once upon a time,

Iris Tradをビール片手に聞くのが好きなエンジニアが、機械学習やRubyにまつわる話を書きます

kawasaki.rb #008 を開催しました #kwskrb

2014/1/22にkawasaki.rbの第8回ミートアップを開催しました。

togetterはこちら
http://togetter.com/li/620212

パーフェクトRuby

パーフェクトRubyは、2.7.3シンボルまでやりました。
ヒアドキュメントの様々なテクニックを学ぶことが出来ました。

ヒアドキュメントに、第2引数渡せたり、

https://gist.github.com/chezou/8600203

バッククオートでくくると、ヒアドキュメントの実行結果が帰ってくるとか。

https://gist.github.com/chezou/8600230

あと、===case...whenのためだけのもの、という感じだそうで、=~!~のような左辺と右辺の対称性がないからハマるという話でした。 when節には、lamdaを渡せるのは初めて知りました。

https://gist.github.com/chezou/8600244

いつ使うんだろう。。。

chezou "なぜ科学計算にはPythonか?"

http://www.slideshare.net/chezou/python-forsc

本当は、はじめてはてブホッテントリ入りした、的な話をしながら、技術的な話の翻訳についての悩みなどアレコレを話そうと思ったのですが(実際、そっちのほうが資料は多くなった)、会場からの希望でこちらの話をしました。
merborneさんの英語圏のオープンソースプロジェクトに貢献する最も簡単な方法またはsinatra/README.jp.mdまたは彼はなぜ私を愛するようになったか | hp12cという話にも通ずるところがあるのですが、技術的な話の翻訳って日本人同士で協力し合うことができないかなー、とか思ったりします。
なので、この話も来月以降に翻訳の話はしたいと思います。

なんで、Rubyではダメなのか?という話やら、GPU屋さんはPythonの方が人気だねとか、昔「京でRを動かしたいんですが」とかいう話が...、4,5年前に科学計算がRubyの3番目位の注力事項になっていたのがmrubyに流れてしまった、など様々な話題が展開されました。

個人的には、一番重要なのはNumPy,Scipyのレイヤーをどうやって作り続けていくかということと、統計や機械学習デファクトなgemができるといいのかなー、と思いました。

あと、Numpyのベンチマークを探していたらJuliaのベンチマーク1に行き着いたのですが、実はGoが結構速いということに驚きました。(GoってOpenBLAS使えないですよね?)


http://julialang.org/benchmarks/ より引用

もしかすると、並行処理とも相性のいいGoでの科学計算ライブラリが充実する日が来るかもしれません。

Rubyのコミュニティなのに、Pythonの話をしていて、、、と思うのですが、次回はPythonistaな方の立場からお話を聞こうと思います。





  1. 「シングルスレッドでのベンチマークは、科学計算ではあまり価値がない」と@drmaruyamaさんの言葉