※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12917-0)も合わせてご覧ください。 新しいフロントエンドの入門書決定版！ 本書はReact/Next.jsとTypeScriptを用いてWebアプリケーションを開発する入門書です。 WebアプリケーションフレームワークNext.jsはReactをベースに開発されています。高速さに裏付けされた高いUXと，開発しやすさを両立しているのが特徴です。 本書では，Next.jsの開発をより快適・堅牢にするTypeScriptで開発を進めます。 Next.jsによるアプリケーション開発の基礎，最新のフロントエンドやWebアプリケーションの開発方法が学べます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ソフトウェア開発において数学のスキルがますます重要になっています。時代をリードする企業はデータサイエンスや機械学習を取り入れ活用し、ゲーム開発、コンピューターグラフィックスやアニメーション、画像や信号処理、価格設定、株式市場分析など、数学の知識が多くのシーンで役立ちます。 本書では、プログラミングに必要となる数学：線形代数、微積分、機械学習の基礎を学び、実際のソフトウェア開発で活用できるPythonの主要ライブラリの使い方を習得します。実際のコーディングはJupyter Notebookを通して学びます。 難解な教科書とはならないよう、数学的概念を実世界に当てはめた例題をたくさん取り上げます！ 1章 プログラムで数学を学ぶ ［第1部］　ベクトルとグラフィックス 2章 2次元ベクトルで描画する 3章 3次元にする 4章 ベクトルやグラフィックスを座標変換する 5章 行列で座標変換を計算する 6章 より高い次元へ一般化する 7章 連立1次方程式を解く ［第2部］　微積分と物理シミュレーション 8章 変化の割合を理解する 9章 移動する物体をシミュレーションする 10章 文字式を扱う 11章 力場をシミュレーションする 12章 物理シミュレーションを最適化する 13章 音をフーリエ級数で分析する ［第3部］　機械学習への応用 14章 データに関数を当てはめる 15章 ロジスティック回帰でデータを分類する 16章 ニューラルネットワークを訓練する 付録A Pythonのセットアップ 付録B Pythonのヒントとコツ 付録C OpenGLとPyGameによる3次元モデルのロードとレンダリング 本書は、プログラミング経験がある程度あり「数学スキルを再確認したい」「数学の応用についてプログラミングを通じて学びたい」と考えている人のための本で中学・高校で習った数学の知識があれば大丈夫です。 例題に沿って、すべての練習問題に挑戦することで、本書を最大限に活用することができます。

今がSwiftをはじめる絶好のチャンスです。その理由の1つ目は、誰でも無料で自分で作ったアプリを自分のiPhoneで使えるようになったことです。 これまで実機テストを行うには有料のiOSデベロッパプログラムに参加しなければなりませんでしたが、その必要がなくなったのです。 理由の2つ目はiOSアプリ開発とMac OS Xアプリ開発のデベロッパプログラムの統合です。 これからはSwiftを使って、iOSアプリでもMac OS Xアプリでも自由に作れます。もちろん、WatchOSアプリも作れます。 そして3つ目の理由はSwift 2.0のオープンソース化です。オープンソース化によって、Swiftはより頑強となり開発速度も上がるでしょう。 LinuxやWindowsでもSwiftを使ってアプリ開発ができるようになる可能性も大いにあります。 ・シンタックスと実践アプリ作り。同時に入門! Part 1 概要 ～最初の話～：ハローワールド Part 2 基礎知識 ～実力を蓄える～：Swiftのシンタックス Part 3 実践入門 ～作って学ぶ～：iOSアプリを作る ・サンプル数347本をダウンロードして学ぼう! プログラムを学ぶには、とにかくコードを読み、自分で入力して試す。これに勝る方法はありません。 最初はもたついたスタートでもこれを繰り返すうちに自然と速度が上がり、力強く進む自分に驚くに違いありません。 サンプルコードは先に進むためのエネルギーなのです。その意味で本書はエネルギーの塊と言えるでしょう。 努力とチャンスは同意語です。あなたの野心を奮い立たせてください。 (まえがきより)

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 サーバーサイドJavaScriptの実行環境、Node.jsを基本から習得し、Webアプリケーションを制作しよう! Webクリエイターのための、Node.jsによるサーバーサイドJavaScript入門です。 JavaScriptは今、もっとも注目されているプログラミング言語ですが、サーバー開発の世界でもJavaScriptが急速に広まりつつあります。それが「Node.js」です。本書は、「JavaScriptの基本はだいたいわかっている」という人でも読めるように、基本的なインストールや設定などから順を追って説明しています。また、サーバーサイドの技術的な説明よりも「Webアプリケーションを作りたい」と思うクリエイターに役に立つ知識を中心にまとめました。本書をひと通りマスターすれば、一般的なWebアプリケーションであればたいていのものが作れるようになっているでしょう。ぜひ、本書でサーバーサイドJavaScriptの世界に足を踏み入れてください。 ■CONTENTS 【Chapter1】Node.js 開発の準備を整える/【Chapter2】アプリケーションの基本を覚える/【Chapter3】クッキーとテンプレート/【Chapter4】Webアプリケーションライブラリ「Express」/【Chapter5】PostgreSQLの利用/【Chapter6】MongoDBの利用/【Chapter7】Sails.jsによるMVCアプリケーション/【Chapter8】Sails.jsのデータベース開発

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ExcelとRを使って試しながらベイズ分析を学ぼう！ ベイズ分析の核となる事前分布と事後分布の考え方からマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたサンプリング技術まで。 本書では、多くの人にとって親しみやすいExcelと、データサイエンスの強力なツールRを使って、ベイズ分析の基本を試して結果を見ながら実践的に身につけることができます。ExcelのワークシートやVBA、Rのサンプルコード、サンプルデータなどもダウンロード可能。 1章　ベイズ分析とR：概観 1.1　ベイズの復権 1.2　事前分布の構築について 1.3　ある専門用語について 1.4　事前分布、尤度、事後分布 1.5　頻度論統計学とベイズ統計学の比較 1.6　まとめ 2章　二項分布の事後分布の生成 2.1　二項分布とは何か 2.2　Excelの二項分布関数 2.3　Rの二項分布関数 2.4　（ややこしくならない範囲での）数学による理解 2.5　まとめ 3章　ベータ分布の本質 3.1　Excelによるベータ分布の分析 3.2　ベータ分布と二項分布の比較 3.3　ExcelのBETA.DISTのヘルプページの解説 3.4　Rでの同様の分析 3.5　まとめ 4章　グリッドサーチとベータ分布 4.1　グリッドサーチについてもう少し詳しく 4.2　ベータ分布関数の結果の使い方 4.3　分布の形と位置の追跡 4.4　必要な関数の棚卸し 4.5　公式から関数へ 4.6　共益事前分布とは何か 4.7　まとめ 5章　母数が複数あるグリッドサーチ 5.1　準備作業 5.2　データの結合 5.3　まとめ 6章　ベイズ統計学の手法を使った回帰 6.1　頻度論の回帰分析 6.2　頻度論の回帰分析の具体例 6.3　行列代数による手法 6.4　quap関数による単回帰 6.5　重回帰の設計 6.6　ベイジアンの重回帰 6.7　まとめ 7章　名義変数の処理 7.1　ダミーコーディング 7.2　コードではなくテキストラベルを使う方法 7.3　群平均の比較 7.4　まとめ 8章　MCMCサンプリング 8.1　ベイズ分析のサンプリング手法の簡単な復習 8.2　MCMC分析の例 8.3　最後にひとこと Appendix 付録A　RStanとrethinkingパッケージのWindowsプラットフォームへのインストール方法 付録B　用語集 Conrad Carlberg： コロラド大学で統計学の博士号を取得し、マイクロソフトのExcel MVPを複数回受賞。定量分析、データ分析に造詣が深く、また、Microsoft Excel、SAS、Oracleなどの管理アプリケーションのエキスパート。著書に『Business Analysis with Microsoft Excel, Fifth Edition』『Statistical Analysis』など多数。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 GAN（敵対的生成ネットワーク）は、ディープラーニングの最新の研究分野です。GANは、初心者が1人で実装するにはハードルが高い分野でしたが、クラウド環境の進化のおかげで、実装のハードルが劇的に下がりました。本書は、GANの基礎から、画像生成、超解像、ドメイン変換、動画変換などを解説したGANの学習書です。Python言語の経験及びLinuxの基本操作、ディープラーニングの画像分類タスクの実装経験がある人を対象にしています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 そろそろJava言語で実用になるシステムを作ってみたいと思いませんか？ 本書は、Java言語の基本を習得した初心者を対象に、エンタープライズJavaの世界標準規格である「Jakarta EE」のウェブ開発から、ウェブサービス、データベース、セキュリティなど実務開発に必要な技術を解説した入門書です。基本から実用へスムーズに進めるように、130以上の例題を使って確かめながら学習できます。学校、企業研修などの講習用テキストとしても最適です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 SQL Server 2014は、パフォーマンスの向上、新しいカラムストアインデックスの採用、バッファプール拡張などが改善され使いやすくなりました。本書は、SQL Server 2014 SP1を題材として、ドメイン環境を前提にWindows Server 2012R2上でのインストールから基本的な運用までを解説します。難解なコマンドは一切使用せず、初めてデータベース管理者となった人でも基本的な運用管理ができる内容となっています。Enterprise版に対応。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 入門書を読んで、わかった気になったけれど、オリジナルアプリを作れるほどの力がつかなかったという経験はありませんか？ 実は、本格的なiPhoneアプリ開発には、入門書レベルの知識だけでは不足です。本書は、入門書を卒業した人向けに、Xcode 6.3/Swift 1.2を使って本格的なiOSアプリの開発ができるレベルの知識をトコトンていねいに解説します。一歩ずつ階段をのぼるように、プログラムの知識を解説するので、着実に力がつきます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Microsoftの標準Web開発プラットフォーム、ASP.NET MVCを初めて学ぶ人のための本です。C#を最低限理解できている人を対象に、ASP.NET MVCプログラミングのための環境構築、大まかな開発の流れ、ASP.NET MVCを構成する基本要素Model/View/Controllerそれぞれの開発テクニック、ルーティング、JavaScript/CSSによるクライアントサイド開発、単体テスト、認証のノウハウを解説します。Java、PHP、Rubyの経験者にもオススメ！

　本書は、LLMやチャットAIを外部のシステムに接続し、判断力を備えたシステムを開発する、というのをメインテーマとしています。 　本書ではChatGPTのAPIを使用し、ChatGPTの入出力とAPIを呼び出しているプログラムを接続することで、ChatGPTを要素として組み込んだアプリケーションを開発する手法を解説しています。 　ChatGPTを要素として組み込んだシステムを体験し、理解するためには、実際に動作するアプリケーションに触れてみることが、最もよい方法でしょう。 　そのため、本書の多くの章では、GUIを持ったアプリケーションを開発します。つまり、ユーザーが操作しグラフィカルな応答を得ることができる、ゲームなどのアプリケーションにChatGPTを組み込むことで、ChatGPTと外部システムとの連携方法を紹介していきます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 あらゆるデータを収集・分析・可視化して、 システム／サービスの変化に能動的に対処せよ ITシステムやサービスが複雑化する現代において、オブザーバビリティ（Observability：可観測性）という考え方が極めて重要になっています。 オブザーバビリティとは、デジタル上の複雑な動作をリアルタイムに把握して理解するための技術であり、「Observe（観察する）」＋「ability（能力）」が組み合わされた単語で、特にソフトウェアの世界ではデジタル上の複雑な動作を収集・分析・可視化して、観測可能な状態にする技術のことを指します。 従来のモニタリング（監視）では、何かしらの形で「事前に想定できた」異常しかアラートとして検知できなかったのに対し、オブザーバビリティではテレメトリデータとしてあらゆるデータを集めることにより、「事前に想定できなかった」異常や変化を把握でき、開発・運用の両面において能動的な対処が可能になります。特に、大規模なシステム／サービスの開発・運用になればなるほど、オブザーバビリティから得られるメリットはより一層大きくなります。 そんなオブザーバビリティを実現するツール群が「New Relic」です。New Relicを利用することで、ブラウザ、モバイル、サーバーなどさまざまな環境で動くアプリケーションについて、オブザーバビリティを導入することが可能になります。また、SDKが対応する言語も多岐にわたり、あらゆる状況下で一元的にデータ収集を行い、分析・可視化してくれます。 本書では、大規模システムの開発・運用に携わるエンジニアに向け、オブザーバビリティの基礎や考え方を身に付けつつ、オブザーバビリティを実現するツール「New Relic」の実践的な利用法や活用パターンについて解説します。 ～目次～ ■Part 1：New Relicを知る ・第1章：オブザーバビリティの重要性 ・第2章：New Relicの全体像 ■Part 2：New Relicを始める ・第3章：New Relic Synthetic Monitoring ・第4章：New Relic Mobile ・第5章：New Relic Browser ・第6章：New Relic APM ・第7章：New Relic Infrastructure ・第8章：New Relic NPM ・第9章：New Relic Log Management ・第10章：New Relic Alerts & AI ①：New Relic Alerts ・第11章：New Relic Alerts & AI ②：AI ・第12章：DevSecOps ・第13章：ビジュアライゼーション ■Part 3：New Relic活用レシピ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

Go言語は、Googleが開発したプログラミング言語であり、構文がシンプル、コンパイルが速い、並行処理をサポートしている等々の特徴を有しています。 本書は、Go言語の最新バージョン1.6に対応しており、基本的な構文から、○×ゲームなどWebアプリの作成、Raspberry Piの操作まで幅広く解説しています。 本書は、Go言語編とRaspberry Pi編で構成されています。 ◆Go言語編 Go言語の構文や並行処理などについて、Webアプリケーションを例に説明します。 スライスやdeferなどGo言語特有の文法や標準のWebサーバライブラリなども説明していますので、Go言語を初めて使用する方やWebアプリケーションを作成したい方にお勧めです。 また、本編の最後に、Go言語のツールやGoogle App Engineについても紹介しています。 ◆Raspberry Pi編 実際にGo言語で作成したプログラムで、Raspberry Pi上のGPIOに接続したLEDを点滅させたり温度計からデータを取得します。 そして最後に、Raspberry Piとインターネット上のサービスを連携する「IoT」の実装について説明します。

Tailwind CSSは保守性や拡張性の高さなどから注目されているCSSフレームワークです。ただ、とっつきにくさがあるのも事実です。 そこで、本書ではそのハードルを少しでも下げるべく、Tailwind CSSの導入（CHAPTER 01）から、実践的な利用方法（CHAPTER 11～12）を紹介します。手を動かしながら学べる内容になっているので、初学者の方はぜひ実践していただければと思います。 　また、CHAPTER 02～10ではよく使われるTailwind CSSのクラスを紹介しています。これはTailwind CSSの公式Webサイトに記載のあるものをまとめた形です。Webの情報は検索性、保守性に優れており、目的の最新情報に簡単にたどり着けるのが特徴です。

最新の自然言語処理(NLP)では、Transformerという種類のニューラルネットワークが使われるようになりました。 TransformerはBERTやGPT2などのAIで採用され、NLP技術にブレークスルーをもたらしましたが、その特徴は、高い性能とさまざまな用途に使える汎用性の高さにあります。 本書では、Transformerの構造を理解するためにBERTとGPT2を一から実装し、またNLPプログラムを作成するために必要となる、Transformerを拡張して応用AIを作成する方法を紹介します。 Transformerの実装では、Transformerの中心となるSelf-Attention層の作成やテキストのエンコード方法など、最も基礎的な部分から、Pythonのコードをもとに解説をしています。 また、学習では、事前学習と特定のタスクに向けたファインチューニングという、Transformerに特徴的な2段階のステップを、両方とも行います。 ニューラルネットワークの実装は、TensorFlow 2を利用します。

　本書はWebアプリ用のPythonを使って会員制サイトを作る入門書です。Pythonで会員制サイトを作ると聞くと「どうせDjangoやFlaskを使うんでしょう？」と思われるかもしれませんが、本書は追加パッケージをまったく使わずにPythonの標準モジュールだけを使って会員制サイトのシンプルなゲームSNSを開発します。 　Pythonと一緒にインストールされた標準モジュールだけを使う理由は、リーズナブルなレンタルサーバーはPythonに機能追加するpipが使えないからです。つまりDjangoやFlaskが使えないからです。 　本書では、まず、「HTML5＋JavaScript＋CSS＋jQuery」でミニゲームを開発したり、各Webページの作成などを解説しています。その後は、作成したWebページをもとに、PythonでWebページを書き出したり、データベース「SQLite3」の利用方法などを解説しています。

　本書では、 ・React/React Hooksの基本の習得 ・React/React Hooksを利用した簡単なアプリの作成ができる をゴールとし、つまずきやすいポイントを確認しながらReact/React Hooksが学べる1冊です。 　Reactの学習を進める上でつまずく原因はJavaScriptへの理解不足であることがほとんどではないかと考え、本書の冒頭ではJavaScriptの基礎について多めにページを割いています。 　JavaScriptの基礎を固めた上でReact/React Hooksを学んだあとは、TODOアプリの作成に挑戦してみましょう。 　また、Chakra UIを使って、Reactアプリのスタイリングも解説しています。 ■対象読者 ・JavaScriptは少し書けるがさらにスキルアップしたい人 ・React/React Hooksを書けるWebデザイナー／フロントエンドエンジニアを目指す人 ・React/React Hooksでアプリの開発を行ってみたい人 ・React公式サイトの内容を、少し難しいと感じた人 ・Reactを一度学習してみたが、挫折してしまった人 ・Reactを始めてみたいけど、どうしたらいいかよくわからない人

　本書では、PyTorchを使い、実際の製品やサービスの開発時に役に立つ手法を紹介するようにしています。 　本書で紹介する「AI開発」では、必ずしもすべての章で、ニューラルネットワークの構造（ニューロン同士の接続の仕方）を一から新しく作成するようなことはしませんが、TorchVisionやTorchHubにある学習済みのモデルやGitHub上で公開されているコードなども、積極的に採用するようにしています。 　本書では、章によって、異なるAIを開発しますが、その際には、公開されているモデルをそのまま流用して「広義のAI」のみを作成したり、あるいは公開済みのモデルを転移学習・ファインチューニングしたりと、その都度、もっとも近道であると思われるスキームを利用して、「AI開発」を行います。

　本書はBlender上でプログラミング言語Pythonをスクリプティングして、プログラムでオブジェクトを作成したり編集したりアニメーションしたりする方法を解説しています。 　Pythonは世界で最も人気のあるプログラミング言語の1つで、たくさんのプログラマーがいて、参考サイトや入門書が多数存在します。ただ、BlenderユーザーでPythonもできる人は多くはないかもしれません。そこで本書では作例を見ながら、新たなPythonの文法が出てくるたびに文法も解説しています。そのため、無理なくスクリプトを書くことができます。 　最近ではUnityやUnreal Engineなどのゲームエンジンが無料でも使えるようになり、低レイヤーからプログラミングしていかなくても比較的容易に3Dゲームが作れてしまいます。ただし、3DCGを描くのは依然として大変なままです。 　そこで無料のBlenderは3DCGを描くのに大変強力な武器になるでしょう。さらにPythonでスクリプトも書けたらそのBlenderをより効率的に作業することができます。たとえば、本書の作例の1つだと、ランダムに移動した地面の頂点の位置に木を複製して簡単に林を作ることができます。 　本書のターゲットはBlenderユーザー全員です。すべてのBlenderユーザーがPythonを書けるようになることを願います。

　3Dプログラミングをやったことがある方なら、きっと3Dツール、中でも「ポリゴンモデラー」を作ってみたいと憧れる方が多いでしょう。念のために説明すると、3Dのオブジェクトを作成・編集などすることを「モデリング」といい、そのためのツールを「モデラー」と言います。 　本書ではプログラミング言語「Python」を使い、その3Dツールとしてmqoファイルの「3Dビューア」と「ポリゴンモデラー」を開発する方法を詳しく解説します。 　3Dの描画には「OpenGL」を扱える「pyglet」パッケージを使います。そして「pyglet」をラップした、筆者が開発した3Dライブラリ「kantanengine（簡単エンジン）」を使います。本書ではこの「kantanengine」ライブラリの中身も計2章に分けて詳しく解説します。

Vue.js 2.6に対応して改訂しました。Vue CLI4にも対応しています。 本書ではVue.jの基礎概念と導入から、プロダクトに役立つ情報までを体系的に解説しています。 Vue.jsの入門書として最適な1冊です。

本書は、LightGBMやXGBoostなどに代表されるアンサンブル学習のアルゴリズムをPython 3でゼロから実装することで、その仕組みや原理を学べる1冊です。 <序文より抜粋> ビッグデータを解析するための機械学習アルゴリズムとしては、ディープラーニング、つまりニューラルネットワークの他にも、ベイズ分類器や決定木、それにそれらを組み合わせた「アンサンブル学習」アルゴリズムなど、さまざまな種類があり、データやその利用シーンに応じて適切なものを選択しなければ、その威力を発揮させることはできません。実際、海外のデータコンペティションにおいてはLightGBMなどのアルゴリズムがよく利用されますが、それは勾配ブースティングアルゴリズムの一種であり、「アンサンブル学習」アルゴリズムの1つです。 そうした「アンサンブル学習」アルゴリズムは強力な分析力を提供してくれますが、それらを正しく使いこなし、最大限の性能を引き出すためには、アルゴリズムの詳細についての理解が欠かせません。そして、どのようなアルゴリズムについても、その手法を最もよく理解できる学習手段は、そのアルゴリズムを実際に一からプログラミングしてみることなのです。 そうした「アンサンブル学習」と呼ばれる手法について、最も基礎的な部分から解説し、実際にコードを作成しながらその動作原理を学ぶ、というの本書の目的となります。 そして本書では、Python言語を使用して、複数のアンサンブル学習アルゴリズムを、完全に一からスクラッチで制作します。数式でアルゴリズムを理解するのではなく、実際に一からプログラムを書き、コードに触れることで得られる知識は、実際のデータ解析における問題解決能力を大きく養ってくれるはずです。

■本書の概要 現在、多くのHTML/CSSに関する入門書が出版されています。 しかし、入門書を読んで基本的な知識を身につけるだけでは、実際にWebサイトを作ることはできません。 思い通りのデザインを作るには様々なテクニックが必要です。 本書では、HTML/CSSを使いこなすにあたって欠かせないテクニックを解説しています。 ■本書対象となる読者 本書は、入門書だけではカバーできない中級者向けの内容です。 入門書を読んではみたものの、いざWebサイトを作ろうとするとうまく表現できない方や 入門書の次に読んでステップアップしたい方におすすめです。 ●書いていること ・CSSを使ったテクニック ・入門書では紹介されないCSSプロパティ ・テクニックのメリットとデメリット ●書いていないこと ・HTML/CSSの開発環境構築 ・CSSの基本的な知識 ・Sass/Lessを用いたソースコード

本書ではRのパッケージであるShinyを使ってWebアプリケーションを作る方法を解説しています。開発環境の構築やShinyの基礎から、具体的なアプリケーションの作成・公開まで丁寧に解説した1冊です。

本書では、Nuxt.jsについて概要や基本的な使い方からはじめ、最終的に中規模以上の開発を想定して、一からアプリケーションが開発できる状態をゴールとし、Nuxt.jsの知識とノウハウを解説しています。

本書ではディープラーニングフレームワーク「MXNet」を使って、自然言語・時系列データ・有向グラフなどのデータを扱う手法や、Metric Learning・Deep Embedding Clusteringなどのニューラルネットワークを使用してデータの分類・数値の予想・クラスタリングなどを行う人工知能プログラムの作成方法をわかりやすく解説しています。

「Vue.js が楽しい! 」ウェブフロントエンド界隈でこの言葉を耳にすることが増えました。 フロントエンドを取り巻く技術の発展によって、フロントエンドの役割は増え、フレームワークもより身近なものになっています。 この本では「Vue.js ってなに?」「フレームワークってなに?」という基礎概念と導入から、プロダクトに役立つ情報までを、体系的に解説しています。 これから JavaScript のフレームワークを始める方にはもちろん、すでに Vue.js をお使いの方が基礎を学ぶにも最適な1冊です。 チュートリアルや実例集盛りだくさんのサポートページも公開しており、書籍と合わせてお読みいただけます。 ●こんな方におすすめです ・プレーンなJavaScriptや、jQueryだけの開発からステップアップしたい方 ・Vue.jsの公式ガイドを読んではみたものの、専門用語が多く難しかった方 ・コンポーネントや状態管理、Vue.jsにおけるSPA構築について学習したい方 ・「チームにVue.jsを覚えてほしい! 」という方

本書ではディープラーニングフレームワーク「Chainer」を使って、画像の自動生成や画像のスタイル変換、意味のある文章の自動生成や機械翻訳を行う人工知能プログラムを作成する方法をわかりやすく解説しています。

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、「Pure Data（Pd）」というオープンソースのグラフィカルプログラミング環境を使って、サウンドプログラミングを基礎から学ぶために書かれた本です。Max/MSPと同じルーツを持つPdは、「オブジェクト」という小さな箱を線でつなげていくことでデータの流れコントロールし、音を鳴らします。本書では、レシピとしてリズムマシン、シンセサイザー、そしていくつかのインタラクティブなシステムの作り方をとりあげ、初心者にもわかりやすく解説しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Windowsアプリを開発したい人向けに標準C++およびC++/CXの基礎から主要機能、ユニバーサルアプリ開発までを効率よく学べるパーフェクトガイド。はじめてC++を学ぶ人でもプログラムのコツが身につきます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Unity Visual Scriptingの解説書籍です。C#の知識がなくてもスクリプトを作成できます。マテリアルやアニメーションの作成手順に加えプログラミングの思考法まで解説しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Unityは、誰もが簡単に無料で高度な3Dゲームを作れるゲームエンジンです。しかし、部品を置いて、キャラを配置するだけでは面白いゲームは作れません。本書は、「Unityは使える。でも面白いゲームを作る方法がわからない」という人のために、面白い3Dゲーム作りに必須のプログラミングをわかりやすく解説した入門書です。ヒューマノイドの操作、2人対戦格闘の作成など、ゲームに必要な機能の組み立て方がわかります。サンプルのDLサービス付き。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AWSなら機械学習やディープラーニングの理論を学んだり、高性能なパソコンを購入しなくても、すぐに使える学習済みAIが提供されているので、手軽にAIソフトウェアの開発を体験できます。本書は、AWS（Amazon Web Services）のAIサービスを利用した実用的なAI構築の入門書です。画像に特定の人物が映っているかの判定、色々な言語で書かれた文章の翻訳、翻訳したテキストを音声で再生するソフトなどを作って、AI技術を体験してみましょう！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 データベースを制するものはWebを制す、とWeb開発の偉い人が言ったかどうかはよくわかりません。しかし、これは真理をついています。本書は、Web開発者向けにプログラミング言語のPHPと、軽量フレームワークのSlimを組み合わせ、MySQLデータベースを実際に作りながら学ぶ入門書です。非常に多くの技術について説明しますが、本書の内容を一通り理解できれば、本格的なWebアプリ開発が行えるようになります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Unityは、プロアマを問わず「3Dのソフトウェア開発」を行うとき、第一候補になるメジャーな開発ツールです。このUnityのプログラミング言語として採用されているのがC#です。本書は、Unity2019とC#の基本的な使い方を、ゲームを作りながら覚えるかんたん入門書です。Unity Hubのインストールから、ゲームオブジェクトの操作、アニメーションのスクリプト、GUIの作り方、C#超入門まで初心者でもUnityを使いこなせるようになります！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Googleの提供するFirebase（ファイアーベース）を使うと、Webやスマートフォンのアプリ開発で最大のネックになるバックエンドの処理を、クラウドで処理するサーバレス開発ができるようになります。本書は、Firebaseの基礎的な使い方とユーザー認証、データベース、ストレージなど6つの重要機能の使い方を解説します。これらの機能を使いこなせるようになれば、Webやスマフォアプリでのサーバーレス開発を一通り行えます！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Angularは、Googleが中心となって開発する、PWA開発のための強力なフロントエンドフレームワークです。数年前に世に出て以後、猛烈な勢いで進化し、プロの間で高評価を得ています。本書は、Angularを使ってPWA（プログレッシブWebアプリ）開発の基礎と、サービス、通信、ナビゲーションなどの機能を学ぶ入門書です。Angularの基本は意外と簡単です。あなたも最初の一歩を踏み出しましょう。初心者も安心のTypeScript超入門を収録！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Apache Sparkは、大規模データ処理のための高速かつ汎用性の高いエンジンです。開発・利用が簡単で機能も豊富なことから幅広い分野で利用されています。本書は、アプリケーション開発プログラミングの経験者を対象に、Apache Sparkを使うための基礎知識から各機能の実装方法、商用システムで利用する場合の留意点などを解説した入門書です。データ分析プラットフォームの考え方から集計・機械学習分析のアプリ開発までわかります！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 いま流行の「仮想通貨」には、ブロックチェーンやプルーフオブワークなどの新技術が使われています。これら新技術は仮想通貨以外にも応用できると注目されていますが、仕組みが複雑で理解するのは難しい技術でもあります。本書は、仮想通貨を支えるさまざまな技術を手軽に体感しながら理解できる体験入門書です。簡易な仮想通貨を自作して、仕組みを試すことでビットコインを支える基本技術がわかります！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Unityは、3Dソフトウェア開発を行うとき、プロアマを問わず第一候補にあがる強力な開発ツールです。すでに様々なゲーム開発に使われており性能の高さは実証済みですが、なんといってもアマチュアはタダで使えるところも魅力です。本書は、Unityをより便利に使いこなすために、実際にゲームを作りながらC#によるスクリプトプログラミングを学ぶ入門書です。ソフトのインストールから、C#の基礎知識、Unityの新機能まで解説します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 かつてNoSQLは最先端の技術でしたが、いまでは使って当たり前の技術になっています。AmazonやMicrosoftなどの大手ベンダも、NoSQLの商用製品やクラウドサービスを続々登場させ、エンタープライズでの利用が激増しています。本書は、一般のRDBエンジニアを対象に、NoSQLの基礎知識とエンタープライズ視点での活用方法を解説したテキストです。NoSQLの代表プロダクトの最新情報や想定されるユースケースを多数掲載しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 PHPは、Webアプリ開発に広く使われているプログラミング言語です。PHPのメリットのひとつは、情報が多く初心者に優しいことですが、それは情報が多すぎて何から学べばよいかわからなくなってしまう危険と隣り合わせということです。本書は、プログラミング初心者のために、プログラムを作りながらPHPの基礎を対話形式でわかりやすく解説します。PHPの学習をコツコツと一歩ずつ、スムーズにすすめたい人におすすめします。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 JavaScriptは、Webアプリ開発の定番言語です。本書は、JavaScriptの初学者向けにWebアプリ開発に必要なノウハウを、ボトムアップ方式で基礎から応用までやさしく解説します。若手プログラマーが講師となって、JavaScript未体験のエンジニアに手ほどきをするというペアプロ形式で説明していくので、プログラミングスクールで1対1のレッスンを受けている感覚で読み進めていただけます。開発現場ですぐに役立つ技が満載です！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで効果検証の実務を学ぼう！ この本は、効果検証を実務で行いたい方に向けた入門書です。 実務応用しやすい3つの分析手法（A/Bテスト・Difference in Differences （DID）・Regression Discontinuity Design （RDD））について、現場で実際にぶつかりやすい課題をミニストーリーなどで指摘しながら、その対応策や考えかたを示し、Pythonで実装していきます。 とくにA/Bテストについては多くの紙面を割き、複数のデザインパターンや分析手法を紹介します。 また、DIDとRDDについても、ミニストーリーなどを交えて適用できる条件を具体的に例示しつつ、間違った分析結果を算出してしまわないよう丁寧に解説を行います。 本書では、全体をとおして、ビジネスの現場で必要とされる知識と理論的な基礎との乖離に着目し、その乖離を埋めるような説明を心がけました。あくまで入門書であるため理論的な説明は控えめになっていますが、参考文献やブックガイドから、より専門的な論文や書籍にアクセスできるようにしています。 本書を読了することで、基本的な効果検証の手法を理解し、Pythonで実装できるようになります。さらに、陥りやすいアンチパターンや、効果検証を通じて組織に貢献するための考えかたなど、データ分析の実務者に必要とされる知見も身につきます。 謝辞／目次 1章　はじめに：いまなお隔たりがある効果検証の実務と理論 　1.1 効果検証とはなにか？ 　　1.1.1 本書のねらい：基礎と実務を紐づける 　　1.1.2 本書の特徴 　　1.1.3 効果検証の各手法の特性と使いかた 　　1.1.4 効果検証の目的：意思決定と探索的分析 　1.2 本書の構成 　1.3 想定する読者 　1.4 サンプルコード 2章　A/Bテストを用いてクリーンに効果検証を行う 　2.1 Prelude 　　2.1.1 太郎くんの分析の再現 　2.2 施策と効果 　　2.2.1 基本的な用語の確認 　　2.2.2 施策効果と反実仮想 　2.3 バイアス 　　2.3.1 バイアスを含んだ分析の例：ユーザーの性質 　　2.3.2 バイアスを含んだ分析の例：時系列 　　2.3.3 バイアスを含む分析手法の負のループ 　2.4 A/Bテストの基本的な発想 　　2.4.1 ランダムな施策割当によるバイアスの排除 　　2.4.2 施策効果のポテンシャルアウトカムフレームワークによる表現 　2.5 A/Bテストのデザイン 　　2.5.1 A/Bテストの設計 　　2.5.2 データ収集 　　2.5.3 収集したデータの分析と評価 　2.6 PythonによるA/Bテストデータの分析の実装 　2.7 A/Bテストのアンチパターン 3章　A/Bテストを用いて実務制約内で効果検証を行う 　3.1 実務におけるA/Bテストの課題 　3.2 A/Aテスト：A/Bテストの信頼性を担保する 　　3.2.1 A/Bテストは頻繁に「失敗」する 　　3.2.2 A/Bテストの失敗は2種類のケースに大別できる 　　3.2.3 A/Aテスト 　　3.2.4 A/Aテストのリプレイ 　3.3 柔軟なA/Bテストのデザイン 　　3.3.1 クラスターA/Bテスト 　　3.3.2 層化A/Bテスト 　　3.3.3 A/Bテストにおける処置と割り当ての不一致 　3.4 効率的な分析：共変量のコントロール 　3.5 施策効果の異質性：どこで効果があるのか知る 　　3.5.1 セグメントごとにサブサンプルに分割する 　　3.5.2 セグメントの交差項を入れて分析を行う 4章　Difference in Differencesを用いて効果検証を行う 　4.1 DID（差分の差法）：施策実施前後の違いを捉える 　　4.1.1 施策をとりまく4つの状況とよくある分析の仮定 　　4.1.2 DIDの基本的な発想 　　4.1.3 DIDの発想に基づいた施策効果分析の実装 　4.2 DIDを用いた実務的な施策効果検証 　　4.2.1 パネルデータ 　　4.2.2 分析方法 　　4.2.3 DIDによる施策効果分析の実装：文言変化の効果を調べる 　4.3 2期間以上のデータをDIDで分析する 　　4.3.1 時間を通じて施策効果は変わりうる 　　4.3.2 分析方法 　　4.3.3 DIDによる施策効果分析の実装：イベントスタディのケース 　4.4 パラレルトレンド仮定と検証 　　4.4.1 パラレルトレンド仮定の検証とは？ 　　4.4.2 プレトレンドテスト 　4.5 複数回の施策を行った場合にDIDによる分析は適用できるか？ 5章　Regression Discontinuity Designを用いて効果検証を行う 　5.1 RDDを適用できるシチュエーション 　　5.1.1 クーポン配布施策：クーポンの効果は本当に大きいのか？ 　　5.1.2 閾値によって実施するかどうか決める施策の効果を評価する 　5.2 RDDの仮定と推定 　　5.2.1 RDDの直感的な説明 　　5.2.2 RDDにおける施策効果 　　5.2.3 Sharp RDDの推定 　　5.2.4 rdrobustを用いたSharpRDDの実装 　　5.2.5 RDDの仮定が成り立たないケースとその検証法 　　5.2.6 McCraryの検定の実装 　　5.2.7 共変量のバランステストの実装 　5.3 Fuzzy RDD：処置確率が閾値によって不連続に変化する場合のRDD 　　5.3.1 rdrobustを用いたFuzzy RDDの推定 　5.4 内的妥当性と外的妥当性：我々はなにを推定しているのか？ 　5.5 bunchingの難しさ 　　5.5.1 操作が発生している例：所得税控除制度 　　5.5.2 bunchingの推定ステップと2つのケース 6章　おわりに：実務における課題と展望 　6.1 これまでの振り返りと実務プロセスに合わせた分析手法の選択 　6.2 分析プロセスの“不”可能性 　6.3 データ分析実務者の役割 　　6.3.1 闇落ちするデータサイエンティスト 　　6.3.2 専門知識で意思決定を支える 　6.4 効果検証の実務者のためのブックガイド 　　6.4.1 施策効果検証の発想を理解する 　　6.4.2 効果検証の発展的なトピックを学ぶ 　　6.4.3 計量経済学を学ぶ 　　6.4.4 実務として効果検証を実践する 著者・監修者略歴／参考文献／索引

PyQの大人気コンテンツ書籍化第2弾 Pythonで数理最適化と問題解決手法を学んでみよう！ 【本書の背景】 今日、数理最適化は、生産計画の最適化や勤務シフト表の作成、効率的なリソース配分の計画など幅広い分野で使われています。しかし、その理論的な深さや応用範囲の広さから、初学者が挫折感を覚えることも多いです（「はじめに」より抜粋）。 【本書の内容】 理論や詳細な内容を最小限に抑えて、Pythonのコードを動かしながら最適化を体験できるようにしました。さらに、簡単な確認問題を解くことで、理解度を確認しながら読み進められるように構成しました。（「はじめに」より抜粋）。 【PyQ（パイキュー）とは】 株式会社ビープラウドが運営する、ブラウザだけで学べるオンラインPython学習サービス。 【学習環境】 実行環境：PyQ、または、PC上のJupyterLab 利用言語：Python 3.11 利用ライブラリ：mip(1.15.0)、mip-tool(0.3.2)、pandas(2.1.3)、JupyterLab(4.0.9)、 Matplotlib(3.8.2) 【対象読者】 ・数理最適化を使って、社会や身近な問題解決に活かしたいという方 ・数理最適化を勉強したけど身につかず挫折した方 【前提知識】 ・高校数学のベクトルの知識 ・Pythonの文法知識 【目次】 Prologue PyQでPythonや数理最適化を学ぶ 第0章 本書の使い方 第1章 数理最適化による問題解決 第2章 数理モデルって何だろう 第3章 Pythonで数理モデルを作ろう 第4章 たくさんの変数はベクトルで 第5章 混合整数最適化って何だろう 第6章 Python-MIPのクラス 第7章 問題解決ってどうやるの？ 第8章 輸送費を減らしたい 第9章 もっと食べたくなる献立を 第10章 お酒をわけよう 第11章 シフト表を作りたい 第12章 pandasで数理モデルを作ろう 第13章 pandasで再モデル化 【著者プロフィール】 ・株式会社ビープラウド ・PyQチーム ・斎藤 努（さいとう・つとむ） 　株式会社ビープラウドにてPyQなどを担当。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！ コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえているから Webアプリ開発力がみるみる身に付く！ Webアプリ開発に必要なスキルを、Java標準技術で効率的に身につけられる秘訣はこの3つ！ 【1】「楽しく」学べるストーリーと世界感 「サーブレット／JSP」は、Javaの応用分野で、MVCモデルといった初心者がつまずきやすいテーマを扱います。本書では、『スッキリわかるJava入門』の登場人物や世界感を引き継いだ、親しみやすいイラストと対話＋解説というスタイルで、楽しくマスターできる仕掛けになっています。 【2】「ひとり」でも学べるエラー解決指南付き 「サーブレット／JSP」の学習の難しさは、文法ではなくトラブルシューティングにあります。本書では、多くの若手エンジニアがよく遭遇するエラーやトラブルと、それらの解決方法を「エラー解決・虎の巻」として巻末にまとめ、独学でもしっかりトラブルに対応できるようになっています。 【3】「実務で役立つ」内容に集中できる考え抜かれたテーマと構成 現場に入る前から、「サーブレット/JSP」に関する膨大な知識や技術をすべて身につけるのは困難です。本書は、「サーブレット／JSP」の開発プロジェクト配属の予定がある方を対象とし、配属前に学習しておくとよりよい内容を重点的に取り上げ、現場に必要な知識を優先的に学べる構成になっています。 第4版では、Java21、Jakarta EE 10、Pleiades 2023に対応したほか、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！ ▼この本の特徴 　本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 　この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第Ⅰ部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。 第Ⅱ部はケーススタディです。 実際に社会で起こりうる、さまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。 学校のクラス編成やサークル活動における学生の乗車グループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、キャンペーンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。 ▼第1版からの変更箇所 ・5章（車両の配送計画） 問題の理解を助けるために挿絵・最適化結果の可視化を増やし、実装プログラムの解説を充実させました。また、最適化に登場する部品の列挙アルゴリズムについては、計算速度よりも理解しやすさを優先したものに差し替えました。 ・6章（数理最適化APIとWebアプリケーションの開発）にFastAPIやStreamlitの記述を追加 PythonのWebアプリケーション開発のフレームワークであるFlaskに加え、人気のFastAPIやデータサイエンティストでも簡単にWebアプリケーションが開発できるStreamlitについて追記しました。 ・7章（商品推薦のための興味のスコアリング）行列表現に関する説明の調整 簡単な数理最適化問題の行列表現から解説を行い、段階を踏んで理解できるようにしました。さらに、ソースコードの解説を追記することで、プログラムにおける行列の扱い方を理解しやすくなりました。 ▼このような方におすすめ ◎ 数理最適化の実務応用について知りたい方 ◎ 施策の効果最大化や効率化に取り組むビジネスマン（エンジニア・マーケター・リサーチャーなど） ◎ 情報・経済・経営系などの学部や学科の学生 ◎ データサイエンティストを志す方 第Ⅰ部　数理最適化チュートリアル 　第1章　数理モデルとは 　第2章　Python数理最適化チュートリアル 第Ⅱ部　数理最適化のケーススタディ 　第3章　学校のクラス編成 　第4章　割引クーポンキャンペーンの効果最大化 　第5章　最小コストで行う輸送車両の配送計画 　第6章　数理最適化APIとWebアプリケーションの開発 　第7章　商品推薦のための興味のスコアリング Appendix　メソッド・関数早見表

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 豊富な練習問題でJavaScriptをしっかり身につける 本書はJavaScriptによるプログラミングの入門書です。JavaScriptは、パソコンさえあればGoogle Chromeなどのウェブブラウザとメモ帳を使って今日からでも始められます。本書では、Google Chrome上にメッセージをだしたり、画像を表示したりすることからはじめ、分岐や繰り返しといったプログラミングの基本的な概念、タイマーを使った処理などを解説していきます。最後の章では小さなWebサイトを作ってみることで、JavaScriptの基本を一通り学びます。 ◯本書のポイント1 「プログラミング力が身につく練習問題を豊富に掲載」 プログラミングの勉強は自分でプログラムを書いてみることが一番です。考え方や文法をある程度理解しても、いざ目的を設定してプログラムを書こうとしたとき、どこから手を付けていいのかとなりがちです。そこで本書は練習問題を豊富に掲載し、問題を解くことで読者のプログラミング力が自然と身につくようになっています。 ◯本書のポイント2 「JavaScriptに限定されないプログラミングの考え方を解説」 プログラミング言語にはさまざまな種類があります。ゲームならC++、人工知能ならPython、業務システムならJavaなどと聞いたことがある方もいるでしょう。これだけ聞くと、英語と日本語のように文字から文法から、それぞれで何もかも違うように思われます。でも実は、基本的な文法の構成はどれもほとんど変わらず、いずれかの言語の基本的な考え方を理解すれば、別の言語の習得も容易になります。本書では、JavaScriptに限定されないプログラミングの基本的な考え方をていねいに解説しています。 第１章　初めてのJavaScriptプログラム ─ 世界で一番有名で、一番短いプログラムを書いてみよう 第2章　関数はプログラムのレゴブロック ─ 難しいことはだいたい関数がやってくれる 第3章　人生は選択の連続である ─ 分岐、プラスして変数と演算子 第4章　何万回でも何億回でもヘビーローテーション ─ ループ（繰り返し） 第5章　「オーダーメイド」のレゴブロックを作ろう ─ ユーザー定義関数 第6章　カウントダウンイベント御用達 ─ タイマーを使った定期的繰り返し 第7章　何千個でも、何万個でもまとめて記憶 ─ 配列 第8章　虫取りは人類を救うか ─ デバッグ 第9章　世の中はもの（オブジェクト）でできている ─ オブジェクト指向とは 第10章　ブラウザの中身は全部オブジェクト 第11章　Document オブジェクトとアニメーション 第12章　パソコンの中にも凄腕のイベント屋がいる ─ イベント処理 第13章　プログラムを作る ≒ アルゴリズムとデータ構造を考える 第14章　ウェブサイトを作ってみよう 付録A　JavaScript のその他の構文や関数 付録B　ほかの言語も使ってみよう

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 clusterで素敵なイベントを開催しよう！ イベント作成から開催まで ノウハウを一挙公開 【本書の概要】 本書はclusterを利用し、イベントを作成して開催するノウハウを解説した書籍です。 ●イベントの作成・操作・録画・配信の基本 ●勉強系・エンタメ系のイベント開催のアイデア ●音楽系イベント開催の基本や応用 ●劇イベントの開催方法 ●イベント向けワールドやアイテムの作り方 ●イベントの演出方法 などを丁寧に紹介します。 【対象読者】 ・メタバースに興味のある個人ユーザー ・学生の方（音楽活動、イベント活動など） ・個人でイベント活動を行う予定の方 【本書のポイント】 ・イベントの開催・運営方法がわかる ・勉強系・エンタメ系・音楽系のイベント開催方法や演出方法がわかる ・イベント向けのワールドやアイテムの作り方がわかる 【cluster について】 cluster はクラスター社が提供するメタバース環境です。 イベントや会議の開催機能、多様なワールドの作成機能が用意され、個人はもちろん企業のイベントでも近年利用されています。 【目次】 CHAPTER1 clusterとメタバースイベント CHAPTER2 イベントの基本 CHAPTER3 勉強会系・エンタメ系イベントの開き方 CHAPTER4 音楽系イベントの基本 CHAPTER5 発展的な音楽系イベント CHAPTER6 アバターで行う劇イベント CHAPTER7 イベント向けワールドやアイテムの基本 CHAPTER8 より進んだイベント向けワールド 【著者プロフィール】 vins（ビンス） 東京大学 文学部卒。Cluster Creators Guideへの寄稿やワールドの公開を行っている。 「クイズ・正解にタッチ！」ゲームワールド杯 2020 Unity Japan 賞、「カンヅメ RPG」GameJAM2020 冬 大賞等を受賞。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版！ Javaエンジニア身につけておくべき、開発現場の「常識」が まとめて一気にマスターできる！ 脱・入門を目指すエンジニアが、現場の常識をスムーズに習得できる秘密は、この3つ！ 【1】現場に必要な周辺スキルを、まんべんなく解説 開発や設計手法、ツールについての知識不足でチームに迷惑をかけることがないように、各種APIに加え、開発現場で求められる内容について幅広く紹介。 指導係の先輩が後輩に渡す1冊としてもお勧めです。 【2】本格的な技術やそのおもしろさと出会うきっかけが満載 Javaの世界では、効率よく創造的に開発を進めるための技術や技法が日々生まれ進化しています。 本書では、各分野から抽出した、本格的な技術のエッセンスを、初学者にもわかりやすい形にアレンジして取り上げています。 【3】Java入門の世界感を引き継いでいて読みやすい 姉妹書『スッキリわかるJava入門』の登場人物や世界感を引き継ぎ、同じ主人公が、現場に出て成長を目指すストーリーとなっています。 初学者は、『入門』とあわせて本書を読むことで、効率的にJavaをマスターすることができます。 一部の章では、「dokojava」※を使って学習を進められます。 第4版では、Java21を基準に加筆・修正を行ったほか、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。 ※dokojavaは新刊購入者用特典です。利用の前にインプレスのWebサイトで「dokojavaご利用上の注意」をご確認ください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 SystemVerilogによる回路設計を実践的に解説 SystemVerilogによるFPGA/ASIC 設計方法を解説する入門書です。 SystemVerilog は、はデジタル回路設計のデファクトスタンダードであるVerilog HDLを拡張した言語で、検証に関する機能が強化されています．Verilog HDLは、ライバルであるVHDLに比べて比較的書きやすい言語といわれています。 本書は、若い技術者や学生向けに最近のSystemVerilogによるデジタル回路設計を解説するものです。FPGAへの実装やデジタル回路自体の基礎からSystemVerilogによるRISC V（リスク ファイブ）設計、Verilog HDLと比較しての注意点など、実践的な内容を解説しています。 第1章　ハードウェア記述言語による FPGA/ASIC 設計 第2章　FPGA への実装入門 第3章　ディジタル回路入門 第4章　SystemVerliog による順序回路設計 第5章　SystemVerilog による FPGA の設計と実装 第6章　SystemVerilog による ASIC 設計 第7章　SystemVerilogとVerilog HDLの対比と記述の罠

身近な課題を解決しながら機械学習を基礎からしっかり理解できる！ ■商品紹介 本書はPythonを利用して、実際の課題を機械学習で解決する手法を解説する書籍です。手を動かしながら、データ分析やアルゴリズムについて学ぶことができます。本書では「1.課題分析」「2.データ分析」「3.予測」の3ステップで課題解決を行っていきます。 ■本書の特徴 1.現実的な場面を想定した解説 本書では、現実的な場面を想定して「課題」を設定し、それを機械学習で解決する方法を解説します。課題からアルゴリズムを選定し、プロジェクトをどのように動かしていくのかを学べます。 2.機械学習に最適なアルゴリズムを学べる 本書は、機械学習に用いるアルゴリズムを実例を通じて学べます。身近なビジネス課題を解決するために、どういったアルゴリズムを用いれば良いか、体系的に理解できます。 ■こんな方のための本です ・Pythonの学習をある程度終えて、これから機械学習に対する勉強をしてみたい、一歩を踏み出してみたい方 ・業務や個人のプロジェクトで機械学習を使ってみたい方 ・教科書的な勉強だけでなく、実際に手を動かしながら学びたい方 ■目次 Chapter1　機械学習をはじめる前に Chapter2　まずは基本を押さえよう 2-1　Chapter2について 2-2　回帰アルゴリズム：不動産価格を予測しよう 2-3　分類アルゴリズム：社員の退職を予測しよう Chapter3　さまざまなアルゴリズムを体験しよう 3-1　Chapter3について 3-2　時系列予測アルゴリズム：商品の売上を予測しよう 3-3　レコメンドアルゴリズム：個人の趣向に沿った商品をオススメしてみよう 3-4　異常検知アルゴリズム：ポンプの故障を検知しよう Chapter4　さまざまなデータを取り扱ってみよう 4-1　Chapter4について 4-2　テキストデータ：商品の口コミを分析してみよう 4-3　画像データ：画像を識別してみよう Chapter5　一つひとつのプロセスを深堀りしてみよう 5.1　Chapter5について 5.2　データ観察 5.3　特徴量生成・学習 5.4　機械学習アルゴリズムと評価指標の選定 5.5　機械学習モデルの学習と選択 Chapter6　モデルを運用してみよう 6-1　機械学習モデルを運用してみよう 6-2　バッチ予測をしよう 6-3　リアルタイム予測をしよう ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【TypeScriptでわかりにくい「型」の違いを豊富な図解と例題でわかりやすく解説しているプログラミングの教科書です】 本書は、「広く・正しく・新しく」をコンセプトにTypeScriptでプログラミングをはじめるにあたって基本的なことはすべて学習できる内容となっています。また、イラストによる図解方式で概念をやさしく解説しているので、プログラミングが初めての人でも安心して学習を進めることができます。なお、章の最後には練習問題を収録しているので、内容がきちんと理解できたかを確認することができるので、プログラミングの教科書としても利用できます。 ■目次 ■1章 TypeScriptをはじめよう 　　1-01 TypeScriptとは 　　1-02 開発環境の構築 　　1-03 TypeScriptのプログラム作成 　　1-04 TypeScriptの基本ルール 　　章末復習問題 ■2章 変数とデータ型 　　2-01 変数とは 　　2-02 変数の宣言と値の代入 　　2-03 データ型 　　2-04 型推論 　　2-05 列挙型 　　2-06 タプル型 　　章末復習問題 ■3章 配列 　　3-01 配列とは 　　3-02 配列の操作 　　3-03 多次元配列 　　3-04 ジャグ配列 　　3-05 連想配列 　　章末復習問題 ■4章 演算子 　　4-01 演算子とは 　　4-02 算術演算子 　　4-03 代入演算子 　　4-04 ビットシフト演算子 　　4-05 比較演算子 　　4-06 論理演算子 　　4-07 文字列結合演算子 　　章末復習問題 ■5章 条件分岐処理 　　5-01 条件分岐処理とは 　　5-02 if文 　　5-03 if文と論理演算子 　　5-04 三項演算子 　　5-05 switch 文 　　章末復習問題 ■6章 繰り返し処理 　　6-01 繰り返し処理とは 　　6-02 while文 　　6-03 do-while文 　　6-04 for文 　　6-05 for-of文 　　6-06 繰り返し処理の終了と継続 　　6-07 多重ループ 　　章末復習問題 ■7章 関数 　　7-01 関数の作成 　　7-02 引数のある関数の作成 　　7-03 戻り値のある関数の作成 　　7-04 関数式とアロー関数 　　7-05 ジェネリクス 　　7-06 スコープ 　　章末復習問題 ■8章 クラスの基本 　　8-01 クラス 　　8-02 プロパティ 　　8-03 メソッド 　　8-04 コンストラクタ 　　8-05 アクセス修飾子 　　章末復習問題 ■9章 クラスの応用 　　9-01 継承 　　9-02 オーバーライドとオーバーロード 　　9-03 アクセス修飾子（protected） 　　9-04 ジェネリックメソッド 　　章末復習問題 ■10章 抽象クラスとインターフェース 　　10-01 抽象クラス 　　10-02 インターフェースとは 　　10-03 インターフェースの継承 　　章末復習問題 ■11章 例外処理 　　11-01 例外処理とは 　　11-02 try catch finally 　　11-03 Errorオブジェクト 　　11-04 カスタム例外クラス 　　章末復習問題 ■12章 モジュール 　　12-01 モジュールとは 　　12-02 デフォルトエクスポート／インポート 　　12-03 モジュールの分割と階層化 　　章末復習問題 ■13章 ReactによるWebアプリ開発 　　13-01 Webページの作成 　　13-02 Reactとは 　　13-03 開発用プロジェクトの作成 　　13-04 Reactの基本ファイル 　　13-05 カウンターアプリの作成 　　13-06 お天気アプリの作成 　　章末復習問題 ■章末復習問題解答＆チートシート ■著者プロフィール HIRO（ひろ）：1995年頃からプログラミングの世界に足を踏み入れ、未知の技術や新しいプログラミング言語の習得を趣味としている。専門は.NETで、特にC#におけるアプリ開発を楽しみ、初心者向けの情報を数多く配信している。

●データの加工や分析の実践スキルを身につけよう 本書は、Pythonやpandasの基礎を身につけた方が、データ分析を行ううえで知っておきたい「データ分析の実務で使うノウハウ」をまとめた書籍です。 さまざまな種類のデータの読み込みから加工、可視化、データの評価、pandasやNumPyの活用方法など、Pythonを使ってデータを加工し分析する方法を詳しく学べます。データ加工のレシピやデータ分析に必要な数学の知識についても学べます。 【本書で学べること】 ・データ加工の基礎知識 ・データの種類と読み込み ・表形式データの加工 ・NumPyと数値データ ・データの評価 ・時系列データの処理 ・テキスト情報の処理 ・画像データの処理 ・グラフデータの処理 ・地理空間データの処理 ・データ分析に必要な線形代数 【本書で学べること】 「Pythonのデータ活用や加工をより詳しく理解したい」「実務でデータ分析をしたい」「幅広いデータ形式の知識を持ちたい」「普段からPythonでデータ分析をしているが、データハンドリングの知識を学びたい／ツールの使い方を調べたい」といった方におすすめの一冊です。

本書は著者による前著『Python3で学ぶ！プログラミングはじめの一歩』を理解した読者に最適な続編です。前作の「実践的な学習」のスタイルを継承しながら、今回はWebアプリケーション開発に特化した内容となっています。Pythonやプログラミングの基礎を扱っている前著に続き、本書ではWebアプリケーションの設計原理、関連する技術スタック、そしてその運用メカニズムについて具体的に解説しています。 本書では、Webアプリケーションの基本から高度な概念まで、全体的な理解を得ることができます。一歩一歩確実にスキルを積み上げたい方、次のレベルのWebアプリケーション開発者を目指す方におすすめです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングの世界で、数学の定理や公式に相当するものがアルゴリズムです。本書ではπの計算や文字列の検索、迷路の解法などのプログラムをC言語で作成して基本的アルゴリズムを習得していきます。 ■目次 第1章 ウォーミング・アップ 第2章 数値計算 第3章 ソートとサーチ 第4章 再帰 第5章 データ構造 第6章 木（tree） 第7章 グラフ（graph） 第8章 グラフィックス 第9章 パズル・ゲーム ■著者プロフィール 河西朝雄：長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「C言語用語辞典」（ナツメ社）「Javaによるはじめてのアルゴリズム入門」「原理がわかるプログラムの法則」（技術評論社）など

自然言語処理モデル「BERT」のしくみと実装手法を PyTorchとGoogle Colaboratoryで学んでみよう！ 【本書の背景】 近年、深層学習に基づく自然言語処理技術は飛躍的な発展を遂げており、翻訳、文章生成、文章のグルーピングなど様々な業務に利用されています。自然言語処理技術の中でも特に注目を集めているのが「BERT」です。 【BERTとは】 BERTは2018年の後半にGoogleから発表された、自然言語処理のための新たなディープラーニングのモデルです。「Transformer」がベースとなっており、様々な自然言語処理タスクに合わせて調整可能な汎用性があります。 【本書の概要】 PyTorchとGoogle Colaboratoryの環境を利用して、BERTの実装方法について解説します。具体的にはAttention、Transformerといった自然言語処理技術をベースに、BERTのしくみや実装方法についてサンプルを元に解説します。章末には演習を用意しています。 【対象読者】 ・一歩進んだ自然言語処理技術を身につけたい方 ・BERTの実装を効率よくコンパクトに学びたい方 ・BERTの概要を実装を通して把握したい方 【本書の特徴】 ・サンプルを元にBERTの基礎から発展的な利用方法まで学べる ・Google ColaboratoryとPyTorchという人気の開発環境、フレームワークで学べる ・Transformersライブラリを利用してBERTを実装できる 【目次】 Chapter0 イントロダクション Chapter1 BERTの概要 Chapter2 開発環境 Chapter3 PyTorchで実装する簡単な深層学習 Chapter4 シンプルなBERTの実装 Chapter5 BERTの仕組み Chapter6 ファインチューニングの活用 Chapter7 BERTの活用 Appendix さらに学びたい方のために 【著者プロフィール】 我妻 幸長（あづま・ゆきなが） 「ヒトとAIの共生」がミッションの会社、SAI-Lab株式会社の代表取締役。AI関連の教育と研究開発に従事。 東北大学大学院理学研究科修了。理学博士（物理学）。 法政大学デザイン工学部兼任講師。 オンライン教育プラットフォームUdemyで、10万人以上にAIを教える人気講師。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Webアプリ開発の基礎をJava標準技術でしっかり学べる 人気ナンバー1！ Webアプリ開発の定番書に第3版登場！ 業務用Webアプリケーション開発で幅広く利用されている「サーブレット」と「JSP」は、非常に強力である一方、独学が難しい技術となっています。 HTMLやHTTPといった各種仕様、セッションやスコープをといった概念ほか、Webアプリ開発に必要な知識は多岐に恒りますが、本書は、その仕組みやコツも含め、「なぜ」「どうして」を突破しながら、楽しく着実にマスターできる1冊となっています。 この第3版では、最新LTSであるJava17に対応したほか、Eclipse最新版に準じた画面やフォルダ構成に解説をアップデートし、開発現場・教育現場での利用により適した形に進化しました。 また、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も併せて更新され、つまずいても安心です。 スッキリわかる入門シリーズの『スッキリわかるJava入門』『スッキリわかるJava入門 実践編』『スッキリわかるSQL入門』と合わせて本書で学習すれば、Javaとデータベースを駆使した本格的Webアプリケーションを自由自在に開発できる、ワンランク上のJavaエンジニアにステップアップできます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 ライブに！イベントに！ 自分だけのメタバースの世界を 作り上げよう！ 【本書の概要】 本書はclusterを利用し、メタバースワールドを作成する方法を解説した書籍です。 初心者の方でも無理なく作成できるよう、 ●cluster の基本 ●cluster ワールド開発の基本 ●アイテム制作の基本 ●ワールド作成のアイデア などをサンプルつきで丁寧に紹介します。 【対象読者】 ・メタバースに興味のある個人ユーザー ・学生（サークル活動、音楽活動、イベント活動など） 【本書のポイント】 ・ワールド・イベントなどclusterの利用方法がわかる ・豊富な画像でclusterのイメージがわかる ・ワールド・アイテム作成のコツがわかる ・メタバースとは何か、文章解説と実体験で学べる 【cluster について】 cluster はクラスター社が提供するメタバース環境です。 イベントや会議の開催機能、多様なワールドの作成機能が用意され、個人はもちろん企業のイベントでも近年利用されています。 【目次】 CHAPTER1 メタバースで人気のclusterとは CHAPTER2 cluster利用入門 CHAPTER3 ワールドクラフトで簡易ワールドをつくろう CHAPTER4 Unityを使ったワールド作成の準備 CHAPTER5 Unityワールド作成の基本 CHAPTER6 「アイテム」作成の基本 CHAPTER7 よりよいワールドとアイデア 【著者プロフィール】 vins（ビンス） 東京大学 文学部卒。Cluster Creators Guideへの寄稿やワールドの公開を行っている。 「クイズ・正解にタッチ！」ゲームワールド杯 2020 Unity Japan 賞、「カンヅメ RPG」GameJAM2020 冬 大賞等を受賞。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 サポートベクトルマシンの理論と実践の基礎・基本が，この1冊で学べる！ サポートベクトルマシンは、データの分類、回帰、はずれ値検知など、機械学習のさまざまな場面で強力かつ柔軟性の高いモデルとして知られています。そのアルゴリズムは直観的であり数学的な曖昧さがないことから、昨今注目されている「機械学習の解釈可能性」というモデルの評価基準に照らしても有力な手法といえます。そのため、自然科学や経済学等の研究成果や経験則的な業務知識をモデルに生かすことも容易です。 本書は、サポートベクトルマシンの理論的枠組みを高校レベルの数学からやさしく展開するとともに、Pythonによるわかりやすい実装例を紹介します。また、応用上重要な非線形サポートベクトルマシンで用いられるカーネル法も、図解や具体例を通してわかりやすく解説します。 第1章　はじめに 1.1　人工知能と機械学習 　1.1.1　人工知能による推論 　1.1.2　人工知能による学習 　1.1.3　機械学習 1.2　機械学習モデル 　1.2.1　モデル 　1.2.2　機械学習モデル 1.3　機械学習分類モデルの作りかた 1.4　サポートベクトルマシンの概要 1.5　サポートベクトルマシンの特徴 1.6　本書の読みかた 第2章　数学の基礎 2.1　ベクトル 　2.1.1　ベクトルとは何か 　2.1.2　位置ベクトル 　2.1.3　三角比と余弦定理 　2.1.4　ベクトルの内積 　2.1.5　点と直線の距離 　2.1.6　Pythonでベクトル 2.2　行列 　2.2.1　行列とは何か 　2.2.2　行列の演算 　2.2.3　転置行列 　2.2.4　半正定値行列 　2.2.5　Pythonで行列 2.3　関数 　2.3.1　関数とは何か 　2.3.2　指数関数 　2.3.3　対数関数 　2.3.4　Pythonで指数関数・対数関数 2.4　微分 　2.4.1　平均変化率 　2.4.2　微分 　2.4.3　合成関数の微分 　2.4.4　指数関数・対数関数の微分 　2.4.5　偏微分 　2.4.6　級数展開 第3章　線形サポートベクトルマシン（線形SVM） 3.1　線形SVM 　3.1.1　線形ハードマージンSVM 　3.1.2　線形ソフトマージンSVM 3.2　線形SVMの最適化 　3.2.1　ラグランジュの未定乗数法 　3.2.2　KKT条件 　3.2.3　線形SVM最適化の方法 3.3　線形SVMによる分類問題の解法 　3.3.1　ペンギン分類モデル 　3.3.2　Pythonでペンギンの分類 　3.3.3　2値分類モデルの評価 　3.3.4　ペンギン分類モデルの評価 第4章　非線形サポートベクトルマシン（非線形SVM） 4.1　非線形SVM 　4.1.1　カーネル法 　4.1.2　カーネル関数の具体例 　4.1.3　カーネル化SVMの定式化 4.2　非線形SVMの最適化 　4.2.1　逐次最小最適化アルゴリズム（SMO） 　4.2.2　非線形SVM最適化の方法 4.3　非線形SVMによる分類問題の解法 　4.3.1　カーネル化SVMによる非線形分類モデル 　4.3.2　カーネル化SVMによる分類問題の解法 　4.3.3　Pythonでアヤメ分類 付録　Pythonの基礎 A.1　開発環境Colab A.2　Python文法の要点 　A.2.1　データ型 　A.2.2　演算子 　A.2.3　条件分岐 　A.2.4　繰返し 　A.2.5　組込み関数 　A.2.6　関数定義 　A.2.7　クラス 　A.2.8　変数のスコープ A.3　Pythonライブラリ群 　A.3.1　NumPy 　A.3.2　pandas 　A.3.3　SymPy 　A.3.4　matplotlib 　A.3.5　scikit-learn 本書を読み終えた後に

Power Automate for desktopで 煩わしい業務を自動化しよう 【本書の概要】 Power Automate for desktopはマイクロソフト社が提供している注目のRPAソフトウェアです。 定型的なパソコン作業をプログラミングせずに自動化することができます。 本書は、Power Automate for desktopを一度は触れたことがある方や、 特定の作業を自動化したい方に向けて、 業務の自動化テクニックをTIPS形式でまとめた書籍です。 実務に即した数々の自動化手法や本格的な手法まで丁寧に解説しています。 【対象読者】 ・Power Automate for desktopを一度は触れたことのある方 ・業務を自動化するテクニックを手早く身に付けたい方 ・業務の自動化を始めたい非エンジニアの方 【本書の自動化処理の一例】 ・Webサイトにログインしてメニューを操作する ・Webページのテキストボックスに入力する ・メールを受信して内容を読み取る 【本書の主な特徴】 ・ニーズの高い自動化テクニックをピックアップ ・節末で関連項目を参照 ・自動化フローのサンプル付き 【目次】 Chapter1 Power Automate for desktopの基本を理解しよう Chapter2 デスクトップの自動操作テクニック8選 Chapter3 業務成果に直結する！Excel操作テクニック11選 Chapter4 超高速化！Webサイトを使った業務の時短テクニック7選 Chapter5 今日から使える！メールを操作する3つのテクニック Chapter6 制御フローを使いこなそう Chapter7 超実践的なテクニックを身に付ける Chapter8 ExcelとWebサイトを操作する本格的なフローに挑戦しよう Chapter9 実践的な業務自動化に使える2つのアイデア 【著者プロフィール】 株式会社完全自動化研究所 代表取締役社長 小佐井 宏之(こさい・ひろゆき) 福岡県出身。京都工芸繊維大学同大学院修士課程修了。 業務完全自動化の恩恵を多くの人に届け、無意味なPC作業から解放し 日本を元気にしたい。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

pytestを正しく理解し、風通しの良いPythonプログラムを書く 本書は、 Brian Okken, "Python Testing with pytest, Second Edition: Simple, Rapid, Effective, and Scalable", The Pragmatic Bookshelf の翻訳書です。 【本書の内容】 Pythonを使った開発時に、テストの検出・実行・結果報告を自動で行うpytestの、導入から活用方法の詳細を、実務に沿うスタイルでを解説した『テスト駆動Python』（2018年）の第2版です。 扱う範囲は前版よりも広くなり、軽く触れるに留めていた箇所もより深い解説を加えており、Pythonを使った開発に欠かせない内容に仕上がっています。とくにCIやプラグイン開発など、テスト自動化エンジニア向けのトピックも増えつつ、パラメータ化やモック、デバッグ手法など、プログラマなら知っておくべき知識もてんこ盛りです。 アプリケーションをPythonで構築する際に、テスト駆動開発をストレスなく行いたいプログラマ・エンジニア、およびテスト設計やテストアーキテクチャを知りたい方にはうってつけの1冊です。 【著者について】 ・20年にわたるR&D経験を持つ主席ソフトウェアエンジニア。試験計測機器を開発している。また、Test&Codeポッドキャストを主催し、Python Bytesポッドキャストの共同開催者でもある。 目次 Part 1　pytestの主力機能 第01章　はじめてのpytest 第02章　テスト関数を書く 第03章　pytestのフィクスチャ 第04章　組み込みフィクスチャ 第05章　パラメータ化 第06章　マーカー Part 2　プロジェクトに取り組む 第07章　戦略 第08章　設定ファイル 第09章　カバレッジ 第10章　モック 第11章　toxと継続的インテグレーション 第12章　スクリプトとアプリケーションのテスト 第13章　テストの失敗をデバッグする Part 3　ブースターロケット 第14章　サードパーティプラグイン 第15章　プラグインの作成 第16章　高度なパラメータ化 付録A　仮想環境 付録B　pip ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで、本格的な機器分析データの解析 化学分析データの処理プログラムをPythonで作ろう、という本です。自ら作ることにより、目的のはっきりした使い勝手のよいものを作ることができます。本書はそのための指南書です。 第1章　機器分析の世界 第2章　Pythonの基礎 第3章　統計の基礎 第4章　データの前処理と可視化 第5章　ケモメトリックスの基礎 第6章　次元削減 第7章　クラスタリング 第8章　回帰 第9章　クラス分類 第10章　フィッティング 第11章　二次元相関分光法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 いま話題の新しい言語「Julia」を7日間で速習！ プログラミングが初めてでも読みやすい解説を通じて、具体的課題に適用しながら基礎から応用まで身につける。簡単、気軽に誰でも科学技術計算ができる！ ◇おもな目次◇ 1日目　Julia言語に触れてみよう――「高級電卓」としてのJulia 　1.1　インストールしてみよう 　1.2　実行してみよう 　1.3　電卓のように使ってみよう 　1.4　変数を使ってみよう 2日目　数式をコードにしてみよう――Julia言語の基本機能 　2.1　関数を作ってみる：function 　2.2　条件分岐をしてみる：if文 　2.3　繰り返し計算をしてみる：for文 　2.4　行列とベクトルを扱う：配列 　2.5　型について考える：型と多重ディスパッチ 　2.6　パラメータや変数をまとめる：struct 　2.7　一通りのセットとしてまとめる：module 　2.8　微分方程式を解く：パッケージの使用 　2.9　数式処理（代数演算）をする：他の言語のライブラリを呼ぶ 3日目　円周率を計算してみよう――簡単な計算と結果の可視化 　3.1　計算を始める前に 　3.2　正多角形による方法：漸化式で計算 　3.3　無限級数による方法：結果のプロットと複数の方法の比較 　3.4　数値積分による方法：区分求積法ほか 　3.5　モンテカルロ法：乱数を使う 　3.6　球衝突の方法：シミュレーションの可視化 4日目　具体例1：量子力学――微分方程式と線形代数 　4.1　時間依存のない1次元シュレーディンガー方程式：固有値問題を解く 　4.2　時間依存のない2次元シュレーディンガー方程式：特殊関数を使う 　4.3　波動関数の時間発展：行列演算を行う 5日目　具体例2：統計力学――乱数を使いこなす 　5.1　手作り統計力学：ヒストグラム表示 　5.2　イジング模型のモンテカルロシミュレーション：可視化と動画作成 6日目　具体例3：固体物理学――自己無撞着計算と固有値問題 　6.1　強束縛模型：対角化とフーリエ変換 　6.2　超伝導平均場理論：自己無撞着計算 7日目　自分の問題を解いてみよう 　7.1　用途別必要機能まとめ 　7.2　妙に遅いとき：高速化の方針 　7.3　さらに速く：並列計算をする ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 クリーンで柔軟性の高いプログラムを開発できる。 プロの品質を実現するデザイン手法を多面的に解説。 ＜抽象化、カプセル化、パフォーマンス、テスト、拡張性と柔軟性、 クラスの継承、疎結合、リファクタリング、デザインパターン .etc＞ プログラマーが考慮すべきソフトウェアデザインのアプローチとして、 さまざまな手法がこれまで登場し発展してきました。 たとえば、1960年代の構造化プログラミング以降で発展した「関心の分離」や「抽象化」、 オブジェクト指向の中心概念の1つ「カプセル化」などが挙げられます。 これらは、いずれもソフトウェアの開発／運用をより容易にし、拡張性・保守性を高めるものです。 本書では、それらのアプローチをどのように理解し、 Pythonでどのように実践していけばよいのかを解説します。 本書の内容を習得することで、初中級者はコーディングスキルを大きく向上させ、 プロフェッショナルなプログラミングへの道を見通せるようになります。 ベテランの開発者が最近のトレンドを押さえて昔の知識を更新するのにもよいでしょう。

次世代型の運用監視を実現するオブザーバビリティと New Relic製品群の実践的な活用方法を解説！ 本書は、次世代監視に必須となるオブザーバビリティ（Observability：可観測性） という考え方と、New Relicというツールを使ったオブザーバビリティの実践手法に ついて解説した書籍です。 これまでの監視の問題点やオブザーバビリティの必要性、 New Relicの基本的な使い方、活用パターンなどを詳説しています。 -------------------- 本書の構成は、次のように3部構成となっています。 ■Part 1　New Relicを知る 従来の古典的な監視の問題点とオブザーバビリティを備えた次世代の運用監視の 必要性を説明するとともに、それを実現するために強力な武器となりえる New Relicとそれを支えるプラットフォームの概要をしていきます。 ■Part 2　New Relicを始める 実際にNew Relicを使うための基礎知識を身につけるために、 システムのエンド・ツー・エンドのオブザーバビリティ特性を提供する、 APM、Infrastructure、Synthetics、Browser、Mobile、Logs、New Relic One といった全ツールの基本的な使い方を学習します。 ■Part 3　New Relicを活用する──16のオブザーバビリティ実装パターン 応用編として16のオブザーバビリティ実装パターンを紹介します。 （「はじめに」より抜粋） ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習エンジニア必見！ ベイズ統計の基礎から ベイズ統計モデリングまで Pythonプログラムをもとに丁寧に解説！ 【本書の内容】 ベイズ統計の基礎知識からベイズ統計モデリングまで、 Pythonのプログラムをもとにわかりやすく解説した書籍です。 前半ではベイズ統計の理解に必要な確率の説明からはじまり、 ベイズ統計学、ベイズの定理、ベイズ推定の基本事項をわかりやすく解説。 後半では線形モデルを例題として、MCMC法を用いたモデルの推定方法について解説します。 【本書で扱うベイズの定理について】 事後分布を求める際に問題となる、ベイズの定理の積分計算を回避する方法を2つ紹介します。 1つは、共役事前分布によって事後分布の解析解を求める方法です。 そしてもう1つは、MCMC法を使用することで数値計算によって事後分布を推定する方法です。 MCMC法はPythonのライブラリのPyMC3を用いて手軽に実践することができます。 【本書の扱うベイズ統計の範囲】 ・確率の基本 ・ベイズの定理 ・ベイズ推定 ・MCMC法：マルコフ連鎖モンテカルロ法 ・線形モデル ・一般化線形モデル 【対象読者】 ・ベイズ統計モデリングをこれから学ぼうとされる方 ・ベイズ統計モデリングの基礎知識が少ない機械学習エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ソフトウェアエンジニア必携！ 　ビジネスモデルの変革を見据えたDXが進展する状況下、一方でシステムの老朽化、リリース後の障害および不採算プロジェクトなどの問題が後を絶ちません。 　そこで、本書の第Ⅰ部では、CMMIの最高成熟度（レベル5）を達成した実績から、ソフトウェア開発の「定量的プロジェクト管理」に焦点を当て、独自の生産管理方式（ACTUM）に基づく見積り方式や品質管理・出来高管理方式による「組織ベースライン」の構築、さらに上流工程問題など、ACTUMを応用した幾つかの開発プロセスの改善事例を紹介します。 　第Ⅱ部では、「人間特性」、「関係特性」などに焦点を当て、独自のSRMモデルによるチームエラーの削減、ステークホルダ間での齟齬の改善およびDXの進展に伴う未知の課題などに対応すべく推論力を働かせた課題の解決、さらにマーケティング技法を応用した潜在ニーズの顕在化による問題解決を実事例とともに紹介した一冊です。 第Ⅰ部　定量的プロジェクト管理の導入編 第1章　生産物量と生産性によるソフトウェア開発の生産管理方式 第2章　システムプロファイルごとの要求品質と開発コストとの関係 第3章　要求の定量化に基づく膨らむ要求の制御と手戻りコストの低減 第4章　環境変数を応用したプロセス改善などによる品質と生産性の向上 第Ⅱ部　システムエンジニア・リソース・マネジメントの導入 第5章　SRMモデルとは 第6章　SRMモデルによるチームエラーの削減 第7章　SRMモデルによるステークホルダ齟齬の改善 第8章　SRMモデルによる推論力を働かせた課題の解決 第9章　‘S+SPIN話法’による潜在ニーズの顕在化と問題解決 参考文献 索引

デジタルハリウッド・ジーズアカデミー人気講師直伝！ PHPの人気フレームワークLaravel（ララベル）で Webアプリ開発に挑戦しよう！ 【本書の概要】 デジタルハリウッド・ジーズアカデミーなどでLaravel講座をもつ著者が、多くの受講生の声を反映して執筆したLaravelの入門書です。 サンプル作りを通して、LaravelによるWebアプリの設計・作成の基本、ルーティング、リエクスト処理、ビュー、認証、ページネーション、モデルのリレーション、ファイルアップロードの基本などを一通り学ぶことができます。 【Laravelとは】 LaravelはMicrosoftの.NETの開発に関わっていたTaylor Otwell氏によって開発され、 PHPの世界で最も人気のあるフレームワークの1つです。 【本書の開発環境について】 本書の開発環境はAWS Cloud9を利用しています。 WindowsもしくはmacOSでLaravelの環境を作ろうとすると、環境構築に1、2時間を要してしまうことがかなりあります。 その点、ブラウザだけで開発できるAWS Cloud9を利用すれば、開発環境を手軽に設定できるため非常に効率よく学習することができます。 【Laravelのバージョン】 Laravel 6.x（LTS） 【読者対象】 LaravelによるWebアプリ開発初心者 【本書のゴール】 本書を読み終わった後、基本的なLaravelの利用方法を習得できることを目的としています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

★まずは実行しよう。数理はそれからだ。★ 初学者が無理なく読み進められるように、ていねいに解説した。まずは、Rでデータ解析を実践し、Rの操作を習熟したら、数理的側面を学ぶ構成。理解の定着に役立つ練習問題が充実！　コードはWebで公開。 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/ihsayah/sdar 【主な内容】 第1章　準備：Rの操作 第2章　データの可視化と要約 第3章　回帰分析（1）：単回帰モデル・重回帰モデル 第4章　回帰分析（2）：統計的推測・正則化法に基づく回帰分析 第5章　判別分析 第6章　ロジスティック回帰モデル 第7章　単純な規則に基づく判別モデル：決定木・インデックスモデル 第8章　主成分分析 第9章　クラスター分析 第10章　ブートストラップ法 第11章　Rを用いたシミュレーション：数理統計学を「実感」する 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 舞台裏も他言語との違いも分かる！ 関数型／オブジェクト指向／非同期の活用、モジュールによる拡張、落とし穴の回避などを解説［基本事項を中心に、中級～超上級レベルも学べます］ 本書は、JavaScript標準であるECMAScript 6以降に対応した、完全かつ簡潔なガイドブックです。古いバージョンについては解説をスキップし、現在のはるかに強力なモダンJavaScriptの中核技術からスタートできます。近年、JavaScriptプログラマーの達人たちは、エラーが発生しやすい手法を回避するために、関数型／オブジェクト指向／非同期プログラミングを積極的に採用しています。そうした最新のテクニックやヒントを本書で習得し、開発生産性の飛躍的な向上をぜひ目指してください。Java、C#、C/C++など他言語の経験者、初中級者がモダンJavaScriptを本格的に学べる一冊です。◎本書は『Modern JavaScript for the Impatient』の翻訳書です。

★この本を買わずして何を買う！！★ 競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。 【推薦の言葉】 プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？　すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？　という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。 また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。 ――河原林健一（国立情報学研究所副所長） 【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】 まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。 その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。 そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。 最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★ ■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！ ■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！ ■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！ 【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！ https://github.com/hhachiya/MLBook　 【機械学習スタートアップシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html 【主な内容】 第1章 機械学習とは何か 第2章 Python入門 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計） 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析） 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木） 第6章 カーネルモデル 第7章 ニューラルネットワーク 第8章 強化学習 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）

本書は、Unityの命令の詳細解説と要点を押さえた機能別サンプルスクリプトからなるCookbookです。主にUnityの機能をスクリプトで操作する方法を解説しています。 　本書の主な特色を次に示します。 (1) 命令に関する汎化した書式と具体的事例の提示： 　すべての命令の解説において、汎化した書式を示し、それに対して具体的で要点が理解しやすいスクリプトの例示を対応させ、詳細に解説しています。リファレンスとしても利用可能です。 (2) 最新でやや高度な機能に関する解説： 　自作ゲームには導入したい機能でありながら、入門書ではあまり扱っていない、最新でやや高度な機能を精選し、詳細に解説しています。　 　例）布地（クロス）のシミュレーション、アニメーションのブレンドツリー、コルーチン、モバイル端末のセンサー、Cinemachineによるカメラ操作、ゲームデータJSON形式の扱いなど (3) ベクトルの知識とゲームへの適用例に関する解説： 　ゲームオブジェクトを操作するスクリプトを記述するには、ベクトルの理解が不可欠です。本書では、Unityの座標系、ベクトルの基礎、クォータニオン、ベクトル演算について、ゲームでの適用例と共に解説しています。また、サンプルスクリプト内においても、ベクトルを適切に使用しています。 (4) プログラミング作法に従ったスクリプト： 　マジックナンバーの回避、ガード節の適切な利用など、プログラミング作法に留意して作成したサンプルスクリプトを提示しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう！ 本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。 ・ PyTorch（パイトーチ）とは？ 2018年にFacebook が発表した、ディープラーニングのフレームワークです。世界的にユーザーが多く、GitHubで公開されるディープラーニングのプログラムもPyTorchで作られたものが多数存在します。 ・ 物体検出とは？ 画像認識の一分野で、画像から特定の物体の位置と、その物体のカテゴリ（クラスタ）を検出する技術です。 ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました（例：2012年の画像認識コンテストILSVRC）。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。 本書は、PyTorchの使いかたを習得することと、物体検出の各種アルゴリズムを理解して自力でプログラムを作れるようになることを目的とします。前半はPyTorchについて解説し、後半は物体検出の代表的なアルゴリズムを解説しながら、PyTorchでの実装例を示します。 ＜本書の特徴＞ ・PyTorchを使って物体検出アルゴリズムを実装できるようになります。 ・Pythonによるサンプルコードを例示＆配布し、自分で手を動かしながら理解を深められます。 第1章　PyTorch によるプログラミング 第2章　物体検出アルゴリズムSSDの実装 第3章　SSDに関連した話題

手を動かしておぼえるPythonプログラミング ――独学に最適な“標準教科書” プログラミングの初学者に向けた独習シリーズに『独習Python』が新登場。 プログラミング言語入門書の執筆で定評のある山田祥寛氏による、 Python入門書の決定版です。 独習シリーズの強みである、手を動かしておぼえる（書いて実行して結果を確認する） 特長を生かし、Pythonの基本的な言語仕様から、標準ライブラリ、ユーザー定義関数、 オブジェクト指向構文、モジュールまで、サンプルプログラムを例示しながら 詳細かつ丁寧に解説します。 プログラミングの基礎知識がない方でも、解説→例題（サンプル）→理解度チェック という3つのステップで、Pythonでプログラミングを行う際に必要な知識・概念・機能を 体系的に習得できます。 プログラミングの入門者、これからPythonで開発を始めたい初学者から、再入門者、 学生・ホビープログラマまで、「一からPython言語を学びたい」「Pythonプログラミング の基本をしっかり身につけたい」という方におすすめの一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ブロックチェーンの導入・運営・管理！ 　現代は、あらゆる場面でデジタル化が瞬く間に拡大浸透するようになりました。その反面、情報の複製や改ざんが簡単に行えるようになりました。そのため、情報の真偽のみならず、情報の正確性・原本性を担保する必要が生じています。 　そういったなか、ブロックチェーンは、情報の正確性や普遍性を担保する仕組みとして注目を浴びています。仮想通貨を実現するための基礎技術から発展して、より信頼性を求められる場面で正確性や普遍性（＝改ざんされない性質）を担保する機能として期待されています。 　本書では、日本発のオープンソース ブロックチェーンフレームワーク「Hyperledger Iroha」（2019.5.6発表）を使用して、ブロックチェーンを構築し、プログラミングやオペレーション、改ざん検知などを、実現するものです。 　なお、本書ではHyperledger IrohaをOracle VM VirtualBox内にUbuntu＆Dockerを利用し、構築しました。短時間の作業で実際のブロックチェーン環境を利用できるようになります。本格導入はもちろん、予備導入、各種実験等に活用できます。 第1章　Hyperledger Iroha概要 第2章　ブロックチェーン環境構築 第3章　VLIによる操作 第4章　Hyperledger Irohaプログラミング 第5章　Webアプリケーションベースの例題 付録　Hyperledger Iroha活用テクニック A.1 ブロックチェーンの改ざん検知 A.1.1　ブロックチェーンの欠損 A.1.2　ブロックチェーンの改ざん①（トランザクションの作成者変更） A.1.3　ブロックチェーンの改ざん②（処理内容） A.2　Ubuntuのインストール手順 A.3　複数Peer構成の構築 A.4　Hyperledger Irohaのバージョンについて A.5　各種ソースコード解説

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ブロックチェーンを用いたスマートコントラクト構築に必須の言語であるSolidityの入門書。SE、エンジニア、アプリ開発者必携！ 【目　次】 第1章　ブロックチェーン，イーサリアム，スマートコントラクト入門 第2章　イーサリアム，solidityのインストール 第3章　Solidity入門 第4章　グローバル変数と関数 第5章　式と制御構造　 第6章　スマートコントラクトの作成 第7章　関数，修飾子，fallback 第8章　例外，イベント，ロギング 第9章　Truffleの基礎と単体テスト 第10章　コントラクトのデバッグ ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

「基本をより実践的に！」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門！・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる！・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート！・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく！・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる！【本書のサポートページ】https://logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro-book-support/　【実践Data Scienceシリーズ】　「基本をより実践的に！」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。【主な内容】1部　【理論編】ベイズ統計モデリングの基本　1.はじめよう！　ベイズ統計モデリング　2.統計学の基本　3.確率の基本　4.確率分布の基本　5.統計モデルの基本　6.ベイズ推論の基本　7.MCMCの基本／2部　【基礎編】RとStanによるデータ分析　1.Rの基本　2.データの要約　3.ggplot2によるデータの可視化　4.Stanの基本　5.MCMCの結果の評価　6.Stanコーディングの詳細／3部　【実践編】一般化線形モデル　1.一般化線形モデルの基本　2.単回帰モデル　3.モデルを用いた予測　4.デザイン行列を用いた一般化線形モデルの推定　5.brmsの使い方　6.ダミー変数と分散分析モデル　7.正規線形モデル　8.ポアソン回帰モデル　9.ロジスティック回帰モデル　10.交互作用／4部　【応用編】一般化線形混合モデル 1.階層ベイズモデルと一般化線形混合モデルの基本 2.ランダム切片モデル 3.ランダム係数モデル／5部　【応用編】状態空間モデル　1.時系列分析と状態空間モデルの基本 2.ローカルレベルモデル 3.状態空間モデルによる予測と補間 4.時変係数モデル　5.トレンドの構造　6.周期性のモデル化　7.自己回帰モデルとその周辺　8.動的一般化線形モデル：二項分布を仮定した例　9.動的一般化線形モデル：ポアソン分布を仮定した例

本書は、Kubernetesをはじめて使う業務アプリケーション開発者、Dockerの基礎知識がある方を対象として、コンテナーオーケストレーションツールであるKubernetesのしくみ――基本的な機能とその内部動作など――を解説した書籍です。 限られた時間で効率よく理解できるよう、できる限り抽象的／難解な言葉を避け、図やイラストを入れて丁寧にわかりやすく解説しているのが本書の大きな特徴です。さらに、実際にシステムに導入する際に検討しなければいけないシステムの可用性や拡張性、保守性などの基礎となる考え方も詳解しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

基礎理論を飛ばさない！ 推定・検定から統計モデル・機械学習へ！ 本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。 IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、 全てのデータを確認するのは難しくなってきています。 多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。 【本書のポイント】 本書は統計学をはじめて勉強するかたでも、 読み進めていけるように、以下の3点を重点的に解説しています。 ・データをどのように分析するのか ・なぜそのように分析するのが良いことなのか ・Pythonを使ってどのように分析するのか 【統計学を勉強するためのツールについて】 この書籍では、学習していく際のツールに、プログラミング言語のPythonを使用します。 PythonはExcelやRより自由度が高く、機械学習に多く利用されているので幅広い層から注目を集めています。 Pythonに馴染むことにより、機械学習を利用したデータ分析者になるための基礎的な技術も身に付けられます。 【本書の構成】 本書は全7部構成になっています。 それぞれの部で次のようなことを解説しています。 第1部では統計学の基本を解説しています。 第2部でPythonの基本やJupyter Notebookの使い方を説明します。 第3部でPythonを用いた統計分析の方法を学びます。 第4部からは統計モデルについて学んでいきます。 第5部では正規線形モデルを解説します。 第6部それを発展させた一般化線形モデルについて解説します。 第7部は、統計学から機械学習へのつながりを学びます。 統計学やPythonのことを何も知らない方にもオススメの一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

インフラ基礎知識＋インフラ環境構築の入門書の決定版！ 「Linuxのコンテナ仮想化ツールであるDockerを使って、コードでインフラ環境を構築するための入門書」として好評を博した前著の改訂版です。 開発環境や実行環境などインフラ構築「自動化」の経験がない開発者を対象に、おさえておきたいシステム基盤&インフラの基礎知識に加えて、Dockerによるインフラ構築と管理の方法をやさしく解説します。理解しにくいネットワークや仮想技術などのインフラの基礎概念を図解しながら、開発／実行環境を実際に構築することで、構成管理ツールを使ったインフラ構築の流れを解説していきます。 改訂にあたって、Dockerの新機能／コマンドに対応したほか、マルチホスト環境での実行環境構築をクラウドマネージドサービスを使うように変更。よりプログラマが注力すべきところにページを割き、Webエンジニアや機械学習エンジニアの環境構築に利用できる具体例を解説しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

データサイエンスの現場において，その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで，予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR，Python，SQLを用いた実装方法を紹介しますので，複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

Webパフォーマンスの基礎知識から最適化テクニックまで！ 本書はWebパフォーマンスの実践書『Web Performance in Action』の日本語版です。Webサイトをより速くするためのテクニックを網羅的に、かつ丁寧に解説した一冊です。 Webパフォーマンスの基礎知識から、CSSの最適化、クリティカルCSS、画像のレスポンシブ化・最適化、フォント、JavaScriptの高速化、サービスワーカーを使ったパフォーマンス向上、データ転送の効率化、HTTP/2、gulpを使った自動化まで、Webページ・サイトのスピードをアップするために知っておくべき知識とテクニックを徹底的に解説しています。 【本書の特徴】 ○Webパフォーマンスを向上するためのテクニックやツールを全般的・体系的に学べる ○パフォーマンス向上テクニック、画像・フォントの最適化、HTTP/2と最適化フローを解説 【前提知識】 ○Web開発の基礎知識（HTML/CSS/JavaScript） ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【本書の概要】 本書は、長く愛されてきた「独習Ｃ」の完全新作です。 著者は大手ベンダーで働く敏腕プログラマーで著書も多数のarton（アートン）氏。 旧版では不足気味だった「図による解説」や「補足説明」を大幅に追加。 さらに練習問題は学習効果を図りやすいサンプルを用意しています。 独習シリーズの「わかりやすい解説」「理解が深まる例題」「力試しの練習問題」 という3ステップを踏襲していますので、自力でC言語を習得できます。 学習用のCコンパイラについては「clang」（オープンソースで現在多くの C言語系プログラマーが利用）を利用します。 【ターゲット】 ・独学でC言語について学びたい方（学生や社会人1年生） 【言語対応】 C11 【対応OS対応】 Windows、macOS、Linux 【著者】 arton（アートン）：大手ベンダーで働くプログラマー。 著者に『10日でおぼえるC♯入門教室』や『10日でおぼえるRuby on Rails入門教室』がある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

便利に使えるPython標準ライブラリの活用術。 初中級スキルアップの近道！ 文字列/データ操作、テキスト処理、ファイル操作、 数値演算、ネットワークアクセス、GUIなど、使えるテクニックを満載。 本書では、Pythonの基本的な文法をすでに理解したユーザーが 次に学ぶべきテーマとして、Pythonの標準ライブラリを取り上げます。 本格的なプログラミングへの準備として、習得しておきたい標準ライブラリの 基礎的な活用法を解説します。 Pythonの標準ライブラリは、多数のデータ型やモジュールを提供しています。 それらの機能をうまく活用することがプログラミングの上達につながります。 目的別に180以上の基本レシピを収録。特定の目的を達成するのに、 どの機能をどのように使えばよいのか、すぐにわかるようになっています。 キーとなる関数やメソッドなどの書式に加え、対話的な実行例やスクリプトの例も示しています。 本書により、Pythonのスキルを高め、実践に向けて足場を固めていきましょう。

Webデータの巡回収集と解析を すべて自動で処理しよう 【背景】 企業においてデータ分析の需要が多くなってきているなか、 企業のデータ分析の現場において、 Webから様々なデータを集める「クローラー（クローリング）」と 集めたデータの解析を行う「スクレイピング」のニーズが 非常に高まってきています。 【対象読者】 ・データの収集、解析などの仕事を請け負うプログラマー ・クローラー開発を請け負うエンジニア 【本書の特徴】 本書は、データ収集・解析などの仕事を請け負うプログラマーや、 クローラー開発を請け負う分析会社のエンジニアに向けて、 クローラーの開発手法から実際のクローリングおよび スクレイピング手法ついて解説した入門書です。 本書ではデータ分析の現場でニーズの高まってきているPythonを利用して、 クローラー開発から始まり、クローリング、スクレイピングの基本から応用手法、 そして運用までそれぞれの開発が直面する場面に沿って丁寧に解説します。 最終章では目的別のクローラー開発手法を解説しています。 【対象OSとPythonのバージョンについて】 ・OS：macOS Sierra（10.2.x） ・Python：3.6.2 【目次】 Part1 基本編 Chapter 1 クローラーとスクレイピングを体験する Chapter 2　クローラーを設計する Chapter 3　クローラーおよびスクレイピングの開発環境の準備とPythonの基本　 Chapter 4　スクレイピングの基本 Part2　応用編 Chapter 5　クローラーの設計・開発（応用編） Chapter 6　スクレイピングの開発（応用編） Chapter 7　クローラーで集めたデータを利用する Chapter 8　クローラーの保守・運用 Chapter 9　目的別クローラー＆スクレイピング開発手法 Appendix クローラー＆スクレイピングに役立つライブラリ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 AWSで展開されている現行システムのほとんどは、開発したプログラムを動かすために、仮想サーバーとしてEC2インスタンスを利用しています。仮想サーバーという違いこそあれ、構成そのものは、オンプレミスのときと大きく変わっていません。 　この構成を大きく変えるのが、AWS Lambdaです。Lambdaは、サーバーを必要としないプログラムの実行環境です。開発者が処理したい内容を小さな関数として実装すると、必要に応じて、それが実行される仕組みです。 　サーバーを必要としないということは、運用の手間やコストを削減できるということです。この利点はとても大きいので、新規の開発案件では、Lambdaが採用されるケースが増えてきました。しかし、Lambdaに魅力があるからといって、すぐに移行できるほど話は簡単ではありません。従来のEC2インスタンスを使った開発とLambdaを使った開発とでは、プログラミングの方法はもちろん、設計の考え方も大きく異なるからです。Lambdaを使い始めるには、Lambdaの仕組みの理解と、その特性を活かした設計の考え方を習得することが不可欠です。 　本書では、従来のシステムをLambdaで構築するときの設計手法や具体的な事例の作成を通じてLambdaでのプログラミング手法を解説します。とくにLambdaを使った開発では、AWSサービスの操作に重きを置きます。Lambdaを活かせるかどうかは、AWSの各種サービス――ストレージのS3、プッシュサービスのSNS、メール送信のSESなど――を、いかに使いこなせるかに左右されます。そこで本書では、実例を通じて、そうしたAWSサービスの実際の使い方にも言及されています。

デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ブロックチェーン上で動く！ オリジナル仮想通貨を作る！ インターネット以来の発明と言われるブロックチェーン。 本書は、エンジニアのためのブロックチェーン・アプリケーション 開発の指南書です。 ブロックチェーンを活用したシステムを開発するために、 エンジニアが具体的に何をしたらいいのかを3つのサンプルを 使ってわかりやすく解説します。 開発方法はEthereum（イーサリアム）というブロックチェーン上で 動作するスマートコントラクトを使用します。 スマートコントラクト開発言語には、最も利用者の多い「Solidity」を 採用し、実際に使えるソースコードも余すところなく公開します。 本書を読むことで、具体的に何をしたら良いのか、どうやって 開発するのかを、効率的に身につけることができます。 ブロックチェーン技術に関心のある、全てのエンジニア必読の一冊です。 〈本書の対象読者〉 企業エンジニア、SIer、アプリ開発者、最新技術に関心のある企画者や学生 〈本書の構成〉 Part-1：解説編 Chapter-1　ブロックチェーンの基礎 Chapter-2　Ethereumの導入 Chapter-3　スマートコントラクト入門 Part-2：実践編 Chapter-4　仮想通貨コントラクト Chapter-5　存在証明コントラクト Chapter-6　乱数生成コントラクト Appendix　付録 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

インフラ基礎知識とセットで学ぶ！ Google Cloud Platformの機能＆システム構築パターン！ 本書は、Google Cloud Platform（GCP）でシステム、アプリケーションを 構築するための実践的な入門書です。 GCPを初めて利用する開発者をメインターゲットとし、GCPの提供する サービス（コンポーネント）の全体像と、サービスを組み合わせて最適な アプリケーションアーキテクチャを実現する方法を、具体的なサンプルを 使ってわかりやすく解説します。 Webアプリケーションを動かす具体的な手順の解説に加えて、コンテナ、 オーケストレーションといったテーマもカバーするため、業務で本格的な 利用を考えている方にも適しています。 単にGCPの使い方を説明する手順書にとどまらず、GCPを利用する上で 理解しておきたいインフラの基礎技術などを解説することで、技術動向の 変化が激しいクラウドの解説書でありながらも陳腐化を最小化するよう 工夫しています。 また、GCPの強みであるクラウドネイティブなアーキテクチャによる アプリケーション実行環境の構築をサンプルとして挙げているのも 大きな特徴です。本書の強みは、具体的なサンプルを使って丁寧に 説明することで、GCPの良さを体得してもらえるところにあります。 GCPの利用や導入を検討している／初めて使う、あるいは、AWSなど 他のクラウドを使ったことがあるプログラマ／開発者の方におすすめの 一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

Adobe JavaScriptを使って、After Effectsの操作を自動化するプログラム集です。スクリプトの基本処理からGUIによる処理まで幅広く掲載しています。After EffectsバージョンCS6～CC 2017に対応しています。 なおこの書籍は上下2冊に分かれています。本書は上巻で、比較的よく使われる項目を集めました。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 現場にDevOpsを導入するための具体的なプロセスが一冊でわかる！ ・本書はDevOpsを、概念だけでなく実際のチーム開発への具体的な導入プロセスと、具体的な事例にもとづいた技術（Ansible / Docker / Vagrant等）を結びつけて解説します。 ・概念から知識と技術までを一気通貫させるので、DevOpsを実際のチーム開発に導入したい方にはとくに役立つ、実践的な指南書になっています。 ・さらに、個人環境からチーム・サービスへと順を追って導入方法を学んでいける構成になっています。 ・インフラエンジニアだけでなく開発者にもオススメの一冊です。 〈対象読者〉 ・開発者 ・インフラエンジニア ・プロジェクトマネージャー 〈目次とキーワード〉 第1章：DevOpsを知る 第2章：DevOpsを個人で始める (Vagrant、Ansible、Serverspec、Git) 第3章：DevOpsをチームに広げる (GitHub、Docker、Jenkins) 第4章：DevOpsのために仕組みを変える (The Twelve-Factor App、マイクロサービスアーキテクチャ、Immutable Infrastructure、Blue-Green Deployment、アジャイル開発、チケット駆動開発、SRE、ChatOps) 第5章：実践・Infrastructure as Code (継続的インテグレーション・継続的デリバリ、GitHub、Slack、Jenkins、Ansible、Serverspec、ELKスタック、Elasticsearch、Logstash、Kibana、Immutable Infrastructure) 第6章：組織とチームの壁を越えるDevOps ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 Scalaは高機能で自由度が高い反面、意図しない動作をするコードを記述できてしまうケースがあります。本書では、初期化の順番やfor式とmapの違いなど、ハマりやすいScalaの36のトピック（コード）を集め、クイズ形式で解いていきます。 短いコードで考えさせられることがたっぷり。予想と違った結果や答えに、さらに興味が湧いて楽しめることでしょう。Scalaをはじめたばかりの人から、一通りScalaコードを書けるようになった人まで、奇しくも楽しいScalaの世界を満喫できる一冊です。 Scalaや関数型プログラミングに興味がある、あるいはScalaプログラミング時のハマりやすいポイントやキモを学びたい方など、Java/Scalaユーザーをはじめ、Scala／関数型プログラミングの入門者や学生にもおすすめの一冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】 従来、システム開発のプログラマは、顧客の業務要件を理解し、要件に応じた設計を行ない、プログラミング言語を使ってシステムを実装し、仕様通りの機能を持つかをテストすることが主なミッションでした。今日ではそれに加えて、構成管理ツールを使って、開発したシステムの実行環境のプロビジョニングなどを行なうケースも増え、ネットワーク設計やOSの導入、システム／データベースサーバなどのミドルウェアの設定やセキュリティといったインフラ構築の知識が求められています。 本書は、Linuxのコンテナ仮想化ツールであるDockerを使って、コードでインフラ環境を構築するための入門書です。開発環境や実行環境などインフラ構築「自動化」の経験がない開発者を対象に、おさえておきたいシステム基盤＆インフラの基礎知識に加えて、Dockerによるインフラ構築と管理の方法をやさしく解説します。理解しにくいネットワークや仮想技術などのインフラの基礎概念を図解しながら、開発／実行環境を実際に構築することで、構成管理ツールを使ったインフラ構築の流れを解説していきます。 ・おさえておきたいシステム／インフラの知識 ・コンテナ仮想化技術とDocker ・Dockerのインストールと基本コマンド ・Dockerfileを使ったコードによるサーバ構築 ・Dockerイメージの共有─Docker Registry ・複数コンテナの一元管理─Docker Compose ・マルチホスト環境でのDocker運用─Docker Machine、Docker Swarm ・クラウドでのDocker運用 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では、SharePoint Server 2013およびSharePoint Online（Office 365）のサイトカスタマイズとソリューション／アプリの開発方法を豊富な画面でわかりやすく解説しています。WebブラウザーやSharePoint Designer、Visual Studio、Officeアプリを利用して、サイトのデザイン変更や機能追加、リボンやメニューのコマンドの表示/非表示、ワークフローの作成、ファームソリューション／サンドボックスソリューション／SharePoint用アプリ、Accessアプリの開発などについて説明します。

Windows Azureがホストするクラウドアプリケーションの24のデザインパターンを、「可用性」「パフォーマンスとスケーラビリティ」「セキュリティ」などの8つのカテゴリで提供します。加えて、2つの「入門」(前提となる基礎知識の解説)と、8つの「ガイダンス」(実践テクニックの解説)も提供します。内容の多くはクラウドアプリケーションの開発時に遭遇する一般的な問題の解決に役立ち、Amazon Web Service(AWS)などAzure以外のクラウドプラットフォームにも適用可能です。サンプルアプリケーションはダウンロードできます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「5・7・5・7・7 」三十一(みそひと)バイトの機械語コードでなにができるか? “遊び”と“ルール”の下で行うプログラミング「アセンブラ短歌」を完全解説。機械語コードはアーキテクチャによってさまざまですが、可変長の命令を持つものならば命令の並びに5・7・5・7・7 各バイトに区切りを持たせることが可能です。あえてそのような制約のもとでプログラムを書いてみようというのが「アセンブラ短歌」です。どのような動作のプログラムになるのかもあわせて紹介していきます。自然言語における「短歌」も制約を持たせた「言葉遊び」として生まれました。こうして書かれた文章には「味わい」や「感動」があります。それが長い年月をかけて発展し、格調高い文化として成熟してきたわけです。「遊びとルール」の下で行うアセンブラプログラミングを「近未来の文化的趣味」として楽しむため本書は執筆されました。 5・7・5・7・7 合計31バイトという制約を守るにはコツや試行錯誤が必要です。望みどおりの出力結果を得るために必要となる“短歌詠み”の基礎から技巧まで、本書にはプロ歌人の知恵が詰まっています。技術的な内容も多少なりともありますが、それよりも「味わい」のあるプログラムを多く扱うように心がけました。Chapter.5ではさまざまな歌人による、浪漫主義(明星派)、写実主義(アララギ派)、新現実主義(新思潮派)、理想主義(白樺派)のアセンブラ短歌も紹介していきます。アセンブラという実用言語が文化の域に到達していく過程の時代の証人に、あなたもなってはみませんか? ■CONTENTS Chapter.1 アセンブラ短歌入門 Chapter.2 さまざまなアセンブラ短歌 Chapter.3 味わい深くする Chapter.4 さまざまな環境でのアセンブラ短歌 Chapter.5 さまざまな歌人によるアセンブラ短歌 熱血バイナリアン十訓

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Turbo PascalとSun Pascalをとりあげた誰にでもわかるプログラミングの入門書。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は大きくCSSとSassについて学ぶChapter1～3と、サンプルサイトの制作プロセスを通じて現場で使えるスキルを養うChapter4の2部構成となっています。 Chpater01　CSSの基本と設計 CSSとはなにか、という話から、CSSの書き方、CSS設計まで解説します。CSS設計ではOOCSS（オーオーシーエスエス）、BEM(ベム)、SMACSS (スマックス)といった手法を解説します。 Chpater02　CSSの基礎知識 CSSを使いこなすために知っておいたいセレクタ、カスケードと継承、詳細度、ボックスモデル、マージンの相殺、デフォルトスタイルシートとリセットCSSなどの事項を取り上げ、解説していきます。 Chapter03　CSSを効率的に書くSass CSSを管理・運用するのに使われるCSSプリプロセッサの1つ、Sassについて解説します。 Chpater04　サンプルで学ぶCSSコーディング ここからはサンプルサイトを実際に設計しながら、コーディングのテクニックを学んでいきます。 コーディングガイドラインを考え、サイトの仕様を確認し、サイトで共通で使える部分を検討します。 それが終わったら、レイアウト作成、エレメント作成、コンポーネント作成、と順次デザイン・制作を進めていきます。 ----- 本書はなるべく実際に案件に近い形でサンプルコードを作成し、 制作時に抑えておきたいポイントをまとめています。 Web業界の技術のスピード感は早いと言われますが一度スピードに乗ってしまえば、技術のキャッチアップもスムーズに行えるようになります。 本書を読むことで早い段階で「現場で使えるスキル」が身につき、さらにステップアップができるでしょう。 この本が、コーダーを目指す皆様の道しるべとなりますよう、願ってやみません。 （著者まえがきより）