Queue, USB, ドライバ, 遊び, アセンブリ, 非同期処理
その他
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
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.
2021年12月現在, この記事で紹介している方法は古い可能性があります.
最新の方法について, microsoft 公式の以下のページか, 他の最新情報サイトをご覧ください.
WSL2上でUSBデバイスを認識させるために, VirtualHereを用いた方法を, Linux側でUSB/IPの機能を有効にする方法も含めて, 説明します.
2021年12月現在, この記事で紹介している方法は古い可能性があります.
最新の方法について, microsoft 公式の以下のページか, 他の最新情報サイトをご覧ください.
WSL2上でUSBデバイスを認識させるために, VirtualHereを用いた方法を, Linux側でUSB/IPの機能を有効にする方法も含めて, 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.
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.
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.)
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.