Google、C++開発者のための4つのライブラリを公開CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Googleのロギングライブラリgoogle-glogを使ってみる - moratorium
Googleのロギングライブラリgoogle-glogを使ってみる 2008-10-15 (Wed) 15:23 Google OSS “google glog”で探せないgoogle-glogを軽く使ってみました。Googleからオープンソースで公開されたC++向けのロギングライブラリです。以下のエントリが参考になります。 C++ のプログラムのデバッグを楽にする方法 google-gflags 1.0と、google-glog 0.1をダウンロードしてインストールします。今回はgoogle-gflagsを使用する場合についてのみ記述します。また、glogのマニュアルに一通り目を通してから読まれると良いかと思います。 まずはとにかく動かしてみます。 #include int main(int argc, char **argv) { google::InitGoogleLogging(a
Google Japan Blog: Google が公開しているソフトウェアの解説 ( その2 )
このエントリは、Google が Google Code でオープンソースとして公開しているソフトウェアの解説シリーズの第2回です。 今回は、Google CoreDumper というソフトウェアを紹介します。 このソフトウェアはアプリケーションプログラムから任意のタイミングでコアダンプを出力する機能を提供するライブラリです。 「 コアダンプ 」 はプロセスのある時点での状態を保存したファイルで、デバッグのときなどに利用されます。通常、プログラムが異常終了したときや特定のシグナルを受信したときに OS カーネルがコアダンプファイルを出力し、そのプロセスは終了します。開発者はそのダンプファイルを gdb などのデバッガなどで解析して問題の原因を調査します。 問題が発生してコアダンプが生成される場合以外にも動作中のプロセスのスナップショットをコアダンプファイルとして生成できれば、その時点でのプ
emacs初心者の設定いろいろ - 射撃しつつ前転 改
emacsを使い始めて早7年、初心者を名乗るのもなんだかなぁという感じではあるが、積極的に勉強せずにここまできてしまったので、未だに初心者レベルのことしかできない。しかし、初心者なりにいろいろと.emacsには便利な設定がたまってきたので、ここではそれらを紹介してみたい。 ; ~/elispをロードパスに追加する。ダウンロードしてきたelispはぜんぶここに突っ込む (setq load-path (cons (expand-file-name "~/elisp") load-path)) ; C-x bでバッファリストをミニバッファに表示する。超便利。 (iswitchb-mode 1) ; Ctrl-SPACEでマークセットするときに選択部分に色が付くようになる (transient-mark-mode t) ; M-gでgoto-lineを使えるようにする (global-set-k
Migemo
Emacs にある機能のインクリメンタルサーチは非常に便利ですが、 日本語で行なおうとすると、 入力→変換→サーチという手順になるのであまりお手軽ではありません。 Migemo はローマ字入力で日本語の文章をインクリメンタルサーチする優れものです。 しかも、さらに以下のようなことも出来たりします。 英単語を入力すると対応するカタカナが検索できる。 表記ゆれがあっても検索できる。 単語の途中で改行していても検索できる。 必要となるもの Migemo のインストール Migemo の動作確認 .emacs の設定 使用方法 キャッシュによる高速化 更新履歴 必要となるもの Meadow / Emacs Meadow 2 でも動作しております。 APEL 必要らしいです。 Ruby Migemo は Ruby で書かれています。 (1.6 以降対応) Ruby/Bsearch バイナリサーチをす
Google Sites: Sign-in
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
機械学習 × MapReduce - ny23の日記
個人的な興味というより，雑用絡みで眺めた論文の紹介．機械学習アルゴリズムを並列分散化するという話が最近流行っているようだ．全然網羅的ではないけど，誰かの役に立つかも知れないので，幾つかメモしておく．まず古典的にはこれ， Map-reduce for machine learning on multicore (NIPS 2006) 古典的な機械学習アルゴリズム（バッチ学習）の多くは，Statistical Query Model で記述できて，それらは summation form で記述できる (から，MapReduce で並列化できる)．実装は Mahout．ただ最近は，バッチアルゴリズムで解ける問題には多くの場合対応するオンラインアルゴリズムが提案されていて，バッチアルゴリズムを並列化することのメリットはあまり無い．オンラインアルゴリズムだとパラメタが連続的に更新されるので，MapR
Best Paper Awards in Computer Science
Collection of best paper awards for 32 computer science conferences since 1996 This is a collection of best paper awards from conferences in each computer science subfield, starting from 1996. Originally, the broadest representative conference for each subfield were selected to be included. This data was entered by hand from sources found online (many of them no longer available), so please email
画像処理 (1) シーム・カービング
画像を拡大・縮小する場合、通常利用される方法として、「最近傍法(Nearest Neighbour)」や「線形補間法(Bilinear Interpolation)」に代表されるサンプル補間法があることを以前紹介しました。最近、サンプル補間法とは概念のまったく異なる画像の拡大・縮小方法として「シーム・カービング(Seam Carving)」が注目され、すでに実用的なアプリケーションも誕生しています。この手法は、画像のリサイズ処理だけに限らず、特定のオブジェクトの除外や再配置など、応用範囲が非常に広いため、これからも様々な目的に応用される可能性があるアルゴリズムです。今回は、この「シーム・カービング」について紹介したいと思います。 ブラウザは、世界中に散らばった様々なコンテンツを閲覧することができる便利なツールです。その中で、画像や動画を表示したり、場合によっては音楽を聴くこともできますが、
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How to link libraries with g++
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migemo - Hirotake Itoh's memo by PukiWiki