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ニッチプログラマー
Twitter で “The Nitche Programmer” という記事が流れてきたので、自分もおそらくニッチプログラマーのくくりには入ると思うので雑に何か書いておこうと思います。 思ったことを適当に書いていくので読みにくいと思います。適当に流し読みしてください。 まとめニッチかどうかはどうでもいい。 ニッチプログラマーはじめてのちゃんとしたプログラミングは Python 2.2 あたりから始まり、その後 Erlang/OTP へ切り替えて 10 年以上 Erlang/OTP を書いてご飯を食べています。ここ数年は開発に注力はせず、ビジネス考える人になっています。 最近では WebRTC をメインでやっており、 Erlang/OTP + WebRTC という組み合わせであればおそらく日本では社員を除けば自分だけというくらいニッチです。世界的に見ても Erlang/OTP + WebR
『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた』を読みました - Don't Repeat Yourself
先日発売になった『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた』を、一通り目を通していました。感想を記しておきます。なお感想は、例のごとく全体に軽く目を通して、いくつかサンプルプログラムを写経してみた程度の上でのものです。あらかじめご了承ください。 手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた 作者:クジラ飛行机ソシムAmazon Python から Rust に入門するという切り口 最近はRustの本が多く出版され始めており、読むよりも買うほうがだんだん多くなってきてしまっています。とくに単なる言語の入門にとどまらず、さまざまな切り口から解説する本が増え始めているように思います。本書もそのひとつで、Python から Rust に入門しようという非常に特異な切り口の一冊です。 Python から Rust という切り口は、多少なりと
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust March 2021 Summary: I describe a simple interview problem (counting frequencies of unique words), solve it in various languages, and compare performance across them. For each language, I’ve included a simple, idiomatic solution as well as a more optimized approach via profiling. Go to: Constraints | Python Go C++ C
Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator
- はじめに - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
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Writing a container in Rust
