今週のQiita技術書まとめ
2018年3月4日配信
Haskell入門ハンズオン! #3: 当日用資料 1/5
Haskell入門ハンズオン! 3: 当日用資料 1/5 はじめに この記事は2018年3月11日に開催のHaskell入門ハンズオン 3( サンプルコード サンプルコードは以下の短縮URLから入手できる。
Javaの並行処理を理解する（入門編）
例えば以下の点について、ちゃんと並行処理を考慮した実装ができていますか？ シングルトン インクリメント（++）やデクリメント（--） longやdoubleへの代入 <%! %タグで宣言された変数
「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム, python(8)
目的(pupose) 「ゼロから作るDeep Learning」読書会に必要な資料を整理する。 <この項は書きかけです。順次追記します。 This article is not completed. I will add some words in order. 成果(outcome)
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...
クラウド初心者がある程度GoogleCloudPlatformを使えるようになるまで
前書き 2年ぐらい前からGoogleCloudPlatform : GCPを使うようになりました。もともとインフラと言うより開発エンジニア(PHPがメイン)で、環境はインフラエンジニアが用意してくれるしクラウド使ってみたいけど機会がなかなかないなーって感じでした。 ちょうど2年前あたりから、クラウド周りを見ることになり、東京リージョンも出るしってことでGCPを使い始めました。 そんなわけでスキルレ…
プログラマのためのGoogle Cloud Platform入門 サービスの全体像からクラウドネイティブアプリケーション構築まで
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...
ネットワークスペシャリスト（情報処理技術者試験）に合格, Ethernet(45) wireshark(31)
情報処理技術者試験 ネットワークスペシャリスト第一回試験に合格しました。 過去に情報処理技術者試験の勉強会を何度か開催したことがあります。 ２種、１種というとご存知ないかもしれません。 過去問題を３年分、３回、時間を測ってやるという方法をお勧めしていました。 １）試験時間以内に回答する。最初は１０％くらいの出来でも時間内にやる習慣が大事。
ディープラーニングに入門するためのリソース集と学習法（2018年版）
最近Bitcoinの方が流行っている印象を受けますが，ディープラーニングの勢いは依然強く，Google Trendを見ても未だに検索数は上昇傾向にあるように見えます． <img width="1150" alt="スクリーンショット 2018-02-19 8.28.40.png" src=" 実際体験してみるとわかりますが，ディープラーニングはとんでもなく強力な機械学習の手法で，うまく使いこなせれ…
はじめてのパターン認識
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
パターン認識と機械学習 上
2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。5名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。
プログラミングのための線形代数
本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。
「DevOps」を全く知らない人のために「DevOps」の魅力を伝えるための「DevOps」入門
2018年現在において、「DevOps」という言葉を耳にしたことがない人は少ないかもしれませんが、本稿では以前に書き記したメモをベースとして「DevOps」の概要を紹介したいと思います。 「DevOps」とは 「DevOpsがあるとき、DevOpsがないとき」にみるDevOps導入のメリット DevOpsを実現するためには 「DevOps」とは
チーム開発実践入門
継続的改善を実現するモダンな開発フロー。効率的なプロジェクトを支えるノウハウ。チーム開発に必要なツールの導入方法や使い方にフォーカスを当てながら、チーム開発の全体像を俯瞰的に説明。なぜそのツールを使うのか、なぜそのような使い方をするのかについて、現場でよく起きる問題を例示しながら解説した。