株式会社クイープのレビュー一覧

  • Exercise Go プログラマ脳を鍛える至高の問題集

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    【読み始めたきっかけ】
    Goの理解を深めたいと思ったから。これから仕事に使う言語だから

    【読んで感じたこと】
    言語の細かいけど、重要な事実を問題演習を通じて理解を深めてくれるとてもいい本だった。サンプルコードもダウンロードしてAIに投げて知らない用語や読み方を学習した。

    初めてのGoだけだと、これいつ使う知識なのって思うことが多いけど、定着ができてよかった

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    2025年11月02日
  • なっとく!アルゴリズム

    購入済み

    絵が可愛い

    この書籍は挿絵がふんだんに入っていて、その絵が結構可愛いのでモチベーションが上がります。アルゴリズムは基本的なものが多く、どこかしらで聞いたことがあるものも多いと思うので、比較的とっつきやすい内容かなと思います。

    #タメになる

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    2025年05月10日
  • [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

    購入済み

    レベル高くてまいった

    初学者の自分が読む本じゃなかったなってちょっと思っちゃうくらいレベルの高い本でした。量も質もまさに中級・上級の人向けって感じだったので、気をつけた方が良いかなって思います。

    #タメになる

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    2024年10月22日
  • Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く

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    因果推論・因果探索本がここのところ連発だが
    ChatGPT本と違って地味なこの分野は本物の本ばかり
    本書か機械学習を用いての因果推論・因果探索なら必読
    ここ数年の研究で出たばかりの新しい手法が解説されている

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    2024年09月16日
  • 要件最適アーキテクチャ戦略

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    DDDとイベント駆動アーキテクチャをベースにビジネス上のコアコンピタンスをソフトウェアでアジャイルに作って行くにはどうすればよいのかという部分の戦略と戦術が書かれている。
    ビジネス主導という部分を強く意識した内容だなと思いつつ、ビジネス自体の難しさみたいなものに触れる部分はあまりないように見えた。少しずつ開発とビジネスの領域が近づいていってる気がするがもう2,3歩ビジネス寄りの観点の本を読んでみたいなと思う。

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    2024年08月24日
  • なっとく!関数型プログラミング

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    # 1周め 読み終えた
    通常、本を読んだだけでプログラミングの能力が上がったりするものではない。そのことは理解しているつもりだけど、この本に関しては当てはまらないかもしれない。そう思わされるほど読み進めるごとに何かが変わっていくような、もっと大げさに言うと、新たな世界が見えてくるような、そんな内容だった。もっと昔に、Haskellとかに取り掛かる前に読むことが出来ていたら、違った道を選択していたかもしれない。遅すぎるということもなく、これからどういう風に関数型プログラミングと向き合っていくかを一度ちゃんと考えたほうが良さそうだ。本気で関数型言語をメインにしようという気持ちはまったくなかった。か

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    2024年03月02日
  • Python機械学習プログラミング PyTorch&scikit-learn編

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    2章までは導入

    3~10章は、scikit-learnを用いた機械学習モデルを
    数式とサンプルプログラムで幅広く紹介。

    11~19章は、深層学習を丁寧に解説。

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    2024年02月09日
  • 入門WebAssembly

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    入門とタイトルの頭に付く本には、きっかけに丁度いい本と独り立ちするのに必要なだけの情報が詰まった本とがあるが、この本は前者なので安心して読める。

    第8章でWebAssembly上で衝突検出の計算をしてHTMLのcanvas上にアニメーションを描画するためのWATプログラムが紹介されるが、この章までコードを写経して実行していくとだいぶ納得感が得られる。スタックマシンを意識したコードや線型メモリの扱い方などは慣れていなかったのでおもしろかった。章の順序も内容の順を追っていてよい。

    9章移行にはパフォーマンスの計測、V8エンジンJavaScriptコードから出力するIRバイトコード、WebAss

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    2022年12月04日
  • [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

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    E資格に取得と機械学習の理解のため読んだ。
    理論的な側面も充実しており、サンプルコードもよかった。
    写経するだけでも価値がある。

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    2021年05月29日
  • Web APIの設計

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    WebAPIを設計するための考え方について非常に勉強になりました。
    APIとは?から始まり、ユーザーを意識した使いやすいAPIの考え方、RESTについて、ドキュメントの作り方、セキュリティ、バージョニング、などが書かれています。
    設計に関する本なので「どのように考えながら設計していくか」を知ることができました。
    便利なAPI作りたいけどどうやったらいいんだろう。って状態だったので非常にタメになりました。

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    2021年04月10日
  • なっとく!アルゴリズム

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    代表的なアルゴリズムそのものについてはいくつか知ってはいたけど、計算量の求め方や「こんなときにはこうやって問題を分解してこのアルゴリズムが適用できる」とか「こんなパターンはこの法則は使えないよ」とかまでわかりやすく説明されていて体系的に学べた。最後までサクサク読めた。

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    2018年09月09日
  • なっとく!アルゴリズム

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    アルゴリズムが易しく図解と共に記述されている。手を動かす演出もあるので、代表的アルゴリズムに親しみたい人には勧めたい。腹落ちするには実用が必要。

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    2018年06月24日
  • つくりながら学ぶ!LLM 自作入門

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    LLMの仕組みを粗方理解するには最適な一冊だと思う。初学者向けの入門書なので、最初は難しい部分をブラックボックスにしているのかと思ったが、実際にはTransformerの中身まで丁寧に解説してくれている。
    LLMの学習方法に関しても、意外なほどシンプルなアイディアで成り立っており、サム・アルトマンの「LLMは言っていることを理解しているわけではない」という発言の意味がよく分かる。

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    2025年10月17日
  • Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く

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    因果推論について、関連するテーマが広範囲にわたって網羅的にまとめられている印象。文章量も少なめなので大枠の理解には十分と思う。他方、日本語訳が少しわかりにくいところもあるので、別途調べながら読み進めるとなおよし。

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    2025年01月03日
  • 要件最適アーキテクチャ戦略

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    意訳的な部分が少なく、読みづらい。
    内容はドメイン駆動設計、アジャイル、アーキテクチャを混ぜ込んだ内容で有用な書籍だと思うが、いかんせん読みづらい。

    前述の知識がすでに十分あるエンジニアあるいはアーキテクトにはオススメできるが、初学者にはかなり辛い。

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    2024年10月26日
  • テスト駆動Python 第2版

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    【良かった点】
    pytestのみを取り上げた数少ない和書の1つ。モック、フィクスチャ、マーカー、conftestなどの基本的な使い方やオプションが網羅されているため、初心者でも読みやすい。pytestのリファレンスに留まらず、3AやTDD、「どこまでテストすべきか?」といったマネジメント目線にも触れている。

    【気になった点】
    冒頭からCardという著者オリジナルのパッケージを題材としているため、Cardの基本動作を理解しないとテスト内容が理解しづらい。あとpytestの派生は多数あるため、非同期処理やE2Eのテスト事例なども簡単でいいので解説して欲しかった。

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    2024年08月03日
  • なっとく!アルゴリズム

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    「なっとく!関数型プログラミング」がものすごく良かったのでこのシリーズを揃えることにした。ちょっとばかし初歩的すぎて期待したほどではなかった、とも言い切れない。ふんだんにイラストを使った、もうこれ以上ないくらい親しみやすい説明で、特に後半の必ずしも初歩的な話題とは言えないものさえもすんなりとなっとくできてしまう。

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    2024年06月29日
  • C++プライマー 第5版

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    ビャーネの本ほど難しくなく、名前の通り入門に良い本だったがもはやこの本のメインであるC++03は時代遅れのため読むべきではない。

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    2024年06月14日
  • データ指向プログラミング

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    「データ指向」というキーワードが気になって購入。
    データ指向プログラミング(DOP)の4つの原則について、個人的に共感できたのは原則#1と#3。
    時が経ち仕様が複雑になってくるに連れて既存のクラスがカオスになってくる…という点や、副作用を発生させない静的な関数(メソッド)の安心感は普段の業務でも痛感するところ。
    とはいえ#1は、付録Aで紹介されているような、オブジェクト指向プログラミング(OOP)でデータクラスとコードにわざわざ分ける点にはあまり賛同できないかも。

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    2023年08月13日
  • データ指向プログラミング

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    データ指向プログラミングの4つの原則
    1. コードをデータから切り離す
    2. データを汎用的なデータ構造で表す
    3. データはイミュータブルである
    4. データスキーマをデータ表現から切り離す

    ストーリー仕立てなので楽しく読めたが、3しか共感できない。
    拡張性と柔軟性が高まるようだが、可読性は低くなるように感じる。

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    2023年05月30日