Soumettre la recherche
Mettre en ligne
Boost.Graph入門
•
Télécharger en tant que PPTX, PDF
•
1 j'aime
•
4,023 vues
egtra
Suivre
Boost.勉強会 #2のときに使用したスライドです。
Lire moins
Lire la suite
Technologie
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 23
Télécharger maintenant
Recommandé
2015年度GPGPU実践プログラミング 第1回 GPGPUの歴史と応用例
2015年度GPGPU実践プログラミング 第1回 GPGPUの歴史と応用例
智啓 出川
いまさら聞けない!CUDA高速化入門
いまさら聞けない!CUDA高速化入門
Fixstars Corporation
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
Norishige Fukushima
ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14
Ryo Suzuki
プログラムを高速化する話
プログラムを高速化する話
京大 マイコンクラブ
高速な倍精度指数関数expの実装
高速な倍精度指数関数expの実装
MITSUNARI Shigeo
C++ マルチスレッド 入門
C++ マルチスレッド 入門
京大 マイコンクラブ
明日使えないすごいビット演算
明日使えないすごいビット演算
京大 マイコンクラブ
Recommandé
2015年度GPGPU実践プログラミング 第1回 GPGPUの歴史と応用例
2015年度GPGPU実践プログラミング 第1回 GPGPUの歴史と応用例
智啓 出川
いまさら聞けない!CUDA高速化入門
いまさら聞けない!CUDA高速化入門
Fixstars Corporation
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
組み込み関数(intrinsic)によるSIMD入門
Norishige Fukushima
ゲーム開発者のための C++11/C++14
ゲーム開発者のための C++11/C++14
Ryo Suzuki
プログラムを高速化する話
プログラムを高速化する話
京大 マイコンクラブ
高速な倍精度指数関数expの実装
高速な倍精度指数関数expの実装
MITSUNARI Shigeo
C++ マルチスレッド 入門
C++ マルチスレッド 入門
京大 マイコンクラブ
明日使えないすごいビット演算
明日使えないすごいビット演算
京大 マイコンクラブ
Intro to SVE 富岳のA64FXを触ってみた
Intro to SVE 富岳のA64FXを触ってみた
MITSUNARI Shigeo
新しい並列for構文のご提案
新しい並列for構文のご提案
yohhoy
いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例
いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例
Fixstars Corporation
C++ マルチスレッドプログラミング
C++ マルチスレッドプログラミング
Kohsuke Yuasa
GPGPU Seminar (GPGPU and CUDA Fortran)
GPGPU Seminar (GPGPU and CUDA Fortran)
智啓 出川
Popcntによるハミング距離計算
Popcntによるハミング距離計算
Norishige Fukushima
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
NVIDIA Japan
直交領域探索
直交領域探索
okuraofvegetable
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
Fixstars Corporation
中3女子でもわかる constexpr
中3女子でもわかる constexpr
Genya Murakami
C++ Template Meta Programming の紹介@社内勉強会
C++ Template Meta Programming の紹介@社内勉強会
Akihiko Matuura
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
競技プログラミング頻出アルゴリズム攻略
競技プログラミング頻出アルゴリズム攻略
K Moneto
マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理
Norishige Fukushima
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
nocchi_airport
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
Jun Okumura
DockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使う
Kazuhiro Suga
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
Ken'ichi Matsui
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
SSII
深層学習フレームワークにおけるIntel CPU/富岳向け最適化法
深層学習フレームワークにおけるIntel CPU/富岳向け最適化法
MITSUNARI Shigeo
Start Concurrent
Start Concurrent
Akira Takahashi
error handling using expected
error handling using expected
Akira Takahashi
Contenu connexe
Tendances
Intro to SVE 富岳のA64FXを触ってみた
Intro to SVE 富岳のA64FXを触ってみた
MITSUNARI Shigeo
新しい並列for構文のご提案
新しい並列for構文のご提案
yohhoy
いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例
いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例
Fixstars Corporation
C++ マルチスレッドプログラミング
C++ マルチスレッドプログラミング
Kohsuke Yuasa
GPGPU Seminar (GPGPU and CUDA Fortran)
GPGPU Seminar (GPGPU and CUDA Fortran)
智啓 出川
Popcntによるハミング距離計算
Popcntによるハミング距離計算
Norishige Fukushima
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
NVIDIA Japan
直交領域探索
直交領域探索
okuraofvegetable
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
Fixstars Corporation
中3女子でもわかる constexpr
中3女子でもわかる constexpr
Genya Murakami
C++ Template Meta Programming の紹介@社内勉強会
C++ Template Meta Programming の紹介@社内勉強会
Akihiko Matuura
最適化超入門
最適化超入門
Takami Sato
競技プログラミング頻出アルゴリズム攻略
競技プログラミング頻出アルゴリズム攻略
K Moneto
マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理
Norishige Fukushima
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
nocchi_airport
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
Jun Okumura
DockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使う
Kazuhiro Suga
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
Ken'ichi Matsui
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
SSII
深層学習フレームワークにおけるIntel CPU/富岳向け最適化法
深層学習フレームワークにおけるIntel CPU/富岳向け最適化法
MITSUNARI Shigeo
Tendances
(20)
Intro to SVE 富岳のA64FXを触ってみた
Intro to SVE 富岳のA64FXを触ってみた
新しい並列for構文のご提案
新しい並列for構文のご提案
いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例
いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例
C++ マルチスレッドプログラミング
C++ マルチスレッドプログラミング
GPGPU Seminar (GPGPU and CUDA Fortran)
GPGPU Seminar (GPGPU and CUDA Fortran)
Popcntによるハミング距離計算
Popcntによるハミング距離計算
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
1076: CUDAデバッグ・プロファイリング入門
直交領域探索
直交領域探索
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
中3女子でもわかる constexpr
中3女子でもわかる constexpr
C++ Template Meta Programming の紹介@社内勉強会
C++ Template Meta Programming の紹介@社内勉強会
最適化超入門
最適化超入門
競技プログラミング頻出アルゴリズム攻略
競技プログラミング頻出アルゴリズム攻略
マルチコアを用いた画像処理
マルチコアを用いた画像処理
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
R Markdownによるドキュメント生成と バージョン管理入門
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DQNからRainbowまで 〜深層強化学習の最新動向〜
DockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使う
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
SSII2021 [TS2] 深層強化学習 〜 強化学習の基礎から応用まで 〜
深層学習フレームワークにおけるIntel CPU/富岳向け最適化法
深層学習フレームワークにおけるIntel CPU/富岳向け最適化法
En vedette
Start Concurrent
Start Concurrent
Akira Takahashi
error handling using expected
error handling using expected
Akira Takahashi
C++14 solve explicit_default_constructor
C++14 solve explicit_default_constructor
Akira Takahashi
Boost container feature
Boost container feature
Akira Takahashi
Boost Tour 1_58_0 merge
Boost Tour 1_58_0 merge
Akira Takahashi
C++1z draft
C++1z draft
Akira Takahashi
Multi paradigm design
Multi paradigm design
Akira Takahashi
Boost tour 1_61_0 merge
Boost tour 1_61_0 merge
Akira Takahashi
En vedette
(8)
Start Concurrent
Start Concurrent
error handling using expected
error handling using expected
C++14 solve explicit_default_constructor
C++14 solve explicit_default_constructor
Boost container feature
Boost container feature
Boost Tour 1_58_0 merge
Boost Tour 1_58_0 merge
C++1z draft
C++1z draft
Multi paradigm design
Multi paradigm design
Boost tour 1_61_0 merge
Boost tour 1_61_0 merge
Plus de egtra
Visual C++コード分析を支えるSAL
Visual C++コード分析を支えるSAL
egtra
エクストリームC++11/14プログラミング
エクストリームC++11/14プログラミング
egtra
Visual C++ 2015の紹介(C++11/14的に)
Visual C++ 2015の紹介(C++11/14的に)
egtra
Casablanca
Casablanca
egtra
Firefox拡張機能を始める
Firefox拡張機能を始める
egtra
ATLに見る魔術
ATLに見る魔術
egtra
再変換 (K2Editor)
再変換 (K2Editor)
egtra
C++11概要 ライブラリ編
C++11概要 ライブラリ編
egtra
char32_tとXpressiveと
char32_tとXpressiveと
egtra
Boost.Range入門
Boost.Range入門
egtra
Plus de egtra
(10)
Visual C++コード分析を支えるSAL
Visual C++コード分析を支えるSAL
エクストリームC++11/14プログラミング
エクストリームC++11/14プログラミング
Visual C++ 2015の紹介(C++11/14的に)
Visual C++ 2015の紹介(C++11/14的に)
Casablanca
Casablanca
Firefox拡張機能を始める
Firefox拡張機能を始める
ATLに見る魔術
ATLに見る魔術
再変換 (K2Editor)
再変換 (K2Editor)
C++11概要 ライブラリ編
C++11概要 ライブラリ編
char32_tとXpressiveと
char32_tとXpressiveと
Boost.Range入門
Boost.Range入門
Dernier
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
Toru Tamaki
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
Toru Tamaki
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Yuma Ohgami
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
danielhu54
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
taisei2219
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
iPride Co., Ltd.
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
sugiuralab
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
Toru Tamaki
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
Ryo Sasaki
Dernier
(9)
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
Boost.Graph入門
1.
Boost.Graph入門の入門 H.22/09/11 Egtra
Boost.勉強会 #2
2.
自己紹介 Egtra Twitter:
@egtra
3.
お約束など #include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
残念ながらほかのヘッダの出番はありません using namespace boost; 主にスペースの都合 注意: C++0xのauto使います 主にスペースの都合
4.
グラフ 「頂点」(vertex) と「辺」(edge)からなるデータ構造
5.
6.
さっそく使ってみる
7.
頂点と辺の操作 その1 変数を作る
adjacency_list<> g; 頂点の追加 auto u = add_vertex(g); auto v = add_vertex(g); 辺の追加 auto result = add_edge(u, v, g); auto edge = result.first;
8.
頂点と辺の操作 その2 辺の削除
remove_edge(edge, g); または remove_edge(u, v, g); 頂点の削除 remove_vertex(v, g); すべて削除 g.clear();
9.
中をたどる auto t
= vertices(g); BOOST_FOREACH(auto e, t){ std::cout << e << std::endl;} eはu, vと同じ型 さらに、この例では整数型(必ずではない)
10.
Rangeです これもコンパイル・実行可能。 std::for_each( boost::begin(t), boost::end(t), ……);
t | pstade::oven::……
11.
さらにRange (1) 接する頂点
auto t = adjacent_vertices(v, g) v
12.
さらにRange (2) 接する辺
auto t = adjacent_edges(v, g) v
13.
おまけ 残り時間の許すところまで進みます。
14.
頂点と辺の型 頂点 adjacency_list<>::vertex_descriptor
またはgraph_traits<adjacency_list<>> ::vertex_descriptor 辺 adjacency_list<>::edge_descriptor またはgraph_traits<adjacency_list<>> ::edge_descriptor
15.
その他読み取り関数 辺->両端の頂点 : source,
target 両端の頂点->辺 : edge, edge_range インデックス->頂点 : vertex 頂点の数 : num_vertices 辺の数 : num_edges すべての辺 : edges
16.
Boost.Graphに入門するまであと一歩
17.
adjacency_list (1) ずばり「グラフ型」(の1つ)
Boost.Graphを使い始める最大の難関 テンプレート引数が多い adjacency_list<OutEdgeList, VertexList, Directed, VertexProperties, EdgeProperties, GraphProperties, EdgeList> ドキュメント見る気がなくなる
18.
adjacency_list (2) OutEdgeList,
VertexList 頂点と辺にどんなコンテナを使うか 挿入・削除・参照などの時間が変化 削除時に記述子が無効になるか否かが変化 Directed 有向グラフか無向グラフか 残りのテンプレート引数 入門の入門では扱いません
19.
扱わなかったもの 以下、Boost.Graphに入門したらきっと使う機会が出てくるでしょう プロパティマップ
アルゴリズム breadth_first_search depth_first_search Etc…… Graphviz形式入出力
20.
まとめ: グラフへの操作 参照
辺・頂点の数 すべての辺・頂点 ある頂点から伸びる辺 ある辺に接する頂点(2つ) 変更 頂点を加える・取り除く 辺を加える・取り除く
Télécharger maintenant