今週のQiita技術書まとめ
2022年3月6日配信
現役エンジニアが選ぶ、エンジニアを目指す上でとりあえず読むべき本3選
読んで欲しい方 - エンジニアになりたいけれど、何を勉強したらいいの？という人 - 意欲はあるのだけど、何をやればいいのか分からん人 - プログラミングの勉強はし始めたけど、これだけでいいのか不安な人 各言語の勉強にオススメの本は今回は割愛させていただきました。
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。
リファクタリング（第2版）
ソフトウェア開発の名著、第2版登場！ リファクタリングは、ソフトウェアの外部的な振る舞いを保ったままで、内部の構造を改善する作業を指します。本書はリファクタリングのガイドブックであり、リファクタリングとは何か、なぜリファクタリングをすべきか、どこを改善すべきか、実際の事例で構成され、ソフトウェア開発者にとって非常に役立つものとなっています。 本第2版では、約20年前のオリジナル原稿の構成は変わらないものの、大幅に書き換えられているほか、サンプルコードがJavaからJava Scriptになるなど、現代的にアレンジされています。
ネットワークはなぜつながるのか 第2版
『ネットワークはなぜつながるのか』5年ぶり、待望の改訂第2版！ ブラウザにURLを入力してからWebページが表示されるまでの道筋をたどりながら、その裏側で働くTCP/IP、LAN、光ファイバなどの技術を説明していきます。インターネットを通ってサーバーまで行って帰ってくる道筋の途中には、今のネットワークの主要な技術要素が全部あります。そこでの機器やソフトウエアがどのように動き連携しているのかを探検すればネットワーク全体の動きがわかります。 第2版では、全体の構成を見直し、探検の途中で、今、ネットワークのどの部分にいるのかを明確にしました。また、各技術の基本的な考え方や成り立ちなど、基礎的な...
mikanOS 2章を整理
はじめに いつも好き勝手に書き散らして申し訳ない。 過去に以下のような記事を書いてますが、 今一つ、身についた自覚がなく、悩んでました。 1つ目( mikanOS 動作確認に必要な操作をまとめてた。
Cの絵本 第2版 C言語が好きになる新しい9つの扉
Ｃ言語には難解なトピックもあるため、文章だけではなかなかイメージがつかめず、理解しづらいものですね。本書はイラストで解説しているので、直観的にイメージをとらえることができ、理解も進みます。さあ、Ｃ言語への扉を開き、プログラマへの道を進んでいきましょう！
MMDetectionを使って物体検出のSoTAになりたい(v2.22.0対応)
編集中のため、記事内容に一部抜け/不完全な点があります。 warn 物体検出ライブラリMMDetectionを使ってObject DetectionおよびInsatance Segmentationモデルを開発することができるようになるための一連の流れを紹介します。 かなり長くなるため、技術的に不適当な表現/内容の場合は編集リクエストを頂けると幸いです。 対象
PyTorchによる物体検出
PyTorchで物体検出アルゴリズムを実装しよう！ 本書は、PyTorchを利用して、物体検出のアルゴリズムと実装方法を解説する書籍です。 ディープラーニングは当初、物体の識別において従来手法を大きく上回る精度を出したことから注目されました（例：2012年の画像認識コンテストILSVRC）。ただし物体識別自体はどちらかといえば要素技術であるため、そのまま現実のシステムに応用することは多くありません。実際に必要とされるものは、多くの場合、物体識別を発展させた物体検出です。自動運転・外観検査・医療分野の画像診断など、どれも物体識別ではなく物体検出の技術が使われています。 本書は、PyTorc...
物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング
本書はディープラーニングの発展型技術である物体検出と画像生成について取り上げた解説書です。自動運転、顔認識、外観検査、医療画像診断など、多くの分野で利用されている技術となっています。 物体検出はSSDの実装法をプログラミングを行いながら解説しています。また、手軽に物体検出を体験できるようTensorFlow Hubについても紹介しています。 画像生成はオートエンコーダーからGANまでを取り上げました。
コンセプトから理解したいRust (願望) Trait編
はじめに この記事は下記イベントでの私の発表を、スライドだと、コードやコンパイラのエラーメッセージ、リンクのテキストが取得しづらかったり、当日、時間が足りなくて省略した部分も色々とあったため、別途、文字に書き起こしたものになります。 「コンセプトから理解するRust」という本 初期のLearning Curveがキツめと言われているRust、私も七転八倒しながら、あれこれとキャッチアップをしている…
コンセプトから理解するRust
Rustはメモリ安全、スレッド安全を保ちつつ、高パフォーマンスなプログラムを開発できるプログラミング言語です。また、手続き型、オブジェクト指向型、関数型でのプログラミングに対応できるマルチパラダイムの言語でもあります。ただ、そういったRustのポテンシャルを引き出すには、所有権やライフタイム、ジェネリクスやトレイトといった特徴的な仕様の理解が求められ、これらは初学者の壁にもなっています。本書ではそれら難解な仕様をピックアップし、他のプログラミング言語とコードレベルで比較しながら、「なぜそのような仕様になっているか」という言語のコンセプトからRustの理解を試みます。加えて、Rustのこま...
AWS認定「機械学習 -専門知識」に合格したので勉強方法を書いていきます
１．はじめに 私はAWSの12資格（廃止済みのAlexa含む）を全て取得しているのですが、その中でも特に難儀したのは「AWS認定 機械学習 -専門知識」です。 こいつは数あるAWS資格の中でも特殊な存在で、AWSというよりも主に機械学習全般について浅く広い知識が問われます。私のようにそもそも機械学習に縁のない平凡なエンジニアには少々敷居が高かったので、もしかすると同じような状況にある方もいるかと思…
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。
データ分析の先生！文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください！
【注目!「文系人間」は心して読んでください。】 チンプンカンプンだった統計学の 「文系のための翻訳書」ついに発刊。 ビッグデータだ、データサイエンスだと騒がれる昨今。 数字やデータを使いこなすためにまずは統計学とやらを 学んでみよう!と入門書を手にとってみるも、 数学的な難しさから門前払いされてしまう……。 本書はそんな方々のために書かれた 言わば「統計学の翻訳書」です。 ・統計学ってそもそも何? ・便利そうというのはわかるけど、どう役立つの? ・世の中にあるデータってどのくらい信用できるの? といったことから始まり、母集団の割合の推定や重回帰分析まで、 わかりやすくていねいに...
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！ 「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。 いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。 これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。 【本書の特徴】...
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...