GOSSP - Go言語で音声信号処理 | LESS IS MORE
C++からGoへ みなさん、C++で信号処理のアルゴリズムを書くのはつらいと思ったことはありませんか？C++で書くと速いのはいいけれど、いかんせん書くのが大変、コンパイルエラーは読みづらい、はたまたライブラリをビルドしようとしたら依存関係が上手く解決できず……そんな覚えはないでしょうか？謎のコンパイルエラーに悩みたくない、ガーベジコレクションほしい、Pythonのようにさくっと書きたい、型推論もほしい、でも動作は速い方がいい、そう思ったことはないでしょうか。 そこでGoです。もちろん、そういった思いに完全に答えてくれるわけではありませんが、厳しいパフォーマンスを要求される場合でなければ、Goの方が良い場合も多いと僕は思っています。 とはいえ、まだ比較的新しい言語のため、ライブラリは少なく信号処理を始めるのも大変です。というわけで、僕がC++をやめてGoに移行したことを思い出し、Goでの信号
Goでニューラルネットいくつか書いたけどやっぱPythonが楽でいいですね | LESS IS MORE
いまいち成果出ないので気分転換にブログをだらだら書いてみるテストです。 まえがき 半年くらい前に、某深層学習に興味を持ってやってみようかなーと思っていた時期があって、その時にGoでいくつかニューラルネットを書きました（参考：Restricted Boltzmann Machines with MNIST - LESS IS MORE、githubに上げたコード）。なぜGoだったかというと、僕がGoに興味を持ち始めていたからというのが大きいです。Goを知る前は、たくさん計算するようなコードを書くときはC++だったけれど、C++は色々つらいものがあるし、GoはC++には速度面で劣るもののそこそこ速く、かつスクリプト的な書きやすさもあります。C++のデバッグやメンテに費やす膨大な時間に比べれば、計算時間が1.5~2倍に増えるくらい気にしないというスタンスで、僕はC++のかわりGoを使おうとしてい
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