qnighy

パターンとはその言語が抽象化できなかった敗北の歴史である。 しかしどんなに優れた言語であってもあらゆる繰り返しに勝てるわけではない。 人は必ずメタ繰り返しを欲するからだ。 そしてそれはRustも例外ではない。

ここでは、OOPでも知られているパターンよりも、Rustに特有のパターンを思いつく限りまとめてみた。名前は適当。

• crate splitting
  • でかいcrateを分割して、見通しを良くする・再コンパイルの分量を削減する・並列コンパイルを可能にする
• 親玉crate(全てにdependする)と殿crate(全てにdependされる)があることが多いので、だいたい束みたいな形になる。

sile

発表資料メモ: 簡潔データ構造について

1. 主題

---

• 数千万オーダーの文字列集合(およびマップ)を如何にサイズ効率良く表現するか、の話
  • 諸事情で集合をメモリ上に保持したいことがあるが、サイズは節約したい
  • 実際にはサイズのみを追求するのではなく、諸々のトレードオフを加味しつつバランスを取る
• 今回はそれを実現するための方法の一つである 簡潔データ構造 について説明する:

neubig

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# This is a simplified implementation of the LSTM language model (by Graham Neubig)
#
#  LSTM Neural Networks for Language Modeling
#  Martin Sundermeyer, Ralf Schlüter, Hermann Ney
#  InterSpeech 2012
# 
# The structure of the model is extremely simple. At every time step we

ikegami-yukino

# -*- coding: utf-8 -*-
import unicodedata

for unicode_id in xrange(65536):
    char = unichr(unicode_id)
    normalized_char = unicodedata.normalize('NFKC', char)
    if char != normalized_char:
        if len(normalized_char) == 1:
            print u'[%d] %s -> [%d] %s' % (unicode_id, char, ord(normalized_char), normalized_char)
        else:

jpouellet

#!/usr/bin/env zsh

# This script prints a bell character when a command finishes
# if it has been running for longer than $zbell_duration seconds.
# If there are programs that you know run long that you don't
# want to bell after, then add them to $zbell_ignore.
#
# This script uses only zsh builtins so its fast, there's no needless
# forking, and its only dependency is zsh and its standard modules
#

jboner

Latency Comparison Numbers (~2012)
----------------------------------
L1 cache reference                           0.5 ns
Branch mispredict                            5   ns
L2 cache reference                           7   ns                      14x L1 cache
Mutex lock/unlock                           25   ns
Main memory reference                      100   ns                      20x L2 cache, 200x L1 cache
Compress 1K bytes with Zippy             3,000   ns        3 us
Send 1K bytes over 1 Gbps network       10,000   ns       10 us
Read 4K randomly from SSD*             150,000   ns      150 us          ~1GB/sec SSD