본문 바로가기

분류 전체보기133

자바(JAVA) 접근제어자와 오버라이딩, 오버로딩 1. 접근제어자 자바에서는 아래와 같은 접근제어자가 존재한다. 말그대로 접근을 제어하는 역할을 행한다. 1) private: 해당 클래스에서만 접근이 가능하다 2) protected: 동일 패키지내의 클래스 또는 해당 클래스를 상속받은 외부 패키지의 클래스에서 해당 변수, 메소드에 접근이 가능하다 3) public: 어떤 클래스에서든 해당 변수, 메소드에 접근이 가능하다. 4) defalut: 별도의 접근 지시 제어자를 설정하지 않은 경우이다. 해당 패키지내에서 해당 변수, 메소드에 접근이 가능하다. 2. 오버라이딩(overriding), 오버로딩(overloading)오버라이딩은 부모 클래스에 있는 메소드를 자식 클래스에서 재정의 하는 것이다. 오버로딩은 메소드의 매개변수에 따라 전혀 다른 정의의 메소.. 2018. 5. 21.
[CADI 2주차 미션] JAVA 오버라이딩, 오버로딩과 접근제어자 1. 정기모임때 진행한 내용 복습- 따로 포스팅 http://markim94.tistory.com/88 2. 상속을 활용한 예제 자바 프로그램 만들어보기- 실습간 진행한 animal 프로젝트에서 부모 클래스의 private 속성들에 대하여 값을 변경, 출력해주는 코드로 확장하기. Animal.javapackage ClassTest; public class Animal { private double weight; private String picture; void eat() { System.out.println("eat() 호출됨."); } void sleep() { System.out.println("sleep() 호출됨."); } void setWeight(double weight) { // weigh.. 2018. 5. 21.
안드로이드 개발, 자바와 코틀린 차이는? 지난 해 17년, 구글 I/O에서 '코틀린(Kotlin)'이 공식적으로 안드로이드 개발 언어로서 인정받게 됐다. 이로써 구글이 코틀린을 공식적으로 지원하게 되는 셈이다. 그러면 안드로이드 개발자들은 어떤 언어를 택해야 하는지 고민에 빠질 수 있다. iOS 개발에서도 스위프트의 파란이 펼쳐지고 있으니 말이다. 그러나 개발자 커뮤니티나 다수의 개발자들은 코틀린의 인기도 이해하는 분위기이지만, 선행 자바, 후속 코틀린으로 코스를 밟아나가야 하는 것이 맞다는 의견이 조금 더 비중있었다. 때문에 객관적으로 접근하기 위해 안드로이드 개발에서의 코틀린이 자바에 비해 어떠한 차이를 갖고 있는지 살펴보고자 한다. 코틀린은 인텔리 J IDEA를 만든 젯브레인스(Jetbrains)가 2010년에 선보인 개발 언어다. 이후 .. 2018. 5. 16.
[CADI 1주차 미션] 앱실습과제-자기소개 1. 자바와 코틀린의 차이 http://markim94.tistory.com/86 따로 포스팅. 2. 정기모임 내용 복습 - 인텐트 : 액티비티를 띄우거나 기능을 동작시키기 위한 수단, 일종의 명령 또는 데이터 전달수단이 된다.Intent intent = new Intent(getApplicationContext(), SecondActivity.class); // 액티비티 전환에 관한 인텐트 생성 startActivity(intent); // 인텐트 실행(액티비티 전환) - 토스트 : 토스트 메시지를 출력시킴Toast.makeText(getApplicationContext(),"안녕하세요", Toast.LENGTH_LONG).show(); - 텍스트뷰 : 텍스트를 보여주는 뷰 - 이미지뷰 : 이미지를 보.. 2018. 5. 16.
딥러닝 사례분석 : 자율주행 자동차 자율주행 자동차 개발시장에서 선두주자로 꼽히고 있는 테슬라모터스의 딥러닝 적용사례테슬라 자율자동차 기술에서 딥러닝은 아주 중요한 요소로 꼽히고 있다. 딥러닝으로 자율주행기술을 한층 끌어올릴 수 있기 때문이다. 딥러닝이 어떻게 적용되는지 들여다보자, 가장 먼저 전 세계에 위치한 테슬라 자율차에서 수집한 카메라 영상 데이터들을 클라우드 데이터 센터에 업로드한다. 이후 업로드 된 영상데이터를 이용해 '딥러닝 모델'을 학습시킨다. 학습이 된 '딥러닝 모델'을 통해 자율차는 다양한 주행상황에서의 대응이 가능해진다. 2018. 5. 15.
Linear Regression(선형회귀) 코드분석 Linear Regression.py 코드# From https://www.tensorflow.org/get_started/get_started import tensorflow as tf # 텐서플로우 라이브러리 사용 # Model parameters W = tf.Variable([.3], tf.float32) # W 변수에 32비트 실수형 변수 0.3 b = tf.Variable([-.3], tf.float32) # b 변수에 32비트 실수형 변수 -0.3 # Variable 내장함수를 사용하면 텐서플로 자체적으로 학습과정에서 값을 변경 # Model input and output x = tf.placeholder(tf.float32) # x 변수에 32비트 실수형의 placeholder 지정 y = .. 2018. 5. 15.
반응형

티스토리툴바