シンプルな配列クラスを使って「右辺値参照」と「ムーブセマンティクス」を知る - Qiita
C++11 の新しい機能に「右辺値参照」と「ムーブセマンティクス」があります。 ググればこれらに関して解説されてるサイトが結構ありますが、一般的には理解しづらいものとして扱われてるみたいです。 かくいう自分もよくわかりませんでした……。 ですので、今回は至ってシンプルな配列クラスを使って、これらが何を意味するのかを知ろうかと思います。 従来は「コピー」 まずは、「右辺値参照」と「ムーブセマンティクス」を使わないコードを見てみます。 #include <iostream> using namespace std; struct Array { typedef int ValueType; ValueType *p; int length; // コンストラクタ Array(int _length) : p(new ValueType[_length]) , length(_length) {
rvalue reference、move semanticsに挫折した人のための再入門解説 - Ideals and Reality
この記事は C++11 Advent Calendar 14日目の記事です。 何がわかりにくいのか C++11から正式に導入される新機能である、move semanticsとrvalue referenceですが、なかなかこれを理解出来ないという人が多いようです。 ちょっと考えればなるほど、と思いますが私が思うにこのわかりにくい最大要因はやはりその名前のせいかと思います。 特にrvalue referenceですが、日本語に訳すと右辺値参照という呼ばれ方をしています。 そもそも右辺値や左辺値という名称はC言語時代の流れでそのまま引き継いでいるものであり、右辺値参照という名称は言わば後付けで名称されたものです。 実際に使用する際に右辺値なのか左辺値なのかを意識している人は殆どおらず、これが余計な混乱を招いているのではないかと思います。 ではコードを書いてみて理解しましょう。 lvalueとr
Vim: オプションのグローバルな値とローカルな値 - while (“im automaton”);
つまり、ローカルな値を設定するときは:setlocalを使うべきです。そうしないと新たなバッファやウィンドウを開いたときに予期しない値が設定されることになります 例えば特定のバッファのタブ幅を変えようとしてset tabstop=20とした場合、新たなバッファを開いたときのタブ幅のデフォルトは20になります。これでは元に戻すためにset tabstop&としなければなりません。実際、私がVimを使い始めた頃はこの挙動でかなり混乱させられました。自分でインタラクティブに設定した分には許せるのですが、プラグイン等で似たようなことをされるとかなりアレです。 なお、ローカルな値を持つオプションの一部には「普段はグローバルなオプションとして振舞う。ローカルな値が設定されればそちらを使う」という派生系が存在します(:help global-local参照。ヘルプには「global or local t
PIL 利用ノート [obsolete] — 読書ノート v1.4.0dev
Warning PIL は随分長い間、Python のバージョンで言うと 2.7 くらいまでだろうか、 画像処理パッケージとして愛用してきたが、現在は Pillow というものに取って代わられたようである。 そこで、筆者の環境も PIL を放棄して Pillow を導入した。 ついでに本稿とほぼ同様な内容の Pillow 利用ノート を書いた。 無価値になってしまったが、本稿は残しておく。 Note OS: Windows XP Home Edition SP 3 本稿において、利用した各パッケージのバージョンは次のとおり。 Python: 2.6.6, 2.7.3 PIL: 1.1.6, 1.1.7 (both official and unofficial builds)
![PIL 利用ノート [obsolete] — 読書ノート v1.4.0dev](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/650b13b0b2a879bae8d3c4ff3a8037ea91427f09/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fshowa-yojyo.github.io%2Fnote%2F_images%2Fillvelo.png)
2章グラフ理論スピード入門
社会ネットワーク分析勉強会 その２ 『オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析―ソーシャルWebの「つながり」を見つけ出す―』 2012/07/05開催Read less
Pythonで簡単ネットワーク分析
Thank you communication network in organization 感謝ネットワークからみる組織のコミュニケーションの形Hiroko Onari
NetworkX — NetworkX documentation
NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. Software for complex networks Data structures for graphs, digraphs, and multigraphs Many standard graph algorithms Network structure and analysis measures Generators for classic graphs, random graphs, and synthetic networks Nodes can be "anything" (e.g., text, image
Python/NetworkXで簡単ネットワーク分析 - あんちべ！
slaさん主催のNumpy/Scipy勉強会でLTをします。 内容はNetworkXというPythonのネットワーク分析パッケージの紹介です。 Pythonで簡単ネットワーク分析 View more presentations from AntiBayesian ネットワーク分析と言えば、PajekやRのigraphが定評有りますが、 これらはどうしてもサブグラフの扱いに不満がありました。 ネットワークからサブグラフを抽出するところまでは出来ますが、 各サブグラフがどのような性質を持つか分析したい場合、 指定したサブグラフを形成しているノード、エッジ、重みの情報を簡単に取り出す方法がありません。 NetworkXであれば、指定したノードやエッジだけ隣接行列や辺行列の形で入出力することが可能です。 また、ネットワーク分析は非常に計算量が大きく、高速な演算が求められるため、データをNumpyへ
networkxでグラフを描く - Qiita
# -*- encoding:utf-8 -*- import networkx import pylab from matplotlib import font_manager from itertools import combinations from random import randint # ノードをkey、エッジをはるノードのlistをvalueとするdict vector = {} persons = [u"田中", u"鈴木", u"山田", u"木村", u"吉岡"] edge_labels = {} for person in persons: # defaultdict(list)ではなく、ノードを作成するためにこうする vector[person] = [] for man_pair in combinations(persons, 2): man1, man2
Python networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - StatsFragments
ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ
Ruby用拡張ライブラリをCで作る
Ruby用拡張ライブラリをCで作る Rubyは、C(あるいはC++)で書いたコードを動的(あるいは静的)にリンクして利用する事ができる。うまく使えば、Rubyで書くより高速な動作が期待できる。 たとえば、GUIライブラリである「Ruby/GTK」は、描画部分にCで書かれたライブラリを利用する事で、実用的な画面描画速度を確保している。 その、Ruby用拡張ライブラリをCで書く方法である。 ■ 拡張ライブラリ作成の流れ Rubyはオブジェクト指向言語である。オブジェクト指向言語におけるプログラムとは、基本的にクラス定義である(と、少なくとも私は思っている)。そこで、ここではクラス定義に話を絞る。 メソッドの実体となる関数を定義する Init関数を作る rb_define_classで、新しいクラスを作る rb_define_methodで、クラスに1で作成したメソッドを追加する Makefil
Weave (scipy.weave) — SciPy v0.15.1 Reference Guide
Introduction¶ The scipy.weave (below just weave) package provides tools for including C/C++ code within in Python code. This offers both another level of optimization to those who need it, and an easy way to modify and extend any supported extension libraries such as wxPython and hopefully VTK soon. Inlining C/C++ code within Python generally results in speed ups of 1.5x to 30x speed-up over algor
3 スプライン補間
3.1 区分多項式 ラグランジュの補間は、データ点数が増えてくると関数が振動し問題が発生し ます。そこで、補間する領域をデータ間隔 に区切り、その近 傍の値を使い低次の多項式で近似することを考えます。区分的に近似関数を使 うわけですが、上手に近似をしないと境界でその導関数が不連続になります。 導関数が連続になるように、上手に近似する方法がスプライン補間(spline interpolation)です。 ここでは、通常よくつかわれる3次のスプライン補間を考えます。補間する関 数が3次関数を使うためそう呼ばれているのです。これ以降の説明は、文献 [1]を参考にしました。 補間をするデータは、先と同じように とします。そし て、区間 で補間をする関数をとします。この様子を 図5に示します。 となります。この を決めなくてはなりません。 これらの未知数は、4N個あります。従って、4N個の方程式が必
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算 — Scipy lecture notes
1.5. Scipy: 高水準の科学技術計算¶ 著者: Adrien Chauve, Andre Espaze, Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux, Ralf Gommers Scipy scipy パッケージは科学技術計算での共通の問題のための多様なツールボックスがあります。サブモジュール毎に応用範囲が異なっています。応用範囲は例えば、補完、積分、最適化、画像処理、統計、特殊関数等。 scipy は GSL (GNU Scientific Library for C and C++) や Matlab のツールボックスのような他の標準的な科学技術計算ライブラリと比較されます。 scipy は Python での科学技術計算ルーチンの中核となるパッケージです; これは numpy の配列を効率良く扱っているということで、numpy と scipy は
vimでperlを開発するための最小限の設定 - (ヽ´ω`)
必要最小限でvimでのperl開発(utf8)するのにどんな設定渡したらいいかなと考えてまとめてみました。 多分これでいけそうな気がしてる。（要検証)これを作成した過程で不要な設定などいくつか自分の環境における不要な設定が発見できたのはよかった。 代表的な物は以下の２つかな。 termencoding nocompatible see Vim - set nocompatibleはもういらない - Qiita fileencodingとfencの関係がいまいちよく分からないので後で調べます。 .vimrc "must set expandtab set shiftwidth=4 set shiftround set autoindent set fileencoding=utf-8 set fileencodings=utf-8 set encoding=utf-8 set fenc=ut
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Scipy.WeaveでPythonにC++埋め込み 1 Hello world