November 2015
Intermediate to advanced
360 pages
6h 16m
Japanese
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
11章RAM使用量を削減する
本章を読めば以下の問いに答えられるようになる
- なぜRAMの使用量を減らすべきなのか？
- 大量の数を記憶するのに、
numpyとarrayが優れているのはなぜか？ - どのようにしたら大量のテキストを効率よくRAM上に記憶できるのか？
- どのようにしたらたった1バイトで1e77（1077）まで（近似的に）数えられるか？
- Bloomフィルタとは何で、必要になる理由は何か？
RAMは使い切って初めてどれだけ使っているのかを考えるものです。コードを拡張中にRAMを使い切ってしまうと、突然それは進捗を阻害する要因になりえます。1台のマシンのRAMの中により多くのデータが収まれば、管理しなければならないマシンの数が減りますし、より大きなプロジェクトに発展させていくための余地もできます。RAMを使い切ってしまう理由を知り、この貴重なリソースをより効率よく使う方法を考えれば、より大きな問題を扱えるようになるでしょう。
RAMを節約するには、データを圧縮して記憶するコンテナを使う方法もあります。本章では、トライという順序つきのツリー構造とDAWGというデータ構造を説明します。これを用いると性能をほとんど犠牲にすることなく、1.1GBの文字列をわずか254MBに圧縮できます。最後に、正確さを犠牲にして劇的にRAMを節約する近似計算や近似メンバーシップを説明します。
RAMの使用量を考えることとは「データには質量がある」とイメージすることです。質量が増えれば、移動に時間がかかります。RAMを節約すれば、データは高速にバスを移動でき、容量に上限のあるキャッシュに収まります。データがRAMに収まらず遅い記憶装置（ハードディスクや、リモートにあるデータクラスタなど）に記憶しなければならなくなると、マシンにデータを持ってくるのがはるかに遅くなります。適切なデータ構造を選んで1つのマシンにデータが収まるようにしましょう。 ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.