cuDNN, Stack, メモリ, ステレオカメラ, アセンブリ, Linux, 文章
その他
ここでは, 文の書き方に関することが書かれます.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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。
ステレオカメラは,空間の深度を測定するのに使われます.本稿では,二台のウェブカメラを用いてステレオカメラを実装します.ある程度のロバスト性を確保するため,キャリブレーションも行います.
結果,以下のような深度画像を得ることができた.
このセクションでは, Windows Subsystem for Linux について書かれます.
文章を書くという行為は, 日常でよく行われます. その際, 他人にわかりやすく書こうとしますが, なかなかそうはいきません. 何から書き始めていいのか, どのようにして文章を続けるか悩みます. ここでは, 筆者なりにわかりやすい文章を書くということについて考察します.
本稿は, 筆者が今まで文を書いてきて, 先輩, 先生方から言われた文の校正内容をまとめたものです. 文の意味で校正をするのではなく, 文を文字列として扱いプロトコル的に校正します.
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。