Cython
強力なライブラリを豊富に備え、科学計算から統計分析、金融工学まで利用が広がるPython。スクリプト言語とは思えない高速性の秘密が、NumPyやSciPyなどのPythonパッケージで広く使われているCythonです。CythonはPythonプログラムの実装を高速化するコンパイラであると同時に、C/C++で書かれたライブラリをPythonから利用できるようにするブリッジとしての役割も果たします。本書はPythonの表現力とC/C++の速さを備えたCythonを使って、高速なシステムを効率的に開発する手法を示します。科学技術計算や統計分析の分野では恒常的にある「Pythonを高速化したい」というニーズに応える一冊です。 はじめに 1章 Cythonの基本 1.1 Python、C、Cythonの比較 1.1.1 関数呼び出しのオーバーヘッド 1.1.2 ループ処理 1.1.3 算術演算 1
sourceforge.jp
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言語設計者たちが考えること
C++、Python、APL、FORTH、BASIC、AWK、Lua、Haskell、ML、SQL、Objective-C、Java、C#、UML、Perl、PostScript、Eiffel、そしてRuby。世界に多くの影響を与え、またソフトウェアの基盤を支えているさまざまなプログラム言語の設計者たちへのインタビュー集です。彼らが何を考え、どんな考えに基づいて言語を設計したのか。伝説的かつ著名な言語設計者たちが登場し、背景、動機、哲学、信念、秘話、教訓、課題を語ります。対話を通してパイオニアたちの飽くなき探究心と思考プロセス、情熱、そして底知れぬエネルギーが見えてくるはずです。 日本語版には、Rubyのまつもとゆきひろ氏へのインタビューを追加収録しています。 目次 本書推薦の言葉 まえがき 1章 C++（ビャーネ・ストラウストラップ） 設計上の意思決定 C++の使用 オブジェクト指向プロ
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
Facebook Developers | Thrift
Facebookは、世界中の友達や家族、同僚や同級生をつなぐコミュニティです。Facebookでは、友達の近況チェックや写真アップロード(枚数は無制限)、動画やリンクの共有を通して、人との交流を深めることができます。Thrift is a software framework for scalable cross-language services development. It combines a powerful software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and seamlessly between C++, Java, Python, PHP, and Ruby. Thrift was developed at Facebook and released
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JavascriptVMに多数の言語： CoffeeScript 1.0, StratifiedJS, EmscriptenによるC/C++, Python
「BIND 10」をC++とPythonで書く狙いとは JPRSに聞く、次期DNSソフト開発の意義＜後編＞
