論文｜MESH: Compacting Memory Management for C/C++ Applications (PLDI 2019)
「MESH: Compacting Memory Management for C/C++ Applications」という論文を読んだのでその紹介です。arXiv.org で公開されています。PLDI 2019 で採択されている論文のドラフトだそうです。私は v2 を読みました。ソースコードが GitHub (plasma-umass/Mesh) で公開されています。 免責 読み間違えている可能性があります。正確な情報が欲しい方は必ず論文を読んでください。誤りの指摘や補足、議論などは GitHub Issue や Twitter へお願いします。 読んだ動機 C/C++ でリロケーションせずにコンパクションを行う手法に興味があった。 Speedmetor 2.0 benchmark を走らせた Firefox でメモリ消費量が減ったと報告されており、ブラウザ開発者として気になった。 Ch
ブラウン運動の可視化プログラムをC++とHTML5でそれぞれ作ってみた - やる気のないブログ(A boring diary)
はじめに 久々にC++書きたいなー、とか、物理現象を可視化したいなー、とか、HTML5弄ってみたいなー、とか思っていました。 そんな折、数学ガールを読んでいて、ふと目に付いた「ブラウン運動」の文字。 そんなわけで「ブラウン運動の可視化」を題材にして、C++とHTML5でそれぞれ実装してみました。 実行結果 とりあえず実行結果を載せます。 C++ まずは二次元のブラウン運動から。要素数は100で、10000ステップまで50ステップごとに表示しています。周期境界条件を採用しており、端まで行った点は反対の端から出てきます。 gifアニメとYouTubeでどうぞ。最初は中心に集まっていた点が、ステップが進むごとに領域全体に広がっていくのが確認できます。 http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/t/takahirox/20110821/201108
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
Spaghetti Source - Suffix Array
Suffix Array (Larsson-Sadakane) 説明 Suffix Arrayとは，与えられた文字列の接尾辞の集合を辞書順ソートしたものである．近年，これを用いることによって多くの文字列の問題が解かれることがわかってきた． Larsson-Sadakane は Suffix Array を O(n (log n)^2) 時間で構成するアルゴリズムである．Mamber-Myers と同様のアイデアによって文字列長を倍加させ，O(log n) 回の multikey quicksort を行うことにより，全体で O(n (log n)^2) の計算量を達成する．詳しくは適当な文献を参照． Suffix Array を用いて解けるもっとも典型的な問題は，文字列の検索である．Suffix Array 上で二分探索を行えば，O(m log n) でパターンの検索ができる．また，Suf
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