今週のQiita技術書まとめ
2017年9月17日配信
『ふつうのLinuxプログラミング』サンプルプログラムをGoで書いてみる① #golang
はじめに ふつうのLinuxプログラミング(第二版)( わたしは全くのプログラミング初心者のときにGoに出会い、基礎の基礎から学び初めて1年ほどになる新米プログラマ/社内SEです。 Goを学ぶ中で、勉強会等に参加してもOSやカーネル周りの知識がないために理解が進まないことが多く悩んでいました。 そこで、この本を読んで基礎から勉強しようと思いました。
なぜDDD初心者はググり出してすぐに心がくじけてしまうのか
DDD連載記事 なぜDDD初心者はググリ出してすぐに心がくじけてしまうのか( ドメイン駆動設計の定義についてEric Evansはなんと言っているのか( モデルでドメイン知識を表現するとは何か( ドメイン駆動設計で実装を始めるのに一番とっつきやすいアーキテクチャは何か(
Coursera のMachine Learningコースを走破しました！
CourseraのMachine Learning講座を終了しました。 リンク先： Coursera( "Coursera") 受けてみた感想 非常にわかりやすかったです。 自分は高校・大学時代は数学のできが悪かったので、数学に対する苦手感が激しかったし、コーディング技術にもそこまで絶大な自信がなかった状態だったのですが、思い切って受講してみよう思い、このコースに挑みました。
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...
Windows10環境にAnaconda+Visual Studio CodeでPython環境を構築【2017年9月】
きっかけは以下の本を読んでPythonに興味が出て色々自動化したいこともあったので環境を構築してみました。 退屈なことはPythonにやらせよう( Pythonの有名なIDEとしてはPycharmもあるようですが、Python以外にもHTMLやCSSなども触る可能性が高いので、ある程度使える＆そこそこ軽い評判のVSCodeを使って見ました。Pycharmについては以下の記事がわかりやすかったです。…
【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた
scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を全て実装し、解説してみました。 注釈 本記事シリーズの内容は、さらに丁寧に記載を加え、書籍「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ」 として、出版いたしました。 概要
AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ
機械学習はAI（人工知能）の基礎技術です。今後AIの利活用が進むにつれて、機械学習をコンピュータシステムに組み込んでビジネスに活用できる人材（本書ではAIエンジニアと呼称します）がますます求められます。 機械学習には目的に応じたいくつかの手法が存在します。それらの手法を正しく使えるようになるために、本書はAIエンジニアが理解しておきたいレベルの深さで、各手法のアルゴリズム（動作原理）を丁寧に解説します。とくにアルゴリズムの目的や意味を理解できることをめざします。（アルゴリズムの背景にある高度な数学・統計学の理論についての説明は必要最小限にとどめ、）まずはプログラムを書いて動かし、その結果...
ちょっとずつ読むドメイン駆動設計 第ニ部 モデル駆動設計の構成要素 第四章 ドメインを隔離する4
レイヤ化アーキテクチャの難点 先日( たとえばどんな時にそうなるかというと、あるオブジェクトがアプリケーション全体で一意であることを確認するために、モデルがインフラストラクチャに問い合わせて、DB内のテーブルを検索する、などなど。。。 では、どうするか。いくつかの候補が「実践ドメイン駆動設計(www.amazon.co.jp/dp/479813161X)」で紹介されているので、暫くの間こっちを読ん…
実践ドメイン駆動設計
『エリック・エヴァンスのドメイン駆動設計』は、2003年の刊行だったにもかかわらず、大型ソフトウェア構築時につきまとう不透明感を払拭するための指針として現役技術者に多大な影響を与えた。ある意味、エリック・エヴァンスの先見性によって、今日、必要とされるパタン／アンチパタンが整理されていたためだ。 とはいえ、それからすでに11年。ベースとなるオブジェクト指向はそれほど大きな変革はないものの、この10年の間にコンピューティングの対象は大きく増え、さらにドメイン駆動設計をコトバでは知っているものの、経験値のまだ低い技術者の増加もあり、理論だけではなく現状に則した形で体得する必要性が増している。...
ブラウザレンダリングを理解するため簡単にまとめてみた
初投稿です。よろしくお願いします(/･ω･)/ 新卒入社してフロントエンドエンジニアとして働き始めて早半年。 最近は、自分の書いたコードが世の中にリリースされて嬉しさを噛み締めながら楽しく社会人生活を送っています。 こんな本を読み始めました Webフロントエンド ハイパフォーマンス チューニング -久保田 光則 (著)(
Webフロントエンドハイパフォーマンスチューニング
ブラウザのレンダリングのしくみから計測と最適なチューニングまで、速さのための基礎知識と実践技術をあますことなく解説。
IT企業に内定!!必須の事前準備はこれ!!
はじめに(In the beginning) こちらに記載することは、あくまで一例です。必須と言えど、内定が決まった直後から必ずやれとなると士気も下がります。自分のペースで、自分の好きな分野から取り組むことをお勧めします。 まずは英語に慣れる(First of all, let's study English!) 「英語を勉強しよう!」というよりは、「英語に慣れておこう!」の方が重要です:grin…
Head first Java第2版
これからＪａｖａを学ぶ人、さらに深くＪａｖａとオブジェクト指向のことを理解したい人のための本。イラストや写真を多用したユニークなスタイルで、ショートストーリー、クロスワードパズルなど楽しみながらＪａｖａの本質を学ぶことができます。
sciket-laernのiris・cancerデータセットに色々なクラス分類アルゴリズムを一気に適用してみる
動機 Pythonによる機械学習( の第2章で紹介されている、教師あり学習クラス分類アルゴリズムを実際に試してみたかったので投稿。 とりあえず動けば良いやの精神で書いているので、コードが汚い点は無視してください!(^^)! 今回実行してみた教師あり学習アルゴリズムの一覧
Pythonではじめる機械学習
数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書！ バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。
物流における最適化問題
物流における最適化問題 物流における最適化問題を紹介する。生産は物流と関係が深いので生産に関する問題も含む。 物流の問題は、一部の問題を除き、難しい問題が多い。また、入力データとなる諸元の入手が困難であることが多い。 以降で紹介する典型問題は理解を補助するため、簡略化しているものが多いので、実務で使う場合は、別途、検討すべきことが多いだろう。 経済発注量モデルは定式化して解く問題ではないので、ここ…
