との差

2019年のトップ10ビデオ共有サイト

より高速でより信頼性の高いインターネット接続により、オンラインのビデオ共有サイトは、特にユーザーからの積極的な参加の急増で、ヒットとなりました。 今日のオンラインコンテンツを消費するコンテンツの大部分はビデオで簡単に埋め合わせることができ、拡張現実感や仮想現実感の高まりにより、需要はさらに高まると思われます。 そこで、私たちは最高のビデオ共有サイトとアプリのリストを、オリジナルのエンターテイナーとクリエイター、そしてユーザーからのコンテンツでまとめました。 リストはまたあなたが知っていなければならない最も人気のあるライブストリーミングサービスのいくつかについて話します - あなた自身がクリエイターであろうと単にフォロワーであろうと。 動画を共有および視聴するための多数のオンラインプラットフォームの中から、動画を共有し、そこから成功するビジネスを生み出すためのオーディエンスを構築するための最良のプラットフォームを提供すると思われる上位10サイトのリストを集めました。あなたが目指している 10最高のビデオ共有サイト 1. YouTube グーグルの親アルファベットによって所有されて、YouTubeはユーザーのためにインデックスを作成して、提案を編集するために機械学習を最大限に利用して、人気のあるビデオフォーマットのどれでもアップロードできるHDRコンテンツと同様にサポートを持ちます。 こ

原価積上とロット原価計算の違い

原価計算 方法は、主に商品が生産されるとき、または顧客の注文に従ってサービスが提供されるときに適用されます。 一方、 バッチ原価計算 は一種のジョブ原価計算で、商品はバッチと呼ばれる同じような単位で製造されます。 私たちが商売であろうと産業であろうと、製品の価格を固定したり、製品に関連したコストを確かめたりするために原価計算システムが至る所で必要とされています。 ただし、単一の原価計算システムでは、さまざまな業界の要件を満たすのに十分な能力はありません。 したがって、さまざまな原価計算システムが設計されており、製品、運用、およびその他のパラメータの性質に応じてビジネスで使用できます。 基本的に、原価計算方法は、特定指図原価計算と作業原価計算に分類されます。 特定指図原価計算は、生産が別々の作業、バッチ、または契約で構成される場合のものです。 そのため、3つの原価計算方法、つまり、ジョブ原価計算、バッチ原価計算、および契約原価計算について説明します。 この記事の抜粋では、ジョブ原価計算とバッチ原価計算の間のすべての重要な違いについて説明します。 比較表 比較基準 ジョブ原価計算 ロット原価計算 意味 原価計算とは、得意先の要件に従って生産/作業が行われるときに使用される特定の原価計算方法のことです。 バッチ原価計算は、ジョブ原価計算の一種で、商品がバッチで生産されるとき、つまり、類似の

インフォームド検索とインフォームド検索の違い

検索は、問題を解決するために必要な一連のステップを見つけるプロセスです。 インフォームド検索と非インフォームド検索の以前の違いは、インフォームド検索がどこでどのように解決策を見つけるかについてのガイダンスを提供することです。 逆に、情報なし検索では、その指定以外に問題に関する追加情報はありません。 ただし、インフォームド検索手法と非インフォームド検索手法の両方で、インフォームド検索はより効率的で費用対効果に優れています。 比較表 比較基準 インフォームド検索 情報のない検索 基本 解決策へのステップを見つけるために知識を使用します。 知識を使わない 効率 時間と費用が少なくてすむので非常に効率的です。 効率は瞑想的です コスト 低い 比較的高い パフォーマンス より迅速に解決策を見つける 情報検索より速度が遅い アルゴリズム 深さ優先探索、幅優先探索、最低コスト優先の探索 ヒューリスティックな深さ優先および幅優先探索、およびA *検索 インフォームド検索の定義 インフォームドサーチ技術は、問題の解決への手がかりを与えるために問題固有の知識を利用する。 この種の検索戦略は、実際にはアルゴリズムが目標や解決策への方向性について悩むのを防ぎます。 インフォームドサーチは、より低いサーチコストで最適性が達成されるコストの点で有利であり得る。 情報に基づく検索戦略を実行することによってグラフ内

• 2019

AIにおける前方推論と後方推論の違い

人工知能では、検索の目的は問題のある空間を通る経路を見つけることです。 このような検索を実行するには、前方推論と後方推論の2つの方法があります。 両者の大きな違いは、フォワード推論は目標に向かって初期データから始まるということです。 逆に、目的が与えられた結果の助けを借りて最初の事実と情報を決定することである場合、逆推論は反対の方法で機能します。 比較表 比較基準 フォワード推論 後方推論 基本 データ駆動型 目標主導 で始まる 新しいデータ 不確実な結論 目的は、 従うべき結論 結論を裏付ける事実 アプローチの種類 日和見主義 保守的 フロー 結果に影響を受けやすい 初期への影響 フォワード推論の定義 問題の解決策は一般に、解決策に到達するための初期データと事実を含みます。 これらの未知の事実と情報は結果を推測するために使われます。 例えば、患者を診断している間、医者は最初に体温、血圧、脈拍、眼の色、血液などの体の症状と病状をチェックします。 その後、患者の症状が分析され、所定の症状と比較される。 その後、医師は患者の症状に応じて薬を提供することができます。 そのため、ソリューションがこのような推論方法を採用している場合、それは 前向き推論 と呼ばれます。 前向き推論で従うステップ 推論エンジンは、与えられた現在の状態に優先順位が一致する制約について提供された情報で知識ベースを探索

• 2019

PLAとPALの違い

ＰＬＡおよびＰＡＬは、シーケンシャルロジックと共に組み合わせロジックを設計するために使用されるプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）の一種である。 ＰＬＡとＰＡＬとの間の大きな違いは、ＰＬＡがＡＮＤゲートとＯＲゲートのプログラマブルアレイからなるのに対し、ＰＡＬはＡＮＤのプログラマブルアレイとＯＲゲートの固定アレイを有することである。 ＰＬＤは、機能の数も増やすことができる論理回路を設計するためのより簡単で柔軟な方法を提供する。 これらもICに実装されています。 ＰＬＤの前には、マルチプレクサが組み合わせ論理回路を設計するために使用されていたが、これらの回路は非常に複雑かつ堅固であった。 その後、 プログラマブルロジックデバイス （PLD）が開発され、最初のPLDはROMでした。 ROM設計は、ハードウェアの浪費とあらゆる大規模アプリケーションのハードウェアの急激な増加の問題を浮上させたため、あまり成功しませんでした。 ROMの制限を克服するために、PLAとPALが考案されました。 PLAとPALはプログラム可能で、ハードウェアを効果的に利用します。 比較表 比較基準 PLA PAL を意味する プログラマブルロジックアレイ プログラマブルアレイロジック 建設 ANDおよびORゲートのプログラマブルアレイ プログラム可能なANDゲートアレイおよび固定アレイのORゲート。 可用性 あ

• 2019

ソフトコンピューティングとハードコンピューティングの違い

ソフトコンピューティングおよびハードコンピューティングは、ハードコンピューティングが従来の方法論である計算方法であり、正確性、確実性、および柔軟性の欠如の原理に依存している。 逆に、ソフトコンピューティングは、近似、不確実性、および柔軟性の概念を前提とした現代的なアプローチです。 ソフトコンピューティングとハードコンピューティングを理解する前に、理解しておくべき、コンピューティングとは何ですか。 コンピュータ技術に関する計算は、コンピュータまたは計算装置の助けを借りて特定のタスクを達成するプロセスである。 正確な解決策、正確で明確な制御動作を提供し、数学的に解決できる問題の解決を容易にするような、計算のいくつかの特徴があります。 実世界の問題を解決するために使用されるかもしれませんが、伝統的な計算方法であるハードコンピューティングは数学的問題に適していますが、それに関連する主な短所はそれが大量の計算時間とコストを消費することです。 これが、ソフトコンピューティングが現実世界の問題を解決するためのより良い代替手段である理由です。 比較表 比較基準 ソフトコンピューティング ハードコンピューティング 基本 不正確さ、不確かさ、部分的な真実および近似に寛容です。 正確に述べられた分析モデルを使用します。 に基づく ファジィ論理と確率論的推論 バイナリロジックとさわやかなシステム 特徴 近似

• 2019

UMAとNUMAの違い

マルチプロセッサは、UMA（Uniform Memory Access）、NUMA（Non-uniform Memory Access）、およびCOMA（Cache-Only Memory Access）の3つの共有メモリモデルカテゴリに分類できます。 モデルは、メモリリソースとハードウェアリソースがどのように分散されているかに基づいて区別されます。 UMAモデルでは、物理メモリはプロセッサ間で均等に共有され、NUMAはプロセッサがメモリにアクセスするための可変アクセス時間を提供します。 UMAでメモリに使用される帯域幅は、単一のメモリコントローラを使用するため制限されています。 NUMAマシンの出現の主な動機は、複数のメモリコントローラを使用することによってメモリに利用可能な帯域幅を向上させることです。 比較表 比較基準 UMA ヌマ 基本 単一のメモリコントローラを使用 マルチメモリコントローラ 使用されるバスの種類 シングル、マルチ、クロスバー ツリーと階層 メモリアクセス時間 等しい マイクロプロセッサの距離によって変わります。 に適し 汎用およびタイムシェアリングアプリケーション リアルタイムでタイムクリティカルなアプリケーション 速度 もっとゆっくり もっと早く 帯域幅 限られた UMA以上。 UMAの定義 UMA（Uniform Memory Access） システムは

• 2019

教師あり学習と教師なし学習の違い

教師あり学習および教師なし学習は、経験とパフォーマンスの尺度から学習することによってタスクのクラスを解決するのに使用される機械学習パラダイムです。 教師あり学習と教師なし学習は主に教師付き学習が入力から基本出力へのマッピングを含むという事実によって異なる。 それとは反対に、教師なし学習は特定の入力の応答で出力を生成することを目的としておらず、代わりにデータ内のパターンを発見します。 これらの監視された教師なしの学習技術は、膨大な数の相互にリンクされた処理要素を含むデータ処理システムである人工ニューラルネットワークのような様々な用途で実施される。 比較表 比較基準 教師あり学習 教師なし学習 基本 ラベル付きデータを扱います。 ラベルなしデータを処理します。 計算の複雑さ 高い 低い 分析 オフライン リアルタイム 正確さ 正確な結果を生み出す 中程度の結果を生み出す サブドメイン 分類と回帰 クラスタリングとアソシエーションのルールマイニング 教師あり学習の定義 教師付き学習 方法は、目標パターン（出力パターン）と共に訓練セットがタスクを実行するためにシステムに提供されるシステムまたは機械の訓練を含む。 通常、監督するとは、タスク、プロジェクト、およびアクティビティの実行を観察してガイドすることを意味します。 しかし、どこで教師付き学習を実施することができますか？ 主に、それは機械学

• 2019

ファジィ集合とクリスプ集合の違い

ファジィ集合とクリスプ集合は異なる集合論の一部であり、ファジィ集合は無限値論理を実装し、クリスプ集合は二値論理を採用する。 以前は、クリスプセットが使用されるブール論理を前提としてエキスパートシステムの原理が定式化されていました。 しかしその後、科学者たちは、人間の思考は必ずしもぱりっとした「はい」/「いいえ」の論理に従うわけではなく、本質的に曖昧、定性的、不確実性、曖昧または曖昧である可能性があると主張しました。 これは、人間の思考を模倣するためのファジィ集合論の開発に始まりました。 ユニバース内の要素の場合、ファジー集合を構成する要素は、数段階のメンバーシップ間で段階的に移行することがあります。 鮮明な集合の間に、与えられた集合の中のメンバーシップと非メンバーシップの間の宇宙の要素の移行は突然そして明確に定義されます。 比較表 比較基準 ファジーセット クリスプセット 基本 あいまいまたはあいまいな特性によって規定されています。 正確で特定の特性によって定義されています。 物件 要素は部分的にセットに含めることができます。 要素はセットのメンバーかそうでないかのどちらかです。 アプリケーション ファジーコントローラで使用 デジタルデザイン 論理 無限値 二価 ファジィ集合の定義 ファジー集合 は、集合内でメンバーシップの程度が変化する要素の組み合わせです。 ここで「ファジー」とは

• 2019

マイクロプロセッサとマイクロコントローラの違い

マイクロプロセッサおよびマイクロコントローラは、異なる目的に使用される典型的なプログラマブル電子チップです。 それらの間の重要な違いは、マイクロプロセッサがALU、CU、および計算を実行し決定を下すことができる処理装置（コンピュータのCPUなど）として一般に使用されるレジスタからなるプログラム可能な計算エンジンであることです。 一方、マイクロコントローラは、マイクロプロセッサ、メモリ、パラレルデジタルI / Oなどのコンポーネントを統合しているため、「コンピュータオンチップ」と見なされる特殊なマイクロプロセッサです。 マイクロコントローラは、マイクロプロセッサとは異なり、主にリアルタイムタスクを管理するために設計されています。 比較表 比較基準 マイクロプロセッサ マイクロコントローラ 基本 ALU、CUおよびレジスタを含む単一のシリコンチップで構成されています。 マイクロプロセッサ、メモリ、I / Oポート、割り込み制御ユニットなどで構成 特性 従属ユニット 自己完結型ユニット 入出力ポート 内蔵I / Oポートを含まない 内蔵のI / Oポートが存在します 実行された操作の種類 設計と運用における一般目的 アプリケーション指向またはドメイン固有。 のターゲット ハイエンド市場 組み込み市場 消費電力 省電力オプションが少ない より多くの省電力オプションが含まれています マイクロプ

• 2019

オペレーティングシステムにおける論理アドレスと物理アドレスの違い

アドレスは、メモリ内の場所を一意に識別します。 論理アドレスと物理アドレスの2種類のアドレスがあります。 論理アドレスは仮想アドレスであり、ユーザーが見ることができます。 ユーザーは物理アドレスを直接見ることはできません。 論理アドレスは、物理アドレスにアクセスするための参照として使用されます。 論理アドレス と物理アドレスの基本的な違いは、 論理アドレス はプログラムの実行中にCPUによって生成されるのに対し、 物理アドレス はメモリユニット内の場所を指すことです。 論理アドレスと物理アドレスには、他にもいくつか違いがあります。 以下に示す比較表を使ってそれらについて議論しましょう。 比較表 比較基準 論理アドレス 物理アドレス 基本 CPUによって生成された仮想アドレスです 物理アドレスは、メモリユニット内の場所です。 アドレス空間 プログラムを参照してCPUによって生成されたすべての論理アドレスのセットは、論理アドレス空間と呼ばれます。 対応する論理アドレスにマッピングされている全ての物理アドレスの集合を物理アドレスと呼ぶ。 視認性 ユーザーはプログラムの論理アドレスを見ることができます。 ユーザーはプログラムの物理アドレスを見ることはできません アクセス ユーザは論理アドレスを使用して物理アドレスにアクセスします。 ユーザーは直接物理アドレスにアクセスすることはできません。

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センサとアクチュエータの違い

センサーとアクチュエーターは組み込みシステムの重要な要素です。 これらは、航空機内の飛行制御システム、原子炉内のプロセス制御システム、自動制御で運転する必要がある発電所など、いくつかの現実的な用途で使用されています。 センサとアクチュエータは主に両者が提供する目的によって異なり、センサは測定量を使用することによって環境の変化を監視するために使用され、アクチュエータは物理的変化を制御するために制御の監視と共に適用されるときに使用される。 これらのデバイスは、物理的環境と、センサーとアクチュエーターが埋め込まれている電子システムとの間の仲介者として機能します。 比較表 比較基準 センサー アクチュエータ 基本 連続および離散プロセス変数を測定するために使用されます。 連続プロセスと離散プロセスのパラメータを強制します。 に配置 入力ポート 出力ポート 結果 電気信号 熱や動き 例 磁力計、カメラ、加速度計、マイク。 LED、レーザー、スピーカー、ソレノイド、モーターコントローラー。 センサーの定義 センサー は、物理量を測定し、思いやりのある出力を生成することができる電子機器です。 センサのこれらの出力は通常電気信号の形をしている。 例を使って理解しましょう。車の速度を制御する必要があるとします。そのために、制御システムを設計しています。 燃料スロットルを固定するだけでは不可能であり、速

• 2019

C＃とC ++の違い

C＃とC ++は、C ++がC＃の子孫であるプログラミング言語です。 しかし、C＃はC言語から派生したものであり、CやC ++の多くの機能を備えていますが、C＃にはいくつかの機能もドロップされています。 プログラマの生産性に関して言えば、C＃はC ++やCよりもはるかに先に進んでいます。C＃とC ++の大きな違いは、C＃を使ってWebアプリケーションやビジネスアプリケーションを開発できるアプリケーションにあります。ハードウェアとの密接な対話が必要なものを作成するため。 比較表 比較基準 C＃ C ++ にコンパイル CLR 機械コード メモリ管理 自動的に 手動で ポインタの使用 禁じられている 許可 に就職 主にWindowsプラットフォーム 任意のプラットフォーム アプリケーション コンソール、ウィンドウ、ASP.NET、モバイルアプリケーション。 スタンドアロンコンソールアプリケーション コーディング Windows OSを目指しています。 任意のプラットフォームに対して行われます。 速度 もっとゆっくり 軽量言語なので高速です。 C＃の定義 プログラミング言語 C＃ は、その前身のC ++およびCに直接関連するオブジェクト指向プログラミング言語です。それは、2000年にAnders Hejlsbergによって開発されました。C＃を作成する主な目的は、Javaの制限を克服するこ

• 2019

OSにおけるプリエンプティブスケジューリングと非プリエンプティブスケジューリングの違い

CPUがアイドル状態にあるときはいつでもCPUにプロセスを割り当てるのはCPUスケジューラの責任です。 CPUスケジューラはレディキューからプロセスを選択し、そのプロセスをCPUに割り当てます。 プロセスが実行状態から準備完了状態に、または待機状態から準備完了状態に切り替わるときに行われる スケジューリング は、 プリエンプティブスケジューリング と呼ばれます。 一方で、プロセスが終了するか、実行から待機状態に切り替わるときに行われるスケジューリングこの種のCPUスケジューリングは、 ノンプリエンプティブスケジューリング と呼ばれます。 プリエンプティブスケジューリングと非プリエンプティブスケジューリングの基本的な違いは、その名前自体にあります。 これはプリエンプティブスケジューリングが優先される可能性があることです。 プロセスはスケジュールすることができます。 ノンプリエンプティブスケジューリングでは、プロセスをスケジュールすることはできません。 以下に示す比較表を使用して、プリエンプティブスケジューリングと非プリエンプティブスケジューリングの違いを簡単に説明しましょう。 比較表 比較基準 プリエンプティブスケジューリング 非プリエンプティブスケジューリング 基本 リソースは限られた時間の間プロセスに割り当てられます。 リソースがプロセスに割り当てられると、プロセスはバースト時間が

• 2019

同期送信と非同期送信の違い

前回の記事では、シリアル伝送とパラレル伝送について説明しました。 私達がシリアル伝送で知っているように、各ビットが別のものに続くように、データはビットごとに送られます。 それは２つのタイプ、すなわち同期および非同期伝送である。 主な違いの1つは、同期送信では、送信側と受信側がデータ送信の前に同期クロックを持つ必要があることです。 一方、非同期送信はクロックを必要としませんが、送信前にデータにパリティビットを追加します。 比較表 比較基準 同期伝送 非同期伝送 意味 ブロックまたはフレームの形式でデータを送信します 一度に1バイトまたは文字を送信します 伝送速度 速い スロー コスト 高価な 経済的 時間間隔 定数 ランダム データ間のギャップ 不在 プレゼント 例 チャットルーム、ビデオ会議、電話会話など 手紙、Eメール、フォーラムなど 同期伝送の定義 同期伝送では、データはブロックまたはフレームの形式で全二重モードで流れます。 送信者と受信者の間の同期は、送信者が新しいバイトの開始位置を知るために必要です（データ間にギャップがないため）。 同期伝送は効率的で信頼性が高く、大量のデータを転送するために使用されます。 接続された機器間でリアルタイムの通信を提供します。 チャットルーム、ビデオ会議、電話での会話、および対面式の対話は、同期送信の例です。 非同期伝送の定義 非同期伝送では、

• 2019

LAN、MAN、W​​ANの違い

ネットワークは、コンピュータがあらゆる媒体を介して異なるコンピュータと接続し通信することを可能にする。 LAN、MAN、およびWANは、それらがカバーするエリア上で動作するように設計された3つのタイプのネットワークです。 それらの間にはいくつかの類似点と非類似点があります。 主な違いの1つは、それらがカバーする地理的領域です。つまり、LANは最小の領域をカバーします。 MANはLANよりも広い範囲をカバーし、WANはWANの中で最大のものです。 比較表 比較の基礎 LAN おとこ WAN に展開 ローカルエリアネットワーク 巨大都市エリアネットワーク 広域ネットワーク 意味 地理的に狭い場所にあるコンピュータのグループを接続するネットワーク。 それは都市、町などの比較的広い地域をカバーしています。 それは広い地域にまたがり、国を結びつけます。 インターネットの例 ネットワークの所有権 非公開 プライベートまたはパブリック プライベートまたはパブリック 設計とメンテナンス 簡単 難しい 難しい 伝播遅延 ショート 中程度 長いです 速度 高い 中程度 低い フォールトトレランス もっと寛容 耐性が低い 耐性が低い 混雑 もっと少なく もっと もっと のために使用される 大学、学校、病院 小さな町、市。 国/大陸 ローカルエリアネットワークの定義 LANまたはローカルエリアネットワークは

• 2019

ストップアンドウェイトプロトコルとスライディングウィンドウプロトコルの違い

ストップアンドウェイトプロトコルおよびスライディングウィンドウプロトコルは、ネットワークデータ転送のフロー制御を処理するために開発された方法です。 ストップアンドウェイトのように、それらが従う技術によって主に区別されるこれらの方法は、別のデータユニットを送信する前に各データユニットを承認するという概念を使用する。 逆に、スライディングウィンドウプロトコルでは、確認応答を送信する前に複数のデータユニットを移行できます。 2つのプロトコルのうち、スライディングウィンドウプロトコルはストップアンドウェイトプロトコルよりも効率的です。 比較表 比較基準 停止待機プロトコル スライディングウィンドウプロトコル 動作 リクエストと返信 同時送信 転送可能フレーム数 唯一 複数 効率 もっと少なく もっと比較的 了承 パケットが到着するたびに送信されます 確認のウィンドウは維持されます 伝送の種類 半二重 全二重 伝播遅延 長いです ショート リンク利用 悪い 良い 停止待機プロトコルの定義 通信において、送信側でのデータ送信速度が受信側でのデータ受信速度よりもはるかに速い場合、ネットワークはこれらの種類のケースをどのように処理するのでしょうか。 送信側と受信側の動作速度は変わらないようにする必要があります。 この問題に対する解決策として、 ストップアンドウェイトプロトコル が登場しました。 この

• 2019

whileループとdo-whileループの違い

反復ステートメントは、条件が偽にならないまで命令セットを繰り返し実行することを可能にします。 C ++とJavaの繰り返し文はforループ、whileループ、do whileループです。 これらのステートメントは一般にループと呼ばれます。 ここで、whileループとdo whileループの主な違いは、whileループはループの反復前に条件をチェックするのに対し、do-whileループはループ内のステートメントの実行後に条件をチェックすることです。 この記事では、「while」ループと「do-while」ループの違いについて説明します。 比較表 比較基準 しながら 一方を行います 一般書式 while（条件）{ ステートメント //ループ本体 } 行う{ 。 ステートメント //ループ本体 。 while（条件）; 管理条件 whileループでは、制御条件はループの始めに現れます。 「do-while」ループでは、制御条件はループの最後に現れます。 繰り返し 最初の反復の条件が偽に見える場合、反復は発生しません。 最初の繰り返しで条件が偽であっても、繰り返しは少なくとも一度は発生します。 whileループの定義 whileループは、C ++とJavaで利用可能な最も基本的なループです。 whileループの働きはC ++でもJavaでも似ています。whileループの一般的な形式は次のとお

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OSのページングとセグメンテーションの違い

オペレーティングシステムのメモリ管理は、実行のためにメモリをプロセスに割り当て、プロセスが不要になったときにメモリの割り当てを解除するために不可欠な機能です。 この記事では、2つのメモリー管理方式のページングとセグメンテーションについて説明します。 ページングとセグメンテーションの基本的な違いは、「ページ」は固定サイズのブロックであるのに対し、「セグメント」は可変サイズのブロックであるということです。 以下に示す比較チャートを使用して、ページングとセグメンテーションの違いについてさらに説明します。 比較表 比較基準 ページング セグメンテーション 基本 ページは固定ブロックサイズです。 セグメントは可変サイズです。 断片化 ページングは​​内部の断片化につながる可能性があります。 細分化は外部の細分化につながる可能性があります。 住所 ユーザ指定アドレスは、CPUによってページ番号とオフセットに分割されます。 ユーザーは各アドレスを2つの数量、セグメント番号とオフセット（Segment limit）で指定します。 サイズ ハードウェアがページサイズを決定します。 セグメントサイズはユーザーが指定します。 表 ページングには、各ページのベースアドレスを含むページテーブルが含まれます。 セグメンテーションは、セグメント番号とオフセット（セグメント長）を含むセグメントテーブルを含みます。

• 2019

内部と外部の断片化の違い

プロセスが物理メモリブロックからロードまたは削除されるたびに、フラグメントと呼ばれるメモリ空間に小さな穴ができます。 断片化のため、システムは要求された量のメモリを持っていても、連続していない方法で、連続したメモリ空間をプロセスに割り当てることができません。 断片化はさらに、内部断片化と外部断片化の2つのカテゴリに分類されます。 内部分類と外部分類の両方がシステムのデータアクセス速度に影響します。 つまり、プロセスのサイズを気にせずに固定サイズのメモリブロックをプロセスに割り当てると 内部フラグメンテーション が発生し、プロセスに動的にメモリが割り当てられると 外部フラグメンテーション が発生します。 以下に示す比較チャートを使用して、さらに移動し、内部および外部の断片化の背景にある違い、理由、解決策について説明します。 比較表 比較基準 内部フラグメンテーション 外部フラグメンテーション 基本 固定サイズのメモリブロックがプロセスに割り当てられたときに発生します。 可変サイズのメモリ空間が動的にプロセスに割り当てられたときに発生します。 発生 プロセスに割り当てられたメモリがプロセスによって要求されたメモリよりわずかに大きいとき、これは割り当てられたブロックに空き領域を作成し、内部の断片化を引き起こします。 プロセスがメモリから削除されると、メモリ内に空き領域が作成され、外部の断片

• 2019

純粋なALOHAとスロット付きALOHAの違い

Pure ALOHAとSlotted ALOHAはどちらもランダムアクセスプロトコルで、データリンク層のサブレイヤである媒体アクセス制御（MAC）層に実装されています。 ALOHAプロトコルの目的は、どの競合ステーションがMAC層でマルチアクセスチャネルにアクセスする次の機会を得なければならないかを決定することです。 Pure ALOHAとSlotted ALOHAの主な違いは、Pure Alohaの時間は連続的であるのに対し、Slotted ALOHAの時間は離散的であるということです。 比較表で、Pure ALOHAとSlotted ALOHAの他の違いについて説明しましょう。 比較表 比較基準 ピュアアロハ スロット付きアロハ 紹介しました 1970年にハワイ大学のNorman Abramsonとその仲間によって紹介されました。 1972年にRobertsによって紹介されました。 フレーム送信 ユーザは、局が送信すべきデータを有するときはいつでもデータフレームを送信することができる。 データフレームを送信するために、ユーザは次のタイムスロットの開始まで待たなければならない。 時間 Pure ALOHAでは、時間は連続的です。 Slotted ALOHAでは、時間は離散的です。 送信成功 データフレームの送信が成功する確率は、次のとおりです。 S = G * e ^ -2G デー

• 2019

スタートポロジとメッシュトポロジの違い

スター型およびメッシュ型トポロジは、スター型トポロジがピアツーピア送信の下にあり、メッシュ型トポロジがプライマリ - セカンダリ送信として機能するトポロジの種類です。 ただし、これらのトポロジでは、接続されているデバイスの物理的および論理的な配置が主に異なります。 スター型トポロジは、ハブと呼ばれる中央コントローラの周囲にデバイスを編成します。 一方、メッシュトポロジでは、ポイントツーポイントリンクを使用して各デバイスを別のデバイスに接続します。 比較表 比較基準 スタートポロジー メッシュトポロジ 組織 周辺ノードは、中央ノード（ハブ、スイッチ、ルーターなど）に接続されています。 それはそれらの間に２つ以上の経路を有する少なくとも２つのノードを含む。 インストールと再設定 より簡単に 難しい コスト 比較的少ない ケーブルが多すぎるため高価です。 堅牢性 中級 非常に堅牢 ケーブル要件 100メートルまでの距離をカバーするツイストペアケーブルを使用します。 ツイストペア、同軸、光ファイバケーブル、ネットワークの種類に応じて任意のケーブルタイプを使用できます。 ルーティングメカニズム すべての情報は中央ネットワーク接続からルーティングされます。 情報はデバイス間で直接ルーティングされます。 複雑 単純な かなり複雑 スケーラビリティ 良い 悪い スタートポロジーの定義 スター型トポロ

• 2019

フレームリレーとATMの違い

マルチメディアがネットワークを介して転送されるとき、それは不均一サービスとして知られる可変帯域幅および異なるトラフィックタイプを必要とする。 これらのサービスを提供するためには高い伝送速度が必要とされ、そして異なるビット速度が組み合わされなければならない。 これらの特性は、フレームリレーとATM（Asynchronous Transfer Mode）と呼ばれる異なる技術によって実現されています。 フレームリレーとATMの違いは、伝送速度、効率、パケットの正確な配信などにあります。 フレームリレーは1.544 Mbpsまたは44.736 Mbpsを提供します。 一方、ATMは51 Mbpsまたは155 Mbpsを提供します。 比較表 比較基準 フレームリレー ATM パケットサイズ 変数 一定 処理オーバーヘッド 増加した 減少しました データ転送 複数のエリアネットワークに実装されています。 LAN内で行われます コスト 安価な コストが高い 速度 低い 高い QoS 定量化できるQoSは提供されていません。 定量化可能なQoSを提供します。 エラー制御 エラーおよびフロー制御はサポートされていません エラーおよびフロー制御が提供されています。 データレート 最大45 Mbpsまでの64 Kbps 155.5 Mbpsまたは622 Mbps。 信頼性 低い 良い スループット 中 高

• 2019

再帰と反復の違い

再帰と反復は両方とも命令セットを繰り返し実行します。 再帰は、関数内のステートメントがそれ自体を繰り返し呼び出すときです。 繰り返しは、制御条件が偽になるまでループが繰り返し実行されることです。 再帰と反復の主な違いは、 再帰 はプロセスであり、常に関数に適用されることです。 繰り返し は、繰り返し実行させたい命令のセットに適用されます。 比較表 比較基準 再帰 繰り返し 基本 関数本体内の文は、関数自体を呼び出します。 一連の命令を繰り返し実行できるようにします。 フォーマット 再帰関数では、終了条件（ベースケース）だけが指定されています。 繰り返しには、初期化、条件付け、ループ内での文の実行、および制御変数の更新（増減）が含まれます。 終了 再帰呼び出しを実行せずに関数を強制的に戻すために、関数本体に条件ステートメントが含まれています。 繰り返しステートメントは、特定の条件に達するまで繰り返し実行されます。 調子 関数が（基本ケース）と呼ばれる何らかの条件に収束しない場合、無限再帰につながります。 繰り返し文の制御条件が偽にならない場合は、無限繰り返しになります。 無限の繰り返し 無限再帰はシステムをクラッシュさせる可能性があります。 無限ループはCPUサイクルを繰り返し使用します。 適用済み 再帰は常に関数に適用されます。 繰り返しは、繰り返し文または「ループ」に適用されます。

• 2019

Go-Back-NとSelective Repeat Protocolの違い

「Go-Back-Nプロトコル」と「Selective Repeat Protocol」はスライディングウィンドウプロトコルです。 スライディングウィンドウプロトコルは、主にエラー制御プロトコルであり、すなわちエラー検出およびエラー訂正の方法である。 ゴーバックｎプロトコルと選択的リピートプロトコルとの間の基本的な違いは、「ゴーバックｎプロトコル」が、損傷または損失したフレームの後にあるすべてのフレームを再送信することである。 「選択的繰り返しプロトコル」は、損傷を受けたまたは失われたフレームだけを再送信する。 比較表 比較基準 Go-Back-N 選択的繰り返し 基本 損傷または消失したと思われるフレームの後に送信されたすべてのフレームを再送信します。 紛失または損傷したと思われるフレームだけを再送信します。 帯域利用率 エラー率が高いと、多くの帯域幅が無駄になります。 比較的少ない帯域幅が再送信に浪費される。 複雑 それほど複雑ではありません。 送信側と受信側で追加のロジックとソートおよび格納を適用する必要があるため、より複雑です。 ウィンドウサイズ N-1 <=（N + 1）/ 2 ソート ソートは送信側でも受信側でも必要ありません。 受信機はそれがフレームのシーケンスを維持しなければならないのでソートすることができなければなりません。 保管 受信機は、損傷したフレームが

• 2019

回線交換とメッセージ交換の違い

回線交換とメッセージ交換は、複数の装置を互いに専用に接続するために使用される異なる技術です。 回線交換とメッセージ交換との間の大きな違いは、回線交換が通信に関与する２つの装置間に専用の物理的接続を構成することである。 他方では、メッセージ交換技術は、送信者と受信者との間の対話を可能にするために蓄積交換メカニズムを使用する。 複数の機器を相互に接続したい場合、1対1の通信を確立することは非常に困難です。 解決策の1つは、デバイスの各ペア間にポイントツーポイント接続を設置することですが、実際には不可能です。 そのため、ネットワークの切り替えは、一連のノードがスイッチとネットワーキングデバイスの助けを借りて相互接続されている場合に使用されます。 比較表 比較基準 回線交換 メッセージ交換 基本 2つのシステム間に電話をかけるための物理パスが設定されます。 データの転送は、それを交換装置から記憶しそして交換装置へ転送することによって行われる。 パケットストレージ 直接送信されて保存されていません。 データは最初に保存されてから転送されます。 伝送媒体 さまざまなメディアを介したアナログとデジタル 様々なメディア上のデジタル アドレッシング 地理的 階層的 ルーティング 手動タイプ 通話設定中に経路が選択された 専用の物理パス 必須ではありません 送信に必要 コスト メッセージ交換よりも大きい

• 2019

アルゴリズムとフローチャートの違い

プログラミングでは、問題の解決策は最初に解決策のための連続したステップを含むアルゴリズムの形で解明されます。 プログラマーの便宜のために、2つの形式はフローチャートと疑似コードであるアルゴリズムを表現するために進化しています。 フローチャートはさまざまな記号を使用して作成され、アルゴリズムに対する理解を深めます。 アルゴリズムとフローチャートは、同じ硬貨と従属項の両側にあります。 アルゴリズムの作成はプログラムの効率を決定するので、プログラミングにおいて非常に重要なステップです。 比較表 比較基準 アルゴリズム フローチャート 基本 解決策の手順を示す一連のステップが含まれています。 さまざまな形状で構成される情報図は、データの流れを示しています。 わかりやすさ わかりにくい 簡単に解釈 用途 テキスト シンボル 実装 規則は採用されていません。 定義済みの規則が実装されています。 デバッグ より簡単に 難しい 施工のしやすさ 当惑する 単純な アルゴリズムの定義 コンピュータの観点から問題解決、それはどういう意味ですか？ 私たちはコンピュータがどんな計算問題でも解決できることを知っています、しかしそれはどのように働きますか？ 問題を解決する前に、何をすべきか、どのようにそれを行うべきか、そしてどんな種類のステップを実行すべきかなどを常に知っておくべきです。 したがって、 アルゴリズ

• 2019

HDLCとPPPの違い

HDLCとPPPの主な違いは、HDLCはビット指向のプロトコルであるのに対し、PPPは文字指向のプロトコルであることです。 HDLCおよびPPPは、効率的な結果を得るためにHDLCをPPPで実装することもできるWAN（ワイドエリアネットワーク）で使用される重要なデータリンク層プロトコルです。 HDLCは、同期シリアルデータリンクのデータに採用されているカプセル化技術について説明しています。 一方、PPPプロトコルは、ポイントツーポイントリンクで転送されるデータのカプセル化を扱います。これは、同期または非同期のどちらでもかまいません。 比較表 比較基準 HDLC PPP に展開 高レベルデータリンク層プロトコル ポイントツーポイントプロトコル プロトコルの種類 ビット指向プロトコル バイト指向プロトコル で使われる 同期メディアのみ 同期メディアと非同期メディア 認証 認証なし 認証を提供します 動的アドレス指定 動的アドレッシングを提供しません。 動的アドレス指定が使用されます。 実装済み ポイントツーポイントおよびマルチポイント構成 ポイントツーポイント構成のみ。 他のプロトコルとの互換性 他社製の機器では操作できません。 シスコ以外のデバイスとの相互運用も可能です。 HDLCの定義 HDLC（高レベルデータリンク制御） は、データリンク層でデータのカプセル化を実行することを目的と

• 2019

置換技法と置換技法の違い

代入技術および転置技術は、それぞれの暗号文を取得するために平文メッセージを体系化するための基本的な方法です。 これら2つの方法は、暗号化技術の基本的な構成要素であり、一緒に使用することもできます。これを 製品暗号 と呼びます。 置換技法と転置技法との間の本質的な違いは、置換技法が平文の文字を他の文字、数字、および記号から置き換えることです。 一方、転置技術は文字を置き換えず、代わりにシンボルの位置を変更します。 比較表 比較基準 代入テクニック 転置テクニック 基本 平文の文字を他の文字、数字、記号に置き換えます。 平文の文字の位置を並べ替えます。 フォーム モノアルファおよびポリアルファ置換暗号。 キーレスおよびキー付き転置暗号。 変更 キャラクターの身元は変わりますが、その位置は変わりません。 その性格にもかかわらず、キャラクターの位置は変わります。 デメリット 頻度の低い文字は平文を見分けることができます。 正しいキーに近いキーは平文を開示することがあります。 例 シーザー暗号 レイルフェンス暗号 置換技術の定義 置換技術 は、他の文字や記号による文字の置き換えを含みます。 もっと簡単な方法では、平文の文字が置き換えられ、他の代用文字、数字、記号が代わりに使われます。 シーザー暗号で は、アルファベットが行の3つ前の位置にある他のアルファベットに置き換えられる置換手法が使用され

• 2019

挿入ソートと選択ソートの違い

挿入ソートと選択ソートは、データのソートに使用される手法です。 主に挿入ソートと選択ソートは、データのソートに使用される方法によって区別することができます。 挿入ソートは、事前ソートされたファイルに値を挿入して一連の値をソートします。 一方、選択ソートはリストから最小数を見つけて、それをある順序でソートします。 ソートは、検索可能性を高めるために配列の要素を特定の順序で配置する基本操作です。 簡単に言うと、データは簡単に検索できるようにソートされています。 比較表 比較基準 挿入ソート 選択ソート 基本 データは既存のソート済みファイルにデータを挿入することによってソートされます。 データは、連続した要素を選択してソート位置に配置することによってソートされます。 自然 安定している 不安定 従うべきプロセス 配置する場所は検索されますが、要素は事前にわかっています。 要素が検索されている間、場所は以前からわかっています。 即時データ 挿入ソートは、即時データを処理できるライブソート技法です。 それは即時データを扱うことができません、それは始めに存在する必要があります。 ベストケースの複雑さ に） O（n 2 ） 挿入ソートの定義 挿入ソート は、既存のソート済みファイルに一連の値を挿入することによって機能します。 一度に1つの要素を挿入することによってソートされた配列を構築します。

• 2019

ステガノグラフィと暗号の違い

ネットワークセキュリティは現代の通信システムの重要な部分となっています。 データの機密性と完全性を維持し、それを不正アクセスから保護するために、ネットワークセキュリティが必要になりました。 ステガノグラフィと暗号化は、ステガノグラフィが通信の痕跡を隠す一方で、暗号化が暗号化を使ってメッセージを理解できないようにする、硬貨の両面です。 ステガノグラフィはメッセージの構造の変更を採用していません。 一方、暗号化は、ネットワークに沿って転送されるときに標準の秘密メッセージ構造を変更します。 比較表 比較基準 ステガノグラフィ 暗号化 基本 それはカバーライティングとして知られています。 それは秘密の執筆を意味します。 ゴール 秘密のコミュニケーション データ保護 メッセージの構造 変更されていません 送信のみ変更。 人気 あまり人気がない より一般的に使用されています。 依存している キー パラメータなし サポートされているセキュリティ原則 機密性と認証 機密性、データの完全性、認証、および否認防止。 テクニック 空間領域、変換領域、モデルベースおよびアドホック 転置、代入、ストリーム暗号、ブロック暗号 に実装 オーディオ、ビデオ、画像、テキスト テキストファイルのみ。 攻撃の種類 ステガナリシス 暗号解読 ステガノグラフィの定義 ステガノグラフィ は、秘密のメッセージを偽のメッセージに隠

• 2019

SIPとVoIPの違い

ＳＩＰおよびＶｏＩＰは、インターネットを介したあらゆる種類の通信を可能にするために機能する技術である。 ただし、VoIPはIPテレフォニーには別に使用されますが、SIPはマルチメディアの全体的な交換を処理するプロトコルです。 より具体的には、SIPシグナリングプロトコルは、VoIPまたはIPテレフォニーを標準化する方法です。 SIP（Session Initiation Protocol）は、インターネット通話、ビデオ会議、その他のマルチメディア接続を設定するために使用されます。 一方、Voice over IPはデータトラフィックを介して音声トラフィックを転送するために使用されます。 比較表 比較基準 SIP VoIP 基本 マルチメディアセッションを処理するために使用されるプロトコル。 インターネット上で音声通話を確立するために使用されます。 に関する VoIPなどのテクノロジを管理するためのシグナリングプロトコル。 個別の個別のテクノロジ ハンドル あらゆる種類のメディア 音声通話とメッセージ 使用される装置の種類 他の装置から独立しています。 インターネットへの接続を提供するデバイスに依存しています。 交通管理 個々のシステムは異なる操作を処理するために利用されます。 すべての操作は単一のシステムによって処理されます。 SIPの定義 SIP（Session Initiatio

• 2019

線形データ構造と非線形データ構造の違い

データ構造は、データの孤立要素間に存在する論理関係の解釈として定義できます。 線形および非線形データ構造は、Non-primitiveデータ構造の下に来るデータ構造の下位分類です。 それらの間の重大な違いは、線形データ構造がデータをシーケンスに配列し、そしてある種の順序に従うということです。 一方、非線形データ構造は、データを順次に編成しません。 線形データ構造はシングルレベルデータ構造であり、非線形データ構造はマルチレベルデータ構造である。 データ構造は、データがどのように編成され、アクセスされ、関連付けられ、そして処理されるかを先に説明している。 比較表 比較基準 線形データ構造 非線形データ構造 基本 データ項目は、要素が隣接して結合されるように規則正しく並べられています。 それはソートされた順序でデータを配置し、データ要素間に関係があります。 データの移動 データ要素は一度にアクセスできます（シングルラン）。 一度にデータ要素を移動することはできません。 実装のしやすさ もっと簡単 複雑な 含まれるレベル シングルレベル マルチレベル 例 配列、キュー、スタック、リンクリストなど 木とグラフ メモリ使用率 無効 有効 線形データ構造の定義 データ要素が線形リストのシーケンスを構成する場合、データ構造は 線形で あると見なされます。 要素は互いに隣接してそして特定の順序で結合さ

• 2019

線形キューと循環キューの違い

単純な線形キューは、さまざまな3つの方法で実装できます。その中の1つが循環キューです。 線形キューと循環キューの違いは、構造的要因とパフォーマンス要因にあります。 線形キューと循環キューの本質的な違いは、線形キューは循環キューよりも多くのスペースを消費するのに対し、循環キューは線形キューのメモリの浪費を制限するように考案されたということです。 待ち行列 は、データ要素が一方の端部（後端）から挿入され、他方の端部（前端）から削除されるＦＩＦＯ順序に従う非原始線形データ構造として説明することができる。 キューの他のバリエーションは、循環キュー、二重終了キュー、および優先順位キューです。 比較表 比較基準 リニアキュー 循環キュー 基本 データ要素と命令を順番に並べます。 最後の要素が最初の要素に接続される円形パターンでデータを配置します。 タスク実行順序 タスクは前に配置された順に実行されます（FIFO）。 タスクの実行順序は変わる可能性があります。 挿入と削除 新しい要素が後端から追加され、前面から削除されます。 挿入と削除はどの位置でも可能です。 パフォーマンス 非効率的な リニアキューよりも効果的です。 リニアキューの定義 リニアキュー は、合理的に 先入れ先出し 順リストです。 要素が次々に配置されている直線に似ているため、これは線形と呼ばれます。 それは新しい要素が一方の端で追

• 2019

定義と宣言の違い

あなたがプログラミングに慣れていないなら、定義と宣言はとても混乱しやすい用語です。 2つの概念は、定義には変数へのメモリ割り当てが含まれるのに対し、宣言ではメモリが割り当てられないため、いくつかの点で異なります。 宣言は複数回行うことができます。逆に、実体はプログラム内で1回だけ定義できます。 ほとんどのシナリオでは、定義は自動的に宣言になります。 それでは詳細な比較表で定義と宣言の違いを理解しましょう。 比較表 比較基準 定義 宣言 基本 変数、関数またはクラスに格納されている値を決定します。 変数、関数、クラスなどの名前と型を指定します。 メモリ割り当て 発生します 起こらない。 繰り返し 一度定義されているステートメントは、再度定義することはできません。 再宣言は簡単に可能です。 範囲 期間が決定されます 可視性が指定されている 定義の定義 定義 は、変数、関数、クラスなどの名前に関連するコードまたはデータを識別します。 宣言されたエンティティーに記憶域を割り当てるために、コンパイラーは定義を必ず必要とします。 変数が定義されるとき、それはその変数のための数バイトからなるメモリの量を保持します。 関数定義はその関数のコードを生成します。 定義はプログラム要素の一意の仕様であるため、プログラム要素はプログラム内で1回だけ定義できます。 宣言と定義の間の関係は、1対多になります。

• 2019

トップダウンアプローチとボトムアップアプローチの違い

アルゴリズムは、トップダウンとボトムアップの2つのアプローチを使用して設計されています。 トップダウンアプローチでは、複雑なモジュールはサブモジュールに分割されます。 一方、ボトムアップアプローチは基本モジュールから始まり、それからそれらをさらに結合します。 アルゴリズムの以前の目的は、データ構造に含まれるデータを操作することです。 言い換えれば、データ構造内のデータに対して操作を実行するためにアルゴリズムが使用される。 複雑なアルゴリズムはモジュールと呼ばれる小さな部分に分割され、分割のプロセスは モジュール化 として知られています。 モジュール化は、アルゴリズム設計の複雑さを大幅に減らし、そのプロセスを設計および実装することをより簡単にします。 モジュラープログラミングは、各機能が互いに異なり、独立して機能する、機能の形でプログラムを設計および作成する技法です。 関数の内容はまとまりがあり、モジュール間の結合は低いです。 比較表 比較基準 トップダウンアプローチ ボトムアップアプローチ 基本 大きな問題を小さな部分問題に分割します。 基本的な低レベルの問題を解決し、それらをより大きな問題に統合します。 プロセス サブモジュールは単独で分析されます。 どのデータをカプセル化するかを検討し、情報を隠すという概念を暗示します。 コミュニケーション トップダウンアプローチでは必要ありませ

• 2019

C ++でのプライベートと保護の違い

データを隠すためにC ++プログラミング言語で定義されている3種類のアクセス保護があります。 データ隠蔽は、オブジェクト指向プログラミングの重要な部分です。 privateおよびprotectedキーワードは、クラス内のデータと機能を隠すためのレベルのアクセス保護を提供します。 保護されたメンバーを継承することはできますが、限られた範囲内でプライベートメンバーを継承することはできません。 これらの指定子は、非公開が保護より制限されているメンバーの可視性を示します。 比較表 比較基準 非公開 保護されています 派生クラスへのプロパティの継承 派生クラスは基本クラスのプライベートメンバにアクセスできません。 派生クラスは基本クラスの保護されたメンバーにアクセスできます。 アクセシビリティ クラスの非公開メンバーは、クラスの範囲外ではアクセスできません。 クラスの保護されたメンバーは、すぐに派生したクラスを除き、クラススコープ外ではアクセスできません。 自分のクラスからアクセス可能 はい はい 派生クラスからアクセス可能 いいえ はい 外部からアクセス可能 いいえ いいえ プライベートの定義 非公開 として宣言されたクラスメンバは、クラス内でのみ取得できます。 つまり、クラスのプライベートセクションで宣言されたメンバは、クラスのフレンド関数とメンバ関数によってのみアクセスできます。 非公開

• 2019

抽象化とデータ隠蔽の違い

抽象化とデータ隠蔽は、オブジェクト指向プログラミングの重要な概念です。 抽象化は、背景の詳細​​を含まずに重要な特性を表現する方法です。 一方、データ隠蔽はデータをプログラムによる直接のアクセスから隔離します。 とはいえ、両方の概念はその意味では似ているように聞こえますが異なります。 抽象化は、同じプロパティを持つ実世界のオブジェクトを設計するためのユーザー定義のデータ型を作成する方法を提供します。 データ隠蔽に対してデータと機能を不正アクセスから保護します。 比較表 比較基準 抽象化 データ隠蔽 基本 関連情報のみを抽出し、重要でない詳細を無視します。 プログラムの一部からデータを隠します。 目的 複雑さを隠すために。 カプセル化を達成するため。 クラス クラスは抽象化を使用して、新しいユーザー定義データ型を派生させます。 データ隠蔽は、そのデータを非公開にするためにクラスで使用されます。 に焦点を当てる データの観察可能な動作 カプセル内のデータの使用を制限または許可する。 抽象化の定義 抽象化 は主に複雑さを隠すために使用されます。 それは、他のすべてのタイプのオブジェクトと区別するために必要なオブジェクトの特性を示します。 抽象化は、オブジェクトの外観に集中します。 オブジェクトにとって、抽象化はその重要な振る舞いをその実装から切り離します。 視聴者の見通しに対する概念的な境

• 2019

CGIとサーブレットの違い

CGIとサーブレットは、Webまたはアプリケーションサーバー内に存在し、Webサーバーとブラウザ（クライアント側）間の通信を支援してWebコンテンツを動的に生成するプログラムです。 CGIとサーブレットは異なる方法で機能し、異なる機能と機能を持っているため、区別することができます。 CGI（Common Gateway Interface）プログラムは、ネイティブOSで設計し、特定のディレクトリに保存することができます。 一方、サーブレットは一般にJavaで書かれ、Java仮想マシンで実行されるWebコンポーネントです。 比較表 比較基準 CGI サーブレット 基本 プログラムはネイティブOSで書かれています。 Javaを使ったプログラム プラットフォーム依存 プラットフォーム依存 プラットフォームに依存しない プロセスの作成 各クライアント要求は独自のプロセスを作成します。 クライアント要求の種類に応じてプロセスが作成されます。 スクリプトの変換 実行可能ファイルの形式で存在します（サーバーOSに固有）。 Javaバイトコードにコンパイルされています。 走る 別工程 JVM セキュリティ 攻撃に対してより脆弱です。 攻撃に抵抗することができます。 速度 もっとゆっくり もっと早く スクリプトの処理 直接 スクリプトを実行する前に、翻訳とコンパイルが行われます。 移植性 移植できない

• 2019

付与と取り消しの違い

SQLでは、DCLコマンドはさまざまな権限をユーザーに割り当てるために使用されます。これらの種類の権限は特権と呼ばれます。 許可および取り消しコマンドはDCLコマンドです。 GRANTコマンドはユーザーに承認を与えるために使用されますが、REVOKEコマンドは承認を取り消すために使用されます。 選択、挿入、更新、および削除は、SQL標準に含まれている特権の一部です。 比較表 比較基準 付与 取り消す 基本 付与コマンドは、ユーザーに特権を付与するために使用されます。 取り消しコマンドは、ユーザーから特権を奪うために使用されます。 コントロールが分散している場合 付与はより簡単です。 失効は実行が非常に複雑です。 構文 付与 に に。 取り消す に から。 交付金の定義 データベース管理者は、データベースのユーザーにアクセス権または特権を付与するためにSQLで GRANT コマンドを定義します。 認証に関与する3つの主要コンポーネントは、ユーザー、特権（操作）、およびデータベースオブジェクトです。 ユーザ は、アプリケーションプログラムの実行をトリガする人です。 操作 は、アプリケーションプログラムに組み込まれているコンポーネントです。 操作 は、リレーションやビュー名などのデータベースオブジェクトに対して実行されます。 GRANTコマンドの構文： 付与 に に。 ここで、特権リストに

• 2019

ミラーリングとレプリケーションの違い

ミラーリングとレプリケーションは、DBMS内のデータのコピーに関する用語です。 ミラーリングとレプリケーションの以前の違いは、ミラーリングはデータベースを別の場所にコピーすることを指すのに対して、レプリケーションにはデータとデータベースオブジェクトをあるデータベースから別のデータベースにコピーすることが含まれることです。 ミラーリングとレプリケーションの両方が有利であり、データまたはデータベースの可用性とパフォーマンスを向上させます。 比較表 比較基準 ミラーリング 複製 基本 別の場所（マシン）にデータベースコピーを作成します。 配布操作を強化するためのデータおよびデータベースオブジェクトの作成。 に実行 データベース データとデータベースオブジェクトのみ 上にあります 別の機械 異なるデータベース コスト とても高い 安価な 分散データベース 分散データベースサポートのための規定なし 分散データベースをサポート ミラーリングの定義 ミラーリング はデータベースの複数のコピーを生成するプロセスで、 シャドウイング とも呼ばれます。 これらのデータベースコピーは通常別のマシンにあります。 プライマリサーバがクラッシュした場合やメンテナンスのために使用されている場合は、その時点でシステムは自動的にミラーリングされたデータベースにフェイルオーバできます。 どの時点でも、アクセスできるコピ

• 2019

クラスタ化インデックスと非クラスタ化インデックスの違い

クラスタ化インデックスと非クラスタ化インデックスは、クラスタ化インデックスがデータをテーブルの行に格納する方法を決定する単一レベルの順序付けインデックスの種類です。 一方、非クラスタ化インデックスはデータを1か所に格納し、インデックスは別の場所に格納します。 また、各テーブルには、クラスタ化インデックスを1つだけ設定できます。 反対に、非クラスタ化インデックスの場合、テーブルには複数の非クラスタ化インデックスを含めることができます。 インデックスは、本質的に、整合性制約の効率的な実施、およびクエリとトランザクションの効率的な処理に必要です。 これらはテーブルとビューに作成されます。 たとえば、書籍で使用されているインデックスは、ユーザーが書籍のコンテンツにすばやくアクセスするのを容易にします。同様に、SQLのインデックスもあります。 比較表 比較基準 クラスタ化インデックス 非クラスタ化インデックス 基本 テーブル全体の行の格納順序を決定します。 別々の物理構造を使用して、テーブル内の行の格納順序を決定します。 テーブルごとに許可されているインデックスの数 クラスタ化インデックスは1つだけ 複数の非クラスタ化インデックス データアクセス もっと早く クラスタ化インデックスと比較して遅い 追加のディスク容量 必要ありません インデックスを別々に保存するために必要 クラスタ化インデックス

• 2019

ハブとスイッチの違い

ハブとスイッチは、スター型トポロジとして物理的に使用されている類似のネットワークデバイスです。 ただし、ハブとスイッチにはいくつかの違いがあります。 これまでの違いは、論理的にはハブが同じ信号がすべての接続に送信されるバスのように機能することです。 一方、スイッチはポートの任意のペア間の通信を提供できます。 その結果、ハブ内のすべてのポートは同じコリジョンドメインに属し、スイッチ内のポートは別のコリジョンドメインで動作します。 比較表 比較基準 ハブ スイッチ に作用する 物理層 データリンク層 伝送の種類 放送 ユニキャスト、マルチキャスト、ブロードキャスト ポート数 4（多かれ少なかれ） 24 - 28（スイッチの種類による） 衝突ドメイン 唯一 異なるポートは別々の衝突ドメインを持ちます。 送信モード 半二重 全二重 フィルタリング パケットフィルタリングの規定なし 提供された ループ回避 スイッチングループの影響を受けやすい STPを使用してループの切り替えを回避できます。 ハブの定義 ハブ はマルチポートリピータとも呼ばれ、増幅された信号を受信元のポートを除く各ポートに送信します。 ハブは、通信のためにネットワーキングデバイスを物理的にリンクし、複数の階層のステーションを正常に生成するために使用されます。 ハブはインテリジェント転送を実行できず、レイヤ2およびレイヤ3情報を

• 2019

分類と回帰の違い

分類と回帰は、通常データマイニングで扱われる2つの主要な予測問題です。 予測モデリングは、新しいデータを予測するために履歴データを使用してモデルまたは機能を開発する手法です。 分類と回帰の大きな違いは、分類によって入力データオブジェクトがいくつかの離散ラベルにマッピングされることです。 一方、回帰は入力データオブジェクトを連続実数値にマッピングします。 比較表 比較基準 分類 回帰 基本 オブジェクトのマッピングが事前定義されたクラスに行われるモデルまたは機能の発見。 オブジェクトのマッピングが値にされる工夫されたモデル。 の予測を含みます 離散値 連続値 アルゴリズム 決定木、ロジスティック回帰など 回帰木（ランダムフォレスト）、線形回帰など 予測データの性質 順不同 順序付けられました 計算方法 測定精度 二乗平均平方根誤差の測定 分類の定義 分類 とは、データを複数のカテゴリクラスに分類するのに役立つモデル（関数）を見つける、または発見するプロセスです。 分類では、問題のグループメンバーシップが識別されます。これは、データがいくつかのパラメータに従って異なるラベルの下に分類されてからラベルがデータに対して予測されることを意味します。 導出モデルは、「ＩＦ − ＴＨＥＮ」規則、決定木またはニューラルネットワークなどの形で示すことができる。 決定木 は基本的に、各内部ノードが属性に

• 2019

線形回帰とロジスティック回帰の違い

線形回帰とロジスティック回帰は、一般的に使用されている最も基本的な回帰です。 これら2つの本質的な違いは、従属変数が本来2値である場合にロジスティック回帰が使用されることです。 対照的に、線形回帰は従属変数が連続的で回帰直線の性質が線形の場合に使用されます。 回帰は、1つ以上の予測子（独立）変数から応答（従属）変数の値を予測するために使用される手法です。変数は数値です。 線形、多重、ロジスティック、多項式、ノンパラメトリックなど、さまざまな形の回帰があります。 比較表 比較基準 線形回帰 ロジスティック回帰 基本 データは直線を使用してモデル化されています。 得られたイベントの確率は、予測変数の組み合わせの線形関数として表されます。 従属変数と独立変数間の線形関係 必要とされている 必須ではありません 独立変数 互いに相関する可能性があります。 （特に重回帰において） 互いに相関してはいけません（多重共線性は存在しません）。 線形回帰の定義 線形回帰 技法は連続従属変数を含み、独立変数は連続的または離散的であり得る。 最良適合直線線形回帰を使用することにより、従属変数（Y）と1つ以上の独立変数（X）の間の関係を設定します。 つまり、独立変数と従属変数の間には線形関係があります。 線形回帰と多重線形回帰の違いは、線形回帰に含まれる独立変数は1つのみであるのに対し、重回帰には複数の独立変

• 2019

主キーと一意キーの違い

データベースとスキーマで使用されているさまざまな種類のキー、つまり主キーと外部キーの違いについては、以前の記事ですでに説明しました。 この記事では、主キーと一意キーを区別しています。 主キーと一意キーの両方を使用してタプルを一意に識別し、列または列の組み合わせに一意性を強制します。 主キーと一意キーの本質的な違いは、主キーはNULL値を受け入れないのに対し、NULL値は一意キー制約内で許可されることです。 比較表 比較基準 主キー ユニークキー 基本 テーブルの各行の一意の識別子として使用されます。 また、主キーとして定義されていない行を一意に決定します。 NULL値の受け入れ 主キーはNULL値を受け入れません。 UniqueはNULL値を受け入れます。 表に定義できるキーの数 主キーは1つだけ 複数の 索引 クラスタ化インデックスを作成します 非クラスタ化インデックスを作成します 主キーの定義 列がその表の各タプル（行）を一意に識別する場合、その列はその表の 主キー としてコールできます。 それはテーブルに整合性制約を強制します。 1つのテーブルに許可される主キーは1つだけです。 主キーは、重複値およびNULL値を受け入れません。 主キーは、変更がめったに起こらないように注意して選択されます。つまり、テーブル内の主キーが変更されることはほとんどありません。 テーブルを使って主キー

• 2019

IGRPとEIGRPの違い

IGRP（Interior Gateway Routing Protocol）とEIGRP（Enhanced EIGRP）は、ルーティング操作で使用される2つのルーティングプロトコルです。 IGRPはディスタンスベクター内部ゲートウェイルーティングプロトコルですが、EIGRPにはリンクステートルーティングの機能とディスタンスベクトルルーティングプロトコルが組み込まれています。 IGRPとEIGRPにはいくつかの違いがあります。以前はIGRPはクラスフルルーティング方式を採用していましたが、EIGRPはクラスレスルーティングプロトコルです。 EIGRPはIGRPと比較して広大なネットワークのためによりよいサポートを提供します。 比較表 比較基準 IGRP EIGRP に展開 内部ゲートウェイルーティングプロトコル 拡張インテリアゲートウェイルーティングプロトコル サポートされているアドレッシング技術 上品な クラスレス 帯域幅と遅延用に提供されたビット 24 32 最小ホップ数 255 256 収束 スロー 非常に速い 更新タイマー 90秒 いかなる変更においてのみ アルゴリズム ベルマンフォード デュアル 管理距離 100 90 必要な帯域幅 もっと もっと少なく IGRPの定義 IGRP（Interior Gateway Routing Protocol） は、隣接するゲートウェイ

• 2019

スキーマとインスタンスの違い

スキーマとインスタンスは、データベースに関連する重要な用語です。 スキーマとインスタンスの主な違いは、スキーマがデータベースの構造の正式な記述であるのに対し、インスタンスは特定の時点でデータベースに現在格納されている情報のセットであるという定義にあります。 スキーマがめったに変更を取得しないうちに、インスタンスが頻繁に変更されます。 比較表 比較基準 スキーマ インスタンス 基本 データベースの説明 特定の時点におけるデータベースのスナップショット 発生を変更 まれな 頻繁に 初期状態 空の 常にいくつかのデータを持っています。 スキーマの定義 スキーマ はデータベースの完全な設計であり、 意図 とも呼ばれます。 名前付きオブジェクトのコレクションです。 表の名前、各表の列、データ型、トリガー、関数ビュー、パッケージ、およびその他のオブジェクトは、スキーマに含まれています。 スキーマ内の変更はそれほど頻繁には適用されませんが、アプリケーション変更の要件として変更を適用する必要がある場合があります。 スキーマの変更または変更は、 スキーマ革命 として知られてい ます 。 学生データベースの例を見てみましょう。 学生データベースのためのスキーマ図は、名前、コース詳細、学業成績および他の情報のような学生の情報に関するテーブルを含むことができる。 以下のスキーマ図では、studentとcou

• 2019

DBMSとRDBMSの違い

DBMSは、相互に関連するデータとそのデータにアクセスするためのプログラムの集まりです。 RDBMSは、DBMSの非効率性を排除するために考案されたDBMSの一種です。 DBMSとRDBMSの共通の違いは、DBMSは、冗長データがある場合でも情報を保存したり取り出したりできる便利な環境を提供するということです。 一方、RDBMSは正規化を使用してデータの冗長性を排除します。 DBMSはナビゲーションモデルに従い、RDBMSはリレーショナルモデルを使用してデータを格納および取得します。 比較表 比較基準 DBMS RDBMS を意味する データベースマネージメントシステム リレーショナルデータベース管理システム データストレージ データはナビゲーションモデルに格納されます。 データはリレーショナルモデル（テーブル内）に格納されます。 データの冗長性 示す 存在しない 正規化 行われていません RDBMSは正規化を使用して冗長性を削減または排除します。 修正可能性 データの修正は複雑です。 データの修正は簡単で簡単です。 データアクセス 時間がかかります。 DBMSと比較して高速です。 スキーマベースの制約とデータの依存関係 未就業の RDBMSで採用されています。 キーとインデックス 使用しません。 関係キーを確立するために、RDBMSでは索引が使用されます。 トランザクション管理 効

• 2019

正規化と非正規化の違い

正規化と非正規化はデータベースで使用される方法です。 正規化 が冗長データを排除することによって挿入、削除、および更新の異常を最小限に抑える手法である場合、用語は区別できます。 一方、 非正規化 は、特定のアプリケーションのパフォーマンスとデータの整合性を向上させるために冗長性がデータに追加される正規化の逆のプロセスです。 正規化は、冗長性を最小化または排除することによってディスクスペースの浪費を防ぎます。 比較表 比較基準 正規化 非正規化 基本 正規化は、非冗長で一貫性のあるデータを格納するためのセットスキーマを作成するプロセスです。 非正規化は、データを迅速に照会できるようにデータを結合するプロセスです。 目的 データの冗長性と矛盾を減らす。 冗長性を導入することによってクエリのより速い実行を達成するため。 で使われる OLTPシステムでは、挿入、削除、および更新の異常をより迅速にし、品質データを保管することに重点が置かれています。 OLAPシステム。検索と分析をより高速にすることに重点が置かれています。 データの整合性 維持された 保持できない 冗長性 削除済み 追加しました テーブル数 増加 減少 ディスクスペース 最適化された使い方 浪費 正規化の定義 正規化 は、データベース内のデータを効率的に配置する方法です。 それはテーブルを構築し、いくつかの特定の規則に従ってそれ

• 2019

SSDとHDDの違い

SSDとHDDは技術的に同じ操作を実行しますが、まったく異なる機能を持ち、異なる材料を使用して異なる方法で構築された二次記憶装置です。 SSDとHDDを区別するさまざまな要因と、それらの長所と短所があります。 SSD（ソリッドステートドライブ）は半導体で構成された電子回路で構成され、HDD（ハードディスクドライブ）は電気機械部品を内蔵しています。 SSDのパフォーマンスはHDDと比較して非常に効果的です。 これらのメモリデバイスは、データ、ファイル、アプリケーションを保存し、デバイスの起動を実行するという一般的な作業を行うために使用されます。 比較表 比較基準 SSD HDD パフォーマンス 優秀な SSDと比較して中程度 耐久性 もっと 振動の影響を受けにくい 消費電力 もっと少なく もっと ランニング能力 少ないスペースとエネルギーが必要です。 高いエネルギーコストとともに、より広いスペースが必要です。 アクセス時間 100マイクロ秒未満 2.9 - 12ms シーク時間と回転待ち時間 HDDより優れています。 データを取得するためにスピンする必要があるため、比較的簡単ではありません。 開始時間 瞬時起動には数ミリ秒かかります。 数秒ほどSSD以上。 データ転送速度 データ転送速度が速い SSDより劣ります。 コスト 高価な。 安価な。 SSDの定義 SSD（Solid Stat

• 2019

分類とクラスタリングの違い

分類とクラスタリングは、1つまたは複数の機能によってオブジェクトをグループに特徴付ける2種類の学習方法です。 これらのプロセスは似ているように見えますが、データマイニングの観点では違いがあります。 分類とクラスタリングの以前の違いは、事前定義ラベルがプロパティによってインスタンスに割り当てられる教師あり学習技法では分類が使用されるのに対して、類似インスタンスがそれらの特徴またはプロパティに基づいてグループ化される教師なし学習ではクラスタリングが使用されることです。 システムにトレーニングが提供されると、トレーニングタプルのクラスラベルがわかり、それからテストされます。これは 教師あり学習 として知られて い ます。 一方、 教師なし学習 は訓練や学習を伴わず、訓練サンプルは以前には知られていません。 比較表 比較基準 分類 クラスタリング 基本 このモデル関数は、データをすでに定義されている多数の明確なクラスの1つに分類します。 この関数は、データを複数のクラスターのうちの1つにマップします。ここで、データ項目の配置はそれらの間の類似性に依存します。 巻き込まれている 教師あり学習 教師なし学習 トレーニングサンプル 提供された 提供されていない 分類の定義 分類 とは、あらかじめ決められたさまざまなクラスのデータを明らかにするモデルを学習するプロセスです。 これは、 学習 ステップ

• 2019