こんにちは aizawa テストをしています。 練習が必要なのです。 いつも頑張ります。 メンズコスメっていいよね。だっておしゃれになるんだもん。
ダウンロード こちらから最新のものをダウンロードします。 ビルド方法 cmake ("c" は cross-platform を意味) を利用します。 静的ライブラリをビルドする場合 tar zxvf googletest-release-1.8.1.tar.gz cd googletest-release-1.8.1/googletest/ mkdir build cd build/ cmake .. make 成果物 (*.a ファイル) $ /path/to/googletest-release-1.8.1/googletest/build$ ls -ltr total 1856 -rw-r--r-- 1 username username 6330 Sep 24 21:20 Makefile -rw-r--r-- 1 username username 1568 Sep 24 21
C++で新しいプロジェクトを作成するときに自分が定型的にやっていることを備忘録的にまとめました。完全に我流なので「こういうやり方もあるよ」などのアドバイスは歓迎です。 この記事中では各ファイルで説明が必要な部分だけを示しますが、全てのサンプルはgithubにおいてあります。 cpp-template: https://github.com/m-mizutani/cpp-template 前提 UNIXベースのCLIで動作するアプリケーション or ライブラリを作る コンパイルはcmakeを使用する ファイル名はソースコードが*.cc、ヘッダファイルが*.hppだとする サンプルではcpptemplate というプロジェクト名だと仮定します プロジェクト用ファイルの準備 CMakeList.txt サンプル cmakeでビルドするための設定ファイルです。このサンプルではCLIアプリケーション
UNIXやMacを使用しているユーザーならば誰でも一度はシェルスクリプトを作成した経験があると思います。どんな環境でも使い回せるポータビリティの高さが魅力ですが、プログラミング言語としてみると独特な部分が多く、なんとなく苦手意識を持っている方も多いかもしれません。 本日紹介する「Bash Infinity Framework」はそんなシェルスクリプトの概念を完全に変えてしまうBash用のフレームワークです。 モジュラーかつ軽量で、C#やJava、JavaScriptといった他の言語のコンセプトを取り入れ、プラグ&プレイで必要な機能だけを追加していける特徴を持っています。 主な特徴は以下の通りです: 自動エラーハンドリング 名前付きパラメータ($1、$2ではなくて) 配列とマップをパラメータとして引き渡せる try-catchの実装 独自例外のthrow キーワードのインポート 出力を改善す
【2015/3/15 追記】Google TestをLinux上のプロジェクトに組み込む方法を書きました はじめに Linux環境にGoogle Test(Google C++ Testing Framework)をビルドしてみました。 これから使う人は参考にしてみてください。 準備 ソースコードはhttps://code.google.com/p/googletest/downloads/listから取得できます。 執筆時点の最新版はgtest-1.7.0.zipでした。 zipファイルの格納先は${HOME}/tmp/gtest-1.7.0.zip、ビルド先は${GTEST_DIR}としておきます。 お使いの環境に合わせて適宜読み替えてください。 ビルドにかかる前に解凍して、展開先のディレクトリに移動しておきましょう。 cd ${HOME}/tmp unzip ./gtest-1.7.
LinkedListは、ListクラスとDequeクラスのインターフェースを実装した双方向結合リストだ。 待ち行列を使った順序の管理やArrayListに比較して処理スピード速いメソッドの使用頻度が高い場合に向いている。 このページではJavaのLinkedListについてまとめてみた。参考にしていただければと思う。 LinkedListによる配列の扱い方 すべての操作は、双方向結合リストに期待されるはずの処理を実行する。リストのindexに関係する操作は、指定されたindexに近いリストの最初か終わりから横断するようになっている。 Listクラスのインターフェースが実装されているので、整数のインデックス(Listの位置)で要素にアクセスできる。追加する要素は、同じ要素であってもかまわない。ArrayListと比較すると、メソッドの機能は同じでも、アクセス速度に違いがあるので注意が必要だ。
ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) についての入門記事をマイナビのサイトに寄稿しました。 第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門|Tech Book Zone Manatee ベイズ最適化は大域的最適化手法 (Global Optimization) の一種であり、これをグリッドサーチの代わりに使うことで、効率的に機械学習のハイパーパラメータ探索ができる、という内容です。 この記事ではベイズ最適化の基本的な部分についてポイントを絞って説明したつもりです。 R言語にはベイズ最適化のためのパッケージ rBayesianOptimization があり、この使い方については下記の記事が詳しいです。 {rBayesianOptimization}パッケージによるベイズ最適化で機械学習パラメータチューニングをお手軽に - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ また、
Ruby で長い時間掛かるかも知れない処理のタイムアウトを行うにはこんな感じにします。 require 'timeout' begin Timeout.timeout(3) do # 3秒でタイムアウト hoge # 何かの処理 end rescue Timeout::Error puts 'なげーよ' # タイムアウト発生時の処理 end Timeout.timeout はブロック開始時にスレッドを作成し、そのスレッドで指定された秒数だけ sleep して、sleep から復帰してもまだブロックが終わってなければ作成元のスレッドに対して Timeout::Error 例外を発生させます。 指定時間以内に処理が終わる場合: timeout(X) │ スレッド作成 ─┐ │ │ ブロック実行 sleep X │ │ スレッドkill→ 🕱 │ timeout復帰 指定時間以内に処理が終わら
Thunderbolot経由でMacBookやWindowsのノートPCに接続することで、マシンのグラフィック性能を劇的に向上させる外付けGPUが「The Wolfe」です。スペックが低くてOculus Rift非対応のマシンであっても、The Wolfeを使ってグラフィック性能を向上させることでVRゲームや映像を楽しめるようになります。 The Wolfe: Supercharge Your Laptop by Wolfepack, Inc. — Kickstarter https://www.kickstarter.com/projects/thewolfe/the-wolfe-supercharge-your-laptop The Wolfeがどのような製品かは以下のムービーを見るとよくわかります。 The Wolfeには通常モデルの「Wolfe」と、ハイスペックの「Wolfe Pr
こんにちは。Cacooチームのイニエスタこと、とおのぶです。CacooはデータベースのPostgreSQLのバージョンアップを実施しました。基本的には公式のpg_upgradeの手順に従っています。ここではドキュメントには記載の少ない具体的な作業内容の流れを紹介したいと思います。 理由 ユーザアンケートからみる Cacoo のコア・バリューで記されたとおり、全体的なパフォーマンスの向上については重要度の高い課題の一つです。PostgreSQL 9.5ではソート性能の大幅な改善が強化点の一つで、パフォーマンスの改善が見込まれます。またフェイルオーバ後、新しいマスターに追従するスタンバイとして、古いマスターサーバをオンラインに戻すことができるpg_rewindも、PostgreSQL 9.5の魅力の一つです。 バージョンアップ前の構成 構成は、マスタとスレーブのストリーミング・レプリケーション
鷹の爪とにんにくだけを具材として使った、非常にシンプルなペペロンチーノを作ってみました。 僕が浪人生時代に初めて一人暮らしを始めた時に、初めて作った料理はペペロンチーノでした。 その時は、料理初心者で料理のことなんてなんのこっちゃよくわかってなかったので、料理本に書いてある通りに、今回作ったのと同じような、にんにくと鷹の爪だけを使用したペペロンチーノを作りました。(今になって思えば初めての料理にしては無謀なメニューでしたが・・・) 懐かしい! 通常だと、ペペロンチーノというと、ベーコンだとかウインナーだとかみたいな肉系の具材を入れて作ることが多いですね。それもそのはず、具材を入れて作ったほうが簡単に美味しく作れちゃうからです。肉の旨味とか塩気で、いい感じに美味しくごまかすことができますからね。 今回のような感じだと、シンプルな具材だからこそ、いろいろと微妙な塩梅で気を使わなくちゃなりません
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