アセンブリ, 検索エンジン, Stack, ngrok, UTF-32, ドライバ
その他
タスクの切り替えをする際, その時のCPUの状態を保存する必要があります. このCPUの状態をコンテキストと呼びます. あるタスクから離れるときはコンテキストの保存を行い, あるタスクに復帰するときはコンテキストの復帰を行います.
ここでは, コンテキストに関する詳しい説明とコンテキストの保存と復帰の方法について説明します.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
インターネット上で調べものをするとき, 検索エンジンを使用してインターネット上にある膨大なコンテンツを絞り込みます. ただし, 日本国内で検索エンジンのサービスを利用すると, 日本を対象としたコンテンツが検索対象になります. そのため, 英語で書かれた最新の技術情報や, 論文, 公式のリファレンスがヒットしずらい問題があります.
本稿では, 日本国内にいながらも, 海外の検索エンジンサービスを利用できる方法を提示します.
データベースを使わないで, あいまい検索を実現するPHPライブラリ
データベースを使わないで, あいまい検索を実現するPHPライブラリ
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
本稿では, C++でバージョンに左右されずに文字を扱うために, 以下の機能を持つライブラリを紹介します.
- 型依存しないUTF-8, UTF-16, UTF-32間の相互変換
- UTF-8, UTF-16文字(コードポイント)ごとのイテレート
- 標準イテレータを使ったイテレート
- 型依存しないイテレータの対応
データベースを使わないで, あいまい検索を実現するPHPライブラリ
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
サイズ固定のスタックを扱うライブラリを紹介します.
このStackは, 以下の特徴を持ちます.
- std::stack が使用できない状況下でのスタックの使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定スタック
- 例外処理に対応していない環境下での使用
広く使われているUnicode規格を理解し, エンコーディングの手法, UTF-8, UTF-16, UTF-32, を理解して, 多言語の文字コードを扱えるようになることを目指します. 具体的に, UTF-8, UTF-16, UTF-32間の変換方法をC++で実装し, 手法はできるだけ速い方法を用います.
本稿では, C++でバージョンに左右されずに文字を扱うために, 以下の機能を持つライブラリを紹介します.
- 型依存しないUTF-8, UTF-16, UTF-32間の相互変換
- UTF-8, UTF-16文字(コードポイント)ごとのイテレート
- 標準イテレータを使ったイテレート
- 型依存しないイテレータの対応
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
広く使われているUnicode規格を理解し, エンコーディングの手法, UTF-8, UTF-16, UTF-32, を理解して, 多言語の文字コードを扱えるようになることを目指します. 具体的に, UTF-8, UTF-16, UTF-32間の変換方法をC++で実装し, 手法はできるだけ速い方法を用います.
本稿では, C++でバージョンに左右されずに文字を扱うために, 以下の機能を持つライブラリを紹介します.
- 型依存しないUTF-8, UTF-16, UTF-32間の相互変換
- UTF-8, UTF-16文字(コードポイント)ごとのイテレート
- 標準イテレータを使ったイテレート
- 型依存しないイテレータの対応
広く使われているUnicode規格を理解し, エンコーディングの手法, UTF-8, UTF-16, UTF-32, を理解して, 多言語の文字コードを扱えるようになることを目指します. 具体的に, UTF-8, UTF-16, UTF-32間の変換方法をC++で実装し, 手法はできるだけ速い方法を用います.
公式リファレンスを参考しつつ, Ubuntu 上にNVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNNを入れて, tensorflow をGPUで動かす方法を, フローチャートで進めます.