마이 플밍 블로그

추가(23/03/05) - Undo 해주지 않으면 잠시 뒤 추가시킨 데이터 다시 돌아감 시트에서 데이터를 받아오기위해선 먼저 해당 시트의 링크를 가져와야 한다. https://docs.google.com/spreadsheets/d/DOCID/export?format=csv 링크는 위와 같이 적으면 되는데 눈여겨 볼건 DOCID와 export?format=csv 이 두 부분이다. DOCID는 문서의 ID이고 export?format=csv는 csv 형식의 데이터로 받아오겠다는 것을 의미한다. csv가 아니라 tsv라고 적으면 tsv 형식으로 가져오게 된다. 만약 문서에 시트가 여러개가 있으면 다음과 같이 적어야 한다. https://docs.google.com/spreadsheets/d/{key}/gviz..

SI (국제 단위계) 기본량 이름 기호 길이 meter m 질량 kilogram kg 시간 second s 전류 ampere A 온도 kelvin K 물질량 mole mol 광도 candela cd SI는 위 표에 나열된 7가지 기본 측정 단위를 사용하고 있으며, 이로부터 다른 모든 SI 유도 단위를 이끌어 낸다. 7가지 SI단위로 부터 조합을 통해 다른 단위를 측정할 수 있는 단위가 있는데 이를 Derived Unit (유도 단위)라고 한다. Derived Unit (유도 단위) 이름 기호 힘 newton N 에너지 joule J 일률 watt W 압력 pascal Pa 진동수 hertz Hz 전기 저항 ghm Ω 전압 volt V 전하량 coulomb C 유도 단위는 이외에도 총 22가지가 있다. S..

젠젝트란 무엇인가? 젠젝트는 유니티에서 DI 패턴을 쉽게 구현할 수 있게 해주는 프레임워크다. DI? DI(Defendency injection) 즉 의존성 주입이란 무엇인지부터 알아보자. 먼저 의존성이란게 뭔지 알아보자 class People { Car car; public People() { car = new Car(); } public void RideCar() { car.Ride(); } } class Car { public void Ride() { } } 위 코드를 보면 People는 변수로 Car 클래스를 가지고 있고 Car를 생성자에서 직접 생성하여 사용을 하고 있다. 이는 People와 Car가 강하게 결합되어 있음을 의미한다. 이렇게 코드간의 의존성이 늘어난다면 코드의 재활용성이 떨어지고..

개요 컴파일의 단계를 정리면 다음과 같다. 어휘분석(스캐닝) - 구문분석(파싱) - 의미 분석(타입검사) - 중간코드생성기- 최적화 - 코드생성 - 종속코드 최적화 와 같은 순서로 진행된다. 이중 첫 번째 단계인 어휘 분석은 소스코드를 정규문법에 따라 토큰으로 분류하는 작업을 말한다. 어휘 분석 단계에서 검출되는 의미있는 조각을 어휘항목(lexeme)라고 하며, 어휘 분석기는 소스코드에서 이러한 어휘 항목을 검출하여 토큰을 생성한다. "Think like a man of action and act like man of thought" 이런 문장을 뛰어쓰기나 공백을 통해서 단어별로 자르면 잘려진 단어가 Token이 되는 형식이다 이 Token을 뽑는게 어휘분석이다. 용어 어휘항목 (lexeme): 소스코드..

먼저 위키에 적힌 정의를 보면 순람표(順覽表) 또는 룩업 테이블(lookup table)은 컴퓨터 과학에서 일반적으로 배열이나 연관 배열로 된 데이터 구조로, 런타임 계산을 더 단순한 배열 색인화 과정으로 대체하는 데 자주 쓰인다. 처리 시간의 절약은 중요할 수 있는데,이는 메모리로부터 값을 받아오는 것이 더 일이 많이 드는 계산이나 입출력 기능을 거치는 것보다 더 빠르기 때문이다[1] 테이블들은 정적인 프로그램 저장소에 미리 계산되어 저장하거나, 프로그램 초기화 단계(메모이제이션)의 일부로계산(프리페치)할 수도 있다. 룩업 테이블은 배열에 위치한 일련의 (올바르거나 올바르지 않은) 값 항목들을 일치시면서 입력값이 유효한지 확인하는 데 널리 쓰이기도 하며, 프로그래밍 언어에서는 포인터 함수를 포함(또는 ..

기존에 사용하던 유도탄 코드 float dirAngle = transform.rotation.eulerAngles.z; dirAngle = dirAngle < 0 ? 180 + (180 + dirAngle) : dirAngle; if (target != null) { Vector2 targetDir = ((Vector2)target.position - (Vector2)transform.position).normalized; float targetDirAngle = Mathf.Atan2(targetDir.y, targetDir.x); targetDirAngle *= Mathf.Rad2Deg; targetDirAngle = targetDirAngle < 0 ? 180 + (180 + targetDirAngl..

정방 행렬(square matrix) 행과 열의 개수가 같은 행렬 영 행렬(zero matrix) 모든 요소가 0인 행렬 전치 행렬(transpose matrix) 행렬의 각 요소의 행과 열을 뒤바꾼 것 A가 mXn 행렬이라면 A^T는 nXm 행렬이 되고 각 요소들은 이렇게 게산됨 만약 A가 자신의 전치행렬과 같다면 A를 대칭 행렬(symmetric matrix)이라고 함. 대칭 행렬은 항상 정방 행렬이고 행 번호와 열 번호가 같은 주대각선상을 기준으로 성분들이 대칭으로 나타남 이것이 대칭행렬이다. 주대각선상에 있는 성분들을 주대각성분(main diagonal)이라고 하고 이 행렬의 주대각성분은 (1,8,5)이다. 행렬의 곱 A의 열과 B의 행을 곱해주면 된다.행(row) 열(column) 행렬의 곱셈 ..

벡터의 외적은 간단히 말하면 다음과 같다. 두 벡터를 가지고 다른 벡터를 만드는 연산 이렇게 만들어진 벡터는 처음 주어진 두 벡터 모두에게 수직이 된다. 벡터의 외적은 수식으로 다음과 같이 표현된다. 내적에서는 * 로 연산을 표현하였지만 외적은 X를 쓰는 것에 주목하자 이렇게 외적으로 구한 벡터 a의 크기는 다음과 같이 구할 수 있다. $$\left \| v \right \| = \left \| v \right \| \cdot \left \| w \right \| \cdot sin \theta$$ v = a w = b 내적 공식과 비슷해보이지만 cos가 아닌 sin을 사용한다. 외적 벡터의 크기는 두 피연산자 벡터들로 이루어지는 평행사변형의 넓이와 같음을 알 수 있다. 벡터의 외적은 각 벡터의 x,y,z..

벡터의 스칼라 구하기 (정규화 normalize) 벡터의 방향은 유지하면서 길이만 1로 만들기 $$ \dot{v} = (\frac{v_{x}}{\left \| v \right \|},\frac{v_{y}}{\left \| v \right \|},\frac{v_{z}}{\left \| v \right \|}) $$ v를 정규화 하려면 각각의 성분을 길이로 나누어 주기만 하면 됨 길이를 구하는 공식은 피타고라스 정리를 이용하면 되는데 다음과같다 $$v = (1,3,4)$$ $$\left \| v \right \| = \sqrt{1^{2} + 3^{2}+ 4^{2}} = \sqrt{26}$$ 백터 내적 두 벡터를 가지고 한 스칼라 값을 구하는 연산 다음과 같이 정의된다 $$ u \cdot w = \left \..

함수는 사용될 때마다 일정량의 오버헤드를 발생시킨다. CPU가 함께 실행중인 다른 레지스터와 함께 사용 중인 함수의 주소를 저장해야 해서 모든 함수 매개 변수를 생성해야 한다. 할당 된 값을 사용한다면 프로그램이 새 위치로 분기된다. 내부에서 작성 된 코드가 더 빠르다. 함수 호출시 다음과 같은 과정을 거치게 된다. 함수 호출 -> 호출 된 시점의 함수 주소 값 스택에 저장 -> 함수 매개변수 스택에 저장 -> 함수실행 함수 종료 -> 함수 리턴 값을 임시 저장소에 저장 -> 스택에서 호출 시점 주소 값 가져옴 -> 호출 시점으로 복귀 엄청 큰 함수 몇개만 사용한다면 큰 문제는 없지만 작은 함수 여러개를 쓴다면 많은 성능저하가 일어날 것이다. 컴파일러에서는 이런 오버헤드를 줄이기 위해 스스로 코드를 최적..