rr: lightweight recording & deterministic debugging
what rr does rr aspires to be your primary C/C++ debugging tool for Linux, replacing — well, enhancing — gdb. You record a failure once, then debug the recording, deterministically, as many times as you want. The same execution is replayed every time. rr also provides efficient reverse execution under gdb. Set breakpoints and data watchpoints and quickly reverse-execute to where they were hit. rr
徐々に高度になるリングバッファの話 - Software Transactional Memo
リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit
C++標準async+futureとスレッドプールの性能比較 - 豪鬼メモ
C++11標準以降のasyncとfutureによる非同期処理は非常に使いやすく、とても簡単に非同期処理を実装することができる。それによって、マルチスレッドでは複数の処理を並列実行できた場合には、スループットが向上させられる。一方で、単一の処理をシングルスレッドで処理する場合には、スレッドを作ったりスレッド間のコンテキストスイッチをしたりするのにかかるオーバーヘッドで、スループットは低下する。それについて性能評価をした。スレッドプールを実装して、それとの比較も行った。 変数を100万回インクリメントするという単純な処理を考える。無理やりラムダ式を使ってそれを同期呼び出しするように実装するなら、以下のようになる。 TEST(ThreadUtilTest, TaskSimple) { constexpr int32_t num_tasks = 1000000; std::atomic_int32
C/C++でのメモリリーク検出方法 〜AddressSanitizer, Valgrind, mtrace〜 - kivantium活動日記
C/C++でプログラムを書いているときに遭遇する厄介なバグの一つがメモリリークです。 今回はメモリリークを検出するのに使えるツールの使い方について書きます。 AddressSanitizer コンパイルオプションをつけるだけで使えて出力も見やすいのでおすすめです。 AddressSanitizerはGCC 4.8以降かLLVM 3.1以降で使うことができます。 コンパイル時にオプションをつけるだけでメモリリークを検出してくれます。（若干実行時間が長くなります） 以下のメモリリークのあるプログラム leak.cpp を例に使い方を説明します。 int main() { int *a = new int[10]; } newで作った動的配列をdeleteしていないのでメモリリークになります。 g++ -fsanitize=address -fno-omit-frame-pointer -g l
ZigはCMakeの代替となるか
既存のプロジェクトで使用しているコンパイラを置き換えるだけで、Zigに付属しているCコンパイラを利用できる。 クロスビルドが標準で可能 上でも述べた通り、Zigは標準でクロスコンパイルが可能である。 Zig libcのTaget一覧 ❯ zig targets | jq ".libc" [ "aarch64_be-linux-gnu", "aarch64_be-linux-musl", "aarch64_be-windows-gnu", "aarch64-linux-gnu", "aarch64-linux-musl", "aarch64-windows-gnu", "aarch64-macos-none", "aarch64-macos-none", "armeb-linux-gnueabi", "armeb-linux-gnueabihf", "armeb-linux-musleabi
文字列から浮動小数点数に変換する、なるべく速く - toge's diary
TL;DR 文字列から浮動小数点数に変換するならfastfloat使いましょう。 私が試せる環境で比較する限り、とても速いです。 細かいことが気になります C++でちょっとしたプログラムを書くときにいつも気になるのが 「文字列データから指定データ型への変換処理をどうやって効率的に書くか」 です。私だけかもしれませんが。 特に悩んでしまうのが「文字列→浮動小数点」です。 std::scanf, std::stringstreamを使うものは大抵すごく遅い std::strtodstd::stodはstd::stringへの変換が入るので避けたい std::from_charsは(libstdc++が)浮動小数点型に対応していない boost::sprit::qiが何故か速いのだけれどこのためにboost::sprit使うのは重い と色々制約が多いのです。どうにかならないものか。 fast_f
Results of the Grand C++ Error Explosion Competition
After much deliberation, the winners of the Grand C++ Error Explosion Competition are finally selected. There are two different award categories. The winners of the first category are those submissions that produced the largest error with the smallest amount of source code. These entries contain a multiplier number, which is just the size of the error message divided by the size of the source code
Chromium のメモリ管理 (Oilpan) - Qiita
はじめに 前回の PartitionAlloc の記事 に続いて、PartitionAlloc と双璧をなす Chromium のメモリ管理 Oilpan について紹介します。 本文中に出てくるデバッガー コマンドは、以下のエクステンションに含まれています。 GitHub - msmania/chromium-debug: Debugger extension for Chromium https://github.com/msmania/chromium-debug Oilpan 概要 Chromium プロジェクト公式のページはこちらです。 Blink GC Design https://chromium.googlesource.com/chromium/src.git/+/master/third_party/blink/renderer/platform/heap/BlinkGC
C++完全理解ガイド Rev1.4.01 - Qiita
はじめに C++を完全理解したので完全理解ガイドを書く。 最初に言っておくがタイトルは詐欺で、実際はポエムである。 僕は仕事でC++を書いたことはないのでなんか変なことを言っているかも知れない。 ところで無職になったので、普通にC++で職がほしい。 2018年6月から受託で仕事をもらい、毎日C++17を書いています。 2018年9月から雇用され、毎日C++17を書いています。 かなり雑に書いているはずなので、コメント等でどんどんマサカリを投げてほしい。 僕は何者か 工学部を卒業して4年ほど高校の理科教師をやっていたが、現在無職になった人。 工学部を卒業して4年ほど高校の理科教師をやっていた。 最初は良かったのですが、授業に慣れ、このまま自分の成長が止まってしまうのかとなぁと思い、辞めて無職に。 一ヶ月無職を楽しんだあと、某から受託でC++を書く仕事をもらい、C++17を書いている。 主にツ
江添亮の詳説C++17
はじめに 本書は2017年に規格制定されたプログラミング言語C++の国際規格、ISO/IEC 14882:2017の新機能をほぼすべて解説している。 新しいC++17は不具合を修正し、プログラマーの日々のコーディングを楽にする新機能がいくつも追加された。その結果、C++の特徴であるパフォーマンスや静的型付けは損なうことなく、近年の動的な型の弱い言語に匹敵するほどの柔軟な記述を可能にしている。 人によっては、新機能を学ぶのは労多くして益少なしと考えるかもしれぬが、C++の新機能は現実の問題を解決するための便利な道具として追加されるもので、仮に機能を使わないとしても問題はなくならないため、便利な道具なく問題に対処しなければならぬ。また、C++の機能は一般的なプログラマーにとって自然だと感じるように設計されているため、利用は難しくない。もしC++が難しいと感じるのであれば、それはC++が解決すべ
シングルファイル C/C++ ライブラリが便利すぎてやばい - Qiita
漢は黙ってシングルファイル C/C++ ライブラリですね! シングルファイル C/C++ ライブラリとは, ヘッダファイル .h ひとつだけで機能が実装されているライブラリ(もう少し条件をゆるくして .cc も含む)のことです. header-only とも言われれたりします. このあたりの元祖は nothings 先生 http://nothings.org/ ですね. 最近は github にコードをあげています. https://github.com/nothings/stb シングルファイル系のライブラリまとめ一覧もあります. シングルファイル系が便利すぎてやばいので, 自分でもいくつか作りました. TinyObjloader(Wavefront .obj loader) https://github.com/syoyo/tinyobjloader TinyEXR(OpenEXR
Rcppのすすめ
6. gibbsR <- function(N,thin){ mat<-matrix(0,nrow=N,ncol=2) x <- 0 y <- 0 for(i in 1:N){ for(j in 1:thin){ x <- rgamma(1, 3, 1/(y*y+4)) y <- rnorm(1, 1/(x+1), 1/sqrt(2*x+2)) } mat[i,] <- c(x,y) } return(mat) } Rのコード例 ギブスサンプラー ついでに cmpfun でコンパイルしてみる gibbsC <- compiler::cmpfun(gibbsR) 7. Rcppのコード例 #include <Rcpp.h> using namespace Rcpp; ←これを書くとRcpp::は書かなくて良い // [[Rcpp::export]] ←この直下の関数がRに読み込まれる Rcp
Boost Tour 1_58_0 merge
1. Boostライブラリ一周の旅 Ver 1.58.0 (Merge) 高橋 晶(Akira Takahashi) faithandbrave@longgate.co.jp 2015/05/30 Boost.勉強会 #17 東京 2. はじめに • Boostに興味はあるけど、触ったことがない • バージョンアップについていけなくなった • Boostの全容を知りたい この発表は、以下のような方を対象にして、 Boost 1.58.0時点での、なるべく全てのライブラリの 概要を知ってもらうためのものです。 3. Boostとは • 標準ライブラリに満足できなかった人たちが作っている、 C++の準標準ライブラリ。 • Boostから標準ライブラリに、多くの機能が採用されている • 普段のプログラミング全般で使える基本的なものから、 専門的なものまで、いろいろなライブラリがある。 • ライセ
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
C++の行列ライブラリ Eigenの紹介 - Preferred Networks Research & Development
C++で行列計算をする場合に便利なライブラリEigenを紹介したいと思います。 ベクトル・行列演算は知っているからEigenの使い方だけを教えてくれというかたは最初の章は読み飛ばしてください。 — 多くの統計処理がベクトル・行列演算を用いるとコンパクトに表すことが知られています。ちょっと複雑そうにみえる問題も整理してみるとベクトル・行列演算で書ける場合が多いです。（ベクトル・行列という言葉に抵抗がある方はそれぞれを単に配列、配列の配列とでも思ってもらえればいいでしょう）。ベクトルの内積は\(u^T v = u_1 v_1 + u_2 v_2 + \ldots +\)として求められ、ベクトルのノルムは自分自身のベクトルとの内積の平方根、\(|u| = \sqrt{ u^T u} \)として求められます（以降ベクトルは全て列ベクトルを指すとします）。 例えば、あるユーザーの商品の購買履歴は、\
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
How to redistribute the Visual C++ Libraries with your application - C++ Team Blog
ゲーム開発者のための C++11～C++20, 将来の C++ の展望 - CEDEC2020 - Speaker Deck
優れたモダンなC++を書くのに役立つC++ Core Guidelines
【おすすめスライド】「ゲーム開発者のための C++11/C++14」 - コガネブログ
Boost.Polygon