Pythonにおける非同期処理: asyncio逆引きリファレンス - Qiita
Pythonのasyncio、またasync/awaitについてはあまり実践的な例が出回っていなかったため、収集した情報をもとに用例ベースの逆引きリファレンスを作ってみました。 ただ、この辺はほんとに情報がなくて何が真実なのか謎に包まれている点があるので、情報をお持ちの方はぜひご連絡をいただければと思います。 今回紹介する例は、以下のgistにまとめてあります。実装時の参考にしていただければと思います。 icoxfog417/asyncio_examples.py はじめに Pythonにはthreading、multiprocessing、asyncioとどれも並列処理に使えそうなパッケージが3つあります。これらの違いをまず押さえておきます。 これらのパッケージの違いは、そのまま「マルチスレッド」、「マルチプロセス」、「ノンブロッキング」の違いに相当します。まず、マルチスレッドとマルチプ
ソシオネクスト、独自スイッチSoCを搭載したARMサーバを開発
ソシオネクストは12月28日、ARM Cortex-A53を24コア搭載したマルチコアプロセッサ「SC2A11」ならびに、独自開発のCPU間高速通信技術「Socionext DDT(Direct Data Transaction:直接データ書き込み・読み出し方式)」を採用したスイッチSoC「SC2A20」を搭載した大規模・高効率分散処理サーバを開発したと発表した。 SC2A20は、従来、専用インタフェースあるいは汎用イーサネットにより行われていたCPU接続を、PCI Express経由で直接書き込み・読み出しすることで、高速なCPU間接続を低コストで実現するスイッチSoCで、同サーバは、SC2A11をクラスタ接続し、どの程度の性能を発揮できるかを確かめるための試験機として開発されたものとなる。 評価の結果、仮想化技術を用いた従来型サーバと比較して、同等のCPU処理能力の場合で、消費電力は1
コンピュータアーキテクチャの話(340) NVIDIAのGPUにおける実行方式
NVIDIA GPUの基本的な実行方式 NVIDIAのGPUは、頂点の座標計算や画面のピクセルのシェーディングなどの計算を32頂点、あるいは32ピクセル並列に計算するという考え方で作られている。座標変換やピクセルのシェーディングの計算は32頂点、あるいは32ピクセルでまったく同じ計算を行なう。 この場合、命令は1つで、入力は32頂点(やピクセル)のデータを並べた長いデータとして計算を行ない、結果を32スレッド分の長いレジスタに格納するという処理方式とすれば効率が良い。 このような処理方式は、Single Instruction Multiple Data(SIMD)と呼ばれる。IntelのプロセサのSSE命令やAVX命令も複数のデータに同じ演算を並列に行っており、SIMD方式の処理である。 GPUもこのSIMD方式であったが、NVIDIAは2006年11月に発表した「G80 GPU(最初の
Clifford Wolf's Personal Homepage 2023 - Computers & more
Clifford Wolf's Personal Homepage (formerly known as Clifford Wolf) Computers Coding Fun Clifford's Tools Programming Style Various Projects Hanoi Formula Brainf*ck Projects The SPL Project The STFL Project OpenSCAD Electronics Lib(X)SVF EmbedVM Orthomesh InterSynth ArduLogic SimpleVOut IceStorm Yosys Sourcecode SVN GIT To Shape Teh Future!
階層構造を持つデータの可視化 - Qiita
社会に存在するデータのうち、たとえばこのようなデータが該当する。 - コンピュータOSが管理するファイルシステムにおけるファイルとディレクトリの関係 - 書籍の構造（部、章、節） - レガシーな会社組織（社長、部長、課長） - 生物の分類法 - 文献学（philology） 表現方法 大きく三つに分ける。 隣接関係・ダイアグラム（Adjacency diagrams）...入れ子（nested） アイシクル・ツリー（Icicle Tree） サンバースト・チャート（Sunburst Chart） エンクロージャー・ダイアグラム（Enclosure diagrams）...入れ子（nested） ツリーマップ（Treemaps） サークルパッキング（Circle Packing） ノードリンク・ダイアグラム（Node-link diagrams）...積み重ね（stacked） Dendro
Haskellのビルドツール"stack"の紹介 - Qiita
Stackとは？ つい先日のことですが、Stackage界隈からstackというツールがリリースされました。リリースされたとはいえ、開発され始めたのがちょっと前のことですし、現在も盛んに機能が追加されているので、絶賛開発中であるとかそういったほうがいいかもしれません。 まだ開発の始まったばかりのツールなのに、なぜこんな紹介記事を書こうと思ったのかというと、このツールがHaskellの開発において極めて有用になることが確定的に明らかであって、すでに荒削りながらも、大変便利に使えているからなのです。そしてここで紹介することで、多くの読者の方に興味を持ってもらって、それで開発がさらに盛り上がっていくと嬉しいなあと、そう思った次第であります。 なお、stackの開発が始まる少し前に、stackage-cliを始めとするいくつかのツールがリリースされましたが、今後開発はstackに一本化されるような
代数学の基本定理の位相空間論的証明 - INTEGERS
代数学の基本定理 (Gauss) 定数でない複素係数多項式は少なくとも一つの複素数根をもつ。 この記事ではSenによる証明を紹介します。 補題 が位相空間の間のproperな連続写像であり、がHausdorff局所コンパクト空間であるならば、は閉写像である。ここで、がproperとは、の任意のコンパクト部分集合に対してがのコンパクト部分集合となることをいう。 証明. を閉集合とする。のときは自明に は閉集合なので、とする。を任意にとる。は局所コンパクトなので、コンパクト近傍がとれる。がproperなので、はコンパクト。よって、もコンパクトである。は連続なので はコンパクトで、がHausdorffなので は閉集合。故に、は開集合であり、の部分集合かつとなっている。従って、は閉集合である。 Q.E.D. を定数でない複素係数多項式とする()。これは、写像と思える。 と定めると、は有限集合である
今更聞けないリプレゼンター定理の解説
定義 リプレゼンター定理(Representer theorem)とは、 「損失関数が$\boldsymbol{\omega}^{ \mathrm{ T } }\boldsymbol{\phi}(\boldsymbol{x}_i)$（パラメータ$\boldsymbol{\omega}$と特徴ベクトルの積）の関数として表現できるとする。この損失関数に正則化項を加えて最適化する問題において、その正則化項が$\lambda\boldsymbol{\omega}^{ \mathrm{ T } }\boldsymbol{\omega}$という形をしていれば、その最適解$\hat{\boldsymbol{\omega}}$は$\boldsymbol{\phi}(\boldsymbol{x}_i)$で張られる空間に存在する」 というものである。 この定義だけでは理解し難いので、具体例を記しておく。 例え
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
C91 Intel Xeon と Core i7 の違いについて
Genetic origins of the Minoans and Mycenaeans
論文紹介: 関数解析を使った有界コホモロジーの研究, Matsumoto-Morita Bounded cohomology of certain groups of homeomorphisms | 相転移プロダクション