ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ - スティルハウスの書庫の書庫
男子たるもの一度は自分でCPUを作ってみたいものだけど、ICでLEDをピカピカさせた程度の経験しかないハード素人な俺だったので、CPUを自作してる東大生などを遠くから見て憧れてるだけだった。しかしおよそ一年前のこと、「MIPSなんて簡単に作れますよ！」とKさん（←FPGAでLispマシンを自作するような人）に言われて、お、おぅ。。そりゃKさんはそうでしょうよ。。あれ、もしかして俺にもできるかな。。？ と思った。この一言がなければ32bitのCPUを自作しようなんて考えなかっただろう。 それから一年ちょい、とくに今年の正月休みやFPGA温泉でがっつりがんばって、なんとかMIPS Iサブセットの自作CPUが動いた。これはフィボナッチを計算してるところ。 ちなみに、これはこんな感じのフィボナッチのコードをCで書いて、 void main() { int i, *r = (int *)0x7f00
「独学でプログラミングを勉強しても実務に通用しにくい理由」を読んだ感想 - 文系プログラマによるTIPSブログ
なんか難しく考え過ぎなんじゃないかな〜、と思ったり、思わなかったり。 こちらの記事を読みました。 主さんの意見としては以下のようですね。 １．独学では妥協をいくらでもできる ２．興味の範囲内のことしかやらない。 ３．自分の実力に合わせた実装しかしなくなる この意見への批判とかではないですが、私の見解では大分異なります。 treeが思う独学が実務に通用しにくい理由 何故通用するのか 皆どうやってプログラムを学んだのか 現場の人間はそんなに有能なのか ではプログラム以外で通用しにくい部分はあるか？ 雑感 treeが思う独学が実務に通用しにくい理由 通用しますよ。余裕で。 これでは話がこれで終わってしまうので、もう少し詳しく書きます。 何故通用するのか 皆どうやってプログラムを学んだのか 日本は他の教育先進国と違ってITはゴミ扱いされ、義務教育の間は実践で使えるレベルのIT教育は行われません。従
プログラミング万能練習法
暇な人はやってみるといいプログラミングの万能練習法 は良いトレーニングになる。 プログラムを自ら書きたいと思う人って、与えられたメニューをこなすだけの人間ではないと思うけどハッカーを目指している人には UNIX の勉強にもなるんじゃないだろうか。というわけで、実際の練習メニューは以下の通り。 プログラミング言語を選択する 書いてみようと思う POSIX のコマンド を決める man をはじめとするマニュアルを読んでコマンドの仕様を理解する 設計する(初回のコーディングと同時進行はやめたほうがいいかも) コーディング テストする。設計とコーディングの反復。 終了 C 言語で書いたならテストのあとにオリジナルのソースを読んで答え合わせするのですが、必ずしもオリジナルのコードが正解とは言い切れない。 自分が書いたプログラムが仕様どおりに動いているならアルゴリズムの違いなどは気にしなくていいと思う
『なぜ60％の人はプログラミングが出来ないのか』
プログラミングが出来る人間からみると、プログラミングが出来ない人の理由は単純に「ちゃんと勉強しないからだ」ということになる。 たしかに、自分達が歩んできた過程は、SDKやIDEの設定を行ってコンピュータの開発環境を整え、全く意味不明なアルファベットを打ち込んで、ウェブサイトや本で言われたとおりの表示が出ることを確認して、また次のステップをやってみて、という「地味で地道な（そして性格まで暗くなりそうな）」ことを繰り返して出来るようになったものなので、その過程から逃れているからプログラミングが出来ないんだろ、というのはごく自然に思う。 このため、プログラミングを教えようというときに、地味で地道で性格が暗くなってハゲて死にそうな学習過程の苦しみを、いかに和らげられるかという試みは数多くなされている。codecademyやRails for zombiles: code schoolなど、ゲーミフ
プログラマの為の数学勉強会
2013年 プログラマの為の数学勉強会 資料 第1回:イントロダクション 第2回:浮動小数点数・極限・微分 第3回:微分法の応用・多変数関数の微分法 第4回:微分法の応用(続き)・方程式の数値解法 第5回:微分方程式の数値解法・積分法 第6回:数値積分法・積分法の応用 第7回:行列・ベクトル・ガウス消去法 第8回:行列式・逆行列・連立一次方程式の直接解法 第9回:線型空間・線型写像・固有値固有ベクトル(その1) 第10回:線型変換・固有値固有ベクトル(その2)・内積空間 第11回:連立一次方程式の反復解法・二次形式・多変数関数の極値・重積分 第12回:確率論入門 第13回:情報量・エントロピー・重要な確率分布・大数の法則・中心極限定理 第14回:擬似乱数の生成法・推定 第15回:検定 第16回:検定の続き, 回帰分析 第17回:回帰分析の続き 第18回:ベイズ統計
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分からないものを勉強するときに、心を前向きにする方法──カーネルハッカー・小崎資広（5） | サイボウズ式