elisp の citation tool。
確率統計的言語モデリング・ツール・キット。
後で修正内容をチェックするつもりだけど、さすがにあまり期待しない方が良い気がする。
昨日開催されたらしい。 以下、レポートなどの一覧。
修士・博士過程での研究内容をビジネスに直接結びつけて大成功した事例って、日本でも多くあるのかな?
昨日の話の続きというか、 もうちょっと大きな盤で見たいので、昔作った自分のオリジナル版で計測。 まず最初に MacBook Pro 13" (Mac OS X 10.6.2 (64bits kernel), Core 2 Duo 2.5GHz, DDR3 SDRAM 1066MHz 4GB)。 nqueen_32 は i386 バイナリ、nqueen_64 は x86_64 バイナリ。
$ gcc-4.2 --version i686-apple-darwin10-gcc-4.2.1 (GCC) 4.2.1 (Apple Inc. build 5646) (dot 1) [...] $ make check time ./nqueen_32 16 解の数 (16 クイーン): 14772512 40.40 real 40.39 user 0.01 sys time ./nqueen_64 16 解の数 (16 クイーン): 14772512 39.62 real 39.60 user 0.01 sys
ちなみに上記は C99 環境なのだけれど、llvm-gcc を使って C89 環境で組み立てるともっと速くなる。 次に iMac 17" (Mac OS X 10.5.8, Core 2 Duo 2.0GHz, DDR2 SDRAM 667MHz 2GB)。
$ gcc-4.2 --version i686-apple-darwin9-gcc-4.2.1 (GCC) 4.2.1 (Apple Inc. build 5577) [...] $ make check time ./nqueen_32 16 解の数 (16 クイーン): 14772512 48.56 real 48.38 user 0.09 sys time ./nqueen_64 16 解の数 (16 クイーン): 14772512 50.38 real 50.23 user 0.07 sys
妥当な差といった感じ。
MacBook Pro 13" で 15 クイーンを計測したところ、 i386 バイナリでは 5.82s, x86_64 バイナリでは 5.57s の実時間で処理し終えた。 昨日の計測と比較すれば今回使ったソースの方が速いわけだけど、 それでもビット演算主体で組んだもの、スレッド処理を含めたものには勝てない。