pyhack5 DocTestで覚えるTDDのリズム
Python Hack-a-thon 5 ハンズオン 中級コース¶ DocTestで覚えるTDDのリズム¶ 担当: 清水川 このハンズオンでは、以下の内容について体験していきます。 PythonのDocTestを使ってみよう TDDをDocTestでやってみよう 環境¶ WindowsでもMacでもUnix系でも。 Pytohn2.6～3.x ただしこの資料は2.6しか動作保証しません Test Driven Development について¶ Test Driven Development = TDD, 日本語で言うと テスト駆動開発 です。 TDDはその名の通り、テストで開発を駆動する手法で、簡単に言うと以下の ステップで実装を進めていきます。 テストコードを書く テストを実行する（実装前なのでエラーになる = RED） テストコードを通す実装をする（fake it） テストを実行する
NVIDIA、チップセット事業からの撤退を表明 | スラド
まぁ、タイトルのままなのですが CPUがメモリコントローラやGPUを内蔵し始めたにもかかわらず、CPUの値段は据え置かれ IOHのお値段がMCH+ICHとほとんど変わらない、という構造はそのまんまです。 Intelの環境は実質CPUとIOHがセット販売されているということになります。 従来IntelのFabは まず先端のプロセスでCPUを作る 償却が終わったFabでGMCHやICHを作る その次にLegacyな周辺チップを作る という感じだったのですが、近年Fabに対する投資が数十億ドルになり、数世代で回収しなければならなくなりました。 しかも、GMCH相当部分をOnDieにしてしまったので、旧プロセスで製造されるIOHなどにもプレミアムを乗せないと とても回収できなくなってしまいました。 それを見据えたintelが考えたのが「プラットホーム」の提供で、FSB時代はCentrino VPr
Googleの分散データ処理言語Sawzallの統計ライブラリをC++, Ruby, Pythonから利用するライブラリSZaruを公開しました - llameradaの日記
Googleで利用されている分散データ処理言語SawzallのOSS実装 szl が公開されました。 公開されたソースの中にはSawzallの実行環境の他に大規模データ向けの統計ライブラリが含まれています。この統計ライブラリには高度なアルゴリズムが実装されているので、これを他の言語からも利用できると便利だなと思い、C++, Ruby, Pythonから利用できるようにしました。 便利な統計アルゴリズムの1つに出現回数が上位のN件の要素の抽出(top-N)があります。 top-Nを求める具体例としては、自然言語処理でよく使う、出現回数上位の単語を求める処理があります。この処理の単純な実装では、まず全単語の出現回数を求めておき、次に各単語を出現回数の降順でソートして出現回数上位の単語を求めます。しかし、この実装ではユニークな単語数K（数十万から数百万）に比例したメモリと計算量が必要となります。
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