今週のQiita技術書まとめ
2016年10月9日配信
普段マネジメントしている人から、Webアプリケーションの作成方法を聞かれた話
作成したい動機 - WEBアプリケーションを自分でも開発できるようになりたい（特にスタートアップフェーズのプロダクトの場合） - エンジニアと同じ目線でコミュニケーションしたい 作成したいと言ってきた人のスペック - 素人レベルですが、htmlとcss（SCSS）は少し書ける
プログラミング初心者だけどPythonでデータ解析することになった人に
ロードマップ 1. Pythonの文法の基本を抑える 1. ちょっとしたアルゴリズム書けるようになる 1. データ分析・科学計算ライブラリの基本を理解する 1. 業務・研究用のコードを書けるようになる
AWS ソリューションアーキテクトアソシエイト 受けてきました＆勉強法(2016/10版)
<i class="fa fa-map-marker"</i 前書き 勉強開始前の私のレベル - ネットワーク、セキュリティの基礎的な知識あり - オンプレで Linux, Windows の AP, DB, LB サーバの構築経験あり（実務2年程度） - VPN, DNS など構築経験がないものもあり
Amazon Web Servicesではじめる新米プログラマのためのクラウド超
クラウドサービスの普及により、業務システム開発においても「クラウドファースト」と呼ばれる開発スタイルの採用が増えてきました。本書は、クラウドサービスの最大手「Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＡＷＳ）」を使って、クラウドのシステム開発手法を説明する入門書です。
イラストで学ぶ機械学習を読んで決定株分類のAdaBoostをpythonで実装
やりたいこと 決定株分類器をブースティングアルゴリズムの一つであるAdaBoostを用いて実装する ちなみに前回はバギングを用いて実装した 前回： バギングによる学習結果
イラストで学ぶ 機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に
最小二乗法で、機械学習をはじめましょう!! 数式だけではなく、イラストや図が豊富だから、直感的でわかりやすい! MATLABのサンプルプログラムで、らくらく実践! さあ、黄色本よりさきに読もう! 【目次】 第I部 はじめに 第1章 機械学習とは 第2章 学習モデル 第II部 教師付き回帰 第3章 最小二乗学習 第4章 制約付き最小二乗学習 第5章 スパース学習 第6章 ロバスト学習 第III部 教師付き分類 第7章 最小二乗学習に基づく分類 第8章 サポートベクトル分類 第9章 アンサンブル分類 第10章 確率的分類 第11章 系列データの分類 第IV部 教師なし学習 第12章 ...
リーダブルコード~より良いコードを書くために~(3/3)
概要 前回の続きリーダブルコードより良いコードを書くために(2/3)( 11.一度に一つのことを 例)1関数内:オブジェクトを生成して、データを綺麗にして、入力をパースして.....多すぎ! - コードはひとつずつタスクを行うようにする(関数に限らずクラス等も)
リーダブルコード
コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介する。名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。またコードを再構成するための方法。さらにテストの書き方などについて、楽しいイラストと共に説明する。日本語版ではＲｕｂｙやｇｒｏｏｎｇａのコミッタとしても著名な須藤功平氏による解説を収録。
深層学習フレームワークヒッチハイクガイドVer4.0
注意：私は深層学習の専門家ではなくチュートリアルをいくつか動かした程度の初心者です。深層学習のフレームワークについてまとめ記事がかなりあるのですが、情報が古かったり私が知りたいことがなかったりして、自分が知りたいことをまとめました。定期的に更新しています。 深層学習のフレームワーク |Framework |Developer |License |Language |動作環境 |Feature |Q…
書籍「マイクロサービスアーキテクチャ」まとめ（後編）
前編( につづいて、書籍 マイクロサービスアーキテクチャ( のまとめです。 要点 ８章．監視 システムを複数のサービスに分割することで、個々のサービスの状態やサービス間のネットワークなど、監視すべき項目が増える。手動による監視では間に合わなくなるので、情報を自動的に収集し、運用監視に適したビューを提供する必要がある。 マイクロサービスでは、サービスのスケールによって監視対象のサーバなどが動的に増減…