回答 (13件中の1件目) JIT方式は中途半端なものではありません。もちろん万能でなんでも優れているわけでもありませんが以下の利点があります。 * プログラムは単一の機械独立、OS独立の形式で配布できる(実行時に実行環境の機械語に変換できる) * 配布形式が小さくなる。マシン中立なバイナリ表現にした場合は特に。 * 全体をネイティブコンパイルするのではなく、速度にシビアに関わる最内周ループや何度も実行される場所に限ってネイティブコンパイルすることで実行に必要なメモリフットプリントを減らすことができる。 * 実行時だけわかる情報を元にした最適化やコード生成が可能。例えば、 *...
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
Python 3.11では、パフォーマンスチューニングの一環として、Python関数呼び出しのインライン化 が行われました。既存のPythonインタープリタのしくみを大きく変更する変更ですので、簡単に解説しておきます。 先に書いておきますが、今回行われた「関数呼び出しのインライン化」は、C/C++などの inline のように、ユーザ定義関数を呼び出し元で展開してオーバヘッドを削減するものではありません。また、Schemeなどにある末尾再帰の最適化でもありません。 cevalループ¶Pythonインタープリタは、Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ で解説したように、Pythonのソースコードをバイトコードへ変換し、順次実行します。このバイトコードを実行する関数はPythonインタープリタの心臓部であり、CPythonソースツリーのファイル Python/c
第1章 Sympyとは何か？ 第2章 Pythonの基本の基本 第3章 簡単な式の計算 第4章 初等関数を扱ってみよう 第5章 方程式を解いてみよう 第6章 微分、積分の計算をしてみよう 第7章 線形代数の計算をしてみよう。 第8章 機械学習で現れる計算をしてみよう。 付録 Pythonでの数式に関するスペース／演算子、関数など 第1章 SymPyとは何か？ 1.1 PythonやSymPyとは、なんなのだろうか？ 1.2 SymPyとは？ 1.3 SymPyでできること 1.4 本書の目標～Pythonを超高性能電卓として使いこなせ！～ 第2章 Pythonの基本の基本 2.1 Pythonの環境構築～Google Colaboratory～ 2.2 画面への文字表示 2.3 変数 2.4 データ構造（リスト、タプル、集合） 2.5 条件分岐（if文） 2.6 繰り返し（while文とf
■ZDNET Japan Headlineの購読 ZDNET Japanの最新コンテンツをお届けします（平日毎日配信）。また、企業からのお役立ち情報も不定期でお届けしています。[サンプルはこちら] ■ホワイトペーパーライブラリーの利用 製品情報や技術紹介、導入事例など、企業のITご担当者が製品やサービスを購入する際の参考になる資料（PDFなど）をダウンロードしていただけます。 ■企業情報センターの利用 あなたが企業のマーケティング担当者なら、プレスリリース、イベント情報、会社情報、ホワイトペーパーなどを朝日インタラクティブが運営する各サイトに掲載することが出来ます。なおご利用にはCNET_IDのほか、企業ID登録する手続きが必要です。 ■イベントへの参加 朝日インタラクティブが主催および共催する、業界のキーマンが集うカンファレンスやセミナーにご参加いただけます。 ■キャンペーン、アンケート
2020-07-13 サイトマップのようなもの 当ブログについて 一覧ページ はじめに このブログでシリーズとして書いている記事の一覧ページをまとめた一覧ページです。 【目次】 はじめに サイトマップの代用 このブログについて 本の攻略ノートシリーズ ベイズ推論系 トピックモデル 頻度統計 空間統計 深層学習 アルゴリズムとデ… 2024-11-03 5.4：著者トピックモデルの崩壊型ギブズサンプリング：一様なハイパーパラメータの場合【青トピックモデルのノート】 攻略ノート 攻略ノート-青トピックモデル トピックモデル MCMC MCMC-周辺化ギブスサンプリング はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、著者トピックモデルに対する崩壊型ギブス
Dropbox is a big user of Python. It’s our most widely used language both for backend services and the desktop client app (we are also heavy users of Go, TypeScript, and Rust). At our scale—millions of lines of Python—the dynamic typing in Python made code needlessly hard to understand and started to seriously impact productivity. To mitigate this, we have been gradually migrating our code to stati
こんにちは、鈴木です。 20 万行を超えるアプリケーションのほとんど全てのソースコードを変更し、テストを行わずに本番リリースしました。 「それってテストいるんですか？」問題 いきなりですが質問です。ソースコードを 1 バイトでも変更したら再テストする必要はあるでしょうか。「絶対に再テストすべき」という方もいれば、「状況によるしケースバイケースかな・・」という方もいらっしゃると思います。 ケースバイケースと考える方は、どのような場合にテストを行わなくて良いと考えるでしょうか。例えば、コメント内の誤字を修正した場合はどうでしょうか。ローカル変数の名前を typo していたので修正した場合、デッドコードを削除した場合はどうでしょうか。 こんなことがありました ある日、Python のソースコードを眺めていると、「# $Id」のような CVS 時代のコメントがありました。いまやソースコードは Gi
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
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