C++

この特別ゲスト機能では、eMathZone の所有者である George Tsagas が、機械学習の専門家がデータ サイエンティスト、コンピューター エンジニア、ロボット工学エンジニア、またはマネージャーとしてどのように働くことができるかについて説明します。 しかし、キャリアを築きたい場合、機械学習の分野で機会を見つけるための最初のステップは、さまざまな種類の仕事と必要なスキルを理解することです。 機械学習は、テクノロジー ビジネスにおける価値が高いため、最近では誇張することはできません。 この分野は、あらゆる業界に影響を与え、すべてを変革する可能性を秘めています。 少し要約すると、機械学習は人工知能の一分野であり、コンピューターが明示的にプログラムされていなくてもデータから学習できるようにします。 これらの新しいテクノロジーは非常に重要であり、その適用範囲が非常に広いため、ほとんどの企業が恩恵を受けることができます。 これは、機械学習を適用して目視検査システムの効率を最大化するバイオ医薬品大手の Amgen の事例です。 マサチューセッツ工科大学によると、「この手法は、粒子検出を 70% 向上させ、手作業による検査の必要性を減らすことで成果を上げています。」 機械学習の専門家は、データ サイエンティスト、コンピューター エンジニア、ロボティクス エンジニア、またはマネージャーとして働くことができます。 しかし、キャリアを築きたい場合、機械学習の分野で機会を見つけるための最初のステップは、さまざまな種類の仕事と必要なスキルを理解することです。 機械学習エンジニア 機械学習エンジニアは、大規模なデータセットを探索、開発、学習、予測できる人工知能 (AI) システムを開発するプロのプログラマーです。 一般に、この分野の専門家は、データ編成システムを設計するための機械学習プロセスの監督と一般的な改善を担当します。 これには、データの分析と構成、テスト、およびアプリケーション開発が含まれます。 時間の経過とともに、Python、C++、Java などの高度なプログラミング ツールを使用するのに役立つスキルを習得します。 キャリアのすべての要件、スキル、および知識を満たした後、機械学習エンジニアは次のタスクを問題なく実行できます。 機械学習システム、モデル、プロジェクトを設計、開発、研究します。 統計分析を実行し、結果を使用してモデルを改善します。 ML アルゴリズムのユースケースを分析し、成功の確率で分類する データをスキャンおよび/またはクリーニングして、データの品質を確認します。 実世界の状況でモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるデータ分布の違いを特定します。 ロボティクスエンジニア ロボティクスは、データ分析、エンジニアリング、コンピューター サイエンスを組み合わせた幅広い分野です。 このポジションにいる人々は、機械的なハードウェアとソフトウェアを使用して、ロボットと機械ベースのシステムを設計、構築、およびテストします。 さらに、彼らは好奇心旺盛で、几帳面で、分析的で、論理的であるため、他のエンジニアとは一線を画しています。 すべてのロボット工学エンジニアは、地位に関係なく、エレクトロニクス、コンピューター サイエンス、および数学的推定について十分に理解している必要があります。 彼らは少なくともコーディング言語の基本的な知識を持っている必要があり、チームでうまく機能する必要があります. キャリアを終えてAI企業で働き始めた後のロボットエンジニアの責任のいくつかは次のとおりです。 ロボットを作成してテストします。 彼らが作成したプロトタイプとロボット システムを分析してテストします。 テクノロジーは絶えず変化し、変化しているため、これはしばしば進行中の問題です。 特定の業界で生産性と精度を向上させるために使用される自律型ロボット システムを設計します。 …

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スクウェア・エニックスは、新しい予告編、スクリーンショット、および一般的な FAQ をリリースしました クライシス コア: ファイナルファンタジー VII リユニオン. 「More than a Remaster」と名付けられた予告編では、ゲームのグラフィックスのオーバーホール、新たにアレンジされたサウンドトラック、英語と日本語でのフルボイスの会話、更新された戦闘システムが強調されています。 各プラットフォームのゲームの解像度とフレーム レートの詳細とともにリリースされた FAQ では、PC ポートに関する課題、複数のプラットフォーム向けのゲームの開発などについて詳しく説明しています。 以下の完全なものを入手してください。 ■各プラットフォームの解像度とフレームレート プレイステーション5 – 毎秒 60 フレームで 3840×2160 の解像度 プレイステーション 4 プロ – 毎秒 30 フレームで 3840×2160 の解像度 プレイステーション4 – 毎秒 30 フレームで解像度 1920×1080 Xbox シリーズ X – 毎秒 60 フレームで 3840×2160 の解像度 Xbox シリーズ S – 解像度 …

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いくつかの点で、C と C++ が世界を動かしています。 Python や Go などの他のプログラミング言語についての誇大宣伝からそれを知ることはできませんが、高性能な大衆市場のデスクトップ アプリケーションとオペレーティング システムの大部分は C++ で記述されており、組み込みアプリケーションの大部分は C++ で記述されています。スマートフォン アプリや Web アプリケーションについて話しているわけではありません。これらには、Android 用の Java や Kotlin、iOS 用の Objective-C や Swift などの特別な言語があります。 彼らは、速度が非常に必要な内部ループと、オペレーティング システム間で共有されるライブラリにのみ C/C++ を使用します。 C と C++ は長い間システム プログラミングを支配してきましたが、それらが置き換えられるとは考えにくいです。 しかし、多くの専門家は、プログラマーがより良い代替手段を受け入れる時が来たと言っています。 Microsoft Azure の CTO である Mark Russinovich は最近、C および C++ の開発者は代わりに Rust に移行すべきだと提案し、大きな反響を呼びました。 「業界はこれらの言語を非推奨として宣言する必要があります」 ルシノビッチがツイート. 多くの開発者は、Rust を C/C++ の本番環境に対応した代替手段として検討しており、他の選択肢も間近に迫っています。 …

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今日すでに数百、数千のプログラミング言語が存在する中で、C++、Python、Java などのプログラミング言語の成功に基づいて、今年表面化したプログラミング言語とアーキテクチャの新しいラインが見られます。 . これらの新しい言語は、パフォーマンスを向上させ、穏やかな学習曲線を提供し、将来のイノベーションを拡大するのに役立ちます。 これには、ハイパフォーマンス コンピューティング、並列プログラミング、量子コンピューティングなどが含まれます。 2022 年には、いくつかの新しいプログラミング言語がリリースされ、モデルを構築して駆動するための新しい機能が開かれ、ますます使用されています。 上位のもののリストは次のとおりです。 QODA QODA は、創薬から金融まで幅広いアプリケーションを備えたハイブリッド量子古典コンピューティングの世界初のプラットフォームです。 QODA は、CUDA や OpenACC などの既存のモデルと相互運用できます。 さらに、コンパイラの実装は、C++ ソース コード表現を、cuQuantum 対応のバックエンドをターゲットとするバイナリ実行可能ファイルに下げます。 QODAの詳細については、ここをクリックしてください。 ブランク-T5 Google AI は、1800 以上のさまざまなタスクを解決できるオープンソース言語モデル Flan-T5 をリリースしました。 この論文では、モデルのタスクのサイズと数をスケーリングする領域の命令の微調整について説明しています。 より大きな言語のPaLM 62Bと比較して、Flan-T5はより強力な少数ショットのパフォーマンスを達成し、研究者はこれが改善されたプロンプトとマルチステップの推論能力につながると主張しています. ここをクリックしてコードを確認してください。 炭素 トロントで開催された CPP North Conference で Chandler Carruth によって紹介された Carbon は、C++ プログラミング言語の後継です。 これは、独立したコミュニティ主導のオープンソース言語です。 スクリプトの背後にいる開発者は、この言語は C++ コードとライブラリに依存する大規模な組織向けに特別に設計されていると述べています。 リリース以来、Kaggle のようなコミュニティは、そのシンプルさにより、C++ と比較して一般的に優れたコーディング エクスペリエンスを提供することで、Kaggle を常に称賛してきました。 このため、開発者は、C++ …

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ゲッティイメージズ デジタルスキルの需要は 2022 年に大幅に加速しました。テクノロジーに依存してビジネスを革新し、将来を保証する企業が増えるにつれて、これらの目標を達成できる利用可能なソフトウェア人材のプールは縮小し続けています。 これは企業にとってかなりの雇用課題を生み出していますが、熟練した技術専門家は、雇用機会と交渉力に関して非常に有利な立場にあることに気づきました. 2023 年を見据えても、全体像はほとんど変わりません。 不況のリスクにより、より多くの企業がコスト削減や「合理化」のために採用を遅らせたり凍結したりするようになるでしょうが、テクノロジー採用への影響は比較的小さいでしょう。 実際、経済が低迷している場合でも、テクノロジーは (少なくとも今のところ) かなり安全な場所であり続けています。 人材を求めているセクターの 1 つがサイバーセキュリティです。 によると Secureworks の 2022 年取締役会サイバーセキュリティ レポート、世界中で開かれているサイバーセキュリティの仕事の数は、2013 年から 2021 年の間に 100 万人から 350 万人に 350% 増加しました。 英国のサイバー セキュリティ カウンシルの CEO であるサイモン ヘップバーン氏は、英国でのサイバーセキュリティ スキルに対する需要は特に顕著であり、現在推定 14,100 の役職が空席になっていると述べています。 Hepburn 氏によると、景気後退の脅威がビジネス リーダーの心に重くのしかかっているとしても、熟練した IT セキュリティ スタッフは、雇用主が 2023 年に無駄にできるものではありません。運用上の機能不全、収益の損失、評判への重大な損害」と Hepburn 氏は ZDNET に語っています。 「こうしたリスクは、蔓延するインフレと迫り来る景気後退という二重の課題にすでに取り組んでいる組織が取りたがるリスクではない」と述べた。 非常に明確になったことは、テクノロジーだけでは問題を解決できないということです。 参照: サイバーセキュリティ チームは限界点に達しています。 …

サイバーセキュリティ、クラウド、コーディング: これら 3 つのスキルが 2023 年の需要をリードする理由 Read More »

Meta は、スキーマの進化をサポートするバイナリ シリアル化プロトコルである「Tulip」を導入します。 これは、プロトコルの信頼性やその他の問題に同時に対処し、データのスキーマ化を支援します。 Tulip には複数のレガシー形式があります。 そのため、Meta のデータ プラットフォームで使用され、パフォーマンスと効率が大幅に向上しています。 Meta のデータ プラットフォームは、ウェアハウス データ ストレージや、大量のデータを交換し、サービス API を介して相互に通信するさまざまなリアルタイム システムなど、多数の異種サービスで構成されています。 これらの ML モデルのトレーニングにデータを使用する Meta のシステム内の AI および機械学習 ML 関連のワークロードの数が増加するにつれて、データ ロギング システムの効率化に継続的に取り組む必要があります。 データのスキーマ化は、メタ規模のデータのプラットフォームを作成する上で大きな役割を果たします。 これらのシステムは、すべての決定とトレードオフが信頼性、データ前処理の効率、パフォーマンス、およびエンジニアの開発経験に影響を与えるという知識に基づいて設計されています。 データ インフラストラクチャのシリアル化形式を変更することは大きな賭けですが、長期的にはプラットフォームを進化させる利点があります。 Data Analytics Logging Library は Web 層と内部サービスに存在し、Meta が使用する耐久性のあるメッセージ キューイング システムである Scribe を使用して、分析データと運用データをログに記録する役割も果たします。 データは Scribe から読み取られ、取り込まれます。これには、データ プラットフォームの取り込みサービスとリアルタイム処理システムも含まれています。 データ分析読み取りライブラリは、データを逆シリアル化し、構造化されたペイロードに再水和するのに役立ちます。 ロギング スキーマは、Meta の何千人ものエンジニアによって毎月作成、更新、削除されており、これらのロギング スキーマ データは毎日 Scribe …

Meta は、AI および機械学習ワークロードのプロトコルの信頼性に対処することでデータのスキーマ化を支援するバイナリ シリアル化プロトコル「Tulip」を発表 Read More »

NSA は、組織が C や C++ などのプログラミング言語からメモリセーフな代替言語 (C#、Rust、Go、Java、Ruby、Swift) に移行することを奨励するガイダンスをリリースしました。 「NSAは、組織が可能な場合はメモリセーフ言語を使用し、コンパイラオプション、ツールオプション、オペレーティングシステム構成などのコード強化防御を通じて保護を強化することを推奨しています. 組織の主な懸念は、メモリ管理が不十分なコードの脆弱性が悪用される可能性があることです。これは、プログラマーにより多くのオプションと柔軟性を与える言語でより頻繁に発生します。 NSA は、攻撃者がバッファ オーバーフローやソフトウェア メモリ割り当ての欠点を利用してシステムに侵入する例を挙げています。 一方、メモリセーフ言語は、コンパイル時チェックと実行時チェックの組み合わせを使用して、プログラマーのミスによって引き起こされる脆弱性を自動的にブロックします。 すべての間違いではありませんが、少しでも役に立ちます。 たとえば、メモリ ポインターの安全でない使用や同時実行スレッド間の競合に関連するバグは、これらの言語でキャッチできます。 「悪意のあるサイバー攻撃者は、これらの脆弱性を悪用して、リモートでコードを実行したり、その他の悪影響を及ぼしたりする可能性があります。これは、多くの場合、デバイスを危険にさらし、大規模なネットワーク侵入の第一歩となる可能性があります。」 [PDF] NSA。 まあ、明らかにそれは避けるのが一番です。 NSA のサイバーセキュリティ テクニカル ディレクターである Neal Ziring 氏は、このような脆弱性を排除するソフトウェアを開発する際には、メモリセーフな言語やその他の保護機能を一貫して使用する必要があると述べています。 ただし、NSA は、「メモリ セーフ」という言葉は少し間違った呼び方であり、その概念はスペクトル上に存在することを認識していました。 メモリセーフであることには、独自の課題もあります。 たとえば、固有の保護レベルを追加すると、最初は開発が遅くなる可能性があります。これは、特定のツールチェーンによってメモリが安全でないコードがビルドされないためです。 ある言語から別の言語への移行は、可能であれば、ASCII では昔からの苦痛です。 たとえば、Rust は強力ですが、学習曲線はかなり急勾配です。 アナリスト企業の SlashData によると、Rust ユーザーは 2020 年第 1 四半期から 2022 年第 1 四半期の間に 3 倍になりました。 Go も多作であり、330 万人の開発者のコ​​ミュニティを持っていると記録されています。 …

NSA は、メモリセーフなプログラミング言語を使用するよう組織に促します • The Register Read More »