10年間のプログラミングの変化といえばクラウド、型推論、リアクティブ - きしだのHatena
この10年間のプログラミングの変化、というのが流れてきたのだけど、個人的にはクラウド、型推論付き静的型、リアクティブかなぁという風に思ってます。 クラウド(とスマホ) 2008年にGoogle App Engineが出たり、最初のHadoopサミットが行われたり、ちょうど10年前に始まったとも言えるクラウドは、すでに流行ではなく常識になっています。 いまや、クラウドを考えずにシステムを組むということはないんじゃないでしょうか。 スマホもこの10年で広まり、端末にUI、データはクラウドということも当たり前になっています。 40%の視聴率をもった紅白で視聴者が同時投票するようなことも、AWSを使って危なげなく行えるようになっていますが、10年前にこのようなサービスをたった4時間だけ行うということはなかなか考えにくいもので、実現できるのも限られたベンダーだけだったと思います。けれどもいまではそれ
レコード計算の多相型システムと型推論
This document discusses optimizations for deep learning frameworks on Intel CPUs and Fugaku processors. It introduces oneDNN, an Intel performance library for deep neural networks. JIT assembly using Xbyak is proposed to generate optimized code depending on parameters at runtime. Xbyak has been extended to AArch64 as Xbyak_aarch64 to support Fugaku. AVX-512 SIMD instructions are briefly explained.
OCaml でも採用されているレベルベースの多相型型推論とは - はやくプログラムになりたい
言語実装 Advent Calendar 2017 の16日目の記事です． GoCaml という OCaml のサブセットな言語を実装していて，多相型の型推論を実装するために論文を読んだり OCaml の実装をちょっと追ったりしていたので，その知識を整理する意味でこのエントリを書いています． この記事では OCaml の型推論器のベースになっている「レベルベースの多相型型推論アルゴリズム」について概略を直感的に説明しようと思います． 理論的になぜこのアルゴリズムで正しく動作するのかについてはこの記事で概要を把握した上で論文 のほうを読んでいただければ理解が速いと思います． また，この記事では最もシンプルな単相型のHM型推論については知っている前提で書きます． ご存知でない場合は， 住井先生の MinCaml の型推論実装の解説 五十嵐先生の型推論の解説 20日目の@uint256_t さん
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