或るプログラマの一生

性能向上

• ULxx: x64 でのエンコードを高速化した。

最近リリースもなんもやってないですが、近いうち（今後1年ぐらいのスパン）で考えている、サポートする環境の変更について書きます。

• 少なくとも次のメジャーバージョン（つまりバージョン 21.0.0）から、32bit 版 Windows はサポート対象から外れます。64bit 版 Windows 上での 32bit 版コーデックはサポート対象のままですが、推奨環境外となります。なお、21.0.0 がいつ出るかの計画は今のところ立っていません。「少なくとも」と書いた通り、この変更は前倒しされる可能性があります。（情報量ゼロ）
• 2019年秋には macOS 10.15 が出ると予想されますが、その時点で QuickTime コンポーネントは廃止となります。既に事実上そうなってますけど。あとソースコードも（すぐにではありませんが）削除されます。
• 2019年末には Intel から Ice Lake が出る予定となっていますが、Ice Lake 以降のマイクロアーキテクチャのデスクトップ向け製品が出た後に出るバージョンの UtVideo は CPU の「推奨環境」が「Haswell 以降」になります。
• 2020年1月14日には Windows 7 の延長サポートが終了しますが、その時点で過去のバージョンも含めて Windows 7 はサポート対象から外れます。
• あとこれは不確定ですが、近いリリース（次のバージョンかもしれない）で、Intel Core より古い時代の CPU がサポート対象から外れるかもしれません。

ググってたら Intel Integrated Performance Primitives (IPP) にオリジナルの物より高速な LZ4 実装があるのを見つけました。 Intel によれば、 AVX-512 が使える環境ならかなりの高速化が見込めるようです。 UtVideo では T2 で LZ4 を使っています。

xargs コマンドは入力が空であっても（デフォルトでは）1回は実行します。なので、

find /path/to/file マッチしない条件式 | xargs ls

とかやると結果的にカレントディレクトリを ls します。空の場合に実行したくない場合は --no-run-if-empty を付けます（GNU 拡張）。

Geforce GTX 1060 6G も買ったので Singleshot Multibox Detector をいじってましたが、精度が出ません。というか、精度が出ないどころか全く認識できてません。

さすがに少ない学習データで過学習させてその学習に使ったデータで推論させたら期待する答は出るだろうと思って突っ込んでみましたが、それでも認識できません。何か根本的に間違ってる…

SSD (Single Shot Multibox Detector) の学習のサンプルプログラムを実行しようとしたら、GPU メモリが足りなくて止まってしまいました。GTX 750Ti 2GB でアイドル時でも 1GB 食ってる状態では辛いのか…

ある rpm の署名の検証に成功するケースで、その rpm の署名に使った鍵の公開鍵を知る方法。（つまり、前提条件として、その公開鍵が rpm にインポートされている必要がある）

もっと直接的な方法が見つかればよかったんだけど。

ニューラルネットワークで遊んでいたらなんか処理が遅かったんですが、よくよく調べていたら （python の）tensorflow パッケージは CPU で処理するものであって、 GPU で処理するものは tensorflow-gpu という別パッケージになってるんですな。

だいぶ時間が経ちましたが、 AEオフ2018 で、「今年も Ut Video Codec Suite ～ これまで と これから ～」として LT をやってきました。

発表資料: Speaker Deck / pptxダウンロード

なお転職はまだ決まりません（涙）

「普通に」プログラムを起動した場合はゼロになることはない（=ゼロになるような起動のしかたは普通しない）のですが、以下のようにするとゼロになります (Linux) 。