開発経験に基づくパターン実践の極意! パターン誕生の背景/エッセンス/適用条件/サンプルを解説。 ゲームプログラミングを含むソフトウェア開発の現場で、デザインパターンをより的確に利用するための解説書。著者は、米国大手ゲーム会社エレクトロニック・アーツでゲーム開発に従事。その経験に基づき、GoFや著者独自のパターンについて考察。より容易に変更できる洗練されたアーキテクチャ、ゲームに求められる実行速度といった視点を重視しつつ、幅広く応用できるパターンやゲーム必須のパターンを取り上げています。本書は、『Game Programming Patterns』の翻訳書です。米国アマゾンで60以上のレビューを集め、その9割が星5つと評価されています（2015年8月）。 【以下、本書イントロダクションより抜粋】 私がこの本で提供したいのは、解決策のメニューのようなものです。この本の各々の章では、単独でコードに適応可能なアイデアを解説しています。役立つものをメニューから選んで組み合わせることができます。

新世代の数値計算ライブラリを操る！ 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数／プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法をレシピとして示していきます。具体的には次のとおりです。線形回帰、SVM、最近傍法、ニューラルネットワーク、自然言語処理、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、運用環境のための手法、遺伝的アルゴリズム、k-means、常微分方程式などです。※本書は『TensorFlow Machine Learning Cookbook』の翻訳書です。　※コードの検証にPython 3.5/3.6とTensorFlow 1.1/1.2を使用（各環境/各コードの動作を完全に保証するものではありません）。

※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。 OpenStackによるクラウドコンピューティング環境は、欧米の最先端技術をいち早く採用するサービスプロバイダ企業はもちろんのこと、製造、通信、流通、金融、公共、軍事システムなどさまざまな分野で採用されており、全世界規模で利用が広がっています。しかし、OpenStackによるクラウドコンピューティング環境は、高度な自動化・省力化を実現できる柔軟性に富んだITシステムをもたらす半面、自社への採用可否の判断、導入前の基盤設計、初心者でもわかるレベルのステップ・バイ・ステップによる構築手順、運用管理の具体的な手法、注意点など、実践的な内容を短時間で効率よく入手することが難しい状況にあります。また、OpenStackは、クラウドコンピューティングで求められる機能要求の増加に伴い、含まれるコンポーネンの数も年々増加し、ソフトウェア自体が大変複雑化しており、構築手順や運用管理のノウハウが、すぐに陳腐化するといった頭の痛い問題もあります。 　本書は、進化の非常に速いOpenStackの情報を可能な限り素早く提供し、クラウド基盤をまったく構築したことがない初心者にもその基礎を理解できるように、代表的なOpenStack環境のインストール手順、ソフトウェア定義型ネットワークの構築手順、使用法などを具体的に記載しました。これにより、OpenStackを触ったことがない初心者でも、まずは、実際に構築、使用することで、OpenStackによるクラウドコンピューティングの基本的な機能を理解できます。

※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。 AWSが登場した当初は提供されるサービスもわずかで、ネットワーク構成も簡単でした。しかしいまでは、「たくさんのマネージドサービス」と「ネットワーク機能の高機能化」が、これからAWSを始めようとする人の出鼻をくじいてしまいます。このような事態を何とかしたい。そう思って書いたのが、本書です。本書では、AWSのもっとも基本的な構成となる「ネットワークとサーバー」を説明します。 　AWSにおいてネットワークは「VPC」、サーバーは「EC2インスタンス」で構成されます。本書では、この2つの機能を中心に解説します。 　本書では、Webサーバー1台とデータベースサーバー1台で構成されたオンプレミスのシステムをAWSで実現するには、AWSならではの決まりごとや罠がたくさんあります。たとえば、「最初に利用するIPアドレスの範囲を決めて、それを分割してネットワークを構築する」「インターネットに接続する場合でも、ネットワークの設計上はプライベートIPアドレスを使う」などです。本書では、こうしたAWSならではの勘所を説明しながら、最終的に、独自ドメインでWebサーバーを運用できるようにするところまでを説明します。

※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。 本書では、Windowsコンテナーの基本的な概念とシステム構築についてIT技術者を対象にハンズオン形式で解説します。具体的なシステム構築事例として、Docker for Windowsにおけるコンテナー実行環境の構築、AzureにおけるWindow Server 2016へのコンテナーの導入、AzureのService Fabricを利用したソフトウェア開発環境の構築なども併せて取り上げています。 「Windowsのコンテナー技術を断片的には理解し始めたけれども、全体像を理解し、実務に役立てたい」、といったニーズに応える内容になっています。コマンドや手順の紹介だけではなく、技術の生まれた背景、チームでの開発・運用の実際、コンテナー技術の向き不向きや考慮点など、これからWindowsのコンテナー技術を学ぼうという方々に向けて、入門書でありながら、現場で役立つ情報も数多く盛り込まれています。

※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。 nginxは、インターネットの多くのWebサイトで使われているソフトウェアで、設定ファイルの構造がシンプルで使いやすく、少ないリソースで動作し、性能も安定して出るため、順調に人気を獲得している注目度ナンバーワンのWebサーバーです。静的ファイルを配信するWebサーバーとしての性能も目を見張るものがありますが、よく使われるのはロードバランサやリバースプロキシとしての使い方です。本書は、nginxを利用したWebアプリケーションを構築・運用するといった作業において、性能やセキュリティ、メンテナンスに頭を悩ませる管理者のために、表面的なnginxの設定ファイルの書き方だけにとどまらず、実際に動作を検証する方法や、Webシステムの中でnginxとは直接関係ない部分も含めて紹介しています。これらの手法を知っておくことで、ネットワーク全般の知識、ネットワークプログラムの動作に関する知識を得られます。

※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。 必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう！機械学習の各手法を80超のレシピとして幅広く解説。具体的には、次のテーマを取り上げます ― ◎機械学習の基本的な枠組み、◎モデル構築前のワークフローと前処理、◎次元削減、◎線形モデルの構築、◎ロジスティック回帰、◎距離指標によるモデル構築、◎交差検証とモデル構築後のワークフロー、◎サポートベクトルマシン、◎決定木とアンサンブル学習、◎テキストと多分類、◎ニューラルネットワーク、◎単純な評価器の作成 ― 原著 2nd Edition待望の翻訳！本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。本書の対象読者として、機械学習のPythonプログラミングについてある程度知識または経験のある方を想定しています。