The keynote will be focused on Apple’s software offerings and the developers that power them, including the latest versions of iOS, iPadOS, macOS, tvOS, visionOS and watchOS.

GitHubが手掛けるオープンソースのテキストエディタ《Atom》の開発者・Ben Ogle氏へのインタビュー。Atomの思想やOSSに開発について伺いました。 GitHub謹製のテキストエディタ 「A hackable text editor for the 21st Century」 そう銘打たれて正式リリースされたのは、GitHubが手掛けるオープンソースのテキストエディタ《Atom》。β版から数えると既に世界130万以上のDLを記録している新世代のテキストエディタだ。 VimやEmacs、Sublime Text2など、強力かつそれぞれ特徴を兼ね備えたプログラミング用のエディタがエンジニア/プログラマに愛用される中、Atomはどのような思想で開発されているのか。2013年からGitHubでAtomの開発を務めるBen Ogle氏に話を聞いた。 創業者のサイドプロジェクトからはじまっ

gistfile1.txt P��m V * common-lisp: format: ~a aesthetic ~s readで読める形式 ~:a nil → () で出力 ~% 改行 ~& 先頭でないときに改行 ~5% 5個改行 ~~ ~を出力 ~5~ 5個出力 ~c 文字 ~:c 印字されない文字を名前で出力 ユーザに文字についてのメッセージを出力するときに使える。 ~@c Lisp文字リテラルのシンタックスで出力 ~:@c 文字の入力方法(処理系依存) ~d ~x ~o ~b ~r 整数 ~d: 10進 ~:d ,区切り ~@d 符号付き ~:@d 両方 前置パラメタ 1: 出力幅 2: パディングに使う文字 ~10,'0d 10桁0埋め 3: :指定時の区切り文字 4: :指定時の区切り桁数 ~x, ~o, ~b 16進、8進、2進 ~r 任意の基数 前置パラメタに 基数を設定

TOPICS 発行年月日 2015年08月 PRINT LENGTH 144 ISBN 978-4-87311-745-4 FORMAT PDF EPUB Caffeは深層学習（Deep Learning）のオープンソースフレームワークで、主に画像処理分野において利用されています。本書はCaffeを使って画像処理をしてみたいという初心者を対象に、Caffeの使い方、Caffeを使う上で最低限必要な知識について解説する書籍です。 まずビルド方法や利用するためのインターフェースの解説から、実際に画像認識を行う一連の流れを説明します。続いてCaffeで利用している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とその構成要素、さらにAlexNetやGoogLeNetといった代表的なCNNのアーキテクチャについても解説します。 さらにblobやlayerといったCaffe独自のクラス、また設定できるパラメ

調査：Subredditsに投稿される肯定的・否定的意見の分析 先週、私は 素晴らしくて、少し笑える非公式の調査 を偶然見つけました。これはTobias Hermann(ハンドルネームは Dobiasd )が行った調査で、subredditのフィードから20以上のプログラミング言語に関するスレッドを探し出し、ユーザ同士のやりとり、コメント、意見を再度見直したものです（警告：ユーザによる不適切な投稿もあるので、職場での閲覧には注意が必要です）。それでも、私はTobiasの調査内容をとても気に入り、Typesafeのブログに記事の投稿を打診するため、そして、なぜ彼がこのような興味深い実験を行ったのかの理由を聞くために、彼にコンタクトを取りました。彼はとても謙虚でありながら、その返事からは好奇心がみなぎっていることが感じられました。以下がTobiasからの返事です。 “正直、どうして私がこのよう

【GoHooトピックス7月22日】安全保障関連法案の合憲性をめぐり、朝日新聞は7月11日付朝刊1面で「憲法学者122人回答　『違憲』104人『合憲』2人」と見出しをつけ、独自に実施した憲法学者へのアンケートの結果を報じた。回答者の大半が安保法案について違憲か違憲の可能性があると答えたことを中心に伝えていたが、「自衛隊の存在は憲法違反か」という問いに回答者の6割超の77人が違憲もしくは違憲の可能性があると回答したことを紙面版記事に載せていなかったことが、わかった。日本報道検証機構は先週、朝日新聞社に対し、紙面版記事で一部の結果を伝えなかった理由について質問したが、22日までに回答は得られていない。（追記あり、文末参照） 朝日新聞7月11日付朝刊1面朝日新聞は6月下旬、「憲法判例百選」（有斐閣）に執筆した憲法学者209人（故人を除く）にアンケートを実施し、122人から回答を得た。日本報道検証機

を入れるだけです。 これでletがレキシカルスコープになって動作も速くなって幸せになれます。 (require 'cl)問題 にも決着が見えてきました。 cl.el 自体がdeprecatedになっていて、今は cl-lib.el を使うようになっています。 cl.elがcl-lib.elを呼ぶようになっていて、Common Lispマクロ・関数には「cl-」というプレフィクスがつきます。 loop→cl-loop destructure-bind→cl-destructuring-bind remove-if-not→cl-remove-if-not よって、(require 'cl-lib)してしまえばCommon Lisp関数も 合法的に 使えます！ おまけに、Emacsにも 念願のパッケージシステム が登場したおかげで、外部パッケージをどんどん投入できるようになりました。 使うと役

(:meta ((:this “Lisp Advent Calendar 2014の3日目の記事”) (:prev (:author “tk_riple” :title “時の羅針盤＠blog: R7RSポータブルライブラリを書く際の落とし穴”)) (:next (:author “nobkz” :tite “Shenの基礎その1 基本的な型 - Qiita”)))) κeenです。さっきまでVOPで遊んでたので当初の予定を変更してVOPの話をします。 VOPとは何か SBCLやCMU CLで使われているネイティブコードを吐くための機構、要はインラインアセンブラです。 VOPとはどんなものか とりあえずコードをば。x86-64用です。 (in-package :cl-user) (defpackage vop-sample (:use :cl :sb-ext :sb-c)) (in-pac

News - Steel Bank Common Lispの内容を日本語訳したものです。内容の正しさは保証しません。 告知 MAP-ALLOCATED-OBJECTS（ROOMと一部のSB-INTROSPECTの関数の心臓部）の実装が完全に書き直されました。以前はなかったバグが発生するかもしれません。 Unicodeに関する修正と機能拡張 文字データベース情報がUnicode 6.2のものにアップデートされました。 プライマリ合成と一緒に文字の正準分解と互換分解のサポートが追加されました。 文字列のUnicode正規化形式（NFC、NFKC、NFD、NFKD）がサポートされました。 Unicodeで定義されていないコードポイントに対する文字データベースへのクエリが、より間違いの少ない応答をするようになりました。（#1178038、Ken Harrisによって報告されました） 新機能 SSE

公開ブレスト「攻殻機動隊の世界はどこまで実現できるのか」 モデレーター：今回の公開ブレストでは、ドクター VS ミスター。ストーリーが先か、技術が先か、というところを注目のポイントとして見ていただきたいと思います。 1つ目のテーマは、こちらです！ 「義体・ロボット」でございます。 最初に「S.A.C.」からVTRがございますので、そちらを見ていただきたいと思います。よろしくお願いします。 （VTRが流れる） 「攻殻S.A.C.シリーズ」が描いた義体とロボット モデレーター：では、まず神山監督からこちらの義体・ロボットについてご説明いただけますでしょうか。 神山健治氏（以下、神山）：「攻殻S.A.C.」は、もう10年以上前に作られましたが、2030年の来たるべき未来という、まだネットワークというものがどういうものなのか一般の方々が詳しく知り得る前に想定されていた世界観を、いかにわかりやすく説

Jorge Tavares Notes Personal bits around AI, Programming and other things I might find interesting Which sorting algorithm should one implement when developing a program? The best answer is probably none. Use the sort provided by your system/library/etc. Unless you know your input data has some special properties that you can take advantage of, the provided sort should be enough for your needs and

Youtubeからの転載です。http://www.youtube.com/watch?v=kPRA0W1kECg-----① 選択ソート（Selection Sort）② 挿入ソート（Insertion Sort）③ クイックソート（Quick Sort）④ マージソート（Merge Sort）⑤ ヒープソート（Heap Sort）⑥ 直接基数法による基数ソート（LSD Radix Sort）⑦ 基数交換法による基数ソート（MSD Radix Sort）⑧ イントロソート（Intro Sort）※GCC標準ソート⑨ 適応型反復マージソート（Adaptive Merge Sort）※GCC標準安定ソート⑩ シェルソート（Shell Sort）⑪ バブルソート（Bubble Sort）⑫ シェーカーソート（Cocktail sort / Shaker Sort）⑬ ノームソート（Gnome

Amazon Machine Learningとは Amazon Machine Learning はAWSが提供している機械学習サービスです。機械学習に詳しくない人でも、簡単に学習モデルを作ったり予測結果を取得したりすることができます。また、S3、Redshift、RDS(MySQL)のデータを学習データとして利用することができ、AWSに構築したシステムのデータをシームレスに分析できることも魅力です。2015/4/9に正式公開され、現在はUS East(N. Virginia)リージョンとEU(Ireland)リージョンでのみ利用できます。 クラウドの機械学習サービスとしてはMicrosoft AzureのAzure Machine Learningが先行していますが、AWSもいよいよこの領域に進出してきました。 学習アルゴリズム Amazon Machine Learningでは標準で

1986年9月26日に発売されたファミリーコンピュータ ディスクシステム用ゲーム「悪魔城ドラキュラ」は、ゴシックホラーをベースにしたアクションゲームで、後にシリーズ化され日本だけでなく世界中で人気を得ているゲームの1つです。その悪魔城ドラキュラシリーズのプロデューサである五十嵐孝司氏が新作ゲーム「Bloodstained: Ritual of the Night」の開発資金を得るため、クラウドファンディングサイトのKickstarterでプロジェクトを開始し、世界中のゲーマーから注目を集めています。 Bloodstained: Ritual of the Night by Koji Igarashi — Kickstarter https://www.kickstarter.com/projects/iga/bloodstained-ritual-of-the-night/ 「Bloods