AI時代だからこそ、
低レイヤを制する。
AIモデルを構築するのはPythonですが、その計算を支えるNumPyやPyTorchのコアはC/C++で書かれています。 「AIを使う人」から「AIを実装・最適化できるエンジニア」へ進化するための、メモリ管理と計算機資源の効率化を学ぶ1ヶ月の集中プログラムです。
最終目標: 自作テキストエディタ "MyVim"
- Linuxシステムコール (`open`, `read`, `write`) の理解
- 生の端末制御 (Raw Mode) の実装
- 動的メモリ管理とデータ構造の実践
Abstraction Level vs Performance
C言語はハードウェアに近い場所で動作します
1ヶ月学習ロードマップ
週ごとのテーマを選択して、詳細な学習内容と重要キーワードを確認しましょう。
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WEEK 1Description goes here.
Daily Schedule
| Days | Theme | Key Concept (vs Python) | FE Exam Keyword |
|---|
💡 Deep Dive
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Terminal Lab
第2週の重要課題:端末制御(Termios)。
通常の「カノニカルモード」と、エディタに必要な「Rawモード」の違いを体験してください。
Enterを押すまで入力は確定しません。
Key Buffer State
OSが保持している入力バッファ
C Starter Code: editor_starter.c
エディタ開発の最初の難関「Rawモード制御」を実装済みの雛形コードです。第2週からこのコードを拡張していきます。
Thinking in C: FE Exam Concepts
malloc / free / realloc vs Python Garbage Collection
O(n) Search / Data Structures for Text
Direct Memory Access vs Abstraction