Amazon.co.jp: ハイパフォーマンスHTTPサーバ Nginx入門: Clement Nedelcu (著), 長尾高弘 (翻訳): 本
Rグラフィックスクックブック
いまや統計解析の標準ツールとなったオープンソースソフトウェアRの強力なグラフィックスパッケージであるggplot2を使ってグラフを作成するためのレシピ集です。棒グラフや折れ線グラフ、散布図といった基本的なグラフから箱ひげ図、バイオリンプロット、ドットプロット、地図といったさまざまなグラフィックスの作成方法だけでなく、こうしたグラフのきめ細かいカスタマイズ方法、効果的な表示方法、色の使い方、さらには文書用データへの変換方法まで、およそグラフに関することはほとんど網羅しています。実際の「やりたいこと」に応じた解決法を提示。描きたいグラフがすぐに描ける、実用的な一冊です。 目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rの基本 レシピ 1.1 パッケージをインストールする レシピ 1.2 パッケージを読み込む レシピ 1.3 区切られたテキストデータファイルを読み込む レシピ 1.4 Excelファイルか
エンジニアのためのフィードバック制御入門
「フィードバック制御」の歴史は古く、18世紀に起こった産業革命に起源を持ちます。本書は産業界では常識であってもソフトウェア業界では知られていなかったこの概念を、ソフトウェアエンジニアたちに広く紹介し、品質や生産性を上げることを目的に執筆された画期的かつ野心的な一冊です。著者は著名なPythonプログラマであり、ソフトウェアエンジニアの視点に立ち、理論よりも実用に重きを置いており、特に事例の多さは圧巻です。シミュレーションのコードがすべてPythonで書かれており、実際に試して、現場のプロジェクトに応用して生かすことができる実践的な内容です。 日本の読者のみなさんへ 監訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 フィードバック制御への誘い 1.1 実例 1.2 最良解を見つける 1.3 制御器を構成する 1.4 偏差を累積する 1.5 まとめ 1.6 シミュレーション用のコード 2章 フィー
「強いチームはオフィスを捨てる」を読んだ - $shibayu36->blog;
強いチームはオフィスを捨てる: 37シグナルズが考える「働き方革命」 作者:ジェイソン・フリード,デイヴィッド・ハイネマイヤー・ハンソン早川書房Amazon 最近リモートワークへの知識に興味が湧いてきたので、ひとまず強いチームはオフィスを捨てるを読んだ。元々はリモートワークについての思い込みがあり、そのためリモートワークの難しさのほうに目が行き過ぎていたのだけれど、この本を読んでみて少し中立よりになれたように思う。そういう面で今の時期に読むには非常に良かった。リモートワークの知識だけというより、普通に働いていても参考になる知識も得られた。 リモートワークを始めたいけど何から始めたらいいかについて分からない人には最適な本。ただし良い本であるという一方で、少しリモートワーク礼賛の傾向があるので、そこは一歩引いて読むと良いのかなと思う。とはいえ、ただ褒めているというだけでなくて、きちんとメリット
Web業界 受注契約の教科書という本を執筆させていただきました。
こんにちは。株式会社8bit 高本です。 まったく個人的な記事になってしまうのですが、この度レクシスネクシス・ジャパンさんより発売される「Web業界 受注契約の教科書」という本の執筆に携わらせていただきました。 2013年11月1日に書店の店頭に並ぶ予定です。 現場レベルでよくありがちなトラブル事例と、IT専門の弁護士である藤井先生が法的な立場からトラブル事例に対しての解釈やアドバイスを書いてくださっています。 Web制作業界の方、特にディレクターや経営者の方々には共感していただけるのではないか、という内容になっており、同業の方であればかなり勉強になる本だと思います。 リーガル書という位置付けですが、実際に想定される事例と合わせて法的な解釈やアドバイスが載っているので制作現場の方にも読みやすく、理解しやすい内容になっています。 ということで、今回は本書の内容を紹介させていただこうかと思いま
まったく最小二乗法は最高だぜ！な「イラストで学ぶ機械学習」を読み終えた。 - EchizenBlog-Zwei
「イラストで学ぶ機械学習」という機械学習の本を読んだので感想を書いておく。 なお本書にはMatlabのコードが書いてある場合があるけど、Matlabに詳しくないので読み飛ばした。 対象となる読者 あくまで私の主観だけど、以下のような人が読むと良さそうな感じ。 ・機械学習の基礎は知っている(パーセプトロンくらいは実装できる) ・機械学習の論文に出てくる用語が理解できる ・確率の基礎は知っている(条件付き確率とか、周辺確率とか) ・最適化の基礎は知っている(ラグランジュの未定乗数法がわかる) ・行列の演算がわかる(これはわからなくても適当に読み飛ばせば大丈夫かも) ・機械学習で知っておいたほうが良いことを手早く把握したい ・まったく識別関数は最高だぜ！と思っている ・損失関数について理解を深めたい ・正則化について理解を深めたい ・次元削減について理解を深めたい ・転移学習について理解を深めた
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Amazon.co.jp： 地頭力を鍛える 問題解決に活かす「フェルミ推定」: 細谷 功: 本
2014年 エンジニア必読の「この1冊」｜【Tech総研】
