에서 7.9G정도를 사용중인데 top에서 메모리 정렬로 보면 msyql은 1.2G정

밖에 사용안하고 있어요. buffer와 cache 300MB 정도 잡혀있구요.

trymp의 이미지

코딩하실 때 중괄호 처리 어떤식으로 하시나요?


질문이라기 보다 다른 개발자분들 코딩하실 때 중괄호 처리 어떤식으로 하시는지 궁금해서요.

ex 1)

 if (express) {
 
   .....
  }
 
  for  (i = 0; i< 10; i++ ) {
   .......
  }

ex 2)

 if (express) 
  {
 
   .....
  }
 
  for  (i = 0; i< 10; i++ ) 
  {
   .......
  }

중요한것은 아니지만 다른분들 어떤식으로 하시는지
궁금해서 질문드립니다. ^^

dyjin의 이미지

lisp cons 문의

안녕하세요 lisp 독학중인데 아래 두 car결과가 예상과 달라서 문의드립니다
결과가 다른간 당연한데
위에건 (nil nil a b) 고
아래건 (nil (a b)) 로 리스트가 포함되는 원리가 궁금합니다
왜그런가요?

(setq test '(a b))
(cons () (cons () test))
(cons () (cons test ()))

야구볼까축구볼까@Naver의 이미지

Dijkstra 알고리즘 경로 출력

다음과 같이 Dijkstra 알고리즘을 c언어로 구현했는데 최단 경로를 출력하는 부분이 아리까리 하네요...
재귀함수 써서 구현했었는데 재귀함수 쓰지 않고 최단경로를 출력하는 방법이 있나요?

입력 : input.txt (파일첨부)
출력 : 1 3 6 8

aysl의 이미지

C언어 다항식 덧셈 문제 도와주세요!!!ㅠ.ㅠ

대학 자료구조 과제인데 군대를 다녀와 C언어를 거의 완전히 잊어버렸습니다ㅠㅠ;;

뒤늦게 C언어책 보고 있는데 미처 보지못한 구조체를 사용한 다항식 덧셈 과제가 나왔네요ㅠ;;

문제는 아래와 같습니다.

문제) 다음 조건에 맞도록 프로그램을 작성하시오.

over7474의 이미지

따잇!

따잇!

acorn의 이미지

[국비지원]파이썬 Python 활용 머신러닝+딥러닝분석 무료과정 - 교육강좌(오프라인)

에이콘아카데미 강남캠퍼스
http://acornacademy.co.kr
교육장위치: 서울 강남구 강남대로 94길 20. 3.4층

교육목표:
2017년 빅데이터 시장에서 많은 수요가 예상되는 키워드는 『분석』입니다. 2013년부터 시작되어 온 일반적이고 보편적인 분석전문가에서 지금은 머신러닝과 같은 기계학습에 주목하고 있습니다. 시장에서 어필하는 첫번째는 빠른 트랜드의 적응 및 적용이며 이 교육에서는 빅데이터 분석의 Python을 활용해 이슈가 되고있는 머신러닝과 딥러닝을 단계별 학습하며 실제 데이터를 활용하여 프로젝트를 구현 할 수 있습니다. 여러분은 이제 빅데이터 분석전문가의 길에 한걸음 다가갈수 있습니다!
교육대상:
1. 미취업자 (실업자)
2. 졸업생
3. 졸업예정자 (학점이수가 완료된 자)

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