CEDEC 2024『ゲーム開発者のための C++17～C++23, 近年の C++ 規格策定の動向』
書籍が開発者としての資質を強化する。C++エキスパート・高橋晶が選ぶ、人生に影響を与えた5冊 2024年8月8日 高橋 晶 C++日本語リファレンスサイトcpprefjpを運営し、C++の最新情報を日本語で発信している。 株式会社Preferred Networksに所属し、スーパーコンピュータのソフトウェア開発に携わっている。 著書として、『C++テンプレートテクニック』(SBクリエイティブ)、『C++ポケットリファレンス』(技術評論社)、『プログラミングの魔導書』(ロングゲート)。 X: @cpp_akira GitHub: faithandbrave 1. 『スイッチ！「変われない」を変える方法』Chip Heath 著、 Dan Heath 著 千葉敏生 翻訳 2. 『習慣の力』Charles Duhigg 著、渡会 圭子 翻訳 3. 『これからの「正義」の話をしよう ── いまを
C++ は、作成以来、世界で最も広く使用されているプログラミング言語の 1 つになりました。 適切に記述された C++ プログラムは、高速で効率的です。 言語は他の言語よりも柔軟性が高く、最高レベルの抽象化で動作し、シリコンのレベルで動作します。 C++ によって、高度に最適化された標準ライブラリが提供されます。 これにより、低レベルのハードウェア機能にアクセスして、速度を最大化し、メモリ要件を最小限に抑えることができます。 C++ では、ゲーム、デバイス ドライバー、HPC、クラウド、デスクトップ、埋め込み、モバイル アプリなど、ほぼすべての種類のプログラムを作成できます。 他のプログラミング言語のライブラリやコンパイラさえも C++ で作成されます。 C++ の最初の要件の 1 つは、C 言語との下位互換性でした。 その結果、C++ を使用すると常に、生ポインター、配列、null で終
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)
みなさんはC++の読み書きができますか？ 自信がある方、いつ頃勉強しましたか？もし20世紀に勉強したのであれば、その知識は相当古いです。実質現在のModernC++(C++11以降のC++)とは概念上の互換性がないので脳のアップデートが必要です。 自信がない方、文法は知っているけどなんとなく使いこなせていない方、マサカリ屋にあーだこーだ言われて大混乱している方。必勝パターンを身につければもっと楽にコードを読み書きできるようになるかもしれません。 この文章の目的は、ModernC++におけるメンタルモデル(考え方)や必勝パターンをざっくりと導入することでみなさんが楽にModernC++を読み書きできるようなお手伝いをすることです。主要な内容としてはムーブセマンティクスと右辺値 とその次の章でだいたいA4換算で15ページくらい？ほかは正直流し読みしてもらえるような内容です。また、内容的にはその
はじめに：なぜ Google C++ Testing Frameworkを使うのか¶ Google C++ Testing Framework を上手に活用すれば，より良い C++ のテストを書くことができます． Linux，Windows，そして Mac，あなたが C++ のコードを書いているこれらの環境に関係なく Google Test を利用できます． では，優れたテストを書くにはどうすればよいのでしょうか？Google C++ Testing Framework は，どのように役立つのでしょうか？我々は次のように考えています： テストには， 独立性 と 再現性 が必要です．別のテストの結果に依存して成功したり失敗したりするテスト，をデバッグするのは非常に面倒な作業です．Google C++ Testing Framework は，各テストを異なるオブジェクト上で実行することによって
前提条件 「 tensorflowをソースからコンパイルしてインストールする 」 でコンパイルしたtensorflowの共有ライブラリ(libtensorflow_cc.so)が /usr/local/lib等の検索パスに保存されている。 また、tensorflowのヘッダファイルが適当なディレクトリに保存されている。 (以下の説明では、$HOME/local/tensorflow/include以下にヘッダファイルが保存されていると仮定する) 「 Pythonで学習したネットワークを保存する 」 のtensorflow_save_graph.pyを実行し、 MNISTのデータのダウンロード及びネットワークの学習が完了している。 tensorflowをC++で実行する手順の概要 tensorflowのC++APIの使用してニューラルネットワークの計算を行う手順は以下の通り。 これは必須では
去年の10月、私が所属している 会社 の部署で、組み込みファームウェアの開発をC言語からC++に切り替えました。C++のクラス、リソースの自動クリーンアップ、パラメータ多相、そして強化された型安全性などは、汎用OSをデスクトップ機で稼働している時と同様、リアルタイムOS（RTOS）やベアメタル上でも便利です。C++を使えば、安全で表現豊かなファームウェアを書くことができます。 しかしC++のこの自動的な魔法は諸刃の剣とも言えます。いくつかの機能は、組み込み環境 ^(1) には搭載したくないシステムのファシリティに依存するからです。ツールチェーン周りをどうするかも厄介です。 memcpy やアトミック操作、ハードウェア固有の浮動小数点関数などの重要なファシリティが提供されるので、 libgcc と libstdc++ を完全に破棄するのではなく、特定の部分を避けて使わなくてはなりません。 こ
連載 INDEX 次回 → 本連載について 本連載では、次世代の新型のKinect for Windows（以下、Kinect v2）と、旧型のKinect for Windows（以下、Kinect v1）を比較しながら、進化したハードウェア＆ソフトウェアをC++開発者向けに紹介する（※本サイトでは、C#／Visual Basic開発者向けにも同様の情報を発信している。.NET開発者の方は「新型Kinect for Windows v2 Public Preview／Developer Previewプログラミング入門」という連載も併せて参照してほしい）。 次世代型のKinect for Windows 2012年に米国マイクロソフトから発売されたKinect v1は、Depth（＝深度）やSkeleton（＝人物姿勢）などの情報を手軽に取得できるため、世界中の開発者や研究者から注目され
作成日 2014年5月20日（火曜）16:09 | 最終更新日 2014年5月20日（火曜）23:52 | 作者: 森 純一 | 参照数: 151 先日、C++で開発したプログラムの単体試験を行いました。せっかくなので、なにか単体試験用のフレームワークがないか探してみると、Google Test (Google C++ Testing Framework) なんてものがありました。名前からして良さそうな雰囲気。無償だし、ちょっと調べてみると、かなり使えそう。なので、結局これを使ってお仕事の単体試験は乗り切りました。 そこで、せっかくなので忘れないうちに、このGoogle Test を使った際の使い方などを備忘録代わりにまとめておきます。 本記事の動作環境 なお、Google Test そのものはLinux,Windows, Mac など複数の環境で動作するようになっています。ここでは、Wi
プログラムが確保したリソースは，利用後，適切に解放しなければならない。確保したリソースを解放し忘れると，しばしばプログラムが予期せず終了することもある。ネットワークサービスを提供するプログラムにこのような不具合があると，サービスを提供できなくなる場合がある。 リソース解放忘れでもっとも有名な問題は，やはり「メモリリーク問題」だろう（関連記事『6-5. メモリリーク』）。システムのメモリ容量は有限だ。プログラムがメモリ領域を作業用に確保したいとき，malloc( )関数によりシステムからメモリ領域を借り入れる（確保）ことができる。借り入れたメモリ領域を使って作業を済ませたなら，必ずそのメモリ領域をfree( )関数でシステムへ返却（解放）しなければならない。メモリリーク問題は，プログラムが適切にfree( )関数でメモリ領域を解放しないことにより，システムの貸し出し可能なメモリがどんどん消費
4月27日 と 28日 のエントリーに、確率統計の再勉強中であることを書いた。高校時代から思っていたのだが、答えの正確性を担保するものがないことに、つらつら不満を感じた。問題集だったら巻末に答えが載っているが、現実に直面する問題にはそういうものはないから、間違えたら間違えっぱなしじゃないかということである。そして人間は必ず間違いを犯す存在なのだ。 のっけから話はズレるが、その点、複式簿記ってすごいですよ。貸借平均の原理というのに基づいて、間違いを検出するシステムが構築されている。あれも間違いなく人類の偉大な知的遺産の一つだと思っている。もっと勉強せねばと思いつつ果たしていない。 スポンサーリンク 話を戻して、高校時代に比べて今の自分は無駄に年を取ったわけでなく、ちっとは知識を蓄積しているはずだ。すぐに思いつくのは、簡単なプログラミングによってシミュレーションをすることだった。しかしマシンの
転職して7年が過ぎたというのを読んで気づいたんだけど、そろそろ入社後9年が経過したらしい。僕は結構長い期間をここで過ごしたことになるんだなと思った。ちょっと以前のことを振り返ってみようと思う。言うまでもないけどこれは僕の書ける範囲での個人的な感想と体験談であって会社の見解等を表しているものではない。 きっかけ わりと重要でない Borgチーム (の周辺) いつのまにやらBorgという名前を普通に言って良くなっている。嬉しい。まあ当時もぶっちゃけ、秘密だから出してないっていうよりは、単に誰もアカデミア的なキャリアに興味が無いから出してなかったんだと思う(私見)。 さて、当時Borgというかクラスタマネージメントのあたりでは、コンピュータのリソースて適当にたくさん使ってるけど、これ節約したらすっげー支出減ったりしない？みたいなのがホットで、なんかとりあえず色々な人々が色んなことをやっていた。い
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