今週のQiita技術書まとめ
2021年7月18日配信
伝わる報告書、レポート、メールが書けるようになる厳選２冊
本稿は、『Qiita エンジニアフェスタ 2021「今まで買ってよかった技術書を紹介しよう！」』( 向けの投稿です。 はじめに ～ 2冊を推薦する理由 以前、レポートや報告書の書き方の本を30～40冊ほど読んたことがありました。結果、まずはこの2冊読んでおけば充分なのでは？と理解した2冊を紹介します。 1. 『レポートの組み立て方』 木下是雄 著、1994年、ちくま学芸文庫( 2. 『【新版】日本…
レポートの組み立て方
レポートの役割は、事実や情報を取捨選択して整理し、それについての作成者の意見を加えて、読み手にわかりやすく伝えることである。そのためには、事実と意見を区別することを学ぶとともに、伝達手段としての言語技術の訓練が欠かせない。『理科系の作文技術』で話題をよんだ著者が、豊富な具体例をもとに、そのノウハウをわかりやすく説く。
Web エンジニア１年生で読んだ本からおすすめの本5選+自分なりの技術書との付き合い方をまとめた
はじめに 本記事は、 の参加記事です。 ちょうど一年前くらいに、 このような記事を書きました。今回は、Webエンジニアとして新卒入社してから１年間で出会った素晴らしい本の中から、特によかった技術書5冊を独断と偏見でまとめた記事になります。
レガシーコードからの脱却
より良いソフトウェアを作り出すための考え方、テクニック、スキルを詳述！ 保守性の高いソフトウェアを構築する上で、リファクタリングやテストファースト開発などの技術的な実践がなぜ重要なのかについて具体的なアドバイスと一緒に解説します。
Microsoftとの歴史 Basicに始まり、Cコンパイラ、Windows95、Git(9)hubまで
夏の大納涼 Visual Studio / Visual Studio Code / GitHub Codespaces ♥ Azure 祭り 参加記事です。 僕らは、Bill Gatesと同世代です。 つまり、Stieve Jobsとも同世代なんです。 この記事は、自分の６７歳の誕生日に書きました。
線形代数学の基本定理 - 4つの部分空間
これは何? - Gilbert Strang 先生から学んだ線形代数シリーズ、第2回目の記事です。全体は以下から。 今回は、線形写像の表現行列 $A$ の「4つの部分空間」(The Four Subspaces)について、証明ではなく直感的に理解する方法について書いてみます。それらは$A$の零空間、$A$の列空間、$A$の行空間、$A$の左零空間です。 これは、『線形代数学の基本定理』とも呼ばれて…
世界標準MIT教科書 ストラング：線形代数イントロダクション
【世界中の学生・研究者のバイブル 邦訳完成!!】 MITの名物博士ストラング先生の、線形代数入門書の邦訳である。 同書は、大変大きな支持を得て世界中の大学で教科書・参考書として活用されている。高校数学を入口とし、平易なところからスタートして、膨大な量の演習問題を解きながら、線形代数の本質の理解へと進めていける。また、後半部分では、読者が必要としている線形代数の工学的側面にかかわる課題を、具体的な応用事例とその演習問題を解くことにより、本質を学び取ることができる。 演習問題の解答、復習のための概念的な質問集、用語集などもあり、より確実に学べるよう工夫されている。全工学系の学生、研究者必...
世界標準MIT教科書 ストラング：教養の線形代数
【世界標準の線形代数を教養として身につけよう！】 MITの名物教授ストラング博士が線形代数の本質をズバッと解説する“教科書シリーズ”の最新刊。線形代数が教養として身に付くように、既刊書『線形代数イントロダクション』の内容をコンパクトにまとめ、データサイエンスへの応用も掲載。 従来の書籍とは異なり、ベクトル空間の概念をいち早く学ぶことで線形代数の全体像が見通しやすくなり、飛躍なく諸概念の理解を深めていける。豊富な例題と練習問題は理解度の把握に役立つ。学生から研究者まで、必携の一冊。 第1章 ベクトルと行列 第2章 連立一次方程式Ax=bを解く 第3章 4つの基本部分空間 第4章 直交...
線型代数
理工系大学生必須の線型代数を、その生態のイメージと意味のセンスを大事にしつつ、基礎的な概念をひとつひとつユーモアを交え丁寧に説明する。
線型代数学（新装版）
本書の旧版（1958年刊、1974年増補改題）は、線型代数学に関する最も基礎的な理論および諸概念を明快に解説し、より本格的に線型代数学を学びたい読者にとって最適の参考書として、数十年にわたって理工系の多くの読者から親しまれ支持されつづけてきた定評の書。2006年には日本数学会出版賞を受賞した。 その旧版をもとに、2015年刊行の新装版では、最新の組版技術によって新たに本文を組み直して読みやすくし、読者の便宜を図った。なお改版にあたっては原則、一部の文字遣いを改めるにとどめ、本文は変更していない。 2006年度日本数学会出版賞受賞のことば 増補版への序 序 I．ベクトルと行列の演算 ...
線型代数学周遊 応用をめざして
線型代数から広がる現代数学の世界。オイラー、ガウスが追い求めた数学発見への旅。純粋数学の隣には応用数学、産業数学が！
【Unity2019.4.9f1】Appファイルを出力する方法
:contents PlatformをAndroidにする SDKとNDKにチェックを入れる （インストールされていない場合は、Unityhubの「モジュールを加える」からインストール）<br CompanyName、ProductNameを記入する
３次元変分法（データ同化）
概要 複雑な（またはカオス的な）偏微分方程式を解くと、初期値の設定によって予測結果が大きく異なる場合があります。昔から気象などの分野では、天気予報の精度を上げるため、観測データを使い、データ同化の手法（変分法）を用いて数値モデルの修正を行なっています。 近年では、IoTやビックデータ活用などによりデータ同化が注目を集めています。データ同化は、大きく２つの手法があり、カルマンフィルタと変分法があ…
畳み込みニューラルネットワークでやっていることの理解（VGG 16を例に）
1.CNN（Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク）とは 画像の判別では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）が高い精度を出すことが知られています。さまざまな解説書やウェブで解説をされていますが、ここでは、CNNの代表的なアルゴリズムVGG16を例に、CNNの仕組みを解説したいと思います…
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...