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はてなキーワード: コンパイラとは

2022-06-01

anond:20220601055550

1980年代半ばから後半ぐらいかなぁ。

インターネットなんて、企業メールネットニュースをUUCPで回すのが普通

ソフトウェアダウンロードなんて、回線費用が高すぎて、大学などを除いて論外な時代があった。

当時は高価なコンパイラが何と無料FSFブランドGCCの最新版リリースされたのをネットニュースで知ったら、

磁気テープMITから航空便で取り寄せて、ダビングしてバイク東京周辺のソフトハウスをまわって配布。

こういうことをやってた人達はだいたい、もうすぐ還暦だな。

今でもInteropを元気に闊歩してるおじいちゃん達だ。

2022-05-27

anond:20220527014837

だよなぁ。アセンブラ が出て来ても、高級言語コンパイラが出て来ても、プログラミング仕事が消えて無くなるわけではないし、むしろ以前より高度な概念理解する必要になって来ているし、一方キーパンチャーのような職業消滅した。

経理世界でも、単純作業スキルはどんどん需要が減ったけれども、経理会計知識自体必要性は消えて無くなりはしない。

2022-05-22

すべてがFになったら

以前にどこかで「仮にすべてのコンパイラが同時に消えた場合、復旧までどれくらい時間がかかるか?」

というの読んだ気がする。その記事では確か、「わりとすぐ復旧する」と結論されていた。ような気がする。

もっと突き進んで、電子データ世界で同時にぜーーんぶ破壊されるような事態が起きたら、どうなるんだろう。

そこまでいかんでもWindowsが全く起動しなくなるとかiOSが全く起動しなくなるだけでも、被害は甚大だよなぁ

世の中すべてが、ものすごく不確かなものに、ひどく依存し過ぎている気がして怖くなる時がある。

ISMAPも当てにならんらしいしな・・・

からどうしたというわけでもないが。

2022-05-21

anond:20220521082738

人にも読めるソースアセンブリ言語に変換してくれるCが出来た。

  ・・・ そこはC言語よりだいぶ前の話だろ。C言語以前にコンパイラはいろいろあったぞFORTRANとかCOBOLとかPL/1とかALGOLとか。

C言語の売りは、構造化とシンプルさ(高級アセンブリ言語などともあだ名された)だと思うぞ。

anond:20220521222557

プログラムなんかもう書かんでいいようになるで

  って、懐かしい台詞だな。FORTRANコンパイラの開発プロジェクトが始まった頃、「自動プログラミング」というキャッチフレーズが出てきて、「もう人間プログラミングしなくてよくなる」とか言われてたとか。

今風に言えば「コンパイラ 」と「もう人間ハンドアセンブラ しなくてよくなる」みたいな感じかな。いや、「ライブラリクラス)に任せときゃいい」かな。

2022-05-15

GAFAで5年エンジニアしてて気づいたこ

思いついた順に書いてるからまとまりなくてすまん

テクニカルな話はリーク避けるとほぼ何も言えないか会社の出してるACM論文ブログOSS読んでどうぞ

anond:20220514113202

やっぱりコンパイラだよね。やっぱり静的型定義言語だよね。Go, Swift, Rust, C, Pascal/Delphi, Ada, …..

2022-05-12

趣味プログラマー大学情報工学を専攻→オリジナルアプリ開発

というまっとうな経緯を持つものだが。

大学の同期を見てても思ったことだが、「プログラム勉強する」「スキルを上げる」とか言ってる奴って、根本的に「(自分感性に正直に)使いやすさを考えて設計にこだわる」という感覚がびっくりするぐらい皆無なのが一番どうかと思う。

コーディング自体は、計算オーダーが違うほどの馬鹿設計をしなければ、今どきコンパイラがどうせ最適化してくれるし動くものが確実に書ければどうでもいいよ。

プログラム能力マウント取る気はないけど、そういう性根の意識が曲がった奴は嘆きたくはなる。

anond:20220512082208

そういう考えだと実業務のときにクッソ遅いコード書いたりしちゃうでしょ

コンパイラ最適化ってまだまだ完璧じゃないし

お遊びレベルならそれでいいけど、運用とき困るよなぁ、という気が

2022-04-25

anond:20220425193347

ならないんだよなあ。

そもそも数学プログラミングモチベーションが違うんだよね。数学における証明構成証明と非構成証明があるように、「手続き」というのは数学のごく一部でしかない。それに対して、プログラミングは「手続き」が全てだよね(って言うと関数型とかの人があれこれ言ってくるけど、関数型言語だって結局コンパイラ手続きに落とせる範囲のものしかない)。

機械学習については、論文書いてる奴も含めて大多数はプログラミング脳なので、最初からコードで発想してそれを論文にするために無理矢理数式で書いてるだけというものほとんど。無理矢理書いた後付けに過ぎないか意味不明ものも多いしコードに落とせないもの普通にある。だから数式は無視して著者のリポジトリにあるコードだけ見てればいいよ。実用観点ではコード公開されてない論文は全無視で何も問題ない。

MATLABは今後どういう扱いになるのか

MATLABを使っているが、どうも中途半端存在になっている。

端的にいうと、お金を払っただけの価値があるか、だ。


言語的な競合はもちろんPythonになるが、Pythonとの差別化が出来てない。

Python側は純粋Pythonだと遅いが、今はC++ラッパーとして使うのが多くなっており、Pythonの方が速いということが起こる。

最近MATLABJITコンパイラによって昔ほどfor文を気にしなくても良くなっているが、それでも遅さは気になる。

GPU分散コンピューティングMATLAB対応しているが、使いこなすのに苦労する。

GPU使う場合だと、CUDAをそのまま使いたくなるし、GPUメモリーとのやり取りといったオーバーヘッドが加わるので、

単純にGPU使うようにしたら速くなるってことはなく、処理時間を測りながらトライアルを繰り返すことになる。


MATLAB側のエディタ機能が増えているとはいえPython+VSCodeとの対抗となると辛いものがある。


toolboxを追加で課金してCコードを吐き出すことはできるが、劇的に速くなるわけではない。



②toolboxは沢山あるが、使い始めると色々足りておらず、Pythonエコシステムが欲しくなる

toolboxは追加課金で開放されるDLCだ。

toolboxが多くなりすぎていることと、手を広げすぎているのかtoolboxを買って使ってみると色々足りないことがある。

買う前に調べるわけだが、色んな事ができそうだと思って購入し、実際使っていくと、嘘は言ってないが事あるごとに使いにくい所が出てくる。

GUI周りに関しては不満が多い。



GUIが重い、使いにくい

事あるごとにGUIが重たいのが気になって仕方ない。

また使いにくいのが多い。デザインが良いというのはコンシューマ用ではないので気にしないが、重たさと使いにくさで嫌になってくる。


④plotや可視化周りが重い

エクセル普通になっている今、エクセルで出来ないことが出来て欲しいが、そうなっていない。



色々書いたが、MATLAB中途半端なのだ

そりゃ便利な場合もある。あるが、かなり限定的だったりする。

2022-03-31

[]WAIFUbot(プログラミング言語

10年余の歴史を持つ動的型付けプログラミング言語

アメリカ制のダッチワイフに内蔵されたマイコン操作するために開発された言語であり、キーボードモニタを繋げてユーザー自由コードを書き換えることが可能であった。

センサ入力および出力(肢体の動きや発声発熱乾燥 機)等が制御可能であり、当時は革新的であった。

現在は使われておらず、Pythonに置換されている。

WAIFUbot搭載のレガシーダッチワイフに対しては有志がPythonからトランスコンパイラ提供している。

2022-03-01

MATLAB、色々刷新して欲しい・・・

MATLAB言語仕様上、処理が遅い(JITコンパイラ改善されているが)

→ わかる


GUIが基本モッサリ

ライセンス料高いのでなんとかして欲しい。


GUIが使いにくい。誤操作やすい。

ライセンス料高いのでなんとかして欲しい。


Image Processing Toolboxの画像データの値を表示するGUIが使いにくい。

→ 追加でtoolbox代金払ったのに何故ってレベル


音の再生、停止、動画再生、停止、コマ送りなどのGUIが使いにくい

→ なんとかして欲しい。


プロットの細かい調整に時間がかかる。GUIはあるが不親切だったり、誤操作やす

→ なんとかして欲しい


ピクセル数の大きなプロットをするとバグる

→ 今どきディスプレイ前提のことが多いので、論文印刷用以外のプロット方法も準備して欲しい


マルチコアCPUを使わない。Parallel Computing Toolboxはあるが効き目のある場面が限られる

自分で書いたコードマルチコアで動かないのはわかるが、GUIやらなんやらで動かないのはなんとかして欲しい。

2022-02-12

anond:20220212120540

言語によるけど

関数引数原則レジスタに入れて渡すことになってて、でも計算結果はほっといても必ず一度レジスタに入るわけだからほとんどのケースでは変わらない

 

forの条件判定に計算式を入れる場合は念のため変数に入れておいた方が安全

単純な式だったら最適化されるから変わらないと思うけど、コンパイラに「forの中身の進行に応じて条件式の結果が変わるかもしれない」と判断されると最適化対象にならず、ループごとに計算し直される可能性がある

特に for ( i=0; getNanika(i) < 100; i++) みたいに条件の中に関数が入ってたら100%毎回関数が実行されるので注意

2022-02-09

その辺の技術者知識で負けないくらいのふるすたっくえんじにあになりたい

機械工学大学で学んだ。機械系4力学さわりだけなら大体やったがもう忘れている。

・切削加工はけがきフライス盤、ボール盤、くらいならできるが複雑な形状は作れる気がしない。そういえば旋盤は使わなかった。耐久性を考えなければ3Dプリンタでなんでも作れるらしいが、3Dプリンタは触ったことがない。

CAD大学の演習でSolidWorksを触った程度。もうすっかり忘れている。手書きの製図とかは調べて思い出せば簡単な形状ならできるかもしれない。

シミュレータANSYSマニュアル通り触った程度。動力学解析とか連成解析とか仕組みは全くわかっていない。

電気工学はだいぶ勉強不足。簡単回路図チップ製品情報を睨めっこしながらINとOUTと接地をどうすればいいかくらいはわかったが、複雑なものになるとダメArduinoとRasberryPiは買ってみたが埃かぶっている。論理回路の読み方はすっかり忘れているが調べれば思い出せると思う。

化学系は全くの無知大学受験で知識は止まっている。物性物理的なところも無知

数値計算PythonMatlabちょっとできる程度。ライブラリを使った行列計算簡単ニュートン法くらいなら書けるが、精度や速さが必要だったり複雑になるとダメ。解析は微分積分常微分方程式を調べて思い出せばできる程度。測度論とか特殊積分かいわゆる大学数学的な道具が必要になる解析はできない。

競技プログラミングちょっとかじったがやめてしまった。むずかしすぎた。

機械学習や統計はなんとなく知識はついているが、手を動かして何か作ったことはない。この前統計検定1級落ちた。

バックエンドSQLをそれなりに書いてとりあえず動くものなら書ける程度。可用性とかパフォーマンスとか考えられるレベルではない。JavaJavaEEを横展開的に書いた程度。理解できている自信はない。保守性高めたりデザインパターン的に綺麗な書き方とかできない。C++は一瞬だけ触ったことがあるが、環境構築ハマった&謎のSegmentation Faultで苦手意識を残したまま。Go?Rust?なにそれおいしそうだね。

クラウドAWSマニュアル通りに使っている程度。1から設計なんてできない。なのでAWSソリューションアーキテクトを勉強中。AzureやFirebaseは触ったこともない。

ネットワーク系とかセキュリティ系は全く勉強不足。応用情報ギリギリ合格できる程度の知識しかない。わかるようにはなりたい。

フロントエンドFlutter勉強中。Flutterむずかしい、どんな言語でもそうだけどチュートリアルから業務レベルまでの乖離ありすぎてよくわからない。javascriptはjQuery一強時代ちょっと書いた程度。VueとかReactとかなにもわからない。TypeScript?なにそれおいしそうだね。

ハード系だったりファームウェア系だったりコンパイラ系は何もわからない。わかるようにはなりたい。

全部中途半端だな、、、

2022-02-08

アセンブリ言語

今、アセンブリ言語を使う職業の人ってどんな人がいるんだろ。

ハード屋さんは使うかもね。ん!?使わないの?

コンパイラーを開発する人はコンパイラー・コンパイラーで開発するのかな?

だとしたらソフト屋さんでアセンブリ言語使う人はいいかもね。

昔、8bit、16bitのアセンブラ習ったけどな、忘れちまったよ。

2022-01-04

女と話すのもコンパイラと話すのも苦痛

女とコンパイラは意外と似ているのではないだろうか

おめー、セミコロンが文末にないやろ、とか言いがかりをつけられても、

文法はどこも間違っていなくて、

よくわからんが、MSコンパイラUTF-8ソースコード勝手Shift-JIS解釈するらしくて、

Visual Studioは「ビジュアル」なはずなのに、

わざわざプロパティダイアログ開いて、コマンドラインに書くオプションをそのまま書かされて、

なんか不満をもらしたり、言いがかりをつけてきても、

女も客とか上司とかも、本音の部分はどこか別のところにあって、

わざと本音を隠してるのなら人として?まだ分かるのだけど、

意外と多いのは、本人自身も不満の原因の場所ちゃん理解しておらず、

頓珍漢な場所について文句をたれるので、そういう人はほんとに困る

でも、意外と多い

ヤンキーとかDQN系にも顕著にその傾向がある

わざとはぐらかすにしろ自分自分自身理解できてないにしろ

まあ、わざとだろうが不愉快だが、わざとの方はまだ頭がいい

2021-12-18

シス創知能社会システムコース

分野横断的な人材を育成するということだが、マネジメントコンサルティング立場が近い。

制御工学最適化と言った工学の基礎分野は抑えているが、演習もなく、定着しづらいと思う。数理的な面での基礎を学びたいのであれば計数工学の方が適している。

プログラミングプログラミング言語演習の他、アルゴリズム計算理論などの基礎は教えるが、OSコンパイラネットワークを深く掘り下げることはしていない。演習の難易度は低い。

エンジニアとして技術を学びたい人よりは、プロジェクトマネージャーITコンサルタントになりたい人向きだろう。

巨大なシステムを扱うため、数理的に扱いづらいのか、テストではなく、小論文レポート講義が多い。

理念をそのまま実現できているかというとできていないと思う。

社会人になると、技術以外の立場から問題を捉える重要性は理解できるが、大学講義の中でそれを習得できるようにすることは難しい。

私も工学製造業以外の分野に広げていく必要がある、経営学マーケティング知識エンジニアが持つべであると考えているが、エンジニア技術習得との両立が難しい。

新しい社会に立ち向かおうとする熱意ある人材が集まってくると思うが、方向性が違っていたりすると悩むことになると思うので注意して学科選択した方がよい。

カリキュラムもっと情報学数学統計講義を増やすべきだと思う。データ処理の重要性は今後増々伸びていくだろうから、これらの知識もより重要になるだろう。

計数工学科と似てくるという問題はあるが、それらをツールとして扱う立場から学ぶということで差別化していくのがよいとだろう。

2021-11-30

anond:20211130223224

そう書くとコンパイラが「このif文は常にfalseになります」っていう警告を出してくれる

2021-11-26

anond:20211126110607

フロントエンド実質的に React と Next勝利で結末して、今は Babel やらツールチェーンの殲滅期に入ったからね。ウェブパックも importmap と HTTP2 で消えてくれるだろうし、トランスコンパイラもねえ?

2021-11-25

anond:20211124171000

どんな風にプログラミング生活に取り入れて自分生活を豊かにしてるの?

別に生活を豊かにしてないよ

そもそもプログラミング自体が楽しくてやってるのでその質問は愚問だね

しろ昔はプログラミングするために食費削ってコンパイラ買ってたくらいだ

2021-11-23

東大進振りのしくじり

私が進振りでしくじった時の経緯と反省を残しておく。

いろいろしくじってきたが、その後のことも考えると、人生で一番大きなしくじりだったと思う。

未来東大生進振りで悩んだ時に役に立ってくれると嬉しい。

進振り選択まで

東大では2年前期に、所属学科を決める進振りがある。

当初情報系での進学を考えていた。候補として、

検討していた。

コンピュータ人工知能に関心があったということが候補を選んだ理由だった。

当時、LinuxFirefoxなどのオープンソース活動に興味を持っていた。

また、脳科学認知科学人工知能など人間の知能に関する分野にも興味を持っていた。

進学先検討

理学部情報学科についてガイダンスを受けた際、

研究分野としてはOSコンパイラなどのコンピュータの基礎研究という印象を受け、

工学の方が自分の嗜好に近いと考えて工学部学科検討することにした。

工学部機械情報学科はロボティクスを中心とした情報を扱っていて、

ロボットハードウェアへの興味が低かったこから優先順位を下げた。

そして、

候補として考えた。

この2つの学科ではシステム工学を扱っていた。

当時、システム創成学科現在の精密工学科が合併しており、

機械系のカリキュラム研究も含まれていて、2つの学科が扱っている分野が共通していた。

違いとしては、システム情報工学では応用物理系の内容を中心に扱い、

知能社会システムでは機械から社会工学経済工学まで扱っているという違いがあった。

定理

そして、次の理由から知能社会システムコース候補として考えた。

私は教養学部での講義からゲーム理論シェリングの分居モデルなどの話題に触れ、

また、当時行動経済学経済への物理学の応用などの書籍を読み社会科学系にも興味を持っていた。

人工知能マルチエージェント進化計算などの複雑系にも興味を持っていた。

また、自分の関心がある講義が他学科にも分散していたこから

講義を取りやすいことも良いと考え、自立して科目を選択できると考えた。

また、製造業や電器メーカーの不調から従来の工学学科に進んでよいのかと悩んでいた。

できて数年の学科だということで新しいことができるのではないかと無根拠に考えていた。

そうして工学部システム創成学科知能社会システムコースに進むことにした。

進学先での失敗

そうして、システム創成学科知能社会システムコース(PSI)に進学したが、

思うようにはいかなかった。

講義

幅広い分野を扱いつつ、講義数が少ないということで全体的に内容が薄く、未消化気味だった。

また、講義間の関連性が薄く、体系的に学べることが少なかった。

などの工学の基礎となりうることは扱うのだが、基礎に留まっていた。

また、講義を受けてのレポートが中心で理工学の演習は少なかった。

工学部から機械電気ではなくても理数系を基礎として扱うのだろうと考えていたが、

予想とは違い少なかった。

統計理工系でも社会系でも重要ものからもっと力を入れて欲しいと思う。

実習

いわゆる工学部での実験のようなものではなく、

プロジェクトを進めるという形で行うものであった。

そのため、ディスカッションプレゼンテーションなどの機会があったが、

工学部での実験を求めている人には合わなかったと思う。

上記で述べた工学的な内容を実践する機会は少なかった。

同級生

幅広い分野を扱っているということもあり、学生層が広かった。

その分、興味が合いそうな同級生を見つけにくかった。

カリキュラムが少ない分、就職活動を頑張って学部外資などに就職しようという

学生も多かった。

全員が全員そうだということはなく、修士も進むことを考えている学生もいた。

学科聴講

学科聴講は思ったよりもできなかった。

受けたいと思った講義時間が被っていたり、前提知識が不足していたりして、受講が難しい場合があった。

学科での講義に関心が持てず、モチベーションが下がっていたということもあった。

進振り時点では自分モチベーション過大評価していた。

研究

研究室には学部3年後期に配属される。カリキュラムの少ない分をそこで補う想定らしい。

しかし、私が所属していた研究室では、学部就職する学生が多く、

大学から院生ポスドクが中心であまり教育が受けられなかった。

大学

システム創成は機械情報学科計数工学科と違い、情報理工学研究科ではない。

進振り時点ではそこまで差を考えていなかったが、講義の内容やPCなどの設備が違っていた。

大学院でより専門性を高めたいと考えて情報理工学研究科に進んだが、

実力の不足から、大した実績を上げることができなかった。

学部では幅広い内容を身に着けて、大学院で専門性を高めるということを考えていたが、

学部での専門性を補うことは十分に準備しないと難しかった。

他の研究室に進学するならば、その研究室と密に連絡を取って、院進学前から

必要勉強研究計画作成をしないと、講義就活研究必要時間が取れなくなる。

このようなことから大学院では成果を出せず、就職活動もあまりうまくいかなかった。

反省

初めての意思決定での失敗

振り返ると、それまでの人生で初めて大きな意思決定をする機会だったが、そのことを十分に認識できていなかった。

取捨選択するということができず、幅広いカリキュラムがあるということから選択肢がありそうな道を選んでしまった。

安易に考えず、具体的にメリットデメリットを書き出して、検討すべきだった。

それまでどれかができるということではなく、どれもできるようになろうとしてきたことがあり、

専門性を持つことから逃げてしまっていた。

立花隆さんの影響を受けていて、文理ともに学ぶことに憧れていたが、

その難しさを分かっていなかった。

意思決定をするために必要情報を集めて、裏を取るということができていなかった。

同級生サークルの先輩ともっと相談するべきだった。

まあ、サークル工学部の先輩がほぼいないという事情もあった。(普通工学部は忙しいからな。)

進振り後の2年後期の学生相談するのがよかっただろう。

もう少し聞けていれば、進学先を再検討していたと思う。

進むべきだった学科

自分が目指すような幅広い分野を学ぶということを行うのであれば、基礎を幅広く身に着けることを

念頭において進学先を選ぶべきであった。

そう考えると、情報学科計数工学科に進むことを考えるべきだったと思う。

理学部情報学科については小中高からプログラミングを扱っている人が多いと聞いていて気遅れしていた面もあった。

独学で学ぶようにはしていたが、学科に進学した方が教育同級生など成長できる機会は多かった。

学部情報系の基礎を身に着けて、大学院で応用に広げることも十分考えられたが、当時はその想定ができなかった。

あと、当時情報学科電子情報学科進振りの最低点(底点)が非常に低く、避けた方がよいかなと思っていたところもあった。

進振りで高い点のところを目指していたわけではないが、つい点数に左右されてしまった。

やりたかたこ

今の機械学習やディープラーニング自分が当初やりたかたことに非常に近かった。

大学院でそちらに進もうとしたが、実力不足から挫折してしまった。

情報学科計数工学科に進学していれば、その分野に進むチャンスが大きかったと思う。

教養学部時代自分がやりたいことについて、教授相談したり、一般書籍ではなく学会誌を読むなどしていれば、

進路を明確に決めて、進振りでの失敗も避けられたのではないかと思う。

進振りでは点が足りなくて進学できなくて失敗したという話を良く聞くが、

これは進学先の選択を誤ったという話である。その分、あの時選んでいればという後悔が大きい。

最期

システム創成について

システム創成について、自分の失敗から悪い面ばかり記載してしまった。

この文章システム創成の悪い面を書くことが目的ではなく、

私の進振りのしくじりを具体的に書くことで何か参考になればということで書いたものである

自由度が高い分、自分計画を立てて行動できる人にとっては良い面もあると思う。

私自身は進路・キャリアを良く決めないまま進学してしまったため、うまくいかなかった。

など学科の色がはっきりしてきて、その方面に目指す人にとっては良い学科と思う。

(カリキュラムはあまり変わっていないらしいという話も聞くが。)

進振りに失敗したと思っている学生

若い大学生がこれから失敗しないようにということで書いたが、

進振り失敗しても、人生の失敗だと思わず頑張って欲しい。

転科や降年して他学科に進む手段もある。

失敗したと思っても、将来どうなるかは分からない。

現に情報学科過去は非常に底点が低かったが、今は高騰している。

システム創成ではないが、大学院で他分野に進んで研究者として業績を上げている知り合いもいるので、

まり後悔せず、前を向いて進んで欲しい。

2021-11-20

anond:20211120125947

メモリリーク起こしまくり、バッファオーバーフローも防げない

今時のコンパイラならどっちもエラーになるやで

え?ウソでしょ?

getsとかの危ない関数を使うくらいなら警告してくれるけど、

ユーザーが作りこんだ動的なメモリ周りのバグコンパイル時にエラー検知しようがないのでは?

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