きまぐれ日記: もっと SWIG を!
はてなでは XS を使い始めて処理速度が改善されつつあるようです。 スクリプト言語へのバインディングは、もはやミドルウェアには必須の機能だと思います。 しかし、最近気になっているのは、少なくとも日本では XS 直書きのようなスクリプト言語固有の機能を直接使ってバインディングを作成している開発者が圧倒的に多いということです。 正直なところSWIG をもっと使ってほしいです。 私が気に入っている点は以下です。 1. SWIG はスクリプト言語固有のバインディング作成バッドノウハウを エレガントにラップしてくれます。たとえば、例外処理などがいい例ですが、 SWIG のインタフェイス上で例外処理を書いておけば、 各言語の例外処理のシンタックスに適切に変換してくれます。 2. バンディングレベルで OOP の機能が無く、プリミティブな関数呼び出ししかできない スクリプト言語(perl,python,
MLTL: Machine Learning Templete Library
MLTL: 機械学習テンプレートライブラリ Introduction MLTL機械学習テンプレートライブラリは，自然言語処理へ機械学習を応用する研究や，より自然言語処理に適した機械学習手法の開発を容易にするため，YANS活動の中で清水伸幸と宮尾祐介を中心として作られた C++ テンプレートライブラリです．特に，系列構造や木構造など，自然言語の構造を表現するのに適した構造に対して，様々な機械学習アルゴリズムを利用できるように設計されています． 設計の特徴として，データ構造を表すクラスと学習アルゴリズムを表すテンプレートクラスを分離し，これらの間をつなぐインタフェースを設定することで，汎用性を高めています．これにより，新たにデータ構造クラスを作成した場合に様々な学習アルゴリズムとの組み合わせを容易に試すことができ，逆に，新たな学習アルゴリズムを実装した場合には様々なデータ構造との組み合わせを試
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