RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
JavaScript でオセロを実装する(原始モンテカルロAI編) | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
以前、オセロの対戦AIの作成しましたが、そこでは実装を簡略化する為に盤面の価値を 盤面の価値 = 自分の石の数 – 相手の石の数 という単純な方法で決めていました。 でも、これには問題があります。 同じ石でも配置場所によって価値は異なるはずです(例: 角は最強)。それが考慮されていません。ゲーム終盤になってくると石の数が重要になってきます。でも序盤から石の数を重視するのは方向性としておかしいです。 という訳で、 序盤から中盤では石の配置場所を重視する終盤では石の数を重視する 形で盤面の価値を算出すれば、結構良さそうなAIになりそうです。 しかし、今度は 「序盤」「中盤」「終盤」をどのように区別するのか?石の配置場所の強弱はどう決めるのか?同じ配置場所でも周囲の状況次第で強弱が異なるのでは? という問題が出てきます。これは作るのが面倒臭そうです。 どうにかしてお手軽かつそこそこ強そうなAIを
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
