アセンブリ, 非同期処理, Queue, シリアル通信, 構文解析, tensorflow
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.
本稿では, コードをハイライトするライブラリSyntaxHighlighterの非同期読み込み方法について説明します.
本稿では, スレッドプールの仕組みを理解して, C++を用いて, スレッドプールを自身で実装できることを目指します. 対応環境は, C++14 からを想定しています.
サイズ固定の待ち行列ライブラリを紹介します.
このQueueは, 以下の特徴を持ちます.
- std::queue が使用できない状況下での待ち行列の使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定待ち行列
- 例外処理に対応していない環境下での使用
本稿では, スレッドプールの仕組みを理解して, C++を用いて, スレッドプールを自身で実装できることを目指します. 対応環境は, C++14 からを想定しています.
サイズ固定の待ち行列ライブラリを紹介します.
このQueueは, 以下の特徴を持ちます.
- std::queue が使用できない状況下での待ち行列の使用
- メモリを贅沢に使用しないサイズ固定待ち行列
- 例外処理に対応していない環境下での使用
ArduinoとPython間のシリアル通信で, Arduino側から送られたシリアルデータをPythonのpySerial
モジュールで読み込むと, 破損したデータ-予想していないデータ-を受信する. だが, 一度Arduinoのシリアルモニタでデータを確認すると正常に受信できており, それ以降, pythonの方でも正常に受信できる.
本稿では, 上記の問題の原因と解決方法について述べる.
OutlineTextのパーサ(Parser)について
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.