C++でCPUのみでonnx-chainerで出力したONNX形式のDNNモデルの推論（Inference）をするライブラリ「Instant」を作った - Qiita
C++でCPUのみでonnx-chainerで出力したONNX形式のDNNモデルの推論（Inference）をするライブラリ「Instant」を作った 背景 DNNを用いた一般的な機械学習の手法は学習フェーズと推論フェーズに分かれます．学習フェーズでは対象のデータを元にモデルのパラメータを調整し，推論フェーズでは学習フェーズで得られたモデルを実際の使用したい環境に組み込んで，実際に未知のデータを入力として結果を得ます．学習フェーズと推論フェーズの両方で用いることができるDNNライブラリは数多くあります（Chainer, Tensorflow, PyTorch, CNTK, Caffe2など）． しかし，そのほとんどどれもPythonの使用を前提としているため，実際の推論フェーズの環境でPythonを使えない，もしくは使いたくないという場面は，そういったライブラリを直接使うことができません．
自作クラスをムーブする - Qiita
ユーザー定義のクラスにmove constructorを追加するための方法についてまとめます。 既存の型にstd::move使うと便利なので、自作の型に対しても定義したい、という方向けです。 先に結論をまとめておくと、注意するべきは以下の3点です： ユーザー定義のコピーコンストラクタやデストラクタがあるとデフォルトのムーブコンストラクタは作られない ムーブされた残り滓a = std::move(b)のbのデストラクタは呼ばれる noexcept付けないとムーブの恩恵が得られなくなる場合がある ムーブコンストラクタはいつ勝手に作られるの？ unique_ptrやvectorの様な既存の型を複数個組合せた構造体 struct MyStruct{ std::unique_ptr<MyStruct> p; std::vector<int> v; }; において期待されるムーブコンストラクタは、 個
「量子超越性」に突き進むGoogleの野望
「2017年12月下旬から『量子超越性』の実証を開始する」「量子コンピュータのクラウドサービスを提供する計画だ」――。米Googleと米カリフォルニア大学サンタバーバラ校で量子コンピュータの開発を率いるJohn Martinis氏はそう力説する。量子コンピュータに注ぐGoogleの並々ならぬ野望を解き明かそう。 GoogleのMartinis氏は米シリコンバレーで2017年12月5～6日に開催された「Q2B Conference」の講演で、同社がクラウドサービス「Google Cloud」の一部として、量子コンピュータを提供するための作業中であることを明らかにした（写真1）。同社が開発中の量子ゲート方式の量子コンピュータを、インターネット経由で利用できるようにする。 量子ゲート方式のクラウドサービスは、米IBMが「IBM Q」を使って開始している。しかしGoogleの量子コンピュータは、従
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運用自動化、不都合な真実 // Speaker Deck