ArrayFire is a general-purpose tensor library that simplifies the software development process for the parallel architectures found in CPUs, GPUs, and other hardware acceleration devices. The library serves users in every technical computing market. Several of ArrayFire's benefits include: Hundreds of accelerated tensor computing functions, in the following areas: Array handling Computer vision Im
esaすごい!今日またちょっとしたフィードバックを送ったんだけど、「まぁこんな感じに直してもらえるのかな」とか思ってたら、「こんな感じにしてみました!」との期待値を上回る対応をしてもらえた!それも修正後の挙動を示すGIFアニ付きで!だいすき!(\( ⁰⊖⁰)/)— いのうえ (@a_know) 2015, 5月 14 僕は、自分用のメモとかの整理に esa.io を使って いて、今までにも、使っていて気づいた変な挙動については、フィードバックを送るようにしてた。というのも、画面の右下にフィードバック送信用のフォームが常にあるから、とても送りやすいのだ。 で、今日もひとつ、見つけたので送った。 そんなに丁寧には書かない。 そしたら「修正します!」とのメールが、4分後に。早い! まぁ、今回の事象から連想できる解決策は、「異なるテンプレートを選択した場合は、現在すでに編集済みのテンプレート内容を
報道者各位 2017年8月28日 株式会社ヌーラボ ビジュアルコラボレーションツール「 Cacoo 」 Flash から HTML5 に完全移行が完了、 より快適な作図が可能に 2020年の Flash サポート終了を受け、将来的な機能拡張も視野に 株式会社ヌーラボ(本社:福岡県福岡市、代表取締役:橋本 正徳、以下 ヌーラボ)は、自社が開発・提供するビジュアルコラボレーションツール「 Cacoo (カクー)」の基盤技術をFlashからHTML5に移行しました。 ■「 Cacoo 」基盤技術変更の背景 ビジュアルコラボレーションツールの「 Cacoo 」は、2009年のリリース以降、 Flash という技術を採用してきました。しかし、昨今ではFlashの抱える脆弱性によるセキュリティ面での懸念が指摘されることも多く、2020年には製品サポートが終了するという発表も受け、基盤技術を Flash
「ネットワークの誤設定により、インターネットサービスにアクセスしづらくなる障害が発生した。ご不便、ご心配をおかけしたことをお詫びする」――。2017年8月25日昼ごろ日本国内で発生した大規模な通信障害。これについて米グーグルが、原因となる誤設定があったと、謝罪の意を8月26日に表明した。 当初より識者の間では、「グーグルから送られてきた大量の経路情報が引き金になったのではないか」との見方が強かった。実際にその通りだったわけだ。 とりわけ大きな影響を受けたのが、NTTコミュニケーションズとKDDI、そしてこの両社の通信サービスを利用していた法人・個人だ。インターネットの接続から各種ネットサービス、金融取引、モバイルSuicaのような決済サービスにまで影響が及んだ。 ただグーグルは、同社がいう「ネットワーク誤設定」が、人為的ミスなのか、ソフトや機器の不具合によるものなのかまでは明らかにしていな
Ayo.js とは 「Node.js の fork です。」と言ってもまだできたばかりで正直このタイミングで記事にしてもまだ語ることはそんなに多くないです。 ただし、JavaScript界隈が騒ぎになりかけていることは確かです。日本でも発言が増えてきたので自分なりにまとめて今時点での話をしようと思います。 ちなみに読み方は好きに読んでくれ、と言われてます。 「アイ・オー」でもいいし、「エイ・ヨー」でも良いとのことです。ネーミング的には昔あった io.js fork騒動を想起させるネーミングになってます。もしも io.js についてご存じない方もいるのであれば、こちらをご参照ください。 yosuke-furukawa.hatenablog.com Ayo.js の目的 https://github.com/ayojs/ayo/blob/zkat/values/VALUES.md ここを見ると
TOKYO | OCT. 5, 2016 シニア デベロッパー テクノロジー エンジニア 成瀬 彰 Pascal世代で進化する Unified Memory GPU COMPUTING GPU Computing GPU Memory CPU GPU CPU Memory High Capacity + High ThroughputLow Latency + High Throughput GPU Computing CPU GPU GPU Memory CPU Memory High Capacity + High Throughput UNIFIED MEMORY CUDA CODE CPUとGPUで別々のポインターを管理 void sortfile(FILE *fp, int N) { char *data; data = (char *)malloc(N); fread(dat
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