PFIインターンに行ってきました。 - Blog by Sadayuki Furuhashi
8月1日から8月31日までの１ヶ月間、PFI夏期インターンに行ってきました。 はてなインターンの 講義・課題・チーム 形式とは趣を異にして、個々人が何か１つのプロジェクトに取り組む方針で進みました。取り組むテーマは 新たに取り組みたい/今取り組んでいる 内容を前提に、既存の問題の中から近いテーマを見つけます（あるいはこじつける^^;）。 インターンの期間中の１ヶ月か２ヶ月の間に成果を出すのが目標！ 取り組むテーマはスムーズに決まりました。何か自社で製品を作っていれば普通かと思いますが、探せば問題はいくらでもあるモノです^^ ちなみにPFIの製品は、全文検索エンジンやレコメンドエンジンなどです。 私は以下の４つのプログラムを実装しました： 既存の実装に代わるRPCフレームワーク MessagePack-RPC for PFI クラスタ管理ツール clx プロセス管理ユーティリティ daemo
動的削除子 (dynamic deleter) - 意外と知られていない？ boost::shared_ptr の側面 - Cry’s Diary
boost::shared_ptr は動的削除子 (dynamic deleter) と呼ばれる技法に基づいて実装されています．この動的削除子という技法で重要なのは， boost::shared_ptr が最終的に呼び出す解放処理が boost::shared_ptr のテンプレート引数の型に関係なく，コンストラクタに実際に渡されたポインタの型で，かつ boost::shared_ptr のコンストラクタの呼び出しの段階で 決定する，ということです． 以下のようなコードが，動的削除子の効果が一番分かりやすい例になるでしょう． class X{ public: ~X() { std::cout << "X::~X" << std::endl; } }; class B{ public: ~B() // virtual でないことに注意！！ { std::cout << "B::~B" <<
それ (dynamic duck typing) C++ でできるよ +α - Cry’s Diary
http://d.hatena.ne.jp/gnarl/20080801/1217523822 元のエントリが静的なものと動的なものを比較していますので，それに対する批判としてはまったく正当なものなのでそこには異論はありません．ですが，蛇足として， static duck typing が与えられればそこから dynamic duck typing を導出することは C++ ではできるんだよにゃ，ということは指摘しておきたいのです．これは，書籍のような整理された形でまとめられていない技法を用いますので，しばしばこういう議論の中で見落とされるのですが． それ C++ でできるよ，というのはつまり，要件が「ダックタイピングだと共通の基底クラス/インタフェースがなくても統一的やりかたで『かつ動的に』メソッド呼べる」だけなら， C++ でも特に問題なく記述できる，ということです．ただし，それが簡潔
CUDAを使う：tech.ckme.co.jp
ここではGPGPU向け統合環境の一つ、NVIDIAのCUDA（Compute unified device architecture）を使って、大規模並列計算を行ってみる。 NVIDIAによれば、並列度の高い処理ではCPUと比べておよそ10倍以上の速さで処理できるという。 なお、CUDA環境をインストールすると、自動的にOpenCLも使えるようになる。OpenCLに関しては別項を参照。 目次 CUDAのインストール（Linux編） - LinuxにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Windows編） - Windows XPにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Mac OS X編） - Mac OS XにCUDA環境をインストール 初めてのプログラム - とりあえずCUDAでのプログラムに慣れてみます 拡散方程式を解く - より実用的な処理の一例として拡散
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