SlideShare a Scribd company logo
Marcus Tullius Cicero, Philippicoe (XII, 2)
(   )
Otto Eduard Leopold von Bismarck-Schönhausen
⊔

⊔   ⊔


⊔   ⊔
#include <iostream>
int main(){
  {
    using namespace std;
    cout << (2 << 2);
  }
  {
    int cout = 1;
    cout << (2 << 2);
  }
}
ƛ   ✎✎
✎


             ✎   ƛ
>>> def foo():
...     x = "static"
...     def bar():
...         print(x)
...
...     bar()
...
>>> foo()
static
sub foo{
    my $x = "staticn";
    my $bar = sub{
         print $x;
    }
    &bar();
}

&foo(); #-> static
sub foo{
    my $bar = sub{
         print $x;
    };
    $bar->();
}

$x = "globaln";
&foo(); #-> global
{
    local $x = "dynamicn";
    &foo(); #-> dynamic
}
&foo(); #-> global
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断
言語の設計判断

More Related Content

What's hot

乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
Takuya Akiba
 
いまさら聞けないパスワードの取り扱い方
いまさら聞けないパスワードの取り扱い方いまさら聞けないパスワードの取り扱い方
いまさら聞けないパスワードの取り扱い方
Hiroshi Tokumaru
 
謎の言語Forthが謎なので実装した
謎の言語Forthが謎なので実装した謎の言語Forthが謎なので実装した
謎の言語Forthが謎なので実装した
t-sin
 
Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜
Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜
Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜
Takahiko Ito
 
ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門
KnowledgeGraph
 
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
Ken'ichi Matsui
 
並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js
並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js
並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js
Yoshiiro Ueno
 
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovyJava開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Yasuharu Nakano
 
initとプロセス再起動
initとプロセス再起動initとプロセス再起動
initとプロセス再起動Takashi Takizawa
 
私とOSSの25年
私とOSSの25年私とOSSの25年
私とOSSの25年
MITSUNARI Shigeo
 
Embedding Watermarks into Deep Neural Networks
Embedding Watermarks into Deep Neural NetworksEmbedding Watermarks into Deep Neural Networks
Embedding Watermarks into Deep Neural Networks
Yusuke Uchida
 
A5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えします
A5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えしますA5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えします
A5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えします
ester41
 
ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門
ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門
ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門
増田 亨
 
5分で解るセキュアコーディング
5分で解るセキュアコーディング5分で解るセキュアコーディング
5分で解るセキュアコーディング
Yasuo Ohgaki
 
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjpRSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
sonickun
 
The only one big thing every programmer should know
The only one big thing every programmer should knowThe only one big thing every programmer should know
The only one big thing every programmer should know
Takuto Wada
 
機械学習で泣かないためのコード設計
機械学習で泣かないためのコード設計機械学習で泣かないためのコード設計
機械学習で泣かないためのコード設計
Takahiro Kubo
 
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
Hiroshi Tokumaru
 
[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向
[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向
[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向
Hiroshi Fukui
 

What's hot (20)

乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
 
いまさら聞けないパスワードの取り扱い方
いまさら聞けないパスワードの取り扱い方いまさら聞けないパスワードの取り扱い方
いまさら聞けないパスワードの取り扱い方
 
謎の言語Forthが謎なので実装した
謎の言語Forthが謎なので実装した謎の言語Forthが謎なので実装した
謎の言語Forthが謎なので実装した
 
Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜
Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜
Elasticsearch の検索精度のチューニング 〜テストを作って高速かつ安全に〜
 
ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門
 
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料 「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
 
Map
MapMap
Map
 
並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js
並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js
並列対決 Elixir × Go × C# x Scala , Node.js
 
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovyJava開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
Java開発の強力な相棒として今すぐ使えるGroovy
 
initとプロセス再起動
initとプロセス再起動initとプロセス再起動
initとプロセス再起動
 
私とOSSの25年
私とOSSの25年私とOSSの25年
私とOSSの25年
 
Embedding Watermarks into Deep Neural Networks
Embedding Watermarks into Deep Neural NetworksEmbedding Watermarks into Deep Neural Networks
Embedding Watermarks into Deep Neural Networks
 
A5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えします
A5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えしますA5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えします
A5 SQL Mk-2の便利な機能をお教えします
 
ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門
ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門
ドメイン駆動設計のためのオブジェクト指向入門
 
5分で解るセキュアコーディング
5分で解るセキュアコーディング5分で解るセキュアコーディング
5分で解るセキュアコーディング
 
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjpRSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
 
The only one big thing every programmer should know
The only one big thing every programmer should knowThe only one big thing every programmer should know
The only one big thing every programmer should know
 
機械学習で泣かないためのコード設計
機械学習で泣かないためのコード設計機械学習で泣かないためのコード設計
機械学習で泣かないためのコード設計
 
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
SPAセキュリティ入門~PHP Conference Japan 2021
 
[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向
[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向
[サーベイ論文] Deep Learningを用いた歩行者検出の研究動向
 

Viewers also liked

調査観察データの統計科学1
調査観察データの統計科学1調査観察データの統計科学1
調査観察データの統計科学1
nishio
 
カイ2乗分布について
カイ2乗分布についてカイ2乗分布について
カイ2乗分布についてnishio
 
読む技術
読む技術読む技術
読む技術
nishio
 
非参加者オリエンテーション
非参加者オリエンテーション非参加者オリエンテーション
非参加者オリエンテーション
nishio
 
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
nishio
 
創造的人材のための知財LT
創造的人材のための知財LT創造的人材のための知財LT
創造的人材のための知財LT
nishio
 
コミュニティによる生産性向上のすすめ
コミュニティによる生産性向上のすすめコミュニティによる生産性向上のすすめ
コミュニティによる生産性向上のすすめ
nishio
 
Wifiで位置推定
Wifiで位置推定Wifiで位置推定
Wifiで位置推定
nishio
 
Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)
Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)
Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)
nishio
 
強化学習その4
強化学習その4強化学習その4
強化学習その4
nishio
 
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
nishio
 
ESP8266EXで位置推定
ESP8266EXで位置推定ESP8266EXで位置推定
ESP8266EXで位置推定
nishio
 
マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?
マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?
マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?
nishio
 
線形?非線形?
線形?非線形?線形?非線形?
線形?非線形?
nishio
 
強化学習その2
強化学習その2強化学習その2
強化学習その2
nishio
 
エンジニアのための学ぶ技術
エンジニアのための学ぶ技術エンジニアのための学ぶ技術
エンジニアのための学ぶ技術
nishio
 
強化学習その3
強化学習その3強化学習その3
強化学習その3
nishio
 
Raspberry Piで Wifiルータを作る
Raspberry PiでWifiルータを作るRaspberry PiでWifiルータを作る
Raspberry Piで Wifiルータを作る
nishio
 
強化学習その1
強化学習その1強化学習その1
強化学習その1
nishio
 
勾配降下法の 最適化アルゴリズム
勾配降下法の最適化アルゴリズム勾配降下法の最適化アルゴリズム
勾配降下法の 最適化アルゴリズム
nishio
 

Viewers also liked (20)

調査観察データの統計科学1
調査観察データの統計科学1調査観察データの統計科学1
調査観察データの統計科学1
 
カイ2乗分布について
カイ2乗分布についてカイ2乗分布について
カイ2乗分布について
 
読む技術
読む技術読む技術
読む技術
 
非参加者オリエンテーション
非参加者オリエンテーション非参加者オリエンテーション
非参加者オリエンテーション
 
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
首都大学東京「情報通信特別講義」2016年西尾担当分
 
創造的人材のための知財LT
創造的人材のための知財LT創造的人材のための知財LT
創造的人材のための知財LT
 
コミュニティによる生産性向上のすすめ
コミュニティによる生産性向上のすすめコミュニティによる生産性向上のすすめ
コミュニティによる生産性向上のすすめ
 
Wifiで位置推定
Wifiで位置推定Wifiで位置推定
Wifiで位置推定
 
Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)
Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)
Wifiにつながるデバイス(ESP8266EX, ESP-WROOM-02, ESPr Developerなど)
 
強化学習その4
強化学習その4強化学習その4
強化学習その4
 
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
 
ESP8266EXで位置推定
ESP8266EXで位置推定ESP8266EXで位置推定
ESP8266EXで位置推定
 
マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?
マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?
マイコンのIOピンはなぜ入出力の両方に使えるのか?
 
線形?非線形?
線形?非線形?線形?非線形?
線形?非線形?
 
強化学習その2
強化学習その2強化学習その2
強化学習その2
 
エンジニアのための学ぶ技術
エンジニアのための学ぶ技術エンジニアのための学ぶ技術
エンジニアのための学ぶ技術
 
強化学習その3
強化学習その3強化学習その3
強化学習その3
 
Raspberry Piで Wifiルータを作る
Raspberry PiでWifiルータを作るRaspberry PiでWifiルータを作る
Raspberry Piで Wifiルータを作る
 
強化学習その1
強化学習その1強化学習その1
強化学習その1
 
勾配降下法の 最適化アルゴリズム
勾配降下法の最適化アルゴリズム勾配降下法の最適化アルゴリズム
勾配降下法の 最適化アルゴリズム
 

More from nishio

量子アニーリングマシンのプログラミング
量子アニーリングマシンのプログラミング量子アニーリングマシンのプログラミング
量子アニーリングマシンのプログラミング
nishio
 
夏プロ報告
夏プロ報告夏プロ報告
夏プロ報告
nishio
 
ITと経営
ITと経営ITと経営
ITと経営
nishio
 
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
nishio
 
交渉力について
交渉力について交渉力について
交渉力について
nishio
 
If文から機械学習への道
If文から機械学習への道If文から機械学習への道
If文から機械学習への道
nishio
 
組織横断型研究室構想
組織横断型研究室構想組織横断型研究室構想
組織横断型研究室構想
nishio
 
2017首都大学東京情報通信特別講義
2017首都大学東京情報通信特別講義2017首都大学東京情報通信特別講義
2017首都大学東京情報通信特別講義
nishio
 
強化学習その5
強化学習その5強化学習その5
強化学習その5
nishio
 
良いアイデアを出すための方法
良いアイデアを出すための方法良いアイデアを出すための方法
良いアイデアを出すための方法
nishio
 
機械学習キャンバス0.1
機械学習キャンバス0.1機械学習キャンバス0.1
機械学習キャンバス0.1
nishio
 
「ネットワークを作る」 ってどういうこと?
「ネットワークを作る」ってどういうこと?「ネットワークを作る」ってどういうこと?
「ネットワークを作る」 ってどういうこと?
nishio
 
「ネットワークを作ることで イノベーションを加速」 ってどういうこと?
「ネットワークを作ることでイノベーションを加速」ってどういうこと?「ネットワークを作ることでイノベーションを加速」ってどういうこと?
「ネットワークを作ることで イノベーションを加速」 ってどういうこと?
nishio
 
未踏社団でのkintoneの活用
未踏社団でのkintoneの活用未踏社団でのkintoneの活用
未踏社団でのkintoneの活用
nishio
 
ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用
nishio
 

More from nishio (15)

量子アニーリングマシンのプログラミング
量子アニーリングマシンのプログラミング量子アニーリングマシンのプログラミング
量子アニーリングマシンのプログラミング
 
夏プロ報告
夏プロ報告夏プロ報告
夏プロ報告
 
ITと経営
ITと経営ITと経営
ITと経営
 
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
部分観測モンテカルロ計画法を用いたガイスターAI
 
交渉力について
交渉力について交渉力について
交渉力について
 
If文から機械学習への道
If文から機械学習への道If文から機械学習への道
If文から機械学習への道
 
組織横断型研究室構想
組織横断型研究室構想組織横断型研究室構想
組織横断型研究室構想
 
2017首都大学東京情報通信特別講義
2017首都大学東京情報通信特別講義2017首都大学東京情報通信特別講義
2017首都大学東京情報通信特別講義
 
強化学習その5
強化学習その5強化学習その5
強化学習その5
 
良いアイデアを出すための方法
良いアイデアを出すための方法良いアイデアを出すための方法
良いアイデアを出すための方法
 
機械学習キャンバス0.1
機械学習キャンバス0.1機械学習キャンバス0.1
機械学習キャンバス0.1
 
「ネットワークを作る」 ってどういうこと?
「ネットワークを作る」ってどういうこと?「ネットワークを作る」ってどういうこと?
「ネットワークを作る」 ってどういうこと?
 
「ネットワークを作ることで イノベーションを加速」 ってどういうこと?
「ネットワークを作ることでイノベーションを加速」ってどういうこと?「ネットワークを作ることでイノベーションを加速」ってどういうこと?
「ネットワークを作ることで イノベーションを加速」 ってどういうこと?
 
未踏社団でのkintoneの活用
未踏社団でのkintoneの活用未踏社団でのkintoneの活用
未踏社団でのkintoneの活用
 
ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用ルールベースから機械学習への道 公開用
ルールベースから機械学習への道 公開用
 

言語の設計判断

  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 7.
  • 8. ( )
  • 9.
  • 10. Otto Eduard Leopold von Bismarck-Schönhausen
  • 11.
  • 12. ⊔ ⊔ ⊔ ⊔ ⊔
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19. #include <iostream> int main(){ { using namespace std; cout << (2 << 2); } { int cout = 1; cout << (2 << 2); } }
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39. ƛ ✎✎ ✎ ✎ ƛ
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59.
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68. >>> def foo(): ... x = "static" ... def bar(): ... print(x) ... ... bar() ... >>> foo() static
  • 69. sub foo{ my $x = "staticn"; my $bar = sub{ print $x; } &bar(); } &foo(); #-> static
  • 70.
  • 71. sub foo{ my $bar = sub{ print $x; }; $bar->(); } $x = "globaln"; &foo(); #-> global { local $x = "dynamicn"; &foo(); #-> dynamic } &foo(); #-> global