GCCのビルトイン関数メモ
http://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Other-Builtins.html より
関数名末尾に l が付いてるのは long、ll なら long long、無印は unsigned int。
他にもいろいろあるけど、コンテストで使うかもしれないやつだけとりあえず。
__builtin_popcount, __builtin_popcountl, __builtin_popcountll
立ってるビット数を数えて返す
0x11 (2進で10001) なら2
0x57 (2進で1010111) なら5
__builtin_parity, __builtin_parityl, __builtin_parityll
立ってるビット数の偶奇を返す。（popcount % 2 に相当）
0x11 (2進で10001) なら0（偶数）
0x57 (2進で1010111) なら1（奇数）
__builtin_ffs, __builtin_ffsl, __builtin_ffsll
2進で表した場合に小さい方から何桁目に初めて1が現れるか。
0x07 (2進で111) なら1。0x08 (2進で1000) なら 4。
0の場合は0を返す。
__builtin_clz, __builtin_clzl, __builtin_clzll
2進で表した場合に左側にいくつ0を埋める必要があるか (the number of leading 0-bits in x)
（32bit unsigned intの場合）0x07 (2進で111) なら29。
0の場合は未定義。
__builtin_ctz, __builtin_ctzl, __builtin_ctzll
2進で表した場合に、1の位からいくつ0が連なっているか (the number of trailing 0-bits in x)
0x08 (2進で1000) なら3。
0の場合は未定義。
量子情報勉強会 |4> に参加してきました
「初級ラテン語リーディング」でいつもお世話になってる @7shi さんの池袋バイナリ勉強会で開催された「量子情報勉強会」に参加してきました。
http://connpass.com/event/4858/
セレブラントの人とか来てる。さすが量子情報勉強会 #量子情報勉強会 #エンタングル
— naoya t (@naoya_t) 2014, 1月 19勉強会で使われる教科書
量子コンピュータと量子通信〈1〉量子力学とコンピュータ科学 (量子コンピュータと量子通信 1)posted with amazlet at 14.02.02
を探しに、始まる前にジュンク堂に行ってみたのだけれど売ってなくて、魔が差してファインマン物理学第５巻（量子力学）を買ってきたりとか。
昨日の昼、量子情報勉強会のテキストを探しに行った池袋の魔窟ジュンク堂で、散財天様に会ったわけでもないのに魔が差して連れて帰ってきたファインマン物理学の５巻（量子力学）を読んでる。分かりやすい。（原書はネットで無料で読めるよ http://t.co/i4OuJgoj3J ）
— naoya t (@naoya_t) 2014, 1月 19今回は、
- 前回までの復習：量子アルゴリズムの話、量子テレポーテーション、など
- §1.5 量子情報処理の実験：Stern-Gerlachの実験（§1.5.1）、量子情報処理デバイスの話（§1.5.2）
あたりをやりました。
最初の復習タイムに、以前Courseraで習った量子テレポーテーションの原理を久しぶりに追ってみた。何とかひと通り自力で追えた http://t.co/xqcZI78kGo #量子情報勉強会
— naoya t (@naoya_t) 2014, 1月 19以前にCourseraで受けた授業で概ね習っているので、復習っぽい感覚で参加できそうです。
次回 |5> は 2/15(土) 18時から、池袋バイナリ勉強会にて開催予定です。
http://connpass.com/event/4858/
Les lois de Newton
Courseraで受講中のEPELの力学のクラス (Physique générale - mécanique) でニュートンの法則が３つ出てきたのでプリンキピアのラテン語原文を探してみた、というメモ。自分用。
プリンキピア (Principia) ないしプリンキピア・マテマティカ (Principia Mathematica) と言っても
- アイザック・ニュートンの "Philosophiae Naturalis Principia Mathematica" (自然哲学の数学的諸原理)
- アルフレッド・ノース・ホワイトヘッド、バートランド・ラッセル "Principia Mathematica" (数学原理)
があるわけですが前者のニュートン力学の方のプリンキピアです
ラテン語原文の下に、クラスで出てきたフランス語版を並べてあります
LEX I. - 慣性の法則
Corpus omne perseverare in statu suo quiescendi vel movendi uniformiter in directum, nisi quatenus a viribus impressis cogitur statum illum mutare.
(Première loi de Newton) "Tout corps persévère dans l'état de repos ou de mouvement uniforme en ligne droite à moins que quelque force n'agisse sur lui et ne le contraigne à changer d'état".
LEX II. - ニュートンの運動方程式, F=ma
Mutationem motus proportionalem esse vi motrici impressae, et fieri secundum lineam rectam qua vis illa imprimitur.
(Deuxième loi de Newton) "Les changements de mouvement sont proportionnels à la force motrice, et se font dans la ligne droite dans laquelle cette force est imprimée à l'objet."
らろわ「えふぇがれま」って何の法則だっけと思ったら F=ma のことか… "la loi F égal ma" #coursera
— naoya t (@naoya_t) 2013, 10月 6LEX III. - 作用・反作用の法則
Actioni contrariam semper et aequelem esse reactionem: sive corporum duorum actiones in se mutuo semper esse aequales et in partes contrarias dirigi.
(Troisième loi de Newton) "A toute action, il y a toujours une réaction égale qui lui est opposée" ; autrement dit, les actions mutuelles de deux corps l'un sur l'autre sont toujours égales et opposées.
PRML復々習レーン#14（再）
http://connpass.com/event/3529/
前回、ワルプルギスの夜が来た為に延期（というか嵐のハッカソン）になった復々習レーン。
今日は９章。k-meansと混合ガウスとEMアルゴリズム。
sleepy_yoshiさんがsklearnとか使って10行ぐらいでさくっとコードを書いている間に、matplotlibと格闘しながら混合ガウス分布のEMアルゴリズムをごりごり実装しておりました。
図9.8（下巻p.153）的なものの再現です。
データセットはold faithful間欠泉データです。
実装はgithubに上げてあります：
https://github.com/naoyat/PRMLrevenge/tree/5632b99f79c7833c99faf3257cefaccb9a84e204/chap9
次回（11/9 or 11/23）は9章の残りと10章を読みます。
10章（近似推論法）はみんなでextreme readingします。頑張ろう！
おまけ
距離の三角不等式と距離の上限・下限を管理することで，距離の評価回数を n k e から n に近づける高速化 http://t.co/ieY6D71rjy #prmlrevenge
— naoya t (@naoya_t) 2013, 10月 5初級ラテン語リーディング
http://connpass.com/event/3371/
＠池袋バイナリ勉強会
今日から新しい教科書になった。
Lingua Latina Per Se Illustrata: Familia Romana
posted with amazlet at 13.09.23
Hans H. Orberg
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辞書使わなくても読める。読んで１文ずつ訳してて、みんなラテン語分かった気になってた。
小学１年生の国語の教科書みたい。
帰りにファミレス崩れのお財布に優しい中華やさんで会食。
メンツが半分ぐらいPRMLと被ってるよね。
PRML Hackathon #4 〜嵐のPRMLハッカソン〜
http://connpass.com/event/3479/
＠西戸山生涯学習館 視聴覚室
ワルプルギスの夜的な物が関東上空を通過したためにPRML復々習レーンは中止となり、空いた会場で代わりに開かれたのが「嵐のPRMLハッカソン」。傘が壊れそうな強風の中を頑張って行ってきました。
主催者欄に「naoya_tと有志スタッフ」とあるので今回は主催者のようです。
視聴覚室開催という事で、hashk1さんが "Puella Magi Madoka Magika" (PMMM) の北米版BDを持って来てくれたのですが、Macからプロジェクタに接続するコネクタを誰も持っていなかったので別のハッキングが開始されたりとか。
英語で上映されるP*M*を見ながら黙々とPRML予習に励む人とか、scikit-learnと格闘する人とか、高校数学を復習してる人とかいる中で今回やったのは、ラテン語動詞の活用を普通にニューラルネットワークで学習させたいなー、とか思って教師データを作るところまで。
The contract is complete. Your wish has overcome entropy.
— naoya t (@naoya_t) 2013, 9月 16word2vecに英辞郎データを放り込んでみた
英辞郎をword2vecに放り込んでみたらちょっと面白かったのでメモを。word2vecについては前回の記事を参照。
使ったのはEIJI-138.TXT（最新より１つ古いバージョンです）
EDPさんから1980円ぐらいで買えます。
■semantically-motivated {形} : 意味論的｛いみろん てき｝に動機付けられた
■semantically-restricted {形} : 意味的｛いみ てき｝に制限｛せいげん｝された
■semantics {名-1} : 意味論｛いみろん｝、記号論｛きごうろん｝
■semantics {名-2} : 《コ》〔プログラムの〕動作
■semantics : 【＠】セマンティックス、【分節】se・man・tics
■semantics course : 意味論｛いみろん｝のコース
■semaphore {名-1} : 手旗信号｛てばた しんごう｝、信号装置｛しんごう そうち｝
■semaphore {名-2} : 《コ》セマフォ◆共有リソースへの同時アクセスを一定数以下に制限する手続き
■semaphore {自他動} : 〔手旗｛てばた｝などで〕信号｛しんごう｝を送る
■semaphore : 【発音】se'mэfｏ`:(r)、【分節】sem・a・phore
■semaphore signal : 腕木信号機
■semaphorically {副} : シグナル［信号｛しんごう｝］のように［を使って］
■Semarang {地名} : スマラン◆インドネシアみたいな、いわゆるPDIC一行形式のテキストです
前処理(pre.sed)は適当。→https://gist.github.com/naoyat/6511066
$ nkf -Sw EIJI-138.TXT | sed 's|^■||g; s| : | |g' | mecab -Owakati | sed -f pre.sed > eiji-sep.txt $ ./word2vec -train eiji-sep.txt -output eijiro.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -ne 1e-3 -threads 12 -binary 1
で。さっきの例だと
semantically motivated 意味 論 的 に 動機付け られ た semantically restricted 意味 的 さ れ た semantics 意味 論 semantics 動作 semantics se man tics semantics course 意味 論 の コース semaphore 手旗 信号 semaphore セマフォ 共有 リソース へ の 同時 アクセス を 一定 数 以下 に 制限 する 手続き semaphore 手旗 を 送る semaphore sem a phore semaphore signal 腕木 信号 機 semaphorically シグナル semarang スマ ラン インドネシア
みたいな形で出てきます。この作業は数分で終わります。
distance
英語だけ / 日本語だけ出てきた例
(1) "find"
$ ./distance eijiro.bin
Enter word or sentence (EXIT to break): find
Word: find Position in vocabulary: 540
Word Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
discover 0.647269
have 0.579349
perhaps 0.573466
enjoys 0.573027
wanting 0.569895
explain 0.569127
finds 0.568667
make 0.563059
remembers 0.558325
prove 0.558116
seems 0.557699
...(2) "found"
Enter word or sentence (EXIT to break): found
Word: found Position in vocabulary: 3623
Word Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
came 0.632690
was 0.619852
murdered 0.618065
discovered 0.597480
knew 0.596393
believed 0.594432
warned 0.580562
always 0.580353
arrived 0.579750
perhaps 0.567445
...(3) 「決める」
Enter word or sentence (EXIT to break): 決める
Word: 決める Position in vocabulary: 2919
Word Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
確かめる 0.549179
日時 0.487234
範 0.486695
定める 0.474006
否 0.466640
試す 0.464715
知らせる 0.460535
ゴール 0.459710
見つける 0.455723
日取り 0.454051
そろえる 0.453285
選ぶ 0.448462
...Wordの右端が揃わないのはword2vecさんがprintfで"%-50s"とかで出力してるからだけど気分悪いのでそろそろパッチあてたい…
英語と日本語がいい感じに混ざって出てくる例
(1) 「甘い」
Enter word or sentence (EXIT to break): 甘い
Word: 甘い Position in vocabulary: 5821
Word Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
美味 0.557716
いため 0.543678
気立て 0.535328
臭い 0.523367
香り 0.519421
甘ったるい 0.514284
おいしい 0.514217
甘党 0.512827
食べる 0.504979
sweet 0.504394
汁 0.503534
甘み 0.502789
sweets 0.501972
おいしく 0.501309
食べ物 0.499953
お菓子 0.497123
風味 0.497013
飲める 0.496544
味わい 0.496355
口当たり 0.495846
菓子 0.495530
sugary 0.493757
ごちそう 0.491298
触り 0.491183
快い 0.486044
派手 0.485320
着こなし 0.483575
ドッグフード 0.483424
塩気 0.482835
柔らかい 0.477246
にんにく 0.477052
果物 0.476662
おおらか 0.476204
柔らかく 0.475804
脂っこい 0.475188
濁す 0.474357
野菜 0.471492
tasting 0.470279
チョコレート 0.468524
砂糖 0.467779日本語の類義語が出てきたり、対応する英単語が出てきたりで面白い。
(2) "semaphore"
Enter word or sentence (EXIT to break): semaphore
Word: semaphore Position in vocabulary: 91870
Word Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
手旗 0.747331
chrominance 0.696490
tachometer 0.659605
マルチプレクサ 0.655955
demodulator 0.646253
commutator 0.623882
シンクロ 0.620550
decoder 0.619331
selector 0.613113
transmitter 0.613081
energization 0.612786
transceiver 0.611227
regenerator 0.608915
信号 0.602611
ジャイロトロン 0.600938
sorter 0.599987
トランスポンダ 0.599316
gyrotron 0.598349
除算 0.596615
励磁 0.596164
アレー 0.595458
sounder 0.593749
ストローブ 0.593125
transducer 0.593007
腕木 0.592226
multiplexer 0.591710
ディザー 0.591218
exciter 0.590356
測深 0.587591
セレクター 0.586178
signal 0.586045
reproducer 0.585224
サイリスタ 0.585093
energisation 0.584465
clocking 0.583642
theodolite 0.583461
復調 0.582414
baseband 0.580201
ファインダー 0.579673
repeater 0.579630
word-analogy してみる
訳語を探すならこれ。
（"see" と「見る」の関係が、"find" と何の関係に似ているかを調べます）
$ ./word-analogy eijiro.bin
Enter three words (EXIT to break): see 見る find
Word: see Position in vocabulary: 345
Word: 見る Position in vocabulary: 68
Word: find Position in vocabulary: 540
Word Distance
------------------------------------------------------------------------
見つける 0.450238
見いだす 0.439524
喜ぶ 0.435330
ちらりと 0.422546
垣間見る 0.412824
とてつもなく 0.398096
盗み見 0.397557
食い入る 0.396959
..."bread" における「パン」は "rice" における何？
Enter three words (EXIT to break): bread パン rice
Word: bread Position in vocabulary: 5895
Word: パン Position in vocabulary: 3637
Word: rice Position in vocabulary: 3062
Word Distance
------------------------------------------------------------------------
穀物 0.532821
稲 0.521359
小麦 0.507522
鶏肉 0.502062
白米 0.492565
トマト 0.481958
cereal 0.477263
穀類 0.476511
水稲 0.474788
全粒粉 0.470013なんかこれ日本語Wordnetみたいな使い方が出来そうな気がしますね。meronym/holonym, hyponym みたいなのが出てくるだけでなく訳語が一緒にくっついて来る感じ。
