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Python使いで『今後はデータビジネスの現場かも』って人、NimData/Arraymancerをさわってみておこう。Python機械学習Nimarraymancer創薬ダジャレ はじめに 本エントリーは、主には、python使いな人でデータビジネス界隈でのバッチ処理/ストリーム処理やIoTのエッジ端末側のことが気になっている人の流し読み向けポエムかと。 前提とする近未来像 IoT+AIな開発案件で、サーバー(クラウド)側での学習済モデルを迅速にフィールド展開(モバイル端末やIoTエッジ端末へのデプロイ)することがしばしば求められるようになっている状況。 #参考TensorFlow Liteのliteな話 IBM QやMS Q#など量子コンピューティングな界隈がざわついている年の瀬に地味な話だろうけど 、通信速度に制約ある限り、必要な話。今後の展開先としては、『自律的にふるまうドローン、
Nim言語を少しやってみた感じの感想&概説です。Nimの日本語での情報は少ないので書いてみた次第です。 他のほとんどの言語にもあるような基本的な構文などについては省略します。 構文については、他の方が書かれたSyntax of Nim (Gist)が参考になると思います。 公式: http://nim-lang.org/ 追記 この記事は0.14.2時点の情報です。 Nimの特徴 ネイティブコンパイル 静的型付けで型推論あり ジェネリクス GCあり Python+Ruby風構文 強力なメタプログラミング機構 簡単なサンプルコードです。 proc fib(n: int): int = if n < 2: result = n else: result = fib(n - 1) + fib(n - 2) echo fib(38) 「Nim言語」で検索して最初に出てくる記事で目を引くのはベンチマ
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