パイプライン は、最近のソフトウェアエンジニアリングにおいて、非常に便利な（そして驚くほど活用されていない）アーキテクチャパターンです。ソフトウェアでデータの流れを制御するためにパイプとフィルタを用いる考え方は、最初のUNIXシェルが作られた1970年代からあります。もしターミナルエミュレータでパイプ” | ”を使ったことがあるなら、”パイプとフィルタ”を活用できていることになります。以下の例を見てみましょう。 cat /usr/share/dict/words | # Read in the system's dictionary. grep purple | # Find words containing 'purple' awk '{print length($1), $1}' | # Count the letters in each word sort -n | # Sort l
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
進化するグーグル画像認識ソフトウェア、画像の｢状況｣まで理解できるように2014.11.20 07:00 そうこ ｢フリースビーで遊んでいる少年達のグループ｣という画像の様子までわかるのです。 画像認識に関する技術は、現在までかなり発展してきましたが、まだまだ先に行くようです。グーグルとスタンフォード大学が共同で研究開発しているソフトウェアは、画像に映るものを単語だけでなく、状況として理解できます。 ネタ元のニューヨーク・タイムズ紙によると、このシステムのソフトウェアに使われるアルゴリズムは、画像の中で何が起きているのかを説明できるんだそう。｢公園で遊んでいる犬｣とか｢ダートロードでバイクにのる選手｣など、画像内の状況をちゃんと把握できるのです。 このソフトウェアの実現には2つの神経回路が必要です。1つは画像を認識するもの、そしてもう1つは言語をプロセスするものです。システムはコンピュータ
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