ボット, メモリ管理, プログラミング, フローチャート
その他
ここでは, プログラミングに関することが書かれます. 多くのプログラミング言語で共通することが書かれます.
ここには, TwitterBotに関することが書かれます.
筆者が現在作成中のTwitterボットは以下のリンクからBOTのたまり場
目的は以下のとおりです.
- 誰もが簡単にTwitterBOTを導入できるような枠組みを提案すること
- 自然な会話ができること
- 自動で学習すること
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。
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。
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.
あるファイルもしくは, フォルダが指定されたフォルダ以下にあるかどうかの簡単な判定方法について考える.
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.
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.