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C++でうっかり無限ループを書くと鼻から悪魔が出てくる - Qiita
C++で副作用のない無限ループを書くと未定義動作になります。 「未定義動作」というのは口に出すだけでC++プログラマーを震え上がらせる力を持った言葉です。「鼻から悪魔が出てくる」という言葉で説明されるように、未定義動作を含むコードを実行した結果は何も保証することができず、バグの発見やデバッグすら困難にさせます。未定義動作下においてはコンパイラの気分によってコード片が消え、trueとfalseが同時に成立し、タイムトラベルを引き起こします1。 そのためC++ではうっかり未定義動作が埋め込まれないよう注意が払われるのが普通です。 さて、以下のC++のコードは未定義動作を引き起こします。 下の例は実際にclang/LLVMで最適化を有効にしてコンパイルするとでたらめな値を返す関数ができました。 この話をしたところ、何人かに驚かれたり異論を受け取ったりしたので、この話題について少しまとめてみました
非線形計画法 - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。 適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2023年10月） 非線形計画法（ひせんけいけいかくほう、英: nonlinear programming, NLP）は、制約条件群と未知の実変数群から成る一連の等式と不等式で、制約条件または目的関数の一部が非線形なものについて、目的関数を最小化または最大化するような解を求めるプロセスである。また、非線形計画法の対象となる問題を非線形計画問題と呼ぶ。 目的関数 f が線形で、制約空間がポリトープの場合、その問題は線形計画問題であり、線形計画法で解くことができる。 目的関数が凹関数（最大化問題）または凸関数（最小化）で制約集合が凸集合の場合、その問題は凸計画問題と呼ばれ、凸最適化の手法を用いることができる。 非凸
とても賢いコンパイラーの逆襲
The Hacks of Life: The Dangers of Super Smart Compilers Clangの最適化が未定義の挙動を検出してコード片を消し去ってしまったことに引っかかった開発者の嘆き。 今日初めて、RenderFarmのDSF render(global scenaryを作成するのに使っている内部ツール)をClangで最適化コンパイルして実行した。 結果はsegfaultだった。これは驚きだ（そして自身消失だ）。というのも、最適化していないデバッグビルドは問題なく動くし、GCCでコンパイルされた最適化ビルドも正しく動く。-O0ではバグがない（つまり#if DEVコードのバグではない）ので、「最適化は何をやっているんだ」の時間だ。 大量のprintfと試行錯誤の結果、最適化は以下のようなコード片を丸ごとすっ飛ばしていることが判明した。 for(vector<me
「クラウド、HTTP/2、常時TLS時代に最適化されたHTTPサーバーを目指す」：Nginxより高速、HTTP/2サーバー「H2O」 - ＠IT
Nginxより高速、HTTP/2サーバー「H2O」：「クラウド、HTTP/2、常時TLS時代に最適化されたHTTPサーバーを目指す」 「クラウド、HTTP/2、常時TLS時代に最適化されたHTTPサーバーを目指す」というHTTPサーバーのバージョン1.6がリリースされた。前バージョンのベンチマークではNginxより性能が高い場面も見受けられる。 HTTP/2サーバー「H2O」のバージョン1.6が2015年12月4日にリリースされた。 H2Oは現在ディー・エヌ・エーに勤める奥一穂氏を中心に、2014年から開発されているWebサーバー。プロジェクトの目的として、「クラウド、HTTP/2、常時TLS時代に最適化されたHTTPサーバーを目指す」としている。H2OはMITライセンスを採用したオープンソースプロダクトで、ソースコードはGitHubで公開されている。 H2Oは、HTTP/1.0、1.1に
コラッツの問題を用いた難読化は脅威なのか | 一生あとで読んでろ
TL;DR: ソフトウェアの多くは外部からの入力に依存する実行パス（trigger-based code）をもつ． これを記号的実行（symbolic execution, シンボリック実行）などの解析手法から隠蔽する手法として，コラッツの問題を用いた線型難読化（linear obfuscation）がある[1]． 本稿ではしかし，線型難読化されたコードはコンパイラ最適化によってある程度除去できることを示す． コラッツの問題 コラッツの問題は数論の未解決問題のひとつである． 任意の1でない自然数nに対して，nが偶数ならば2で割り，nが奇数ならば3倍して1を足す．この操作を繰り返していくと，どのような自然数nから出発しても，有限回の操作のうちに必ず1に到達する． この定理は経験則的に正しいと考えられているが，いまだ証明はなされていない． 線型難読化 たとえば次のプログラムtr.cは外部からの
『最適化』という魔法の言葉 - dataminer.me
はじめに データマイニングの仕事をやっているとよく『最適化』という言葉に出くわすことがある。例えば、『データマイニングの技術を使って広告効果を最適化してます』とか『うちのゲームはデータ分析によってユーザーに対して最適なコンテンツを出し分けている』とか。 自分も困ると『データマイニングにより最適化を行ってます』と話しちゃうことが多い。そりゃ「最適化＝最も適した状態にすること」なんだから話を聞いた相手もぐうの音も出ないから相手を説得しやすい。 でも、最適化って「どう最適化するか＝データマイニング技術」よりも「何を最適化するか＝何をKPIにするか」の方がお金儲けに直結するし、そここそがデータマイニングのコアになっていることが多いと思うので、それに関する個人的な意見。 例として広告における最適化 「CPA最適化」とか「CTR最適化」とか。ネット上でとれる数値に対して最適って言う文脈で出ることが多い
コンパイラー最適化入門： 第1回 SIMD 命令とプロセッサーの関係 | iSUS
この OS のシステム要件が求めるプロセッサーが、SIMD 命令を使用する最適化オプションに影響します。例えば Windows Vista Home Basic までをサポートすると想定した場合、800MHz 以上のプロセッサーが求められていますから、対象となるプロセッサーは一部の Pentium III（450MHz – 1.4Gseisei Hz）と Pentium 4（1.3GHz – 3.8GHz）以上となります。まあ、少しぐらい動作クロックが違っても問題はないのですが。 この2つのプロセッサーには、サポートする SIMD 命令セットに違いがあり（Pentium III – SSE、 Pentium 4 – SSE2）、コンパイラーは対象とするプロセッサーが実行できる命令セットを使用したバイナリーを生成しなければいけません。この場合、SSE2 を利用したバイナリーを生成すると、Pe
データベースの内部動作を知る
SQLのプログラミングは奥が深い。特にパフォーマンスの観点から、そう言えるだろう。 みなさんご承知の通り、同じ結果を出すプログラムでも、SQLの書き方次第で処理時間に何倍もの差が生じ得る。効率の悪いSQLを書いてしまう原因は、多くの場合、リレーショナルデータベースの内部動作やアプリケーションに関する理解不足である。両者をよく知った上で最適なSQLを書けるようになることは、システムエンジニアとしての重要なスキルの一つである。 特集『基礎から理解するデータベースのしくみ』では、リレーショナルデータベースの内部動作について、基本的な部分を分かりやすく解説している。SQLプログラミングに役立つことはもちろん、SQLチューニングやデータベース設計のための基礎知識としても不可欠だ。 イントロダクション ブラックボックスのままでいいの？ Part 1：SQL文はどのように実行されるのか SQL実行までの
Mozilla Re-Mix: Google ChromeのGPU アクセラレート機能を有効にしてブラウジングを加速する方法。
Google Chromeをはじめ、Firefox 4でもハードウェア（GPU）アクセラレーション機能を有効にすることで高速なブラウジングを楽しむことができるようになっています。 しかし、Firefox 4.0 RC1ではこの機能はデフォルトで有効となっているものの、Google Chrome（9.10.11）の場合はデフォルトでは有効となっておらず、機能を利用するには手動で設定する必要があります。 Google Chromeユーザーの中で、このハードウェアアクセラレーション機能を試してみたい方は、以下の方法で機能を有効にすることが可能です。 1.オムニバー（アドレスバー）にabout:flagsと入力してEnterキーを押す。 2.表示された「試験運用機能」のページ内にある以下の２つの項目を有効にする。 ■GPU アクセラレート合成：グラフィックス プロセッサ ユニット（GPU）ハードウ
Javaパフォーマンス計測 JITとの闘い - プログラマーの脳みそ
前回の文字列操作編では適当に文字列操作のパフォーマンスを測定しようとしたらGC様とJITコンパイラ様に阻まれた、という話だった。モヒカン族*1が「てめえの計測はなっちゃいねー！ひゃっはー！」と殴りかかったらケンシロウみたいなのが出てきて「あべしっ」となった、ぐらいのつまらない話だったが、反省してこれらと向かい合ってみたい。 JITコンパイラについての情報 JITコンパイラ（Just In Time compiler）とはインタープリタ方式のプログラム言語のランタイムが実行時に必要に応じて部分的にネイティブコード（CPUが直接実行できるマシン語）に変換することで高速化するというコンパイラである。もともとはもっと狭義のニュアンスだったが、今ではJITコンパイルとHotSpot動的コンパイルを併せて広義にJITコンパイル、それを実施する実態をJITコンパイラと呼んでいる感じだ。*2 ただ、やみく
[AS3] 条件演算子?:はいつ使うとよいか
投稿者：野中 文雄 | 投稿日：2011.02.09 | [AS 3][ActionScript][Tips][野中ゼミ] 条件演算子?:の処理は、ifステートメントで書くこともできます。それぞれどのように使い分けたらよいでしょうか。本稿では、処理の速さを比べてみます。 *なお、この記事の英語版はJActionScriptersに載せています。 The English version of this article is posted to JActionScripters. 条件演算子?:は、ふたつの式(オペランド)から条件に合った値を返します。したがって、値を選択して代入できます。ifステートメントと比べて処理の仕方が限定されている分、内部的に最適化されやすいと考えられます[*1]。 [条件演算子の例] myVariable = (condition) ? valueA : value
![[AS3] 条件演算子?:はいつ使うとよいか](https://images.weserv.nl/?url=https%3A%2F%2Fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2Fimage%2Fsquare%2Fa092edc21fa668dd8fd9d4117d5f1ea7812f16d6%2Fheight%3D288%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D512%2Fhttp%253A%252F%252Ff-site.org%252Fogp_2013.jpg&q=12&output=webp&max-age=110)
起動のイライラもこれで解消！ Win起動プロセス最適化ソフト『Soluto』 | ライフハッカー・ジャパン
『Soluto』をインストールし、PCを再起動すると、起動プロセスの間、各プロセスを追跡し、どのプロセスにどれだけの時間がかかったかをリスト化。また、プロセスを「No-brainer（不要）」、「Potentially removable（不要かも）」、「Required（必要）」の3つのグループに分け、どのプロセスを削除すればいいのか？ 目安を教えてくれます。 アプリケーションの制御は、このスクリーンから直接可能。「Pause（休止）」をクリックすれば、起動プロセスから効果的に削除してくれますし、「Delay（遅延）」を選択すれば、PCの起動プロセスではなく、後で立ち上げることもできます。 また、右側の円グラフでは、他のユーザがどのような設定をしているかが、チェック可能。どの設定にするのがよいのか？ がわからないときは、『クイズ$ミリオネア』の「オーディエンス」のように、他のユーザの意見
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[pdf]2015年度 第1回駒場物性セミナー 今日からできる スパースモデリング 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 大関 真之 + 大阪市立大学電子・物理工学特別講義 圧縮センシング
最適化超入門
非線形最適フィードバック制御のための実時間最適化手法 : _pdf
スパースモデリングのための凸最適化 近接勾配法による高速アルゴリズム/永原正章
KISSメソッド - Keep it Simple, Stupid | SEO 検索エンジン最適化
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