I had to get there eventually. I had a blog post called “I Wrote a Fast Hashtable” and another blog post called “I Wrote a Faster Hashtable.” Now I finally wrote the fastest hashtable. And by that I mean that I have the fastest lookups of any hashtable I could find, while my inserts and erases are also really fast. (but not the fastest) The trick is to use Robin Hood hashing with an upper limit on
Xbyak(カイビャック)はx86(IA32), x64(AMD64, x86-64)のマシン語命令を生成するC++のクラスライブラリです. プログラム実行時に動的にアセンブルすることが可能なため, 柔軟な最適化(動的コード生成)が可能となります(利用シーン:量子化の高速化, 式の計算). 暗号ライブラリに使って高速な実装をしてみた(High-Speed Software Implementation of the Optimal Ate Pairing over Barreto-Naehrig Curves) ヘッダファイルオンリー xbyak.hをインクルードするだけですぐ利用することができます(32bit, 64bit両対応). Windows Xp(32bit, 64bit), Vista/Linux(32bit, 64bit)/Intel Mac対応 VC++2005 Expre
こんにちは、志村です。 本日、Raspberry Pi財団より無線LANとBluetooth機能を搭載した、Raspberry Pi Zero Wの発表がありました。Raspberry Pi Zero Wの工事設計認証(いわゆる技適)については、現在Raspberry Pi財団に確認中です。スイッチサイエンスでは3月下旬の発売を目指していますが、工事設計認証の状況によっては発売時期がずれる可能性もあります。発売が決まったら改めてお知らせいたします。 販売に先立ち、Raspberry Pi Zero Wを試用できましたので、今日はそのレポートをお送りします。 外観 Raspberry Pi Zero Wの表面(製品とは異なる可能性があります) Raspberry Pi Zero Wの裏面(製品とは異なる可能性があります) 比較画像を撮り忘れてしまったのですが、Raspberry Pi Zer
Jeremy is an engineer with 10 years experience at his full-time profession, and has a BSME from Clemson University. Outside of work he’s an avid maker and experimenter, building anything that comes into his mind! View more articles by Jeremy S Cook If you grew up using an Apple II computer of some flavor, likely you have fond memories of playing games like Karateka, Oregon Trail, or other fun and/
CoreOS は Alex Polvi が設立した会社であり、OS、新しい Linux Distribution である。OSS で公開されている。 Polvi 氏といえば Rackspace に 買収された CloudKick を立ち上げ、その後も Rackspace 働いていたクラウドの専門家とも言えるだろう。 その Polvi 氏以外にも Googler や Linux 関連の人材、アドバイザーに Linux の stable branch のメンテナ を迎えるなど、Linux に関する知識がかなり豊富なメンバーが集まっている。 その彼らが作っているのが CoreOS である。 CoreOS は Google や Facebook などの環境を参考にしており、柔軟にスケールし、さらにはインフラ構築その もののプロセス自体も効率よく合理的に行えるよう設計されている。 また運用、管理(セ
はじめに LINE BOT AWARDS向けにレコーディングダイエットのサービスを作ってみました 料理の画像を上げるとAIが自動的に識別してカロリー情報を返却してくれるというものです 要するにこの記事はそのサービスのステマなので早速BotのQRコードを貼っておきます! 技術的には Qiitaなので技術面をご紹介。 Tensorflow上のInception-v3で料理の判定(Gunicorn + flaskでWebAPI化) LINE Messaging APIとのやりとり部分はHubot上で動作 アダプタはこちら 管理画面はRuby on Railsでさらっと ランタイム入り乱れてて、マイクロサービスアーキテクチャって感じです 後日このあたりの詳細は別の記事にしたいなと思っています。 #特にInception-v3でオリジナル画像でトレーニングするのは結構大変だったのでそのへんとか。 2
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