Raspberry Pi メモ (37) Java8 プログラミング
Luajit で ffi を使った場合より少し遅くなりますが、Python より圧倒的に高速です。 Raspberry Pi でデスクトップ用のアプリをつくろうとすると Python + PyGTK と Java8 + Swing が有力ですが、速度を考えると Java8 + Swing ですね。 Android のアプリを作る練習にもなります。 java のコード 次のコードを「mulMatrix.java」というファイル名で保存して、コマンドラインから「javac mulMatrix.java」でコンパイルして mulMatrix.class を作り、その mulMatrix.class を 「java mulMatrix」で実行します。 java コマンドはクラス名を引数で与えますが、 クラスファイル名(mulMatrix.class) ではないことに注意して下さい。 $ javac
Java Streamサンプル(Hishidama's Java8 Stream Example)
Streamを変換する例 StreamをListに変換するにはCollectors.toList()を使うのが常套手段だが、forEachで書くと以下のようになる。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.stream.Stream; Stream<String> stream = Stream.of("abc", "def"); // List<String> list = stream.collect(Collectors.toList()); List<String> list = new ArrayList<>(); stream.forEach(t -> list.add(t)); System.out.println(list); →collectメソッドの引数を自作してListへ変
forやifで書くアレをStream APIで書く - 行きあたりばったりエンジニアの日記
前回の続編です。 前回の記事↓ Stream APIにチャレンジ！ - Java EE 事始め！ Java SE 8ローンチイベントでの@cero_tさんの発表の中で、新しい定石として 「forやwhileを見かけたらStream APIへの置き換えを考える」 というのがありました。今回はこれにチャレンジしようと思います。 1～20までの偶数のみの合計を求める（答は110） Java 7までの書き方 int sum1 = 0; for (int i = 1; i <= 20; i++) { if (i % 2 == 0) { sum1 += i; } } System.out.println(sum1); Java 8での書き方① int sum2 = IntStream.rangeClosed(1, 20) .filter(i -> i % 2 == 0) .sum(); System.
続・3次元グラフ - いろいろ解析日記
d:id:nattou_curry_2:20081005:1223214031の続きです。 パラメータをいじくって、グラフの見え方を変更できるようにしました。 操作できるパラメータは、以下の五つです。 X軸の倍率 Z軸の倍率 Y軸の倍率 ZX平面の傾き ZY平面の傾き 初期状態 Y軸の倍率を操作 ZX平面の傾きを操作 ZY平面の傾きを操作 Javaソース import java.util.*; import java.awt.*; import java.awt.event.*; import javax.swing.*; public class ThreeDimensionGraph extends JFrame implements Parameter { public static void main( String arsg ) { new ThreeDimensionGraph
Java開発者のための関数プログラミング
本書はオブジェクト指向プログラミングに慣れ親しんだ読者を対象に、関数プログラミングの手法や考え方の一端を紹介する書籍です。Javaによるサンプルコードを例に、関数プログラミングの実用的で実践しやすい内容を紹介します。Javaプログラマだけでなく、他のオブジェクト指向プログラミング言語のユーザーにも参考になる内容でしょう。なお本書はEbook版のみの販売となります。 本書のサンプル（序文〜1章、ePUB形式、363KB） 序文 「Java開発者のための関数プログラミング」へようこそ 本書で使用されている表記規則 本書に関するお問い合わせ 謝辞 1章 なぜ関数プログラミングなのか 並列プログラミングが得意でなければいけない たいていのプログラムは単なるデータ管理問題 関数プログラミングはよりモジュール的 より迅速に開発しなければいけない 関数プログラミングは簡潔さへの回帰 2章 関数プログラミ
任意の底を持つ対数を計算する方法 - プログラマはサイコロを振らない
多くのプログラミング言語では、任意の底を持つ対数を計算するために一工夫が必要だ。 PHP PHPで任意の底の対数得るのは簡単だ。log関数を用いて次のように書く。第二引数を省略するとネイピア数（自然対数の底）eが底となる。 <?php // 底が2、真数が10の対数値。 $value = log(10.0, 2.0); ?> しかし、このように書ける言語は少ない。 Java JavaではMath.logメソッドもしくはMath.log10メソッドを使う。前者は自然対数（底はネイピア数e）、後者は常用対数（底は10）の値を返す。しかし、任意の底について計算をするようなメソッドは用意されていない。そこで、数学で習った対数の底の変換公式*1を用いて任意の底を持つ対数を計算する。 （対数の底の変換公式） bは任意の底だ。この式を用いれば、任意の底を持つ対数も、自然対数や常用対数を用いて計算すること
［速報］JavaOne開幕。Java 9は「Project Jigsaw」でクラスパスの問題とJDK肥大化の問題を解決する。JaveOne 2015
［速報］JavaOne開幕。Java 9は「Project Jigsaw」でクラスパスの問題とJDK肥大化の問題を解決する。JaveOne 2015 サンフランシスコでOracle OpenWorldと同時開催の「JavaOne 2015」が開幕しました。Javaが登場して20周年、19回目のJavaOneとなります。 基調講演ではJavaの歴史を振り返った上で、Oracle Java Platformチーフアーキテクト Mark Reinhold氏が来年にも登場する予定の次バージョンの「Java 9」で採用される予定の「Project Jigsaw」を紹介しました。 Mark Reinhod氏。
Stream APIの主なメソッドと処理結果のOptionalクラスの使い方
連載目次 前回の「ラムダ式で本領を発揮する関数型インターフェースとStream APIの基礎知識」では、ラムダ式を使うことで本領を発揮する汎用的な関数型インターフェースとStream APIの概要を見てきました。 今回は、前回に引き続きStream APIについて見ていき、主なメソッドとその使い方を学んでいきましょう。 Streamの生成 Stream APIを使うには、Streamのインスタンスを生成しなければいけません。まずは、そのStreamインスタンスを生成する方法を見ていきましょう。 配列やCollectionなどからのStreamの生成 Streamは配列やCollectionなどから作成可能です。まずは配列やCollectionからStreamのインスタンスを生成する主なメソッドを見てみましょう。下記のものが主なメソッドです。 呼び出し元クラス／インターフェース メソッド 概
Java8のラムダ式 - mfumiの日記
最近ぼちぼちJavaをやり始めたところタイミング良くJava8がリリースされたので新機能であるラムダ式について少し見ていこうと思います． まず，Java8におけるラムダ式は一体何なのかというと，それはずばり抽象メソッドを一つだけ持つインタフェースのインスタンスです．例えば以下のようなインタフェースがあったとして， public interface IntFunc{ public int func(int x); } 従来では IntFunc f1 = new IntFunc(){ @Override public int func(int x){ return x*x; } }; と書いていたのがラムダ式によって IntFunc f2 = (int x) -> {return x*x;}; と書けるようになります．実際には型および引数が一つの場合は括弧，return文のみの場合はretur
「人工知能のRed Hat」目指す、JVMで動く商用の深層学習フレームワーク「DL4J」
人工知能（AI）やビッグデータ分析などで大きな注目を集めるディープラーニング（深層学習）。「Caffe」や「Torch」、「Chainer」など、同分野の研究者らが開発したオープンソースソフト（OSS）のフレームワークが既に利用可能となっているが（日経エレクトロニクス関連記事）、ここに一石を投じるのが米Skymind社だ。 既存のフレームワークの多くがPythonベースであるのに対し、Skymind社が手掛けるディープラーニングフレームワーク「DL4J（Deeplearning4j）」は、Java仮想マシン（JVM）上で動作するのが特徴だ。エンタープライズ向けのアプリケーションサーバーで動作させることができ、企業が持つ既存の情報システムと組み合わせて運用しやすい。 Skymind社創業者のAdam Gibson氏は「研究開発用途ではなく、エンタープライズで使える商用レベルのディープラーニン
4. グレースケール画像, カラー画像 | imachine
前回はグレースケール画像を用いて簡単な画像処理を施しました。しかし一般的に画像処理で用いられるディジタル画像には、グレースケール画像とカラー画像の二種類があります。 グレースケール画像, カラー画像 まずはじめに、よく画像処理の解説書などで「簡単のためにグレースケール画像を使用する」なんて記述がありますよね。今日はその理由の解説にもなりますが、当サイトでも同様にこれから先グレースケール画像を用いた解説を行っていきます。というわけなので、これからする話はある意味では「ムダ」です。前回の時点で既にグレースケール画像を二次元配列に変換して、画像処理を行う準備は整っているわけですから。 ですが知っておいて損は無いということと、もしこのエントリでの内容が難しいと思っても読み飛ばして先へ進んでもらっても問題ないということを、はじめに言っておきたいと思います。 さて「見れば分かるよ。。」というような図１
3. 画像データの入出力, 二次元配列 | imachine
これまでで画像処理で扱う対象であるディジタルな二次元信号がどのようなものかを見てきました。では、これを実際にどのように処理していくか見ていきます。 画像データの入出力, 二次元配列 プログラミングの三大要素は 入力 – 処理（演算） – 出力 です。画像処理はその名の通り二つ目の要素にあたります。この先様々な処理を見ていくわけですが、まずは基本である 入力 と 出力 の二つについて見てきましょう。 入力 まず、画像データには大きく分けて グレースケール画像 と カラー画像 の二種類の形式があります。これらの扱いの違いについては次回解説するとして、まずはグレースケール画像を入力として見ていきます。グレースケール画像の確認の仕方は下図１を参考にしてください。 また今回使用する画像は下図２に示すような 4 * 4 という小さな小さな市松模様の画像にします。 この画像は以下のリンクに上げていますの
MacでJava８対応のEclipseWEB開発環境を整えるまで - Qiita
Homebrewのインストール後、mavenとgitを使えるようにして、EclipseとTomcatの設定を行います。 Homebrewのインストール Xcode Command Line Toolsのインストール確認 Terminalでgcc -vを入力実行。 次のようなメッセージが出てきたらXcode Command Line Toolsのインストールが不要となります。 Configured with: --prefix=/Applications/Xcode.app/Contents/ Developer/usr --with-gxx-include-dir=/Applications/Xcode.app/ Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/ MacOSX10.10.sdk/usr/include/
MacにJava(JDK)をインストール - Qiita
2012年頃に買ったMacBook Air。 Android Studioをインストールしようと思ったら、Javaがインストールされていない。 そこでJDKをインストールしたわけだが意外に面倒、というか複雑だったのでメモ。 OpenJDKについては調べてもいない。 現状の確認 Javaのバージョン /Applications/Utilities/Java Preferences.app を探したけど、Mac OSX10.8以降では存在しないらしい。 OSをアップデートした人は残ってるかも。 なので、コンソールからjava -versionで確認。 「インストールしますか？」と聞かれたら、まだインストールしない。 Android StudioなどJava製のアプリを起動してもAppStoreが「インストールしますか？」と聞いてくる。 そこでインストールしたとしても、何回でも聞いてくるのでイン
文字列でswitchするときはif-else switchイデオムを使うほうが安全 - きしだのHatena
Java SE 7から、switch構文で文字列が使えるようになりました。 public void hoge(String s){ switch(s){ case "a": System.out.println("AA"); break; case "b": System.out.println("BB"); break; default: System.out.println("Other"); } } ところが、残念なことに、sがnullの場合はdefaultには飛ばず、ぬるぽが発生します。 そこで、null判定は事前にif文で行うことになるので、次のようなif-else switchイデオムを使うと便利です。 if(s == null){ System.out.println("Null!"); }else switch(s){ case "a": System.out.printl
CDI を理解する為に重要なレシピ
2015年4月15日 at 1:19 午後 1件のコメント Java Day Tokyo 2015 で私が発表した内容を下記に公開しました。本セッションは、資料を作成する上で、今回ご紹介する内容を、より重点的に説明した方が良いと判断し、アジェンダに記載した若干内容を変更しお届けさせて頂きました。しかし本セッションは、日本でまだ不足している情報をお届けする内容であるため、皆様のご理解のお役に立てば誠に幸いです。 Java EE を利用して Web アプリケーション、企業アプリケーションを構築するためには、Webのデザイン、データ・アクセス部の実装、そしてそれらをつなぐビジネス・ロジックの３階層から構成する事が多いかと思います。これらの構成要素の中で、今回は、ビジネス・ロジックの実装部で重要な役割を担う CDI について焦点をあて、利用する上で重要な点について 14 点ご紹介しました。 本セッ
JavaによるDeep Learningの実装（Deep Belief Nets, Stacked Denoising Autoencoders 編） - Yusuke Sugomori's Blog
これまでPythonやC/C++でDeep Learningを実装してきましたが、Javaでも同様に実装しましたので、コードを紹介しようと思います。 実装したものは、DBN（Deep Belief Nets）およびSdA（Stacked Denoising Autoencoders）となります。 コードの掲載順序は下記のようになっています。 DBN.javaRBM.java（Restricted Boltzmann Machine，制約付きボルツマンマシン）SdA.javadA.java（Denoising Autoencoders）LogisticRegression.java（ロジスティック回帰）HiddenLayer.java（ニューラルネットワークの隠れ層を表すクラス）RBMはDBNの教師なし学習部分、dAはSdAの教師なし学習部分となるクラスであり、LogisticRegress
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Java 8はラムダ式でここまで変わる
