一昔前と比べると、電子回路とかを学ぶにはスゲく有り難い時代になりましたな。ネットから情報を豊富に得られるし、パーツも通販で速攻購入可能だし、回路シミュレーターなんてのもある。 回路シミュレーターは、パソコン上で電子回路を描くと、その挙動(電圧・電流の変化)をグラフィカルに見られるというソフトウェアだ。ホントはオシロスコープとかファンクションジェネレーターといった(高価な)機材がナイとできない実験が、画面上でデキまくり。 で、回路シミュレーター入門にも良さげ、と思って『電子回路の基礎のキソ』(米田聡著/ソフトバンククリエイティブ刊)という本を買ってみた。この本では、電子回路の基礎的な事柄を学びつつ、実際に回路シミュレーターを使った検証も体験できる。ソフトウェアとしては、リニアテクノロジーのSwitcherCAD IIIが採り上げられている。 このSwitcherCAD III、楽しいっス。オ
献本: Googleを支える技術 (株)技術評論社 土井様より、西田圭介さん著の「Googleを支える技術」を献本して頂きました。有難うございます。届いた1日目に全部読ませていただいたんですが、書くのが遅れました。 この本はGooglerが出している論文の中でも、特にインフラに関わる論文を平易な日本語で解説したものです。CSを学んでいる人にとってはGoogleの持つシステムの全体像を把握するのに最適な本ですし、初学者にとっても大量のマシンを使ってデータを処理するためにはどのような工夫がいるのかを学べる凄く良い本だと思います。プログラマとして世界中のデータを処理しているGoogleの技術を理解していることは必須ではないかと思います。 この本で興味を持った方は元論文、さらにはreferしている論文を読んで大規模分散システムについて色々と調べると面白いんじゃないんでしょうか。僕は一応全部読んだん
『プログラミング言語C』のブライアン・カーニハン、『珠玉のプログラミング』のジョン・ベントリー、XMLの父ティム・ブレイ、そしてRubyのまつもとゆきひろ氏ら、一流プログラマたちが「美しいコード」についての思い入れを語る珠玉のエッセイ集です。世界でも指折りのハッカーたちが、優美で表情豊かな美しさに満ちたさまざまなコードをさまざまな角度から紹介しています。超一流の開発者たちの哲学、考え方、ものの見方の一端に触れることができる貴重な一冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。 第1刷正誤表
数学書の読みやすさとは、人によって違うと思う。それは、「わかるツボ」というのが人によって違うからだ。幾何的なイメージなしには進むことができない人もいれば、むしろ逆に、非常に形式化されてがちがちに論理的な進み方をしないとわかったような気がしない、という人もいると思う。だから、何か数学的な知識の必要があった場合、何冊にもチャレンジして自分に合った教科書を探すのがベストだと思う。 ただ、最大多数にわかりやすい数学書となると、数は限られてくる。数学の本を書くのを生業としているぼくでさえ、「よくわかる」本と出会えることは滅多にない。そんな中、最近になって出会って、すばらしいと思っているのは草場公邦先生の本である。以下の三冊を読んだ。 ガロワと方程式 (すうがくぶっくす) 作者: 草場公邦出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 1989/07/01メディア: 単行本購入: 24人 クリック: 614回こ
Googleを支える技術 2008-03-25-1 [BookReview] 献本頂きました。ありがとうございます。 そうでなくとも絶対買う本ですが。 ■西田圭介 / Googleを支える技術 - 巨大システムの内側の世界 結論から言いますと、 Google のバックエンドの技術について 興味のあるIT系エンジニアや学生で、 英語よりも日本語を読むほうがはやい人は必読です。 グーグルについての技術的なトピックが 日本語でさくっと読めます。 Google 社員による英語論文やドキュメントを情報源とし、 それらを咀嚼して平易に解説しています。 「情報系の大学3年生程度の予備知識」を前提に 書かれているとのことで、 情報系の基礎的な語彙が分かっていれば、 確かに難解な話はありません。 数式も出てこないです。 内容紹介 第一章は検索の話で、クロール、インデックス、 ランキング、と Google に
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このあいだ,dandelionさんがスゲーいいこと言ってたから問答無用で引用します. /****** [ここから余談]****** OpenCVの普及により画像処理という分野が身近になったのはいいのですが,最初からOpenCVに依存しすぎると,理屈がわかっていなくても高度なアルゴリズムが簡単に組めてしまうため,いざ応用となるとアタフタということになりがちなので,C言語習いたての人なんかはRAWファイルを使って一からアルゴリズムをコーディングしてみるのも後々ためにいい勉強になりそう.C言語に慣れてきたら,ppmなどファイル情報がヘッダ部に書き込まれているようなフォーマットにチャレンジするとかね. ******[ここまで余談] ******/ 要約すると 「Haar-likeによる顔検出くらいOpenCVに頼らず自分で組みやがれ」 ってことですかね? (※冗談ですから) 僕の場合,最初はビット
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