高速軽量XMLパーサ：RapidXMLを触ってみた
RapidXMLのページから拾ってきたversion 1.13のZIPファイルを解いて出てきたのはヘッダが4本、HTMLドキュメントとライセンス条項……これだけ？ なんともそっけない構成ですがヘッダを#includeするだけで使えるみたい、軽量ライブラリの鑑です。ヘッダのタイムスタンプが2009年5月で、きょうびのコンパイラが素直に食ってくれるか少々不安でしたが、お試しコードをVisual C++ 2017が、するりと呑んでくれたので一安心。 parseのキホン RapidXMLでXMLをパースするのは、とっても簡単。xml_documentを用意し、メンバ関数：parse()にXML文字列を食わすだけ。 #include <rapidxml.hpp> #include <iostream> #include <string> using namespace std; // 以降、Rapi
WebSocket大合戦：Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Ruby | POSTD
Webアプリにリアルタイムの双方向通信が必要な場合、WebSocketを選ぶのは自然なことだと思います。では、どのツールでWebSocketサーバを構築すべきでしょうか。パフォーマンスは重要ですが、開発のプロセスも見過ごしてはなりません。パフォーマンスを基準にするだけでなく、開発のしやすさも考慮に入れるべきでしょう。今回の大合戦では、Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Rubyのそれぞれの言語によって慣用的な手法で実装されたシンプルなWebSocketサーバを比較したいと思います。 テスト内容 サーバに実装するのは、 echo と broadcast の2つのメッセージのみを扱う非常に単純なプロトコルです。echoは送信クライアントに返され、ブロードキャストは全ての接続クライアントに送信されます。そしてブロードキャストが完了すると、結果メッセージが送信者に返されます。
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
Effective Modern C++ メモ - Qiita
自分にとっての要点メモ。 Effective C++の著者のScott MeyersによるC++11/14の定番本(らしい) ※知らずに買ったら英語だったので、なんとか通読しましたが理解は随所怪しいと思われます。誤りは是非ご指摘ください。 2015/11/02追記: 日本語版が出ています。本稿は日本語訳が出る前に書いたのなので目次の訳は一致しません。ご注意ください。 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117362/ 第1章: 型推論 autoやdecltypeによる型推論はコードの冗長性を減らす強力な機構だが、型推論の動きをしっかり理解していないとmodern C++での効率的なプログラミングはほぼ不可能。 1: テンプレート型推論を理解しろ 関数テンプレートtemplate<typename T> void f(ParamType param)
Visual C++で使えるC++11
Proof Summit 2015 <http: /> で発表した、SAT/SMTソルバの仕組みです。 Proofということで、論理学的側面からの面白さを出来るだけ紹介しています。
C++でPythonを拡張するためのBoost.NumPyチュートリアル(実践編) - Qiita
C++ Advent Calender 10日目の記事です。 Boost 1.63でBoost.NumPyがBoost.Pythonにマージされます。 それに伴い以下の記述では不具合があるかもしれません。修正記事を書く予定です。 動機 Pythonまじ便利です。 シミュレーションとその結果の解析がメインとなるアカデミア(見習い)である私には、 対話的にデータの加工、解析、可視化がシームレスに実行できるIPython Notebookは必須です。 残念ならがC++だけで同等の機能を提供してくれる環境はありません(たぶん)。 CERNが作ってるROOTのclingはC++を対話的に実行できるそうですが情報が少なくて使ったことありません。 だれかC++で文芸的プログラミングできるIC++ Notebook作ってください（切実）。 しかしながらシミュレーション自体は数日から数週間実行するもので、
C++でpythonを拡張する(Boost.NumPy) - Qiita
何故C++のクラス・関数をPythonにバインドするか？ C++11は非常に便利になった。Boost使えばさらに便利だ。 しかし、pythonはもっと使いやすい。 NumPyをベースにしたプロジェクト群(SciPy, matplotlib, pandas, ...) は共通の基盤の上に非常に使い易く整備されている上に、そこそこ高速に動作する。 C++を使うべきか、Pythonにバインドして使うべきか、 また私の中で結論はでていないが、とりあえずバインドするための情報をまとめる。 どうやってバインドするか？ 問題は2つある。 単純にPythonにバインドする方法 NumPyにバインドする方法 Pythonを使う理由の一つにNumPyのベースのライブラリを使用する事があるので、 NumPyのndarray等に変換できる必要がある。 基本となるのはPython C APIとNumPy C API
FBXを読み込こんで描画したかっただけ - とあるSEの研究記録Ⅲ（レコーダー）
以前から自作レンダリングソフトで対応するべきか迷っていたfbxファイル。 「Colladaフォーマットが扱えるから別に良いかな～？」とか思ってずっと触りませんでしたが、最近になって気が変わりやってみようと思い立ちました。 今回はC#環境でfbxモデルフォーマットを使えるようにするために色々とやってみます。 項目： FBXファイルとは？ FBXの環境を整える まずはC++で読み込んでみる FBXをC#で読み込むには？ 結構歴史の古いファイル形式のようです。ここでは簡単にまとめておきます。 英語ですがwikipediaにも載っています。詳しく知りたい方はコチラからどうぞ。http://en.wikipedia.org/wiki/FBX FBXでgoogle検索 FBXフォ－マットはAutodesk社が所有しているクロスプラットフォームのファイル形式です。ゲーム業界でも使用されているファイル形式
C++のライブラリを自動でC#にラップするライブラリ、Mono CppSharp - 亀岡的プログラマ日記
MonoプロジェクトのGithubをうろうろしてるとなんか面白そうなのを見つけました、ってので。 mono/CppSharp ってのを見つけました。こいつは、C++のDLLを自動でラップしてくれるコードを吐いてくれる、というライブラリです。C++ネイティブのライブラリをC#から呼びたい、って場面も結構あるんですよね。特に数値計算系の処理とか。なので、昔から色々プロジェクトは盛んで、monoもCXXIってのもやってます。また、C#に限らない汎用的なツールとしてSWIGってのもあります。 これらのツールと大きくアプローチが異なるところがありまして、それは、この人、中にLLVM/Clangを飼っています。C#コードを生成する際のC++のパースにClangを用いているのですよ。なので、SWIGのように事前の型定義をしておく必要がありません。 一方で、CXXIがマルチプラットフォームをはなっから志向
Irrlicht Engine - A free open source 3D engine
The Irrlicht Engine is an open source realtime 3D engine written in C++. It is cross-platform, using D3D, OpenGL and its own software renderers. OpenGL-ES2 and WebGL renderers are also in development. It is a stable library which has been worked on for nearly 2 decades. We've got a huge community and Irrlicht is used by hobbyists and professional companies alike. You can find enhancements for it a
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Bond, Microsoft's cross-platform framework for working with schematized data -
GitHub - thekvs/cpp-serializers: Benchmark comparing various data serialization libraries (thrift, protobuf etc.) for C++
Memory-Mapped Files
BVH モーションファイル 読み込み＆表示 プログラム（尾下研究室）
ゲーム開発者のための C++11/C++14
Nullable values in C++
Google C++スタイルガイド 日本語訳
GitHub - dropbox/json11: A tiny JSON library for C++11.
GitHub - kazuho/picojson: a header-file-only, JSON parser serializer in C++
