オブジェクト指向の問題点 - ビスケットのあれこれ
オブジェクト指向プログラミングを神格化するような記事が流れてきたので，僕が知っている問題点について書いてみたいと思います．僕がまだ学生だったころは，オブジェクト指向の評価もまだそれほど定まっていなくて，オブジェクト指向の次はどんなパラダイムが出てくるかとか普通に学生レベルで議論していたものですが，ここまで強大になってしまうとそれを打ち負かそうなんて気にはならないのでしょうか．僕にはオブジェクト指向が普遍的な真理という感じは全然しなくて，ここまで使われてる理由は，現実的なテクノロジーで大きなシステムを作らなければならない必要性のほうを優先した結果であると認識しています．オブジェクト指向がその後の25年ほどもずっと安定してその地位を保てるほど素晴らしいものとは思えないのです． 以下で上げる問題点は，個別に解決している研究はあったりしますし，僕も論文を書いたりしましたけど，実際の言語に導入されて
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
Rubyによる関数型プログラミング
古き良き小学校の時代、この行には困惑させられたものだった。 魔術的な x が、加算されたのに等しいままでいる事に。 どういうわけか、プログラミングを始めると、それに構わなくなる。 「やれやれ、それは重大な事柄じゃないし、プログラミングとは現実のビジネス行為なんだから、 数学的な純粋さについてあら探しなんて必要無い (その議論なら、大学にいる狂った髭面野郎どもにさせておけばいい)」と思っていた。 けれども、ただ知らなかっただけで、我々が間違っていて高い代償を支払っていたのは 明らかである。 Wikipedia によれば、「関数型プログラミング(functional programming, FP)とは、 計算を数学的な関数の評価とみなし、 状態や可変データを避けるプログラミングパラダイム」である。 言い換えると、関数型プログラミングは、 副作用が無く変数の値を変化させないコードを推奨する。
PHPで素数を数えて落ち着いてみた - hnwの日記
2,3,5,7,11,13,...と素数を順に列挙することで落ち着く人が世の中にはいるようです（参考：「素数を数えて落ち着くんだ…」）。とはいえ人力では素数を100個列挙するのさえつらいので、プログラミング言語に頼った方が落ち着けるはずです。PHPには、そんな状況で使えそうな関数が存在します。 gmp_nextprime ― 次の素数を見つける PHP: gmp_nextprime - Manual よし、この関数さえあれば落ち着けるぞ、と思いきや、マニュアルにはこんな記述もあります。 注意: この関数は素数を識別するのに確率的アルゴリズムを使用します。 誤って合成数を取得してしまうことは、まずありません。 PHP: gmp_nextprime - Manual えっ？「まずありません」ってことは少しくらいはあるんでしょうか。逆に不安で落ち着かなくなってしまいそうです。 本稿ではこの関数に
アルゴリズムと計算量
金庫破りと計算量膨張 n 桁の番号をもつ暗証ロックがあるとします。 2 桁であれば 00 〜 99 の 100 個の正解があるわけで、 0 番から順に入力していく解き方では、 最悪の場合は 100 手目に開きます。 99 が正解とは限らないので、平均的にはこれより早く解き終わります。 0 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 1 手です。 1 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 2 手です。 2 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 3 手です。 3 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 4 手です。 : 99 であるときの確率は 1/100 で、このときの手数は 100 手です。 つまり、平均手数は により、100 手目の約半分です。 ここでいう解き方をアルゴリズムといい、 問題を解くための手数 (てかず) のことを計算
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