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はじめに ここ1年ぐらいかけて、Fixという名前のプログラミング言語を作っています。 コアとなる機能の実装がある程度落ち着き、実際にFixを使ってプログラムを書けるようになってきたので、そろそろ言語の紹介をしてみようと思います。 本記事はFixのチュートリアルではなく、どういう思想で設計されていて、どういう特徴を持つ言語なのか、という点を紹介するものです。 意見・提案・助言などをいただけるとうれしいです。 リポジトリはこちらです。 ※ コメントやコミットメッセージは一応拙い英語で書いていますが、日本語でissueを立てたりdiscordで意見・質問してもらっても大丈夫です。 ※ 急いで作った部分もあるため、コンパイラのコードは結構汚いです。ご容赦ください。 現状、Fixをローカルで実行するためにはLLVMのインストールが必要で時間がかかりますが、Fix playgroundを使えばブラウザ
class Cat: def __init__(self,name,gender,age): self.name = name # クラス外からもアクセス可能 self._gender = gender # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.__age = age # クラス外からアクセス不可 def info_name(self): # クラス外からもアクセス可能 print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def _name_change(self,rename): # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.name = rename print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def __name_change2(self,rename):
import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな2面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuffer2 = [] # ログファイル出力数 logFileNum = 0 # 1ファイルあたりのデータ数 dataNumMax = 100 # 仮のファイル名 MACAddress = "12:34:56:78" # 2面のデータバッファを指定してバッファ格納 def storeDataBuffer(buffNo, dataStr): if (buffNo == 0): DataBuffer1.append(dataStr) else: DataBuffer2.append(dataStr) # 非同期で動かすがasyncは付けない def writeDataToFile(targetBuffNo)
2023/06/23追記: 頂いたコメントを元にコードを修正しました。主に直した点は下記の通りです。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 1.静的なメモリを用いることでMNIST全てを用いて学習が行えるようにしました。 (通常のメモリだとオーバーフローしてしまいますが、静的にメモリを取ることで大容量のデータを扱えるようになりました) 2.変数の初期化を明示しました。 3.正解率の求め方を改めました(間違った計算をしていました) その他軽微なミスを修正しました。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー こんにちにゃんです。 水色桜(みずいろさくら)です。 今回はC言語を用いてニューラルネットワークを自作して、MNISTを分類してみようと思います。 今回作成したモデルの精度を以下に示します。 10回の学習で55.0%の精度を達
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