Visual C++の勉強部屋
理工系、特に電気系、の学生と技術者を対象としたVisual C++の解説を行います。Visual C++を始めたいが、よく分からないという人は、これを参考にしてください。ただし、初めてプログラムを学ぶ全くの初心者向けではありません。 本資料の一部のJava版が（株）翔泳社のウエブサイトＣｏｄｅＺｉｎｅにありますので、こちらもご利用ください（Java版とある場所をクリックして下さい）。Visual C++ 6.0版（現在は全部削除）が最初に公開され、そのJava版がCodeZineに寄稿され、その後に現在のVisual C++ 2005 Express Edition版が作成されています。 Java版は、すべてアプレットになっていますので、ブラウザから試してみることができます（Javaランタイム必要）。 Visual C++ 2008 Express Editionが無償でダウンロード
SheepShaver for x86
< Sorry, this page is Japanese only > 2006/10/30 Upadte < SheepShaver for Windows（クリックで拡大） > 【はじめに】 本ページはPower Macintoshエミュレータ、SheepShaver for x86に関する覚え書きである。 目次 ● 概要 ● SheepShaverのインストール ● SheepShaverを動かす ● その他の情報 ● 概要 SheepShaverは、Mar"c" Helwig氏とChristian Bauer氏によりBeOS/PPC用のMac OS実行環境として1997年にベータ版が発表され（正式版リリースは1998年5月）、のちにLinux/PPCへ移植された。 SheepShaver for BeOS/PPC 当初はシェ
MUJIRUSHI-HIBAIHIN:Serial Camera
Last modified 04/16/2002 Serial Camera このページには独自に解析した内容が含まれていて、 必ずしも保証できるものではありません。 ご利用については自己責任でお願いします。 東芝製デジタルメモリレコーダ用デジタルカメラユニット(DMR-C1)と Cygnal製8bitマイコン(C8051F300)を使って、シリアル接続のカメラを作ってみました。 ハードウェア 下の図はSerial Cameraの回路図(04/06/2002版)です。 DMR-C1の信号線はTrevaと互換があるようです。 C8051F300のポートと回路図の通り接続しました。 DMR-C1TをC8051F300評価ボードにつなげたところです。 ファームウェア C8051F300用のファームウェアです。 ソース(04/06/2002版)(4,533byte) 460.8Kbps UA
Terminal
Mac OS X ターミナルでの日本語の扱いについて 2005/05/09 Update ◆ はじめに Mac OS X v10.2（以降）のターミナルは、UTF-8に対応し、多言語の表示が可能となった。 -vオプション付きでlsコマンドを実行するとUTF-8で記録された日本語名のファイルやフォルダも正しく表示される。 しかし、デフォルトの状態ではコマンドラインへの日本語の直接入力に対応していないため使いにくい。 本ページは、Mac OS Xのターミナルで日本語を扱う際の設定等をまとめたものである。 OSのバージョン固有の設定は[10.4]のように表記している。 特に指定の無いものはバージョン共通の設定である。 なお、Mac OS X v10.2ではデフォルトのシェルがtcshであったが、Mac OS X v10.3以降ではbashに
Mac で AKI-H8-USB
Mac で AKI-H8-USB (2002/08/18) 某月某日、会社でトラ技を読む。 例によって秋月電子の広告ページを見ると、AKI-H8-USB なるキットが発売されているのを発見。購入を決める。 某月のとある週末、秋月電子の店頭にて後先を考えず AKI-H8-USB を購入。 その当日と翌日で組み立てが終わるものの、9 台もコンピュータを所有しながら Windows が動作するマシンが一台も無いため、動作検証が出来ずに悶える(笑)。 某月某日、Keyspan の USB Serial + Virtual PC でシリアル通信に成功している事例を Web 上でいくつか見つけた。 Virtual PC + Windows 2000 は所有していた。そこで一番値段の安い Keyspan の PDA Adapter なる USB<->RS232C 変換機を秋葉館に発注。同じメーカー
最上の日々: 自分をバカだと思っていない男は大抵バカ
▼ 巡回セールスマン問題は試金石にはならない ニューラルネットとかその辺りの発表でたまに見かけるんだけど、 巡回セールスマン問題をデモンストレーションに使う事がある。 近似解とはいえNP完全問題の解を効率的に求められるから「我が理論は凄い」と言いたいのだろう。 しかしそれは違う。 巡回セールスマン問題がNP完全で難しいのは、グローバルな探索ができないからで、なぜグローバルな探索が出来ないかと言うと、至る所に局所的な近似解が存在してそれがグローバル解と区別がつかないからだ。 つまり巡回セールスマン問題の近似解を求めることは常に極めて簡単なのだ。 もちろん、だからといって理論がダメだと言う事にはならないが、理論の力を示すデモンストレーションとして適切では無い。 ▼ ふと思ったが、視覚野では注意のゲートであるV4以後と以前で性質が違うが、他のモダリティおよび運動系でも同様に注意によるゲー
CPAN - CPANサイトからのperlモジュールの問い合わせ、ダウンロード、構築を行う
CPANモジュール v.1.58 by Hippo2000(2000/12/19) CPAN.pmなのです。 腰が抜けるほど、モジュールのインストールが簡単になるモジュールなのです。 作者はAndreas Koenigさんです。メールで了解をいただきました。 なお内容等が間違っていたら修正します。ご連絡ください。 変更履歴： Kentaro Shirakataさんからの指摘を受けて誤字を修正しました。(2002/2/1) 目次 名前 概要 説明 対話モード CPAN::Shell autobundle 再コンパイル ４つのCPAN::*クラス： Author, Bundle, Module, Distribution プログラマ・インターフェース ４つのクラスでのメソッド キャッシュ・マネージャ(Cache Manager) Bundles 必要条件 パッケージの検索とVE
荒木飛呂彦先生講演会レポート
概要 日時：平成18年6月24日。会場：東海中学・高校（愛知県名古屋市）。「サタデー・プログラム」内の一講座として開催される。 開始前 事前の申し込みで大量の聴衆が見込まれ、1700人分の整理券が配布される。それ以上の人数に関しては各教室でテレビ中継。朝8時30分からの配布開始時点で、1000人を超える人数が校舎内の廊下に長蛇の列を作っていた。さらに、当初の予定では12時30分講演開始だったのが、前の講座との入れ替えに時間が掛かるため、12時45分からに変更。会場には数名の私服警備員が配置された。 あいさつ （壇上右手から荒木先生登場。黒のジャケットと穴開きジーンズ。遠目に見ても、シワひとつない驚異的な若さ。） こんにちは。荒木飛呂彦です。東京から来ました。ハハ。ちょっと、かなり緊張しています。朝起きたら1人でずっと仕事してますんで、1日に会う人間って言ったらアシスタント5人ぐらいなんで、
最上の日々 - 意識とは何なのかについての私見
▼ 科学の「コレジャナイ性」について書きたいんだけど、いまいち良い例を思い出せない。 科学の俎上に載る前の問題意識と言うのは大抵はどこか漠然としていたり混乱していたりする。 それがきちんとした科学の上に乗るためには操作的に再定義されなくてはならない。しかし何であれXXについて定義することは、「XXとは何か」と問うことを止めて「XXはYYと定義されている」と断定することだ。 ただし、良い定義と悪い定義はある。良い定義を手に入れることは難しい。 科学史とはまさにそう言うことなんだけど、良い例を思い出すことができない。（こういう概念史は不正確な引用ではだめだから。） で、科学ではないけど、 「ジョン・メイナード・ケインズ『雇用、利子、お金の一般理論』解説」(by Paul Grugman)はちょうど良い例になっていると思う： ここでいう「知的な制約」というのはいま言っている 「俎上に載る前の漠然
最上のWebサイト
リンクは自由にどうぞ。 コンテンツ 日記 （日記インデックス） ココログもやってます。 種々の記事 自己紹介 最上 嗣生 (もがみ つぐお) 理化学研究所 脳科学総合研究センター 研究員 研究：認知神経科学 日記の方では理論の話が多いですが、今は実験的な脳の研究をしています。 大学院では理論物理学（素粒子論）を専攻しました。 研究上の興味 公式 嗅周囲皮質における報酬の情報処理の電気生理学的研究 非公式 大脳の動作原理としての確率論的最適化問題 略歴： ９６年 日本学術振興会 特別研究員 ９９年 理化学研究所 BSI 研究員 現在に到る e-mail: mogami@yugiri.bnf.brain.riken.go.jp 最上嗣生 (MOGAMI, Tsuguo)
計算的な深さと脳
ニューロンが入力を受けてからスパイクを出すまでは早くとも数ミリ秒かかる。人間が反応するまでの時間は零点何秒かだから、入力と出力の間には最大に見積もっても数十段のニューロンが介在するだけである。（実際はもっと段数が低いだろう。） 一方コンピュータの方は現在のネズミ以下の判別能力しかないような画像認識をするにあたってさえ数千万サイクルの計算を行わなくてはならない。 だから、脳が物凄い並列計算をやっているに違い無い。ここまでは普通の話ね。 で、問題は「じゃ、物凄い並列な機械をつくったら脳の能力を再現できるのかよ」ということ。もちろん誰も答えをしらない。どんなアルゴリズムを使えば良いか分からないし。 人によっては絶望して「新しい物理法則を」とか「量子論的並列性」とか、「魂」とかに行っちゃう。 で、僕も答えは持って無いけど、この問題を考えるにあたって以下の「計算的大きさ」と「計算的深さ」の概念を
DO++
このサイトは2004年頃の更新を最後にDiaryを除いてメンテナンスをしていません。何かの役に立つかもしれないので残しておきますが、古い情報も含まれていますのでご了承ください (研究室のページ)
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://homepage3.nifty.com/p-noichigo/
USビーンプロダクツ ニュース
WSH Templates/テキストファイル
http://homepage3.nifty.com/ishidate/vcpp6_17/vcpp6_17.htm
最上の日々 2004年１月9日（金） - RNA×2,DNA,タンパクの相互作用
英語のことわざ・よく見る表現
white page
WWW.YSFLIGHT.COM - Airplanes, Flight Simulator, Programming, etc.