>>522 こうやって見ると、落合も監督やってから随分老け込んだんだなあ。 監督就任からそんなに変わってないだろうと思ってたけど 昔の写真を見ていると、やはり監督って激務なんだなあと思った。
>>522 こうやって見ると、落合も監督やってから随分老け込んだんだなあ。 監督就任からそんなに変わってないだろうと思ってたけど 昔の写真を見ていると、やはり監督って激務なんだなあと思った。
Linux の共有ライブラリを作るとき PIC でコンパイルするのはなぜか 通常、Linux の共有ライブラリを作るときは各 .c ファイルを PIC (Position Independent Code) となるようコンパイルします。しかし、実は PIC でコンパイルしなくても共有ライブラリは作れます。それでは PIC にする意味はあるのでしょうか。 さっそく実験してみます。 int func () { printf(""); printf(""); printf(""); } PIC でコンパイルするには gcc に -fpic または -fPIC を渡します。-fpic の方が小さく高速なコードを生成する可能性がありますが、プロセッサによっては -fpic で生成できる GOT (Global Offset Table) のサイズに制限があります。一方、-fPIC はどのプロセッサで
コンピューター：C言語講座：mmapについて 概要 mmapはファイルをメモリにマッピングするものです。わかりやすく言うと、UNIXのOSが行なっているページングやスワッピングを自プロセスで行なうようなものです。 これを使うメリットとしては、メモリ確保サイズが確保開始時に決定できない場合、簡単にはmalloc()で適当な量を確保し、足りなければrealloc()を使用して拡大することになりますが、realloc()を繰り返すとメモリ領域中に空きが出来やすく、大規模なシステムでは実際使用しているメモリより空き空間の方が数倍大きくなってしまい、メモリ不足で実行不可能になる場合があります。mmapを使用すれば、別々に拡大していくような管理が可能なので、また、スワップスペースとは別の位置に置くことにより、多数の動的メモリを必要とする場合に安全に動作することが可能になる場合があります。ただし、基本的
back GNU gcc を使う際に知っていると便利なオプションを挙げておきます。 注意: これが全部ではありません。gcc には、ほかにも プロセッサ依存の細かいオプションが山のようにありますが、それらは ふつうあまり利用しないので省略しました。 一般的なオプション -c, -o, -I, -g, -O, -L, -l 省略。それくらい知ってること。ちなみに -L と -l は ld へのオプションであり、順番が重要である。 -pipe 各ステージ間で情報のやりとりをするのに temporary file を使わず、 pipe を使うようにする。このオプションが Makefile などに 含まれているときは、たいてい除いたほうがよい。なぜなら、 多くのシステムでは、アセンブラ側がパイプに対応してないから。 言語仕様に関するオプション -ansi 厳格な ANSI 仕様でコンパイルする。こ
gccはジーシーシーと読む．GNUが作成し，UNIX，Windowsなどで動作するフリー のコンパイラである． ここでは，C言語をコンパイルする際のgccの利用方法を説明するが，C++の場合 にはgccというところをg++に変更すればほぼそのまま利用可能である． イタリック体は，実行時には適当に変えること．ここでは，サンプルとし て，test.cをコンパイルしてtest.o(オブジェクトファイル)または test(実行ファイル)を作成する場合についての説明をする． 主なオプション一覧 -g (コンパイル，リンク時) コンパイル，リンク時にDEBUG情報を付加する．dbx,gdbなどのデバッガ を使用するときに必要． -c (コンパイル時) コンパイルのみ行う(オブジェクトファイルを生成する)． ex: gcc -c test.c → test.oを生成 -o test.o (
最強最速アルゴリズマー養成講座： そのアルゴリズム、貪欲につき――貪欲法のススメ アルゴリズムの世界において、欲張りであることはときに有利に働くことがあります。今回は、貪欲法と呼ばれるアルゴリズムを紹介しながら、ハードな問題に挑戦してみましょう。このアルゴリズムが使えるかどうかの見極めができるようになれば、あなたの論理的思考力はかなりのレベルなのです。（2010/9/4） 最強最速アルゴリズマー養成講座： 病みつきになる「動的計画法」、その深淵に迫る 数回にわたって動的計画法・メモ化再帰について解説してきましたが、今回は実践編として、ナップサック問題への挑戦を足がかりに、その長所と短所の紹介、理解度チェックシートなどを用意しました。特に、動的計画法について深く掘り下げ、皆さんを動的計画法マスターの道にご案内します。（2010/5/15） 最強最速アルゴリズマー養成講座： アルゴリズマーの登
最近ではベイズ法を用いて（MrBayes を用いて）系統解析を行う論文も大分増えており， 方法論としてはほぼ定着した感があります。 しかしその原理や考え方についてはあまり広く理解されていないようでもあります。 そこで，筆者が幾つかの文献や資料を読んで理解した範囲で，その考え方を紹介しておきたいと思います。 筆者は数学（統計学）を専門にしているわけではありませんので，数学的に厳密な解説ではないかもしれませんが， その程度の解説と思って読んでいただければいいと思います。 正確・詳細な解説については末尾の参考文献・サイトを当たってみてください。 なお，間違いなどがありましたら，ご指摘のほどよろしくお願い致します。 ベイズの事後確率（Bayesian posterior probability）が最大となるような系統樹を求める方法です。 これは最尤法が尤度が最大となるような系統樹を求める方法である
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
Histograms and Density Plots Histograms You can create histograms with the function hist(x) where x is a numeric vector of values to be plotted. The option freq=FALSE plots probability densities instead of frequencies. The option breaks= controls the number of bins. # Simple Histogram hist(mtcars$mpg) click to view # Colored Histogram with Different Number of Bins hist(mtcars$mpg, breaks=12, col="
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