去年の10月、私が所属している 会社 の部署で、組み込みファームウェアの開発をC言語からC++に切り替えました。C++のクラス、リソースの自動クリーンアップ、パラメータ多相、そして強化された型安全性などは、汎用OSをデスクトップ機で稼働している時と同様、リアルタイムOS（RTOS）やベアメタル上でも便利です。C++を使えば、安全で表現豊かなファームウェアを書くことができます。 しかしC++のこの自動的な魔法は諸刃の剣とも言えます。いくつかの機能は、組み込み環境 ^(1) には搭載したくないシステムのファシリティに依存するからです。ツールチェーン周りをどうするかも厄介です。 memcpy やアトミック操作、ハードウェア固有の浮動小数点関数などの重要なファシリティが提供されるので、 libgcc と libstdc++ を完全に破棄するのではなく、特定の部分を避けて使わなくてはなりません。 こ

追記：やあやあHacker Newsさん！おひさしぶり！メモリ管理を深く掘り下げた私の投稿を読む邪魔はしたくないし、私の投稿のあら探しをする人たちを邪魔するつもりもありません。技術的なマル秘テクニックに注目するのもいいでしょう（いや、わかりますよ。楽しいですしね！）。でも、私たちはひとりぼっちでソフトウェアを書いているわけではないのです。だから、ためになる技術的なコンテンツ（私の記事もそうでありたいものです）を捜すだけじゃなくて、政治的な話題にも目を向けることを強くおすすめします。ソフトウェア開発者である私たちは、今後数十年にわたって社会を変える最前線に立つ特権を与えられています。私たちは、自分たちの仕事を社会全体に役立てられるようにするための情報や知識を必要としています。 そういう意味でみなさんには、 Hacker Newsが「政治的」なコンテンツを検閲すると言い出したこと に反対しても

要約 この記事では、LinuxカーネルにてLinuxプログラムがどのように関数を呼び出すのかについて紹介していきます。 システムコールを行う様々な方法、システムコールを行うための独自のアセンブリの作成方法（例あり）、システムコールへのカーネルエントリポイント、システムコールからのカーネルイグジットポイント、glibcのラッパ関数、バグなど多くの点について説明します。 要約 システムコールとは？ 必要条件に関する情報 ハードウェアとソフトウェア ユーザプログラム、カーネル、CPUの特権レベル 割り込み モデル固有レジスタ（MSR） アセンブリコードでシステムコールを呼び出すことの問題点 レガシーシステムコール 独自のアセンブリを用いたレガシーシステムコールの使用 カーネル側での int $0x80 エントリポイント iret を使用したレガシーシステムコールからの復帰 高速システムコール 3

この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy

この投稿は、私が去年OSCONで行ったプレゼンテーションを基に作成しています。プレゼンよりは簡潔に編集し直し、プレゼン後にいただいたいくつかのフィードバックに応える形で記事を書いています。 Go言語に関してよく言われるのは、Go言語はサーバでうまく機能し、静的なバイナリや強力な並行処理、高いパフォーマンスを見せくれるということです。 この投稿では、その後半の2つの項目に関して焦点を当てます。プログラマとってGo言語とそのランタイムは、スケーラブルなネットワークサーバをスレッド管理やブロッキングI/Oを気にせずに書くのにどんなに有効かを説明していきます。 効率的なプログラミング言語に関しての議論 技術的な話に入る前に、Go言語をターゲットにしたマーケットを説明する2つの議論に関してお話したいと思います。 ムーアの法則 画像は以下より引用； 2005年5月にHerb Sutter氏が書いたDr

(2015/11/19、記事を修正いたしました。) 目次 線形変換 主成分分析（PCA） 共分散行列 基底変換 エントロピーと情報の取得 とにかくコードが欲しい方へ その他の参考資料 本稿は固有ベクトルと行列との関係性について、平易な言葉で、数学にあまり詳しくなくても分かるように書いてみました。この発想に基づいて、PCA、共分散、情報エントロピーについても説明します。 固有ベクトルは英語で「eigenvector」ですが、この eigen はドイツ語で、「そのものだけが持つ」という意味です。例えばドイツ語の「mein eigenes Auto」は、「ほかならぬ私が持つ車」というニュアンスです。このようにeinenは、2つのものの間に存在する特別な関係性を意味します。独特、特徴的、その性質を端的に示すものということです。この車、このベクトルは、私だけのもので、他の誰のものでもありません。 線

分散システムについては、もう随分と前から学びたいと思っていました。ただ、それは一度首を突っ込んだら最後、ゴールのない迷路に迷い込むようなものなのです。どこまでも続いているウサギの穴のようなものです。分散システムに関する文献は星の数ほど存在します。様々な大学からたくさんの論文が発表されているばかりでなく、膨大な数の書籍もあるのです。私のような全くの初心者には、どの論文を読んだらいいのか、どの書籍を買ったらいいのか、見当もつきません。 そんなとき、一部のブロガーが、 分散システムエンジニア （それがどういう意味であれ）になるなら知っておくべき論文というものを推奨しているのを見つけました。その一部を紹介しましょう。 FLP , Zab , Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed Systems , Viewstamped

(訳注：2016/3/2、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (訳注：著者のMattより、「本文中で明言はしていないが、この記事の内容はx86-64 Unix/Linux/POSIXでアプリケーションをプログラミングする場合にフォーカスしている。他のプログラミング領域では、対象とするシステムに応じた(例： 8-bitの組み込みシステム、10年前のコンパイラ、多くの異なるCPUアーキテクチャで動く必要のあるアプリケーション、Win/Linuxでのビルド互換性など)特有のアドバイスが必要」との補足を頂いております。) 以下の文章は2015年の始めに書いたドラフトで、今まで公開していませんでした。私のドラフト用フォルダの中で誰の目も引かなかったため、大部分が書いた時のままです。公開するにあたり、単純に2015年を2016年に変更しました。 必要な修正、改善、苦情があり

今年からAWS（Amazon Web Services）クラウドコンサルタントとして、中小規模のAWSデプロイの相談を受けています。その多くは典型的なWebアプリケーションです。ここで、ぜひ避けたい5つのよくある間違いを紹介します。 インフラストラクチャを手動で管理する。 Auto Scaling グループを使わない。 CloudWatchのメトリクスを分析しない。 Trusted Advisorを無視する。 仮想マシンを活用しない。 典型的なWebアプリケーションにおける間違いを防ぎたい人は、次に進んでください。 典型的なWebアプリケーション 典型的なWebアプリケーションは最低限次の要素で構成されているものを指します。 ロードバランサ スケーラブルなWebバックエンド データベース そしてこのアプリケーションは、次の図のような仕組みを持っています。 注釈：（左から）DNS、CDN、静

12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも本当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理

ブートローダからカーネルまで これまでの私の ブログ投稿 を読まれた方はご存じかと思いますが、しばらく前から低水準言語を使うようになりました。Linux用x8664アセンブリ言語プログラミングについても書いています。また、同時にLinuxのソースコードにも触れるようになりました。下層がどのように機能しているのか、コンピュータでプログラムがどのように実行されるのか、どのようにメモリに配置されるのか、カーネルがどのように処理や記憶をするのか、下層でネットワークスタックがどのように動くのかなどなど、多くのことを理解しようと意欲が湧いています。これをきっかけに、 **x8664** 版Linuxカーネルについてシリーズを書いてみようと思いました。 私はプロのカーネルプログラマではないことと、仕事でもカーネルのコードを書いていないことをご了承ください。個人的な趣味です。私は下層で何が起きているのかと

(訳注：2015/10/31、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 開発者は嫌うでしょう。 ここでは、標準的なコツや策略について書きますが、本当に興味があるのは、別のことです。究極の奇策を見つけたいと思います。策略をひとつずつ試して、プログラミングの聖域に少しでも近づければ良いのですが。 はじめに 私が初めて書いたビデオゲームは、 Ninja Wars （忍者戦争）でした。 そう、これは、画像で埋めたHTMLのtableです。 src 属性を変えることで、動きを実現しています。JavaScriptファイルの冒頭は下記のようになっています。 var x = 314; var y = 8; var prevy= 1; var prevx= 1; var prevsw= 0; var row= 304; var endrow= 142; var sword= 296; v

ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは

更新版: まずはここで私がコンソール ロギングでのデバッグを非難したり、無視しようとしているのではないということをはっきりさせておきたいと思います。コンソール ロギングは組み込み型プログラムやIDEがソースコードをスタックフレームに正しくマッピングできない場合、ブレークポイントが進捗を妨げてしまう場合等、様々な場合に使われます。要は他に適した方法がある時にコンソール ロギングを使うことを悪いと思っているのです。 プログラミングでは新しい機能を加える代わりに、 コードのメンテナンス と問題の解決にそのほとんどの時間を費やされるということが常識になっています。また、デバッグを通じて問題を発見できてもそのバグの解決方法がわからないということが多いのです。また ハイゼンバグやネッシーバグ のような再現できないバグに遭遇することもありますが、通常はどこを探すべきかが全くわからない状態で、大規模なコー

（環境変数GODEBUGは、 ランタイム パッケージで提供されています） この環境変数を指定してプログラムを起動すると、標準出力に以下の追加出力が出力されます（少し簡略化されています）。 % env GODEBUG=gctrace=1 godoc -http=:6060 ... gc76(1): 2+1+1390+1 us, 1 -> 3 MB, 16397 (1015746-999349) objects, 1436/1/0 sweeps, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields gc77(1): 2+0+1582+1 us, 2 -> 4 MB, 14623 (1016248-1001625) objects, 1436/0/0 sweeps, 0(0) handoff, 0(0) steal, 0/0/0 yields scvg0: inuse:

Dockerはシステム界隈に大きな衝撃を与えました。それはシステム管理にとってはまさに大躍進だったのですが、Dockerには、少々、致命的な誤解があるのです。 非常に限定されたアドバイス ここで取り上げるDocker議論は、ほぼミッションクリティカルなシステムにおけるマルチホストのセットアップに限定されたものです（Webサービスが主）。それを念頭においてください。でないと、私からのアドバイスは、他のケースには、おそらく意味をなさないでしょう。 Dockerの背景 この記事では、Dockerとは何か、Dockerの一般的な動作については、すでに基本的な知識がある前提で話を進めていきます。 Dockerについて、すべてを網羅するのは、この記事の目的の範疇を越えてしまうので、Dockerについて、自分は初心者だという方は、まずは以下のサイトに目を通してください。 Dockerとは何か？ Dock

Javaプログラマやソフトウェア開発者として、私は「プログラマが知っておくべき…」というタイトルが付く記事から、多くのことを学びました。そういった記事は、特定のトピックに関する有益かつ詳細な情報を数多く与えてくれましたが、探し出すのが非常に困難でもあったのです。知識を探求する中でとても役に立つ記事を見つけたら、参考として何度も読み返せるようにブックマークしてきました。こういった記事を読むことは、どのプログラマにとっても有益になると思うので、私が集めた「 すべてのプログラマが知っておくべきこと 」を皆さんと共有する為にこれを書きました。 ここで紹介する記事は私が個人的にブックマークしたものです。「メモリ」、「Unicode」、「浮動小数点演算」、「ネットワーキング」、「オブジェクト指向設計」、「時刻」、「URLエンコード」、「文字列」などといった代表的なトピックについて載っています。このリス