まえおき 巷では「プログラマーになりたい人に初学者にとって、ポインタという考え方がわけわかめ」という話がよくあります。 そこでいろいろな人が「ポインタは住所だ」とか「変数がハコで」とか手を変え品を変え分かりやすいように説明してくれています。 それでもなお「ポインタがわかりづらい」という人が後を絶ちません。 もういっそのこと、例え話をやめてド直球で攻めたらいいんじゃないでしょうか。 Hello, Worldより簡単に サンプルコード 以下のコードを考えます。 void main() { int a; int b; int c; a = 1; b = 2; c = a + b; } 「#include <stdio.h>」なんていう謎のオマジナイはこの際ナシです。あんなもの無くたってC言語は成り立ちます。 まぁ見ての通り、どこにも何も出力されませんが。 このプログラムは、「c = a + b」
2018-01-30はじめにAllocation Efficiency in High-Performance Go Services · Segment Blog という記事を読みました。素晴らしいのでぜひ一読をお勧めします。 この記事は自分の理解と実際に試してみた結果のメモです。 一番のポイントは go build -gcflags '-m' のようにオプションを指定してビルドすればコードのどの箇所でヒープ割り当てが発生したかを確認できるということです。 pprof や go test -benchmem でもヒープ割り当ての発生回数は確認できますが、上の方法ではコードのどこ(何行目の何カラム目)でヒープ割り当てが発生したかとなぜ発生したかの理由を確認できます。 元記事の内容メモ冒頭にあげた記事を読んで私が理解した内容のメモです。 元記事の全ての内容を書いているわけでないので、元記事も
κeenです。Rustで何も考えずに標準出力に吐いてると遅いよねーって話です。 今回、標準出力に「yes」と1000万回出力するアプリケーションを書いてみたいと思います。 println! まあ、最初に思いつくのはこれでしょうか。
qiita「100万倍速いプログラムを書く」 http://qiita.com/Akai_Banana/items/48a35d2a40d1804d3b32 いまさらだけどホットエントリ経由． プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 内容をまとめるとこんな感じ． id:vanbraam ここまでCPU-intensiveな処理が通常のプログラムでは殆どない.本稿の言に従えば"律速段階"はそこじゃない事が多い;MathJax+math/tex->MathMLでこれだけの数式が書けるのを知る事ができたのは大きな収穫 id:kmaebashi 『つまり、Pythonはコードを一行ずつ機械語(010011011...）に変換（コンパイル）して動作します。』呪いのように何度も出てくる間違いだ…
概要 趣味でディープラーニングを行うために自作PCを組んでみました。 自作のメリットとしては、 組み合わせの自由度が高く、ディープラーニング向けの構成を実現できる 必要十分な構成が可能なため、無駄がなく安い 部品の選定を通してハードウェアに関する知識が深まる 組み立てが楽しい などが挙げられます。 しかしながら、CPUやマザーボード、メモリ等の部品には様々な規格があり、部品の選定には正しい知識が必要です。それを共有するのがこの記事の目的です。 購入にあたっては、Amazonで調べたほか、秋葉原の複数の実店舗*1やそれらのオンラインストアを調査しました。 多くの場合Amazonが安いということが分かりましたが、一部は実店舗やオンラインストアの方が廉価でした。本記事ではすべての部品の購入先と購入価格も記します*2。目安にしてください。 結果として、最新のGPUであるGTX 1080 Ti（10
ムーアの法則の終わり、そして最近の分岐予測について 序 僕らx86の大地の上に生きるものは、この10年Intelが告げるTick-Tockの鐘の音にあわせてムーアの法則の恩恵を享受してきた。*1 *2 しかし、Kaby Lakeの14nmプロセス採用つまり、2年おきのプロセスルール刷新を諦めたことを持って、ムーアの法則は終焉を迎えたとされる。が、この認識は本当に正しいのだろうか。 ムーアの1965年の論文では、後のムーアの法則を”The complexity for minimum component costs has increased at a rate of roughly a factor of two per year"と表現している。人々はこの”complexity"は単位面積あたりのトランジスタ数のことだとこの50年間理解してきた。もっと言えばこの10年はプロセス・ルールの
負荷試験対策ミーティング ここでは、チームメンバーを集めて、システム要件の再確認と、バックエンドのアーキテクチャを再確認をまず行います。すなわち、「求められているもの=要件」と、「提供できるもの=アーキテクチャ」の確認です。ここの認識が揃っていないと、的はずれな負荷試験を実施してしまうことになりかねません。立場や役割にかかわらず、サービス全体として考えるべきです。 負荷試験の目的 負荷試験を行うことによって、何を示したいのか決めます。今回は、以下の目的を定めます。 サービスリリース後、想定されるピーク時のリクエストを受けた場合でも、問題なく稼働を続けられることを確認する システムのスループット限界値を確認する 負荷試験の観点 たいていのWebシステムの場合、昼夜を問わず稼働し続けるものとなるでしょう。今回例にとったシステムも24時間365日、リクエストを受け付けるものとします。この場合、観
(訳注：2016/3/2、いただいた翻訳フィードバックをもとに記事を修正いたしました。) (訳注：著者のMattより、「本文中で明言はしていないが、この記事の内容はx86-64 Unix/Linux/POSIXでアプリケーションをプログラミングする場合にフォーカスしている。他のプログラミング領域では、対象とするシステムに応じた(例： 8-bitの組み込みシステム、10年前のコンパイラ、多くの異なるCPUアーキテクチャで動く必要のあるアプリケーション、Win/Linuxでのビルド互換性など)特有のアドバイスが必要」との補足を頂いております。) 以下の文章は2015年の始めに書いたドラフトで、今まで公開していませんでした。私のドラフト用フォルダの中で誰の目も引かなかったため、大部分が書いた時のままです。公開するにあたり、単純に2015年を2016年に変更しました。 必要な修正、改善、苦情があり
最近プロビジョニングにchefよりansibleを使うことが多くなってきて、その都度コピペもあんまりよろしくないので、ベストプラクティスにそった雛形を自動生成するスクリプトを作成しました。 github.com 環境 serverspec (>= 2.17) ansible (>= 2.0.0) python (~> 2.7) 使い方 usage: ansible-init [-h] -p PLAYBOOK_NAME [-b BOX_NAME] [-i IP_ADDR] [-m MEMORY] [-c CPU] オプション optional arguments: -h, --help show this help message and exit -p PLAYBOOK_NAME, --playbook_name PLAYBOOK_NAME playbook name -b BOX_NAM
RubyWorld Conference 2015の動画を見ています。 18分ほどの短めのセッションでしたが、とても面白かったです。 MySQLにしか製品していなかった製品を大人の事情でPostgreSQLにも対応したというお話。 ORMとしてSequel を導入したがいろいろ問題があり、それらをいかにして乗り越えたという心温まるおエピソードでした。 A-5-1 「非Railsアプリケーションのマルチデータベース対応と高速化の取り組み」 Sequel導入 結果 遅くなった！ 原因 ARパターンでDB接続時にテーブル構造を取得 Unixデーモンモデル（接続ごとに子プロセスをfork） マルチスレッド化 プロセス生成コスト減 クラスメソッド クラス変数 グローバル変数 シングルトン PID コネクションプール 結果 遅くなった！！ 原因 Rubyは1プロセスが同時に1CPUしか使えない 複数ス
オブジェクト指向では、モデリング（分析）、設計、実装は、切れ目のない一体の活動。初期の分析は初期の設計であり、初期の実装。毎日分析し、毎日設計し、毎日実装しながら、一歩一歩、モデルも実装も進化させていく。
今年のCPU実験では、有志からなる我らがX班が、おそらくCPU実験史上初である自作CPUへのOS (xv6) 移植に成功しました。コア係とコンパイラ係の面々がそれぞれまとめ記事を書いていたので、OS係から見たOS移植のまとめも書こうかなと思います。こんなことしてましたってことが伝わればいいなと思います。 この記事を読む後輩やらなんやらがいたら、ぜひ僕らがやったようなことはさっさとクリアしちゃって、さらにさらに面白いことをする踏み台にしていってほしいですね。 どなたが読んでもある程度概要が伝わるよう、まずCPU実験とは何かということをさらっと書いた後、実際にxv6を移植するにあたってやったことをまとめたいと思います。 CPU実験とは CPU実験は僕の学科（理学部情報科学科）で3年冬に行われる、半年間にわたる学科名物演習です。 最初の週で4～5人程度の班に分けられた後、それぞれの班でオリジナル
topコマンドといえば、よくLinuxのパフォーマンス状態をモニタリングするために利用されているコマンドだ。 今回は、そんなtopコマンドで覚えておきたい使い方14個を紹介する。 なお、検証で使用したtopコマンドはCentOS 7 で利用している「procps-ng version 3.3.9」のものとなっている。 1.基本的な使い方 基本的には、オプション無しで以下のようにコマンドを実行する。 top top - 07:21:06 up 4 days, 17 min, 4 users, load average: 0.00, 0.00, 0.00 Tasks: 186 total, 1 running, 185 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,100.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0
最近プロコン（プログラミング・コンテスト）をはじめました。 基本的にはアルゴリズム勝負なのですが、とにかく速度を競うプロコンです。 小手先の速度チューニングもバカにできません。 何が速くて何が遅いのかはっきりさせるため、ボトルネックになりそうな操作のベンチマークを取りました。 実行環境は下記のとおりです。 python2.7.5 OS: MacOSX 11 CPU: Core i7 2GHz (4core) MEM: 16GB その1. 配列の初期化を高速化する まずはプロコンの基本中の基本、配列の初期化です。 下記７つの初期化方法を比較してみます。 空配列へappendして配列をつくる for内包表記で配列をつくる サイズ1(None)の配列を乗算してから値を代入する サイズ1(None)の配列を乗算する サイズ1(ゼロ)の配列を乗算する すべてゼロのarrayをつくる 0〜nのarra
サイバーエージェント公式ブログをご覧の皆さんこんばんは、インフラ＆コアテク本部の須藤(@strsk)です。普段はAmebaのソーシャルゲーム全般のインフラを見つつ、日本語ラップの啓蒙をしながら弊社社員を素材にコラ画像をつくったりしています。好きなAAは麻呂です。 はい、というわけで今回はMySQLインデックスチューニングの基本的な流れについてまとめてみました。 ソーシャルゲームは更新も参照もめちゃくちゃ多いです。数秒のレプリケーション遅延も致命的なので適切なテーブル、クエリとインデックス設計が重要です。（何でもそうですけど）インデックスが多くなると更新コストなどが懸念されますが、インデックスが正しく使われていないクエリを放置している方が悪です。そんなこんなで、割と例も偏ったりしてるかもしれませんがあしからず。 前提としてはInnoDBを想定しています。MyISAMはほとんど使っていません。
Linux女子部 「Fedora最新技術情報＆Systemd勉強会」 http://connpass.com/event/3859/ で使用した資料です。 変更履歴 2013/11/04 ver1.0 初版 2013/11/05 ver1.1 誤植修正、少し追記 2013/11/06 ver1.2 daemon-reload,mask,テンプレート機能を追記 2013/11/12 ver1.3 User/Groupオプションの説明追加 2013/11/24 ver1.4 誤植修正 2014/05/05 ver1.5 imjournalモジュールの説明追加
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