P2P・VoIP・SBM・Twitterプレゼン資料置き場
各種資料置き場 各種資料置き場 SBM研究会プレゼン資料(2008年7月12日開催） ⇒SBM研究会プレゼン資料のページにジャンプする VoIP Conference2008プレゼン資料(2008年2月8日開催） ⇒VoIP Conference2008プレゼン資料のページにジャンプする VoIP Conference2007プレゼン資料(2007年1月21日開催） 「VoIPの市場・技術動向とNGNの技術要件概要」（沖電気 千村 保文氏） 「Asteriskの日本における動向」（『AsteriskでつくるIP電話システム』著者 高橋 隆雄氏） 「SIPの最新技術動向〜国内を斬る〜」（SIPropプロジェクト代表 今村謙之 氏） 「Skypeについて〜ビジネスの観点から〜」Skype 岩田 真一氏） 「Skypeの仕組み、そしてこれから」（筑波大 池嶋 俊氏） P2P・DH
Generator Expressions
概要 この PEP ではリストの内包表現 [1] 及びジェネレーター [2] の高性能でメモリー効率の良い一般化としてジェネレーター表現を導入する。 理由 リスト内包表現は Python に広範囲に使われるようになった。 しかし、多くのユースケースではメモリー上にリスト全体を作る必要はない。 その代わりに必要なのは一度に一つずつの要素を取り出すことだ。 たとえば以下の和を求めるコードは、平方数のリストをメモリー上に作り上げ、それらの値を一つずつ使い、参照がもはや必要なくなったらリストを削除する: sum([x*x for x in range(10)]) 代わりにジェネレーター表現を使うことによって時間と明確さとメモリーが保全される: sum(x*x for x in range(10)) 同様な利益をコンテナ・オブジェクトのコンストラクターにも見出せる: s = Set(word for
英語上達完全マップ
500を超える英作文で瞬間英作文回路を作り上げるドリルです。 １冊で、文型別トレーニング、シャッフルトレーニングができます！ 音声ダウンロードサービス付きです！ ベレ出版からの瞬間英作文トレーニングブックの第3弾。パターン・プラクティスの手法を採用。元の文を微妙に変化させていくトレーニングなので、日本文→英文の丸ごと変換だと、日本語に引っ張られたり、機械的暗記になってしまう方でも、効果を上げることができます。 文型別練習の第1ステージと、文型シャッフルの第2ステージの両方にまたがる内容ですが、丸ごと変化と比べ、負荷が軽く、スピーディーなトレーニングができます。1000文を超える瞬間英作文で、是非効果を上げて下さい！
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