We have C++14! - Standard C++ C++14のDIS(Draft International Standard)に対する各国の投票が行われ、満場一致で承認されました。各国から(主に日本から)のコメントによる文面の細かな修正が残っていますが、その作業が完了次第、ISO/IEC 14882:2014(E) Programming Language C++、別名C++14の規格が発行されます。 C++14は、2011年に発行されたC++11に対するマイナーバージョンアップです。小さな機能追加、および文面のバグ修正が含まれます。 C++14の更新内容は、以下のエントリにまとめてあります： C++14の言語拡張まとめ コンパイラの実装状況(言語機能) 次はC++17です。そちらはメジャーバージョンアップになる予定で、その議論はすでに始まっています。

N3511 exchange() utility function C++11ではアトミック操作のライブラリで、std::atomic_exchange()という関数が導入されました。この関数は、第1引数として受け取ったポインタが指す値を、第2引数の値で置き換え、戻り値として置き換え前の値を返します。 #include <iostream> #include <atomic> int main() { std::atomic<int> x(3); int before = std::atomic_exchange(&x, 2); std::cout << before << std::endl; // 変更前の値 std::cout << x.load() << std::endl; // 変更後の値 } 3 2この経験を踏まえて、非アトミックな値に対するexchange()関数を導入しよ

土曜日のPython Hack-a-thon 2010.07で「本当にあった怖い話」をしてきました。 会場を提供してくださったオラクルさん、 そして、スタッフの皆さん、色々準備ありがとうございました。 また、参加者の皆さんお疲れ様でした！ （レポートは別途書きます） で、俺のプレゼンは完全にネタなので、ご了承ください。（特にC++erの皆さん） 前半は前振りなので、あまり気にしないでください。 プレゼン中で某C++な人達の写真や、Twitter発言が引用してありますが、 もし問題があればお知らせください。 「ソースを読もう」とか意味ないですので飛ばすの推奨。 また、なんか話したいなあ。 C++の話（本当にあった怖い話）View more presentations from Isoparametric . あと、プレゼン中で「C++の設計と進化」を勧めていますが、 C++のことわからないと

最近 Erlang でコードを書くときにカバレッジをとっている。TDD で開発を進めていて make check するとテストが走る。テスト終了後にブラウザでカバレッジが表示されるようにしてある。カバレッジの重要性はCode Completeを読むとよく分かる。カバレッジをとると安心感が違う。書いたコードの不安な部分（不吉なにおいのする場所）を「テストが実際に実行しているか？」を確認できる。その確認により不安から解放され、目の前のコードに集中できるようになる。しかもカバレッジで判明する実行されていない部分にはたいていバグがある。 さて最近 Mona の安定性を上げるべく色々試しているのだが w3m で多くのサイトを訪れたり、Mosh の起動・終了を繰り返すとカーネル内の malloc が NULL を返す現象に悩まされている。最初はメモリリークしているだけだと思っていたがよく調べてみると、

Boost の一部ながらも「実用的」すぎるため、とかくテンプレートメタプログラミングを愛好する諸兄から黙殺されてきた不幸のライブラリ、Boost.Python。Boost.勉強会でこいつの魅力を伝えようと思ったのだけど、時間の都合で無理だったので、簡単に紹介してみたい。 Boost.Python の基礎 Boost.Python は C++ のクラスや関数をラップする Python モジュールを恐ろしく簡単に書けるようにする、強力なライブラリである。 特に、Pyrex や Cython と比べて何がうれしいのかというと、 Python側にいちいちラッパ関数を書かなくてよい (テンプレートにより自動的に定義される) コンバータを登録することで、Python⇆C++の型の透過的な変換が容易にできる C++ のクラスを分かりやすい形で Python のクラスとして見せることが可能 といった点が挙

Googleは米国時間11月10日、オープンソースのプログラミング言語「Go」を発表した。Goは、首席ソフトエンジニアRob Pike氏やUNIXの共同開発者のKen Thompson氏らで構成されるチームにより開発された。 現在、Goプロジェクトは、プログラミング言語、コンパイラ、Goで書かれたプログラムに多くのビルトイン機能を与えるランタイムパッケージプログラムで構成されている。Pike氏によると、Goは、CおよびC++と類似しているが、最新の機能を採り入れ、ウェブブラウザ内でも使用可能にするなどの汎用性を備えているという。 Goは、ソフトウェアをマルチコアプロセッサで実行する場合に発生する問題に対処するよう開発されている。またオブジェクト指向プログラミングが持つ問題点を緩和するためのアプローチが取られているほか、同社はオープンソースブログで、Pythonのようなダイナミック言語で作業

The RAW Dating App aims to shake up the dating scheme by shedding the fake, TikTok-ified, heavily filtered photos and replacing them with a more genuine, unvarnished experience. The app…

このエントリに載せていたC++のコードを、HaskellとOCamlで書いてみました。（あと、C++のコードも整理しました） コードを置いておきます。 Haskell版(sph.hs) OCaml版(sph.ml) C++版(sph.cpp) Haskell版(sph.hs)の実行方法は、 $ ghc --make -O sph.hs $ ./sph 300 です。./sphの引数は計算するステップ数です。上記のsph.zipにはData/Vector.hsというベクトル演算のためのモジュールを入れてあります。 同様に、OCaml版(sph.ml)の実行方法は、 $ ocamlopt -pp 'camlp4o -parser Camlp4ListComprehension' -o sph sph.ml $ ./sph 300 です。-ppオプションは、プリプロセッサにCamlp4を使ってO

This is an example of simple usage. // include cmdline.h #include "cmdline.h" int main(int argc, char *argv[]) { // create a parser cmdline::parser a; // add specified type of variable. // 1st argument is long name // 2nd argument is short name (no short name if '\0' specified) // 3rd argument is description // 4th argument is mandatory (optional. default is false) // 5th argument is default value

インテル コンパイラーではOpenMP 3.0やC++ラムダ関数、並列コンパイルといった、新規格や最近注目されている機能がいち早く取り入れられている。本記事では、インテル コンパイラーが採用した新規格について解説する。 インテル コンパイラーの特徴の1つに、新しい技術や標準規格への素早いサポートが挙げられる。たとえば最新のインテル コンパイラー 11.1では、プログラムを簡単に並列化できる新たなキーワードが追加されているほか、11.0からの機能として現在策定中のC++の新規格「C++0x」や、新たな並列化基盤「OpenMP 3.0」のサポートが追加されている。本記事ではこれらの機能について、簡単ではあるがその概要と使用例を紹介しよう。 C++ 0xのサポート C++は1983年代に開発されて以来、しばらくは公式な標準化規格が存在せず、各コンパイラメーカーにより独自に拡張が加えられていった。

Intel Core 2シリーズの登場以来、一般的なPCにおいてもマルチコアCPUが普及しつつある。それとともに注目を浴びつつあるのが、プログラムの並列化/マルチスレッド化だ。そんな中、インテルから、並列プログラミングを強力にサポートする開発ツール「インテル Parallel Studio」（以下、Parallel Studio）が登場した。 Parallel Studioは自動並列化/最適化機能を備えた「インテル コンパイラー」やデバッガを含む「インテル Parallel Composer」と、プログラムのパフォーマンスを測定するマルチスレッド対応プロファイラ「インテル Parallel Amplifier」、メモリエラーやマルチスレッドプログラムにおけるスレッド間のデータ競合などを検出する「インテル Parallel Inspector」で構成される、新たな開発ツールである。また、今後

書いたといっても結構前からあったのですが、いらん所を削ぎ落として軽量Webサーバとして仕立て上げました。 軽量とは言えど、CGIを使って結構色々動きます。 例えば、ソースアーカイブを解凍したらCGIがあって、apacheから見える場所にコピーして...とか面倒くさかったりしますよね。 おれは今すぐWebサーバを起動したいんだ！そして今いるディレクトリのファイルをWebサーバからサーブしたいんだー！ って事ないですか？blogソフトウェアをダウンロードして今すぐ試したいけど、apacheインストールされてなかった...とか悲しすぎます。 今回紹介する"tinytinyhttpd"(tthttpd)はそんな、小さい様で大きな問題を解決出来るかもしれないソフトウェアです。 mattn's tinytinyhttpd at master - GitHub tiny tiny httpd http:

最近はマルチコアCPUが当たり前になってきて、それを使って簡単に並列処理プログラミングができないか、頭を悩ませていたのだが、インテルのスレッディング・ビルディング・ブロック(Threading Building Blocks, TBB)が非常に良くできた技術であることを知った。 これまではMPIやら、OpenMPやら、CUDAやらをちょろちょろ手を出しつつも、どれも正直面倒だった。趣味のプログラミングではそれでも楽しいからいいのだけど、単にある処理を並列化で高速にしたいだけの場合、並列処理に関わる面倒な手続きなどは極力省きたい。また、どうしても泥臭いやり方になることが多い。例えば、Cでは簡単に書けるのだけど、C++の機能を使った処理がやりづらかったりね。 そこで、TBBが登場する。マルチコアやメニーコアプラットフォーム上での利用となるが、最近では一般のノートPCでさえマルチコアCPUが使わ

pythonとc++のインターフェイスを作る方法には boost.pythonを使う方法 swigを使う方法 python.ctypesを使う方法 f2py (Fortranを使うためのInterface)を使う方法 pyreを使う方法 直接Cのインターフェイスを作る方法 があるようだ。 http://www.scipy.org/Cookbook　のUsing NumPy With Other Languages のセクションにさらに詳しい解説がある。 ここでは特に配列(numpyの行列)をc++と連携して使う方法に注目していくつかの方法を比較する。numpyは数値計算や行列演算を行うpythonのパッケージでnumarrayの後継にあたる。numpyはnumarayと違って行列が配列の先頭ポインター(double *array)を渡すだけでc++とやりとりができる。そのためc++との連携

逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の