問題解決力を鍛える！アルゴリズムとデータ構造 (ＫＳ情報科学専門書)
ダイクストラ法などを実装したいときには、
Openセットの中で毎回コストが最小のノードを選択する必要がありますが、
毎回ノードの最小値を検索しても良いですが、
より効率的に最小のノードを選択する方法として、
優先度付きキューを使う方法があります。
今回の記事では、この優先度付きキューの概要と
サンプル実装について紹介したいと思います。
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コスト関数の微分不要なソルバーには、
Nelder Meadが有名ですが、
このソルバーは基本的に局所最適化用なので、
複雑な問題には局所解に落ち込んでしまうという問題があります。
そこで微分不要な大域最適化ソルバーとして、
差分進化法(Differential Evolution)があります。
この記事では差分進化法による大域的最適化の概要と
Pythonサンプルコードを紹介したいと思います。
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本日、
自分がコア開発者のメンバーとして参加している
SciPyの新しいバージョン1.8.0がリリースされました🎉
今回も、1.8.0の新機能や特徴を、
連続ツイートでまとめてみたので、
そちらを、あとから参照しやすいように
記事としてまとめておきます。
過去のバージョンの記事は下記の通りです。
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Twelve-Factor Appは、2012年にHerokuのエンジニアが提案した、
モダンなWebアプリケーションのために重要な12の項目をまとめたものです。
www.slideshare.net
こちらの12の項目は、使うプログラミング言語によらず、
現在でも言及されることが多い普遍的なアドバイスが多いため、
かなり自分でも勉強になったので、まとめておきたいと思います。
元の英語のドキュメントの直訳だとかなりわかりにくかったので、
自分なりに意訳しています。
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【電子合本版】Code Complete 第2版 完全なプログラミングを目指して
プログラミングをしていると、
リソースを使った時に、
処理が終わったり、処理中に例外が発生しても、
必ずリソースをクローズしたい
いう処理をよく実装すると思います。
このような処理を
Auto resource management
と呼ぶらしいのですが、
多くのプログラミング言語は、
言語の機能として、
このような仕組みを簡単に実装する機能を提供しています。
そこで、今回は
各プログラミング言語で
Auto resource managementを実装する方法をまとめておきたいと思います。
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Effective * を読んで心に響いたシリーズのEffective Java編です。
Javaの中級を目指す人にはおすすめの一冊でした。
入門は下記を参照ください。
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Python 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ
Software-Dokumentation mit Sphinx: Zweite ueberarbeitete Auflage (Sphinx 2.0)
著名なOSSを見るとそのOSSのオンラインドキュメントも、
ソースコードと同じgitリポジトリで
管理されていることが多いです。
そのような、テキストベースで
オンラインドキュメントを作成できるツールとして有名なのが、
Pythonで作られているのSphinxです。
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Python 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ
Pythonの標準モジュールのenumの中に、
Flagというクラスがあるのですが、
これが、結構シンプルで使いやすかったので、
かんたんに使い方をまとめておきたいと思います。
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並行コンピューティング技法 ―実践マルチコア/マルチスレッドプログラミング
Juliaの特徴に、分散・並列処理がしやすいという特徴があります。
Juliaでは言語の並行・並列処理として、
1 非同期タスク、コルーチン (並行処理)
2 マルチスレッド
3 分散処理 (並列処理)
4 GPU計算
の4つの方法をサポートしていますが、
今回の記事では、3の分散、並列処理の概要を
下記の記事を元に紹介したいと思います。
1.の並行処理に関しては、下記を参照ください。
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