ひどい記事のリンクを貼らないほうがいい３つの理由 - きしだのHatena
よくありますよね。 「93%の人が間違える計算問題」みたいなタイトルで、開いてみたら この計算問題解けますか？ 27+83=? 簡単に見えるこの問題、なんと93%の人が間違えるのです！ みたいな。 ここで「バカにすんな！」みたいなコメントと一緒にTwitterに投稿しそうになりますが、ここでぐっとこらえるほうが良いという理由を３つあげてみます。 ひどい記事のリンクをガマンすればインターネッツから消えてくれる ひどい記事、この世から、インターネッツから消えてほしかったりしますよね。 もう見たくない。 でも、「こんな記事載せるなや！ http://example.com/easy_problem」みたいにリンク貼っちゃうと、その記事の生存どころか増殖に加担してしまいます。 コンテンツにとって、インターネッツ上に存在するというのは、リンクがどこかから貼られていることと等価です。そして、リンクが多
直列加算と並列加算でdoubleの足し算の結果が変わる話 - きしだのHatena
Javaに限った話ではないのだけど、Javaで並列加算が気軽にできるようになったので、気に留めておいたほうがいい話。 まず、次のようなコードを動かしてみます。 public static void main(String[] args){ double[] data = { 1.234E80, -1.234E80, 2, 3}; System.out.println(Arrays.stream(data).sum()); System.out.println(Arrays.stream(data).parallel().sum()); } 1.234×10^80と-1.234×10^80という、桁が大きくて符号の違う数を並べて、そのあとに2と3という1桁の数値を置いています。 これらを加算すると、1.234×10^80と-1.234×10^80は符号が違うだけなので、当然結果は0になります
CPUはオワコン - きしだのHatena
FPGAでCPUを組んでると、フェッチ部やデコーダ部で足し算や掛け算をしようとして、そんなことしたらCPUの意味ないなーと思ってしまうことがありました。 で、よく考えたら、FPGAでロジックを組むならCPUの意味はないんです。 だいたい、ひとつの処理実行するのに何クロックかかってんですか！と。 CPUでは、計算効率をよくするためにパイプラインという仕組みが使われています。 最近では、18段とかのパイプラインもあるようです。 ここで、18段のパイプラインのうち、実際に計算を行うのは2段か3段だったりします。残りの15段くらいは、命令や計算結果を読んだり書いたりしているだけです。 このパイプラインも、ほとんどはメモリの読み書き、それも命令の読み込みに多くが使われます。 であれば、CPUにしなければ、18段全部計算に使えるんじゃね？という話になりますね。 決まりきった計算を行うのに、いちいちメモ
アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのHatena
この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。
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