GO言語
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https://go-tour-jp.appspot.com
(本)
スターティングGo言語
Go言語による並行処理 Concurrency in Go
改訂2版 みんなのGo言語
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※GO言語補足(20200731)
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Go言語のgo func 関数の名前()の並行処理とチャネルが気になる。
並行関数でreturnするとプロセスがきれるらしい。
チャネルは並行処理のやりとりに使える。
並行関数で無限ループ使ってsleep関数でチャネルを受信して
色んな処理を条件下して
最後はリターンでプロセスがきれる。
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GO言語の並行処理は最初スレッドと同じだと思ったが読み進めるうち違ってきた。
チャネル送受信とSQLとは異なるSelect文で便利なライブラリを感じるようになった。
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//2024/11/10重複追記
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並行処理GO言語の場合関数の前にgoをつける。
関数は複数関数の前にgoをつけれる。
チャネルでお互い送受信出来る。
selectで複数関数の挙動を選択出来る。
本当に簡単な説明です。
Juliaも結構最適化されているように本で感じた。
あんまりJuliaとハードの理解が出来てないけど
印象である。
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それから
GO言語のgoルーチン関数はリターンされると関数は終了する。関数と同じ。
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GO言語にはdefer文がある。関数終了時に呼ばれるdeferの行にプログラムを呼べる。
GO言語結構エラーの文を詳しく書く気はする。関数のreturnにエラーの変数を付けるのが普通みたい。
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//2024/11/10重複追記end
<<追記20221216参考図書
初めてのGo言語 ―他言語プログラマーのためのイディオマティックGo実践ガイド 他言語プログラマーのためのイディオマティックGo実践ガイド
Jon Bodner, 武舎 広幸, オライリージャパン
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//2024/11/16
GO言語もRust言語もメモリの参照が使える。
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Rust言語
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https://qiita.com/elipmoc101/items/3c8b6d8332a9019e578c
https://qiita.com/elipmoc101/items/f76a47385b2669ec6db3
https://doc.rust-jp.rs/book/second-edition/
(本)
実践Rust入門 [言語仕様から開発手法まで]
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※Rust言語補足(20200731)
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Rust言語の参照のスコープが限定されている。
管理者権限で一変数に何でも参照を読み込めない。そしてコンパイル時に問題を解決しようとするコンパイラーらしい。
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Rust言語(本)20221216
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プログラミングRust 第2版 Rust2021対応
Jim Blandy, Jason Orendorff, Leonora F. S. Tindall, 中田 秀基
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Python言語(本)
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直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ
Python機械学習クックブック Machine Learning with Python Cookbook
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
Python Data Science Handbook. Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習-
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
<<追記20221216
シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全
酒井 潤
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※Python補足(20200731)(20200802少しだけ編集)
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値渡しとか参照とかは
イミュータブルかミュータブルかで変わる。
イミュータブルは整数など浮動小数点型や文字列などで値渡し
作成したオブジェクト(クラス)や配列(リスト)はミュータブルで参照扱いらしい。
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配列などのスライスの指定には少し読書してて何パターンかあって難儀だった。
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値渡しには深いコピーと参照渡しには浅いコピー
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TensorFlowの複雑な設定を考えるとKerasかPytorchを使った方が無難のような気がした。
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直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ
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Pytorchの本も読んでいるけど上の本読んでPytorchの本読んだ方が効率的だった。だけど昔の話である。
直接TensorFlowを設定するのは結構難儀である。深層学習の数学を理解しないと難しい気がする。
Kerasの下にTensorFlowを使った方がラクである。
それでもTensorFlowを考えると深層学習の数学を知る事は大変重要に思える。
それに数学上で物理のボルツマンも出てくる。最近は深層学習の本を読んでいない。
その理由は解析したいデータが私は持っていないのが原因のように思う。もっとインターネットでデータを探すべきかもしれない。
それと関心が他に向かっているからのように思う。私は私でボチボチやりたい。