LambdaNative is developed and maintained by the Pediatric Anesthesia Research Team (PART) and the Digital Health Innovation Lab (DHIL) at the University of British Columbia (UBC). Example ApplicationsLambdaNative is currently used for clinical trials of medical technology in more than 10 countries involving around 100,000 subjects in all. (define gui #f) (define calculator-subdisplay #f) (define c
はい、また思いつき投稿です。 経緯を知らない方のためにもう一度。 発表のためにAAAI-16に来ています。知らない人も多いかと思いますが、IJCAIとならび、AIの国際学会で最も難関と言われる学会です。個人的には自分もA*の改善論文でPaper Award 密かに狙っていたのですが、Bidirectional Search 論文に取られてしまいました。 今日は、幸運にも MIT / CSAIL の Brian Williams 先生とお話することが出来ました。 (100kgを超してそうな巨体です・・・でもイケメン) この先生は、かの有名な宇宙探査機 NASA Deep Space 1 にCommon Lispで作ったシステムを載せ、成功に導いた先生です。 Common Lisp のリアルタイムコンパイル機能のおかげで、運用中に発覚したバグを(たしか木星を過ぎたあたりで) REPLにログイン
この記事はジェット推進研究所(JPL)におけるLispの盛衰について、私の（しかもかなり偏った）個人的見地から書きました。JPLの所員としての立場で書いているのではなく、JPLの公的な立場を代弁するものでもないことをお断りしておきます(これについては読み進めていただければ分かります)。 1988-1991 ロボット工学の時代 私は1988年にJPLに入所し、自律移動ロボットの人工知能（AI）グループに配属されました。当時は今と違って政府の財源から資金が潤沢に流入していました。「ＡＩの冬」が始まりかけていましたが、まだJPLには到達していませんでした。研究所の技術動向は最先端から数年遅れになる傾向があるようです。 当時のJPLはマーズ・ローバー・サンプル・リターン（MRSR）と呼ばれるマーズ・ローバー・ミッションの初期計画段階にありました。あの時代、宇宙ミッションはあらゆる意味で巨大でした。
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
We're currently working hard to manufacture the Lisperati1000 computer. Check back here for regular updates. Click here to join our mailing list. Click here for free DIY instructions if you are too impatient to wait for the official Lisperati1000 to become available. More Info Coming Soon! Are you a sentient being that has internal experiences and conscious awareness? If so, you may enjoy this pos
https://github.com/shinh/sedlisp Lisp インタプリタを書きました。 sed で。 https://github.com/shinh/sedlisp/blob/master/sedlisp.sed README に書いた通り、それなりにややこしいプログラムも動く気がします。具体的には eval.l として、 eval の無いところで eval を実装しました。で、その上で FizzBuzz なんかが動きます。これはつまり S 式のパースは省略した Lisp のインタプリタと言って良いので、 sed で書かれた Lisp の上で Lisp が動いて、その上で FizzBuzz が動いてることになります。ちなみにもう一段かますことはできませんでした。 Ruby で書いた実装でも動かないので、 eval.l がとりあえず循環できない作りになってしまってるみたいで
正規表現は難しい。 でも、Emacs Lisp の正規表現はもっと難しい。 ここでは Emacs Lisp で正規表現を書くプログラマを混乱させる落とし穴についてまとめる。 バックスラッシュ Perl では、バックスラッシュに合致する正規表現を次のように書く。 '\\' しかし、Emacs Lisp では以下のように書かなければならない。 "\\\\" Emacs Lisp の正規表現が嫌いになる理由はこれだけで十分だ。 しかし、なぜこんなにもバックスラッシュが必要なのだろう？ それは、Perl が「リテラル」として正規表現を記述するのに対し、 Emacs Lisp では「文字列」として表記するからである。 Emacs Lisp の関数呼び出しでは、 各引数が「評価」されてから関数に利用される。 もちろん、引数として与えられた文字列も利用前に評価される。 (message "a\tb")
Big Sky :: プログラミング言語の作り方(2) Big Sky :: プログラミング言語の作り方(3) Big Sky :: プログラミング言語の作り方(4) Big Sky :: プログラミング言語の作り方(5) github の trending を見てたら面白い物を見つけた。 orangeduck/BuildYourOwnLisp - GitHub Learn C and build your own programming language in under 1000 lines of code! https://github.com/orangeduck/BuildYourOwnLisp 手順にそってC言語で lisp を実装する手順を見せるという物なのだが、その教材の一部としてパーサのコードが含まれている。 このパーサ部分だけ別のプロジェクトとして外出しされている。 o
僕がClackを作ったのは2年9ヶ月前。Webフレームワークの「Caveman」をリリースしたのはその2ヶ月後だった。 Cavemanを作った頃、僕はアリエルネットワーク株式会社にいた。松山さんと開発していた試作プロダクトのために、並行して開発していたWebフレームワークがそれだった。そのときはCommon LispでのWebアプリケーション構築方法は洗練されておらず、アプリケーションを作りながら、手探りでフレームワークを作っていたことを今でも思い出す。 結局作っていた社内プロダクトは世に出なかったのだけど、それから1年後、会社が変わっても僕はCommon Lispでのプロダクトを作っていた。 ある日Cavemanを使っていたとき、一つのアイデアが浮かんできた。Cavemanは最初にプロジェクトのひな形を作る必要がある。けれど、PythonのFlaskのようなフレームワークではそれすら必要
Audacity is a free, easy-to-use, multi-track audio editor and recorder for Windows, Mac OS X, GNU/Linux and other operating systems. Audacity is free software, developed by a group of volunteers and distributed under the GNU General Public License (GPL). Programs like Audacity are also called open source software, because their source code is available for anyone to study or use. There are thousan
紹介 - Introduction どうやって Tiny CLOS を使うか - How to Use Tiny CLOS CLOS vs. 他のOOPのアプローチ - CLOS vs. other approaches to OOP CLOS のクラスとオブジェクト - Classes and Objects in CLOSインスタンスの生成 - Creating instances クラスの作成 - Creating classesインスタンス変数 - Instance Variables 総称関数とメソッド - Generic functions and methods総称関数の作成 - Creating generic functions メソッドの作成と追加 - Creating and attaching methods 総称の初期化 - The initialize gene
LISPマシンは、LISPを主要なプログラミング言語として効率的に実行することを目的として設計された汎用のコンピュータである。ある意味では、最初の商用シングルユーザーワークステーションと言うこともできる。それほど数量的に大成功を収めたとはいえないが（1988年までに約7000台が出荷された[1]）、その後よく使われることになる様々な技術を商用化する先駆けとなった。例えば、効率的ガベージコレクション、レーザープリンター、ウィンドウシステム、コンピュータマウス、高解像度ビットマップグラフィックス、CHAOSNet（英語版）などのネットワーキングにおける技術革新などである。1980年代にシンボリックス（3600、3640、XL1200、MacIvoryなど）、LMI（Lisp Machines Incorporated、LMI Lambda）、テキサス・インスツルメンツ（Explorer、Mic
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く