CPUの性能比較表2018～2019年版 一昔前のデジタル世代
■最新Core iシリーズなども追加されたCentral Processing Unitの比較まとめ ・ここではお勧めできるintel系統とAMD系統の比較をします。 TDP(Thermal Desigft Power)は熱設計消費電力であり大体の消費電力となっています。 intelのExtreme EditionはEEと略しAMDのBlack EditionはBEと略しています。 値段は2014年6月の相場となっておりますが、 一部は2015年上半期～2019年現在の相場となっています。 （最近のものだけを比較します。） ■関連情報 ・ノートPC用CPUの性能比較表まとめ（2018～2019年版） ・CPUとCPUクーラーの詳しい仕様、情報や選び方について2016年版 ・ＰＣパーツと性能について2011年版（ＣＰＵ編） ・CPUクーラーの比較表2017年版 ・マザーボードの比較表2017
文字の連続する数を使って基本的な文字列圧縮を行うメソッドを実装してください - Qiita
class String def compress temp_v = "" temp_arr = [] count = 1 for s in 0..self.length if s == 0 temp_v = self[s] next else if temp_v == self[s] count += 1 else temp_arr << temp_v + count.to_s temp_v = self[s] count = 1 end end end if temp_arr.join.length == self.length self else temp_arr.join end end end str = "abbabcccccaaa" puts str.compress
C++でNULLを使う最低限のこと - Qiita
NULL を使うために クラスヘッダのみincludeしたクラスをコンパイルしたところ、 NULLが定義されてないとコンパイラエラーが起きた。 調べてみると、NULLはプリミティブ型ではないため、 NULLを定義したヘッダファイルをincludeする必要があるらしい。 NULL が使いたいだけなので、最小限のヘッダファイルを確認したところ cstddef に定義されていた。そこで、以下の一行を加えてNULLを利用できた。
unique_ptrでデストラクタをprivateに持つクラスを使う - Qiita
class GameUser final { public: GameUser(const GameUser&) = delete; GameUser& operator=(const GameUser&) = delete; static GameUser* getInstance(); private: GameUser() = default; ~GameUser() = default; static std::unique_ptr<GameUser> _instance; }; Calling a private destructor of class 'GameUser' GameUserクラスのデストラクタがプライベートで呼べない(´・ω・)
LinuxでC++からdmesg(/dev/kmsg)の更新監視 - Qiita
#include <iostream> #include <string> #include <fstream> int main() { std::ifstream ifs("/dev/kmsg"); ifs.seekg(0, std::ios_base::end); std::string str; for (;;) { std::getline(ifs, str); std::cout << str << std::endl; } return 0; } pythonではやり方がいまいちわからなかったが、C++ の fstream では ifs.seekg(0, std::ios_base::end) でファイルの末尾まで seek できる。(ブロッキングされない） 実行とその結果は以下のようになる。
C++ STL のイテレーターでインクリメントは前置すべきか後置すべきか - Qiita
結論 最適化が有効でシンプルな使い方である限りどっちでも良い 前置き C++のSTLではvector, list, dequeなど様々なコンテナにおいてイテレーターが多用されています。このイテレーターを順にたどって行くときにインクリメントを前置したほうが早いという話を聞いたことがあったのですが、確かめたことが無かったので確かめてみました。 なぜ、インクリメントを前置した方が早いと言われているのか？ STLの実装を見てみましょう。以下のコードはGCC 6.1のイテレーターの実装で、include/gcc6/c++/bits/stl_iterator.hから持ってきました。 move_iterator& operator++() { ++_M_current; return *this; } move_iterator operator++(int) { move_iterator __tmp
C++ で `std::string in` に対する `in == "http" or in "https"` 的なパターンとコストの比較 - Qiita
// for reference f( [ ]{ return true; } ); // for reference f( [&]{ return in == "http"; } ); // 1. simple eq-or pattern f( [&]{ return in == "http" or in =="https"; } ); // 2. substr-eq pattern f( [&]{ return in.substr( 0, 4 ) == "http"; } ); // 3. size-strcmp pattern f( [&]{ return in.size() > 3 and std::strcmp( "http", in.c_str() ); } ); // 4. find pattern f( [&]{ return in.find( "http" ) == 0;
C++11でもmove on captureしたい！！！ - Qiita
問題提起 C++11で、クロージャを使用する際に、unique_ptrをキャプチャしたい、ということもあるのではないでしょうか。 もしかしたら当たり前のことなのかもしれませんが、C++11でそれを達成するための方法を書きました。 こんなコードがあったとします。 hogeクラスは、コンストラクタで受け取った文字列をメンバに持っておき、funcメソッドはその文字列を出力します。 worker::wokerメソッドは引数で受け取ったhogeオブジェクトのfuncメソッドを3秒後に呼び出すスレッドを作成し、 uniqur_ptr<thread>を返します。 #include <iostream> #include <memory> #include <utility> #include <thread> using namespace std; // コンストラクタで渡された文字列を出力するだけの
指定されたディレクトリ以下の*.h *.cppファイルをUTF-8 BOMあり・CRLFで統一する - Qiita
外部のソースコードを自分のプロジェクトに取り込む際にUTF-8 BOM追加と改行コードをCRLFで統一する必要があったので書いてみました。 nkf32.exe にパスが通っている cygwin 上で動作確認しています。 #!/bin/bash if [ $# -ne 1 ]; then echo "Adds UTF-8 BOM to *.h and *.cpp below the specified dir." 1>&2 echo "Usage: add-UTF8BOM-CRLF-to-h-cpp.sh [dir]" 1>&2 exit 1 fi find $1 \( -name '*.h' -or -name '*.cpp' \) | while read -r d; do nkf32 -w8OLw $d $d.hoge && mv -v $d.hoge $d; done; exit 0
C++, Java, Pythonでプログラムの実行結果を計測してみる． - Qiita
はじめに 自分でC/C++, Java/Scala, Python/Ruby/JavaScriptなどのスクリプト言語でそれぞれベンチマークプログラムを書き，その実行速度の結果を議論せよという課題が出たので書いてみる． 書いたプログラム とりあえず全て 100**3 = 1000000回だけ test と出力するようなプログラムにした． #include <iostream> #include <chrono> using namespace std; void benchmark(); int main() { std::chrono::system_clock::time_point start = std::chrono::system_clock::now(); benchmark(); std::chrono::system_clock::time_point end = std
“確率的最適化”を読む前に知っておくといいかもしれない関数解析のこと
Stochastic optimization http://owl-learn.connpass.com/event/28739/Read less
Courseraの機械学習コースのススメ 前編 - Qiita
大晦日・お正月2日と、Courseraの機械学習コースに取り組んで全11週のうち3週目まで終えたので、振り返りつつオススメしてみます。 経緯 こんな記事を投稿したら、 2015年振り返り 反省 機械学習周りを(再)学習 → オーディオブックで「人工知能は人間を超えるか」を聴いて良書っぷりに感動した程度 @koher さんからCourseraの機械学習コースを勧めていただき、ちょうどまとまった時間確保出来るタイミングだったので取り組んでみました。 @_mono おそらくご存知だとは思いますが、機械学習は Coursera の Machine Learning のコース（日本語字幕あり）がとても良かったですよ。もっと高度な内容を勉強されたいということかもですが。 https://t.co/1d3VM9hbwg — koher (@koher) December 30, 2015 今期の開講期間
【レビュー】もう英語って絶対必要なんだから、1日25円出して「Amazon English」で勉強しときなよ！ - Brian'z Imagination
最近Amazonの勢いが止まらない。Amazonプライムビデオでしか見れない「仮面ライダーアマゾンズ」が面白すぎるし(まもなく最終話？)、Amazonプライムミュージックで音楽聞き放題だし、社会人学生でもAmazon Student会員になれるし、今日で言えば4,980円の格安最新Kindleを発表したり何と買取サービスまで始めたのだ。驚き！ Amazonといえばぼくのなかでは「最短即日で届くなんでも屋さん(小売的な意味で)」な感じで、店に行かなくても比較的安く手に入れることができるので、ショッピングに行くことが少なくなった。AmazonプライムビデオやプライムミュージックのおかげでTSUT◯YAに行く機会も減ったし、これからはブッ◯オフに行く機会も減るだろう。そして今回紹介する「Amazon English」は、まだローンチしたばかりであまり知られていないが、あなたが英字新聞を読んだり英
EC2 Spot Instanceの価格変動をターミナルでモニタリングする - すぎゃーんメモ
というものを作った。こんな感じの。 Repository : https://github.com/sugyan/spot-price-watcher 背景 TensorFlowを使ったDeep Learningでアイドルの顔識別なんかをずっとやってきたけど、やっぱりCPUマシンだけでやっていくのは厳しいな、と思い、 やっぱりPC自作は費用対効果を考えると無いなーってことで結局EC2のGPUインスタンスでTensorFlow動かせる環境を頑張って整えた。スポットインスタンスだけ使って節約してるつもりだけど、本当に10倍くらい早くなってサイコーに快適すぎてうっかりジャブジャブ課金してしまいそう…— すぎゃーん💯 (@sugyan) June 16, 2016 ということでAmazon EC2にてGPU instanceを使って動かすことにした。 g2.2xlargeインスタンスでTenso
あなただけにそっと教える弊社の分析事情 #data analyst meetup tokyo vol.1 LT
data analyst meetup tokyo vol.1でのLTスライドです． 弊社の分析事情を，私のいままでの経験や主観と比較しながら書いています．Read less
アクセスログ分析最前線：Treasure Data JavaScript SDK で始めるパス分析 その２ - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
はじめに トレジャーデータが提供する Treasure Data JavaScript SDK は，他のアクセスログ収集ツールと同様に，HTML 内にタグを埋め込む事でアクセスに関する情報を収集することができます。 docs.treasuredata.com 前回はまず先にパス分析のアウトプットが何なのかを明示するため，いくつかのダイアグラムを紹介しました。 blog-jp.treasuredata.com 今回からはそのダイアグラムを得るための手順を紹介していきます。 分析フロー 実際にアクセスログからパス分析を経てダイアグラムを得るためには，上図のフローをとります。今回はトレジャーデータ内での処理（2.〜6.）をクエリを交えて説明します。次回では NYSOL, Graphviz パッケージを紹介し，可視化までに必要なコマンド群を解説します。 パス分析を行うための必要条件 本記事において
【資料公開】 Datapaloozaで登壇してきました - DMM.comラボエンジニアブログ
はじめに こんにちは！ DMM.comラボ ビッグデータ部の鈴木です。 先週の水・木曜日(6/15~6/16)に開催されたIBM Datapalooza Tokyo - Japanに 弊社加嵜/鈴木で登壇してきました。 主なターゲットはデータサイエンティスト・データエンジニアです。 私鈴木は、このイベントが初の登壇となりドキドキでしていましたが･･････ 無事終了することが出来て安心しています。 どんなセッションだったのか？ セッションのタイトルがコチラ 「DMM.comにおけるビッグデータ処理のためのSQL活用術」 セッションの概要 現在DMM.comでは、1日あたり1億レコード以上の行動ログを中心に、 各サービスのコンテンツ情報や、地域情報のようなオープンデータを収集、 データドリブンマーケティングやマーケティングオートメーションに活用しています。 本発表では、DMM.comのビッグ
HTTP/1.1とHTTP/2を比較する ― 第一回「HTTP vs HTTPS Test」 編 - Webパフォーマンスについて
HTTP vs HTTPS(www.httpvshttps.com) 実はこの記事は、2014年12月に書いておいたものです。計測データを新しくして、修正してあります。 海外でも日本でも、このHTTP vs HTTPS Testが公開された当初は、テストとしてどうなの?という、「適正さ」が問題視されたので、「まぁ、いいか」、と思って公開しなかったのです。 よくwww.httpvshttps.comがSSLの高速化の証拠として挙げられているので、ちゃんと公開しておこうと思いました。 このサイトが、太文字で書いて以下のように主張しています。 Encrypted Websites Protect Our Privacy and are Significantly Faster (暗号化されたWebサイトは、我々のプライバシーを守り、且つ、有意により速い) しかし、注釈が付いていて、このように書い
GitHubでLICENSEや.gitignoreを後から手軽に追加する方法 - くりにっき
tl;dr GitHub上からファイル作成でOK 前置き GitHubでリポジトリを作った直後はREADMEやLICENCEを作成するリンクが出ていて、いい感じにテンプレートを選択することができます ただ、一度ファイルをリポジトリにコミットしてしまうとこのリンクが出なくなってしまいます LICENSEを最初に作り忘れて後から追加したいってことが自分の場合よくあるので、お手軽に作る方法を偶然発見したので書きます やり方 トップで Create new file をクリックした後に ファイル名を入力するだけです。LICENSEや .gitignore ってファイル名を入力した瞬間テンプレート選択のプルダウン出てきます てっきり今まで新しくリポジトリ作った直後にしかテンプレートから作成できないと思ってたよ、、、
【凄腕Webエンジニア7人に聞いてみた】どんな開発環境や便利ツール使って仕事してるの？ - paiza times
Photo by Peter Petrus こんにちは。谷口です。 他人の開発環境って気になりませんか？私は気になります。 誰かの作業を見ていて「何そのツール知らなかった」「えっそのコマンド便利そう」となったことありませんか？ 自分以外のエンジニアは、自分の知らない便利な何かを使っているかもしれない。というか多分使っている。 というわけで、paizaの中のエンジニアたちにそれぞれの開発環境やこれがなくなったら開発できないというハードやソフトや便利な設定、毎日のように使っているコマンドなど、とにかく開発環境について聞きまくってきました。エンジニアの皆さんにとって新たな発見となる項目や参考になる部分があればと思います。 ちなみに弊社のPCは基本的に全員MacBook（3年ごとに買い替え可能）です。ディスプレイも自分の好きなものがあれば買ってもらえます。（だからPCとディスプレイは後から入った人
ディープラーニングを使わない顔認識 - ニートがプログラミングするブログ（はてな出張所）
2016 - 06 - 24 ディープラーニングを使わない顔認識 最近は様々なところで ディープラーニング が使われています。 ここで書く顔認識の分野でも主流となっています。 しかし、この記事ではあえてそれを使わない方法を説明します。 というか単に ディープラーニング がうまく扱えなくて、自己流で顔認識技術を改良して言っただけですが……。 ちなみにここでは、画像中から人の顔を見つけるのが顔”検出”、その顔が誰であるかを特定するのが顔”認識”ということにしておきます。 一昔前の顔認識ではeigen face、fisher faceやLBPなどが使われていました。 これらは OpenCV に実装されているので、簡単に利用することが出来ます。 しかし実際に試してみたところ、これらは精度があまり高くない気がしました。 他に良い方法がないか探していたら、ぱろすけさんがAV女優の顔認識に関する論文を書
スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成
研究概要 大量の高次元観測データが得られる一方で，データの肥大化により，研究者の直感的行為である思索や試行錯誤が追いつかなくなっている．そのため，仮説／検証ループにもとづくモデル化が著しく困難になっている． 本計画研究では，高次元データに内在するスパース性を利用するスパースモデリング(SM)により，系の物理的な性質を仮定せず，生物学・地学における実験・計測データから，系の潜在構造としての物理特性を抽出する普遍的手法を開発する．これは情報理論の観点では，実験・計測データのデータ圧縮(情報源符号化)に対応する．これにより，分野の個別性を超えた類似性／共通性にもとづいたモデリング原理の確立と，種々の自然科学の状況に応じて柔軟に対処できる自然界の符号理論の構築をめざす． 本研究に関連する国内・国外の研究動向及び位置づけ 今日の科学は，仮説に基づき実験・観測を行い，得られたデータから少数の説明変数を
Kerasで学ぶ転移学習
前回記事では、KaggleのFacial Keypoints Detectionを題材にして、単純なニューラルネットワークから転移学習まで解説しました。 事前に学習した重みを読み込んだ後、全ての層で学習するのではなく、一部の層をフリーズさせることもできるという話を最後に少しだけしました。ちょうどその後、転移学習について詳細に解説しているKerasの公式ブログ記事が公開されましたこともあり、今回はこの記事を参考にしつつ、転移学習をメインに解説していきます。間違いがあれば指摘してください。今回もFacial Keypoints Detectionのデータを使って解説していくので、前回記事も是非合わせて読んでみてください。 また、Keras 1.0.4が公開されたのでまだの人はアップデートしておくと良いかと思います。 目次 転移学習 可視化 全結合層のみ学習（前回モデル） 全結合層+一部の畳み込
NFS の主なマウントオプション - ご先祖様はきっと農民。
オプション 動作 bg NFSクライアントがNFSサーバへマウントを要求し、応答がなかったとき、バックグラウンドで再マウントを試みる fg NFSクライアントがNFSサーバへマウントを要求し、応答がなかったとき、フォアグラウンドで再マウントを試みる。マウントが終わるまで次の作業は行えない（標準設定） rsize=数値 クライアントがNFSサーバのファイルを読み出すときのバッファのサイズをバイト数で指定する。指定する数値は1024の倍数で16384以下。 Linuxでは8192が推奨されており、「rsize=8192」と指定すると、転送速度が向上する場合がある。 wsize=数値 クライアントがNFSサーバのファイルを書き込むときのバッファのサイズをバイト数で指定する。指定する数値は1024の倍数で16384以下。 Linuxでは8192が推奨されており、「wsize=8192」と指定すると
Ｒｅ：ゼロから始めるJavascript入門 - astamuse Lab
今回初めて開発者ブログを担当させていただきます、 Scalaでバックエンドの開発をしているaxtstar(@axtstart)と申します。 以後お見知りおき頂ければ幸いです。 今日はScalaの話ではなく、 Scalaは私よりも詳しい方にお任せして JavaScriptの話題をさらりと取り上げてみたいと思います。 弊社では、勉強会という名目で開発・デザインの各社員が持ち回りで、調べたことや、興味のあることを発表する機会があります。 ネタに特に制限は無く、業務に関係していなくても構いません（もちろん関係していても構いません）。 社内提供用apiの技術的背景や、Scalaの新機能の紹介、参加したテック系カンファレンス （もちろんテック系のカンファレンスへの参加は業務のうちです。） のトレンド、またDocker、AlphaGo等、巷で話題になった内容を掘り下げて発表された方もいらっしゃいます。
超便利！なのに9割の人が知らないExcelワザ | リーダーシップ・教養・資格・スキル | 東洋経済オンライン | 経済ニュースの新基準
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知る人ぞ知る最強の英語の勉強法！English Grammar in Useを使った実践的な英文法の勉強 - Life is colourful.
画像出典：Cambridgh University Press 英語の勉強法に近道はない。しかし、英語学習の最強の文法書と呼ばれる本がある。それが、「English Grammar in Use」である。 English Grammar in Use Book with Answers and Interactive eBook: Self-Study Reference and Practice Book for Intermediate Learners of English 著者：Raymond Murphy 別にぼくが個人的に最強と言っている訳ではない。実際にこの本は、世界でそういう評価を受けているのである。洋書という理由で、日本ではそれほど知られていないだけで、知る人ぞ知る名書である。（検索で「world best english grammar book」などと入力すると、En
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[アルゴリズム問題付] 再帰で何故かRuntime Error：stack level too deepとは？ - Qiita![[アルゴリズム問題付] 再帰で何故かRuntime Error：stack level too deepとは？ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/91418d09f1ec213a04246b679e203d39064e75df/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtaW5vcmlpbm91ZSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NTA0YTA0ODZhNWVjMzA2ODZmN2NhNDk2NjZlZDVlNTY%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D45331895839c6fdf553bdcb29a82bb7d)
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