Lisp, Jazz, Aikido -- Three Expressions of a Single Essence
The relation between Science (what we can explain) and Art (what we can't) has long been acknowledged and while every science contains an artistic part, every art form also needs a bit of science. Among all scientific disciplines, programming holds a special place for two reasons. First, the artistic part is not only undeniable but also essential. Second, and much like in a purely artistic discipl
Pythonを呼べるLispを作った話 - みどりねこ日記
この記事はLisp Advent Calendar 2016 5日目の記事です。 Futhonとは Futhonとは、Pythonが呼べるLispである。 先日作ってみた。 読み方は「ふとん」である。 本記事は、Futhonの内部実装がどうなっているかを簡単に説明する。 すごく小さな実装（ソースコードすべて含んで500行くらい）なので、この記事とコードを合わせて読めば誰でもちょっとしたおもちゃ言語が作れるようになるんじゃないかと思う。 作った動機 最近周りで機械学習がアツい。 Pythonはディープラーニング・機械学習ライブラリが充実していて、モデルを簡単に作ったり試したりすることができる素晴らしい環境になっている。 SciPy scikit-learn Caffe Chainer TensorFlow 一方で、Lispでニューラルネットを組もうと思ってもライブラリがなかったり、あってもド
リリカル☆Lisp開発日記 » Blog Archive » [LSP42] ドキッ!LISPだらけの大運動会
（この記事はLISP Implementation Advent Calendar 25日目のためのエントリかもしれません。） 背景 今年の春、訳あって42個のプログラミング言語でLISP処理系を実装しました。ソースコードはすべてGitHub上においてます。作り終えたらやりたくなることは一つ。そう、速度の比較ですね。そんなわけで42個のLISP処理系の速度を計測しました。言語によって100倍以上の速度差があるため、すぐ終わるベンチマークでは速い言語同士の比較ができず、時間のかかるベンチマークだと遅い言語が終わらないため、3種類のベンチマークを用意して速度を比べました。計測には time コマンドの total を使用し、各言語3回の計測を行い、その中間値を使用しました。ハッキリ言っていい加減な値なので、きちんとした結果を知りたい人は各自42個の言語処理系を用意して計測しなおしてください。
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