AMD、AMD Performance Libraryをオープンソース化 - builder by ZDNet Japan
クラウドネイティブの実現 モダンインフラの構築・運用の課題解決へ コンテナの可能性を広げるVMware Tanzu データ活用は次のステージへ トラディショナルからモダンへ進化するBI 未来への挑戦の成功はデータとともにある 時代はサーバ仮想化からコンテナへ あらためて整理したい企業ITにおける コンテナ活用の基礎と採用メリットを紹介 ともにDXを推進する コンテナ化されたワークロードを管理 継続的な価値を生みだす「協創」への挑戦 アプリケーションモダナイズ 求められている背景にあるビジネスの今 そして、成功の鍵を握るDevOpsの真の意味 大学、研究機関、製造業など いま目覚ましい躍進ぶりを見せるデルのHPC その背景と選ばれる理由にせまる 非構造化データのデジタル活用へ 社内の文書コンテンツを一元管理 デジタル変革と内部統制の二兎を得るECM 身近な改善の第一歩！ ニューノーマルな働き
δ符号によるデータ圧縮の応用事例：CodeZine
はじめに 前回『δ符号によるデータ領域の節約』にて紹介したδ符号を応用して、アドホックな高密度データ圧縮を実装した応用例を紹介します。 対象読者 データ圧縮、特に独自方式での高密度データ格納に興味がある方を対象としています。δ符号に関する知識（参考：拙稿『δ符号によるデータ領域の節約』）を前提としています。 また、C++の基本的な文法および演算子についての知識が必要です。クラスやテンプレート、STLなどは使用していません。 必要な環境 本稿の対象環境は、Microsoft Visual C++ 6.0以降のMicrosoft社製C++コンパイラです。一部にインラインアセンブラ、およびPentium命令を使用しています。他のC++環境への移植はさほど困難ではありません。しかし、C環境に移植する場合は、関数の多重定義に留意してください。 圧縮を行ったデータについて 本稿にて圧縮
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