とほほのGo言語入門 - とほほのWWW入門
Google が開発したプログラミング言語です。「Go言語」や「Golang」と表記されます。 UNIX、B言語(C言語の元)、UTF-8の開発者ケン・トンプソンや、UNIX、Plan 9、UTF-8の開発者ロブ・パイクによって設計されました。 静的型付け、メモリ安全性、ガベージコレクションを備えるコンパイル言語です。 シンプル、高速、メモリ効率が良い、メモリ破壊が無い、並行処理が得意などの特徴を備えています。 メモリ破壊が無く、並行処理を得意とする、進化したC言語という側面があります。 Linux、Mac OS X、Windows、Android、iOS で動作します。 おおよそ半年に一度バージョンアップを行っているようです。このページは Go 1.14 をターゲットに記述しています。 Go 1.18 2022年3月15日 速度改善、ジェネリクス、ファジングテストツール、ワークスペースモ
アンティーク・アセンブラ～Antique Assembler 記事一覧 | gihyo.jp
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Javaプログラマが知るべき9のこと - @katzchang.contexts
はじめに ソースコードは設計であり、コードの記述は品質に直結するのは言うまでもない。ちなみに、プログラマにとって特に重要なのは保守性だ。コードは書いた直後から保守対象となるからだ。コードは要求文書の範囲で動けばいいと思っている人がいれば今すぐ、ソースコードをコピペして100klに増えるプラグインがいつの間にかインストールされる呪いをかけてあげよう。幸い、ここを読んでいる人にはそんな人はいないだろうと思うけれども。 ということで、コードの品質を下げる要因、すなわちシステム全体の品質を下げる要因となり、かつ使われやすいアンチパターンを挙げ、対策を検討していくことにする。対象は以下： 出力パラメータ 処理状態返却 意味のある配列 無意味な初期化 多すぎるtry-catch 暗黙の順序 コンパイラ警告の無視 過剰なコメント e.printStackTrace() 出力パラメータ メソッドの引数にオ
西尾泰和のブログ: RubyのyieldとPythonのyieldの違い
RubyのyieldとPythonのyieldは実は全然違うような気がしてきたので、整理のために書いてみます。 まず、Rubyでeachに相当する物を自分で実装してみました。 # Ruby 1 class Array def my_each self.each{|x| yield x } end end [1, 2, 3, 4, 5].my_each{|x| puts x } これに相当する物をPythonで書くと、実はyieldを使いません。 # Python 1 class Array(list): def each(self, f): for i in self: f(i) def myprint(x): print x Array([1, 2, 3, 4, 5]).each( myprint ) これをもっとRuby 1のコードに近づけて書くと以下のようになります。Pythonには
JavaScriptの業務スキルレベル 判別表 （５段階） - 主に言語とシステム開発に関して
スキルチェックの目次へ JavaScript の簡易スキルチェックのための調査表。印刷用。 レベルは，０から４までの５段階。 （０） 非 JavaScript開発者 （１） 初学者（入門書を学習してゆく段階） （２） ノーマル（基礎的な知識があり，ある程度の動くものを作れるようになった段階） （３） 中級者（開発プロジェクトで１人月としてカウントできる水準） （４） 上級者（メインPG/メンターとして，主設計を任せられる水準） Webアプリのプロジェクト開始時に作業振り分けをするにあたって，新規メンバ全員にこれを渡して回答してもらうという用途を想定。 ※なお，下記URLでは10段階に細かく分ける方法が公開されているが，それだと細かすぎてレベルが前後する可能性があり，業務上のスキルチェックは難しいかもしれない。 javascriptプログラマのレベル10 http://tech.kayac.
Gustavo Duarte「コンピュータを待っている間にコンピュータがしてること」 - 以下斜め読んだ内容
2008.11.30のブログエントリ What Your Computer Does While You Wait : Gustavo Duarte node.jsのプレゼンのスライドで言及される最近のコンピュータのレイテンシの数字の元ネタにあたる解説記事 以下斜め読んだ内容 レイテンシとスループットを切り口にコンピュータのスペックを見る 一般向けPCのスペックが対象 Intel Core 2 Duo、3.0GHz ナノ秒(ns)/ミリ秒(ms)、秒(s)で計算 ナノ秒＝10億分の1秒 スループットは、MB/秒かGB/秒 コンピュータの各構成要素の能力をはかる プロセッサ アホみたいに速い Intel Core 2 Duo、3.0GHzだと、1クロックサイクルが0.33ナノ秒 1クロックサイクルに命令１つ実行される 0.33ナノ秒だと光は10cm移動できる 現時点では命令コストはタダ同然に
[]の記事一覧 | 世界のごはんとアリーナ＆スタジアムグルメ生活 - 楽天ブログ
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Git ユーザマニュアル (バージョン 1.5.3 以降用)
Git ユーザマニュアル (バージョン 1.5.3 以降用) NextGit ユーザマニュアル (バージョン 1.5.3 以降用)Table of Contents Preface1. リポジトリとブランチgit リポジトリの取得方法プロジェクトの他のバージョンのチェックアウト方法履歴の理解：コミットブランチの運用新しいブランチを作成せずに古いバージョンを取得する方法リモートリポジトリのブランチの調査ブランチ、タグ、その他リファレンスの命名法git fetch を用いたリポジトリの更新他のリポジトリからのブランチの取得2. 履歴の探索リグレッションを見つける為の bisect の使用方法コミットの指定方法タグの作成方法リビジョンの閲覧方法差分の生成方法古いファイルバージョンの参照例3. git を使用した開発git に自分の名前を教える新規リポジトリの作成コミットの方法良いコミットメッ
90年代のCGソフトウエア開発は黄金期だったが、開発内容が先鋭化した現在は成果が見えにくくなってきた
現在のCG技術について、トレンドや方向性について聞かせてください。 まずは、Mayaにおける研究目標としてお話しします。実は、「破壊」に関するエフェクトを、単体のCGソフトウエアだけで完結できていないという事実があります。なぜ難しいのかというと、「破壊」は様々な技術領域が重なった結果を計算するからです。 具体的な例を一つ挙げましょう。1つの物体が破壊されるとき、物体の頂点構成――トポロジーが変更され続けながら、壊れていくことを再現するのは、実はとても難しいことなんです。破壊前と後で、同じ物体であることを、見た目でも理解できるようにしなければなりませんし。 理想とする「破壊」エフェクトは最新版のMaya 2011ではまだ完成していなくて、現在もチャレンジしているということですね。 そうですね、まだチャレンジしている最中です。少しずつ機能をステップアップしている段階と言えます。Mayaの流体エ
第154回 さくらVPSへのネットブートインストールをPreseedingで自動化する｜gihyo.jp … 技術評論社
成人の日も過ぎて新年気分も一段落し、皆様いかがお過ごしでしょうか。おそらく、年末の大掃除できれいになったご家庭やお勤め先では、新しい気持ちで事に取り組まれているものと思います。「きれいになった部屋にはきれいな作業環境を」ということで、今回はUbuntuインストールに関する話題です。 昨年、さくらインターネットがKVMを使ったVPSサービスとして「さくらのVPS」の提供を開始し、低価格に対して自由度の高さや日本語サポートという魅力も相まって、各所で話題となりました。Recipeでも第142回では「カスタムOSインストール」機能を使ってUbuntu 10.04やそのデスクトップ環境をインストールする方法を紹介しています。 しかしながら、カスタムOSインストール機能はUbuntuだと今のところ10.04しかインストールできません。また、標準のCentOSと異なりインストール時に手動で設定が必要
【レポート】SC10 - Exaスケールスパコンの実現を目指すNVIDIAの「Echelon計画」 (1) SC10にてNVIDIAのBill Dallyチーフサイエンティストが講演 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
米国の国防総省の先端研究開発を担当するDARPA(Defense Advanced Research Project Agency)が、2010年8月にExtreme-Scale Computing Projectの開始を発表した。2018年に50GFlops/W以上の電力効率を持ち、1筐体で1PFlops以上の処理能力という目標で、この技術ができればExaFlopsのスパコンシステムを作ることができるようになるという技術を開発する。 2018年までの前半の4年間がPhase-1、後半の4年間がPhase-2である。このPhase-1の契約を獲得したのは、それぞれNVIDIA、Intel、MIT、Sandia国立研究所をリーダーとする4つのチームである。なお、DARPAのプロジェクトではPhase-1の成果を審査して、Phase-2では1〜2チームに絞り込むのが普通であり、ハードの開発とい
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