1.
ﾋﾟｰFIの研究開発現場
海野 裕也 (@unnonouno)

2.
自己紹介
海野 裕也 (@unnonouno)
Preferred Infrastructure
自然言語処理、機械学習などの研究開発
画像処理もちょっとやります
NLP若手の会共同委員長（2014~）

3.
宣伝１：NLP若手の会（YANS）
言語処理の若手研究者が自身の研究を進めるための集まり
9月にシンポジウム（合宿の予定）、3月の言語処理学会年
次大会期間中に懇親会（飲み会）をやります
スポンサーも募集する予定です

4.
宣伝２：オンライン機械学習本（４
月発売予定）
第2稿までできました

5.
今日のお題
ﾋﾟｰFIの開発体制とか
はなしてください
えー、研究開発的なので
良ければ・・・

6.
ﾋﾟｰFIの研究開発の
開発スタイルについてはなします

7.
労働環境とか
だいたい40人くらい（9割方エンジニア）
全員DELLの大きいディスプレイ支給
椅子はコンテッサ
Mac 8割
だいたい10時くらい∼20時くらい（人によってマチマチ）

8.
セミナーとか
PFIセミナー（Ustream中継）：週１
論文読み会：週１
輪読会：週１
読書会：週１
突然論文のリンクが飛んでくる：不定期

9.
だいたいこんな感じ
core = C++
preprocess =
Python
demo = Python +
javascript
server = C++
experiment =
maf
DATA

10.
第一言語アンケート
自由に書きすぎやろお前
ら・・・
実際はC++が一番多い
Pythonは一部に根強い
Bash
Scala
C#
OCaml
Go
JavascriptRuby
Python
C++

11.
C++
C++03 （RHEL6対応）
w/ pficommon, wo/ Boost
waf （autotoolsは地獄や）
gtest / cmdline.h / Eigen / jemalloc

12.
PFICOMMON
Boostはバージョンが上がると互換性が切れやすく、製品に
組み込むのには辛い
Boostのサブセットを独自実装した
スマートポインタ、ハッシュマップ、HTTPサーバー、
JSON、シリアライザなど

13.
WAF
Pythonの言語内DSLで書かれたビルドツール
./waf configure && ./waf && ./waf installでOK
Python DSLなので覚えるのが楽、autotools覚えるの辛い
unittest_gtest.pyを使うと単体テストも簡単に組み込める

14.
CMDLINE.H
tanakhさん謹製のコマンドライン引数パーザー
Pythonのargparseとおなじ感覚で使える

15.
C++はここがいい！
CPU命令レベルで最適化できる
データ構造の工夫の余地が大きい
メモリ管理まで追求できる

16.
C++はここがいやだ・・・
書くのがしんどい
データ構造を工夫しないと無駄なコピーが発生する
メモリの断片化に悩まされる
もう疲れた・・・

17.
Go
社内的には流行り、サーバーや文字列処理
Java
GCで固まるので不人気、前職は全部Java
Javascript
AngularJSの方が好き
OCaml
構文木とパーサーは楽（Jubatusのコード生成器）
Haskell
ﾂｶﾜﾅｲﾖ

18.
おまけ：エディタアンケート
Emacsが多数派
殆どの人はコンソールを全画
面表示
GUIとは何だったのか・・・
sakura
sublime
vi Emacs

19.
その他の環境
Github Enterprise（以前は社内git + redmine）
Jenkins
Slack（以前はSkype）
maf（実験スクリプト）
Sphinx（報告書）
Google Apps

20.
MAF
ビルドシステムのwafを利用した実験スクリプト
各ジョブで中間生成物（例えば特徴ベクトル）を作って、
様々なハイパーパラメータに対して実験できる
マルチスレッドで動作するので、並列実行可能

21.
SPHINX
報告書などは基本的にSphinxの日本語LaTeX
ソースはGithubで管理、HTML版をGithub pagesで参照可
困ったらSphinxのソースを確認

22.
まとめ
C++は大変
mafは便利
Sphinxはオススメ