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ソフトウェア開発の今に焦点を当て，実践で活きる本物の事例をまとめた入門書。第一線の開発者による全面書き下ろし。 AIを筆頭に，機械学習/深層学習分野の勢いは加速する一方です。そんななか，多岐にわたる実行環境，モデル学習や推論の段階で異なる特性を持つ各成果物，精度と性能，多種多様な大規模データ処理など，今の機械学習システムの開発は，従来のソフトウェア開発とは異なる面を持ち合わせています。 本書では，そんな「機械学習時代のソフトウェア開発」にスポットを当て，とくに注目度の高いゲームアプリ，大規模インフラ，エッジの三つの切り口で技術情報を徹底解説。合わせて，気になる開発環境例も盛り込みました。時代へ適応し技術力の進化を遂げたい，そんな開発者の方々に向けて，機械学習を取り込んだシステムの全体像から実用的な開発テクニックまで，これまでと大きく変わる部分，意外と変わらない部分が見えてくる技術情報満載で
pypyは本当に速いのか？試してみた
pypy1.5がリリースされました。JITコンパイラを搭載するなどしていてCPythonより速いという触れ込みです。何もしなくても自分のプログラムが高速になっていくというのはとっても楽です。でも、pypyって日本語で響きは卑猥なのでちょっと避けてました。嘘です。では、本当に速くなるのか、というのをフィボナッチ数列を計算する例のプログラムで試してみます。今回は再帰するコードと再帰しないで計算するコードの二つで計測しています。それから、参考までにJavaの計測時間ものせています。ただし、本来のJavaのコードがそうであるように、Fibonacciを計算するファクトリクラスを作って、何とかパターンでごにょごにょごにょ、っていうのはやっていません。誰かエンタープライズ用途で計算する壮大なプログラムを書いてください。さて、それでは今回計測したコードたちです。 [続きはこちら…]
Tutorial: Writing an Interpreter with PyPy, Part 1
This is a guest blog post written by Andrew Brown, with help from the PyPy developers on the pypy-dev mailing list. This tutorial's master copy and supporting files live at https://bitbucket.org/brownan/pypy-tutorial/ When I first learned about the PyPy project, it took me a while to figure out exactly what it was about. For those that don't already know, it's two things: A set of tools for implem
PyPyがCより速いケース - karasuyamatenguの日記
パイパイ(この名前ちょっとヤバいね)は場合によってはCより速いコードを生成することがあるという例。決してPyPyが一般的にCより速いと主張しているわけでないない。 http://morepypy.blogspot.com/2011/02/pypy-faster-than-c-on-carefully-crafted.html どうしてこういうことになるかというと、Cはモジュール(.o)の壁を越えて関数をインラインすることができないからだ。JITはそんなものおかまいなしにインラインすることができる。動的最適化の利点だ。 Python x.py def add(a, b): return a + by.py: from x import add def main(): i = 0 a = 0.0 while i < 1000000000: a += 1.0 add(a, a) i += 1 m
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