遊び, 文字列処理, UTF-8, ドライバ
その他
オセロです. 遊びで作ったものなので, きれいにできている自信はありません.
より多くの石をひっくり返した方が勝利です.
遊ぶには, pythonの環境が必要です.
AI搭載で一人でも遊べます. (貧弱なAIですので改良しちゃってください.)
C#からC++に入った人もいるでしょう. その時C#で大変よく使っていたStringが恋しい場合があります. C++を書きつつC#を感じたい時があります.
上の問題を解決する方法でここで紹介するStringがあります. このStringで用意されている関数名はほぼC#と一致します.
C#で非常に便利だったSplit関数も用意されています.
また, 文字列探索において一番高速とされるBM法を用いています.
Stringを強化, 改良何でもしてください. ( `ー´)ノ
C#のStringを使ったことがない方は, これをお勧めすることはできません. これと同様かそれ以上の機能を持つC++のstringをお使いください. C++ですでに用意されています.
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
C#からC++に入った人もいるでしょう. その時C#で大変よく使っていたStringが恋しい場合があります. C++を書きつつC#を感じたい時があります.
上の問題を解決する方法でここで紹介するStringがあります. このStringで用意されている関数名はほぼC#と一致します.
C#で非常に便利だったSplit関数も用意されています.
また, 文字列探索において一番高速とされるBM法を用いています.
Stringを強化, 改良何でもしてください. ( `ー´)ノ
C#のStringを使ったことがない方は, これをお勧めすることはできません. これと同様かそれ以上の機能を持つC++のstringをお使いください. C++ですでに用意されています.
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
C#からC++に入った人もいるでしょう. その時C#で大変よく使っていたStringが恋しい場合があります. C++を書きつつC#を感じたい時があります.
上の問題を解決する方法でここで紹介するStringがあります. このStringで用意されている関数名はほぼC#と一致します.
C#で非常に便利だったSplit関数も用意されています.
また, 文字列探索において一番高速とされるBM法を用いています.
Stringを強化, 改良何でもしてください. ( `ー´)ノ
C#のStringを使ったことがない方は, これをお勧めすることはできません. これと同様かそれ以上の機能を持つC++のstringをお使いください. C++ですでに用意されています.
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.