軽量マークアップ言語, 図で理解, cuDNN, メモリ管理, tensorflow
その他
ここでは, OutlineTextの特徴を示します.
OutlineTextの特徴は以下のとおりです.
- プレーンテキストでの見た目がそのままウェブページに反映
- 文章のアウトラインを見えやすく
- 見た目が分かりやすい文章は,読みやすく書きやすい
OutlineTextは, プレーンテキストの段階で文章のアウトラインを分かりやすくするために開発された軽量マークアップ言語です. 他の軽量マークアップ言語(Markdown, AsciiDoc, ReStructuredText, …)と異なり, インデントは文章の階層構造を表します. このことで, 文章の階層構造が視覚的にわかりやすくなります.
OutlineTextの実行例をご覧になりたい時はこのウェブページを参照してください. このウェブページはすべてOutlineTextで書かれています. OutlineTextのプレーンテキストは, ウェブページ右下にあるこのページのソースコードを表示
をクリックすることで, 確認できます.
すぐに試してみたい方は, 以下のページから
すぐに試す
ここでは, OutlineText の文法を示していきます. 基本的に Markdown と似せていますが, インデントに対する挙動が異なります. 見やすい文章を書くことを注意すれば, OutlineText は自然に解釈し構造化します.
線形代数にある線形写像, 基底の変換行列, 表現行列などを理解するとき, 今どこの座標系にいるのか, 基底は変わったのか, ここはベクトル空間かという悩みに会います.
本稿では, 変換行列や表現行列を図で理解することを目的にします. 行列の掛け算が点の移動であることを意識すると, 理解しやすくなります.
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.
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.
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.