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はじめに VSTとはDAWなどの音楽ソフト上で動くプラグインの規格の一つです。 シンセサイザーやオーディオフィルターなどを作ることができて、DAW上から簡単に利用することができます。 画像はVSTHost上で動いている有名なシンセサイザープラグイン、Serum 余談ですがSerumは有料ソフトで、2万円位します。結構いい市場なのでは？ この記事ではRustでGUI付きのVSTプラグインを作っていきます。 各OSのAPIの仕様が関わってくるため、本記事の対象プラットフォームはWindowsのみです 他のプラットフォームで成功した方はコメント下さい vst-rs vst-rsを使うとRustでVSTプラグインを作ることができます。 ここで説明すると長くなってしまうので、簡単な使い方をCreating a simple synthesizer VST plugin in Rustで各自参照してく

extern crate termion; use std::io::{stdin, stdout, Write}; use termion::event::{Event, Key}; use termion::input::TermRead; use termion::raw::IntoRawMode; fn main() { let stdin = stdin(); // Rawモードに移行 // into_raw_modeはIntoRawModeトレイトに定義されている // めんどくさいので失敗時は終了(unwrap) // stdout変数がDropするときにrawモードから元の状態にもどる let mut stdout = stdout().into_raw_mode().unwrap(); // eventsはTermReadトレイトに定義されている for evt in s

はじめに Rustでマラソン形式の競技プログラミングコンテストに出場したときに何度か使ったコードを紹介します。 Rustで出場できるマラソンはあまりない印象ですが、参考になれば幸いです また、自分の記事ですがalgoの方に興味がある方は Rustで競技プログラミング スターターキット もしRustでのスニペット管理に興味ある方は Rustで競技プログラミングをするときの"スニペット管理"をまじめに考える(cargo-snippetの紹介) を御覧ください。 この記事で紹介しているスニペットはすべて、hatoo/competitive-rust-snippetsで管理しています。 PCG 2023/08/07 PCGのほうが好きになったのでPCGのセクションを足しました。 XorShiftのところは以前のまま置いておきます。 外部クレートは使えないので簡単にPCGで乱数生成器を用意します。

はじめに 競技プログラミングでは基本的にmain関数を含む1ファイルを提出することになるので外部クレートを使用することができません。 なので必然的に標準ライブラリにない機能を使用したいとき等はスニペット(コード片)をどこかからコピペしてプログラムを書くことになります。 ではそのスニペットたちはどのように管理すればよいでしょうか？ そのことについて考えた結果cargo-snippetというツールを開発するに至ったので紹介したいと思います。 Rustで(本格的なスニペット管理を必要とするほど)競技プログラミングをやっている方はあまりいないかもしれませんが参考になる方がいれば幸いです。 背景 こんなかんじで、大抵のエディタにはあらかじめ登録しておいたスニペットを入力する機能があります。 しかし、エディタのスニペット機能だけでスニペットを管理しようとすると直接編集するのが面倒な上にテストが書けない

はじめに 自分の経験から、Rustで競技プログラミングをやるときに役に立ちそうなことをまとめました Rustで競技プログラミングを始めた方がRust特有の引っかかりどころに引っかかることなく、 より問題の本質に集中できるようになれば幸いです 対象 プログラミング言語Rustをだいたい理解したけど競技プログラミングでRustを使うのは不安な人 環境構築 とりあえず RUST_BACKTRACE=1 を環境変数に設定しておく エディタはなんでも良いですが 入力補完 (rust-analyzer) 保存時か任意のタイミングで自動整形 (Rustfmt) 自動コンパイル & エラー箇所の表示 を導入しておくのをおすすめします。導入方法はググれば大丈夫だと思います rustup override rustup overrideを使うことでカレントディレクトリ以下で使うRustのバージョンを指定できま

のように遅れて最初の入力を返させます。(-はゼロ, xは出力がなんでもいいことを示しています) ところで、DNCのコントローラーとしてLSTMを使うと、LSTMの力だけでタスクをクリアしてしまうかもしれないので、コントローラーとしてLinearを使いました。(内部に状態を持たないので、外部メモリを使わざるをえないはずです) このタスクができたとしても実装が正しいという保証にはなりませんが、できなきゃヤバ 結果 ( 1990 ) 0.000777187338099 0.0 [[-26.15471077 -3.17894959 -8.98376179 9.1276083 -0.657956 ]] [3] True [[-29.14633179 -0.67815143 -10.29454613 4.49074841 3.79639697]] [4] False [[-28.97230339 0.

概要 今のところChainerでtied weightなAutoencoderを作りたい場合、簡単に作る方法がありません なので再利用可能な形で作ってみました GPUも対応しています Qiita初投稿です。よろしくお願いします Chainer1.3.1に対応しました 方針 Autoencoderの変換・再構成までをまるまるchainer.function.Functionの派生クラスに落としこむ コード こちらに上げました Autoencoderクラスをインポートして使用してください こまかいこと 中間層の活性化関数は変更可能ですがデフォルトでシグモイド関数です 中間層のdropoutは行いません 再構成した結果は活性化関数を適用してない状態で返します 簡単な使い方 chainerのFunctionなのでchainer.functions.Linearなどと同じように使用します。n_inp