PWA, C言語, メモリ, フローチャート

ここでは, C言語に関する詳細を説明します.

C言語には, マクロと呼ばれるものがあります. マクロとは, コンパイル前にある規則に従って文字を置き換える機能を持ちます^[1].

ここでは, マクロの詳しい機能の説明を行います.

タスクを管理するにあたり, 各タスクの情報を保持しておく必要があります. このような情報の塊をタスクコントロールブロック(TCB)と呼びます.

Cloud Music Boxは、クラウドストレージ(現在はOneDriveのみ)から音楽を再生するPWA音楽プレイヤーです。

以下の特徴を持ちます。

• PWAとして、多くのプラットフォーム(Windows, macOS, iOS, Android)上で同様のユーザ体験を実現します。
• 一元管理されたクラウドストレージからの再生で、プレイヤーごとに音楽を同期する必要がありません。
• オフラインでも、ダウンロード済みの音楽は再生可能です。
• アプリがバックグラウンドにある場合でも、音楽の連続再生が可能です(iOSのみ動作しないことがある)。
• 音楽に合わせて、動的にアプリのスタイルやアニメーションが変化します。

Cloud Music Boxは、クラウドストレージ(現在はOneDriveのみ)から音楽を再生するPWA音楽プレイヤーです。

以下の特徴を持ちます。

• PWAとして、多くのプラットフォーム(Windows, macOS, iOS, Android)上で同様のユーザ体験を実現します。
• 一元管理されたクラウドストレージからの再生で、プレイヤーごとに音楽を同期する必要がありません。
• オフラインでも、ダウンロード済みの音楽は再生可能です。
• アプリがバックグラウンドにある場合でも、音楽の連続再生が可能です(iOSのみ動作しないことがある)。
• 音楽に合わせて、動的にアプリのスタイルやアニメーションが変化します。

QR-Universal Scanner は, ブラウザ上で動作する, インストール不要で多くの入力方法(カメラとクリップボード)に対応したQRコード^{[注 1]}読み取りWebアプリです. PWAに対応しておりオフラインでも動作します.

QRコードを標準で読み取れるデバイスがありますが, 主にモバイル端末に多く^[1][2], PC上でQRコードを読み込むためにはアプリをインストールする必要があります^{[3][4][5][6][7]}.

インストール不要のQRコード読み取りアプリもあります^{[8][9][10][11][12]}が, ファイルのみ, もしくはカメラのみからの読み込みであったりと, 入力方法が限定されています.

本稿では, インストール不要で多くの入力方法に対応したQRコード読み取りWebアプリ QR-Universal Scanner を紹介します. PWAに対応しており, オフラインでも動作します.

QR-Universal Scanner は, ブラウザ上で動作する, インストール不要で多くの入力方法(カメラとクリップボード)に対応したQRコード^{[注 1]}読み取りWebアプリです. PWAに対応しておりオフラインでも動作します.

QRコードを標準で読み取れるデバイスがありますが, 主にモバイル端末に多く^[1][2], PC上でQRコードを読み込むためにはアプリをインストールする必要があります^{[3][4][5][6][7]}.

インストール不要のQRコード読み取りアプリもあります^{[8][9][10][11][12]}が, ファイルのみ, もしくはカメラのみからの読み込みであったりと, 入力方法が限定されています.

本稿では, インストール不要で多くの入力方法に対応したQRコード読み取りWebアプリ QR-Universal Scanner を紹介します. PWAに対応しており, オフラインでも動作します.

OSがタスクの切り替えを行うためには, 定期的にOSが現在実行中のタスクの処理を中断してタスク切り替え処理を行う必要があります.

ここでは, このようなOSが定期的に割り込み処理を行う方法を説明します. また, 割り込み時の処理について説明します.

PortMacro.hで宣言されているOSコア部分の関数をここで定義します. このファイルはAVRマイコン専用です.

本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。

OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.

今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.

このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.

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.

OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.

今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.

このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.

本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。

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.

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.

C#には, 処理時間計測をするのにStopwatchクラスがあります^[1]. PHPでもC#のような処理時間計測を実現するためのライブラリを実装しました.

作りは単純で, ソースもそれほど難しくはありません. 厳密な計測を想定していませんが, 簡単に計測を行いたい方などに最適です.

本来手動でメモリ管理しなければならない動的なオブジェクトを、スコープによって自動でメモリ管理するもの。