【Ruby】ArrayとQueueがスレッドセーフか検証してみた - Qiita
背景 RubyのQueueクラスの説明に、これはスレッドセーフだと書いてあったので検証してみました。 スレッドセーフとは 自分でも正確な意味を理解していなかったので調べてみました。スレッドセーフとはアプリケーションをマルチスレッドで動作させても問題がないこと スレッドアンセーフだとどうなるか たとえばマルチスレッドで実行したときに、複数スレッドから同一の変数に変更が発生してデータが消えたり意図しない値になってしまうこと（レースコンディションという） つまり仮説! ArrayとQueueを用意し、100スレッドで複数のワーカーで同時にpopさせて並列計算するとQueueでは正しい結果が出力されるが、Arrayではレースコンディションが発生し、計算結果がズレる..はず 仕様 1..10000000の値を合計する。結果が50000005000000となれば正しい レースコンディションが発生すれば
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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