この本では、Denoを有効に扱うための「依存関係の管理」や「パーミッションの取り扱い」などに関する様々なノウハウをまとめています。 この本を読めば、Denoを有効に活用するためのノウハウを一通り得られることを目標にして書きました。 Denoは頻繁にアップデートが行われているため、それに合わせてこの本の内容も継続的に更新していく予定です。
![Effective Deno](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/207cc830f65b8e3f1380897cee4a004d050b70fe/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--dNqYKOcm--%2Fg_center%252Ch_280%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYm9va19jb3Zlci9hMTRmNDUwMDI4LnBuZw%3D%3D%252Cw_200%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-book_yz4z02.jpg)
画像は公式サイトより 東京大学素粒子物理国際研究センター(ICEPP)の研究者が選定・執筆した、量子コンピューティングを手を動かして学びたい人向けの入門教材「量子コンピューティング・ワークブック」が無料公開されている。SNS上では本教材について「面白そう!」「いい時代になったなぁ」などのコメントが見られる。 本教材は、量子力学や計算科学の前提知識を極力必要とせず、大学1年程度の数学とPythonプログラミングの知識があれば、ゼロから量子コンピューティングを自習できるような教材を目指しているという。 公式サイトより 内容は「量子コンピュータに触れる」「超並列計算機としての量子コンピュータ」「量子ダイナミクスシミュレーション」「ショアのアルゴリズム」「グローバーのアルゴリズム」「変分法と変分量子固有値ソルバー」「量子・古典ハイブリッド機械学習」「補足」で成り立っている。 公式サイトでは「私たち
去年からフロントエンドのパフォーマンスについて断続的に学んでいるが、自分の頭のなかにある知識はどれも断片的で、まとまりを欠いているような感覚があった。 知識と知識がつながっておらず、各施策が何のために行われるのかも、必ずしも自明ではなかった。何となく「パフォーマンスに効果がある」と言ってしまうが、それが何を指しているのかは実は曖昧だった。 このような状態では新しい知識を得ていくのが難しいというか、効率的に行えないように思えた。議論の背景が分からないし、文脈や問題意識を上手く掴めないから。何の話をしているのかよく分からない、という状態になりがち。書かれてあることの意味は分かっても論旨を掴めているわけではないから、自分のなかに定着しない。 そこで、現時点で自分が知っていることを整理して、自分なりに分類しておくことにした。 当たり前だが、どのテクニックがどの程度有効なのかは、状況によって違う。
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