「オススメの技術書」という言葉から、みなさんはどのような本を思い浮かべるでしょうか。 たとえばこれからプログラミング言語の学習を始めたいと思ったとき、またたとえば後輩の新人エンジニアから参考図書について尋ねられたとき、市場ニーズの高い書籍に関する知識があれば、その選択がぐっと豊かになるはずです。 今回は都内で第2位の売り場面積を誇る超大型書店「丸善 丸の内本店」にてコンピュータ書担当を務める大崎 朋彦さんに、エンジニア必読の“売れ筋”技術書や隠れた名著についてお話を伺いました。
ブラジル人科学者のカルロス・ノブレ(71)は、まだ学生だった1970年代初頭にアマゾン地域を初めて訪れ、魅了された。その経験が彼のキャリアを形成し、ついには世界最古の科学アカデミーの一つ「ロンドン王立協会」への扉が開いた。これまでこの名誉にあずかったことのあるブラジル人は、19世紀の皇帝ペドロ2世だけだった。スペイン「エル・パイス」紙が、7月にこの栄誉を受けたばかりのノブレに話をきいた。 アマゾンの役割 ──あなたは、どうやってアマゾンに導かれたのですか? 私は電子工学を学んでいました、そして大きな成功も収めました。私がとっていた授業では、2年連続で夏休みにアマゾンのさまざまな場所に出かけました。私たちを教えていた空軍技術センター長は、生徒たちがブラジル全土を実際に知ることを望んでいたのです。私たちは第2次世界大戦で使われたDC-3型機で現地へ向かいました。当時、森林破壊はほとんど起きてい
表題に関して、こちらを参考にした。 ただ同記事はUbuntu前提だったので、Macでの導入ログを残しておく。 1. EBライブラリをダウンロードしてインストール - http://www.mistys-internet.website/eb/ - configure, make, make install 2. eblookをダウンロードしてインストール - http://ikazuhiro.s206.xrea.com/staticpages/index.php/eblook - configure, make, make install 3. lookupをインストール - http://ikazuhiro.s206.xrea.com/staticpages/index.php/lookup - configure, make, make install - デフォルトで /usr/lo
Amazon is acquiring iRobot for $61 a share in an all-cash deal that values the Roomba maker at $1.7 billion, the companies announced Friday. The deal will deepen Amazon's presence in consumer robotics. Amazon made a bold bet on the space last year when it unveiled the Astro home robot, a $1,449.99 device that's equipped with the company's Alexa digital assistant and can follow consumers around the
Im looking for a resources (ideally books) that can help juniors, devs and even seniors to improve their technical writing. To help them write better issue descriptions, announcements, documentations, user manuals and so on. How to communicate (in a written form) technical stuff to technical and non-technical people. I am a professional technical writer. When I started out, I desperately looked fo
1990年代にオブジェクト指向分析・設計の方法論がめちゃ流行ったことがあります。 ただ、そのブームが終わって、後続となるような方法論が流行ることはありませんでした。 で、なぜなのか考えていたのですけど、オブジェクト指向方法論のウリは分析段階で出てきたオブジェクト(といいつつクラス)がコードにそのまま引き継がれるというものでした。ようするにオブジェクト指向方法論というのはコードのスケッチを書いて詳細化していくというものだったのです。 しかしながらこれは、スケッチとして書いた分析・設計が間違っていればコードも間違うわけで、強くウォーターフォールの性質をもつものでした。 結局のところスケッチの妥当性というのはコードを書かないと検証ができません。分析・設計段階で見出されたクラスが妥当かというのは、コード書かなければわからなかったのです。逆に、コードを書けば妥当かどうかわかります。であれば、最初から
As of Rust 1.63 (releasing next week), the "non-lexical lifetimes" (NLL) work will be enabled by default. NLL is the second iteration of Rust's borrow checker. The RFC actually does quite a nice job of highlighting some of the motivating examples. "But," I hear you saying, "wasn't NLL included in Rust 2018?" And yes, yes it was! But at that time, NLL was only enabled for Rust 2018 code, while Rust
5月、Microsoftの未公開情報をたびたび探り当てて伝えているWalkingCat氏(@_h0x0d_)によって、同社の「Designer」というツールの情報が流出した。そして今週に入り、依然として公表されていないDesignerについての情報が、その開発コード名(「Oasis」とみられる)を含め、断片的ながら明らかになった。 Designerは、個人が「Instagram」や「LinkedIn」に対する投稿やストーリー、あるいは「Facebook」における広告、パンフレット、招待状といったものの見た目を洗練させる際に力を貸してくれるツールのようだ。一から始めてもいいし、目的に応じて提供されているテンプレートを用いてもいい。なお、Designerツールのプレビュー版は、Microsoftの個人アカウントや教育アカウントを有するユーザーに対してdesigner.microsoft.com
2022.08.05 [Maker Faire Tokyo 2022]注目出展者紹介 #1 ― 世界初のアマチュアによる「自作MRI」を8年かけて作り上げた八代さん Text by Junko Kuboki MRIといえば、専用の検査室が必要になるほどの巨大装置。電動ベッドに横たわり、でっかいコイルが内蔵されているとおぼしき穴に吸い込まれ、グォンギューンなんて機械音を聞かされて検査をされる、あれ。旧型でも5,000万~1億、最新型なら5億~10億はするという、超高価な医療機械だ。 われわれが「Maker Faire Tokyo 2022」の出展者リストに「自作MRI」の文字を見た時、「えっ? MRIを?」となったのも、無理はない。「あれは自作できるものなのか!?」――みなさんもきっとそうお思いになるでしょう。 MRI(Magnetic Resonance Imaging)は、磁性を持つ原子
ある情景を英語の文章で表現すると、それに沿った画像を出力するAIサービス「Midjourney」が話題になっている。現在はベータ版だが、完成度の高い絵を次々生成する機能は驚くほどだ。使い方を説明しつつ、試した結果を見ていこう。 Midjourneyは、コミュニケーションサービス「Discord」内で提供されている機能。利用するには、まずDiscordのアカウントを作る必要がある。 Midjourneyのサイトにアクセスして「Join the beta」、続いて「招待を受ける」をクリックすると、Midjourneyのコーナーに入れる。ここで、画面左側のルーム一覧から「newbies-60」や「newbies-90」など、newbiesと名付けられたいずれかのルームを選んで次のステップへ進む。
アメリカのIT大手、アマゾンは、ロボット掃除機を手がけるアメリカの「アイロボット」を、日本円にしておよそ2300億円で買収すると発表し、家電事業を強化する方針です。 アマゾンは5日、ロボット掃除機の先駆けである「ルンバ」を手がける、アメリカの「アイロボット」を買収すると発表しました。 買収額は、負債も含めておよそ17億ドル、日本円にしておよそ2300億円になるということです。 アマゾンは去年、身の回りの世話などをしてくれるAI=人工知能を搭載した家庭用ロボットを販売するなど、家電事業に注力しています。 今回の買収について、アマゾンは「時間の節約は重要で、家事が貴重な時間を奪っている。人々の生活をより楽に、楽しいものにできるよう発明していく」などとコメントしています。 アメリカでは、電気自動車メーカーのテスラもAIやセンサーなど車の自動運転で培った技術を活用し、将来的に買い物などを担うことが
Webアプリケーションで、ブラウザ上でJavaScriptを用いてAPIからデータを取得して画面に反映する挙動が遅いと言われた時にフロントエンド側が確認することと対処方法。 ユーザのボタンクリックなどのアクションをトリガーとして、APIからデータを取得し画面に反映するというシナリオがあった際に、ユーザのアクションから画面への反映に時間を要しているという状況を想定しています。 Largest Contentful Paint (LCP)が遅い場合に関しては、別のアプローチになるので今回は除外します。 本当にフロントエンドがボトルネックになっているか まず最初にすることは、APIのレスポンスタイムと、APIのデータを画面に反映する処理のどちらがボトルネックになっているかの確認です。 ユーザのアクションから画面への反映までの時間の中でAPIのレスポンスが大部分を占めている場合、プリフェッチなどの
「良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門」という本がとても売れているようです。私の所属している開発チームでも、何人か購入した人がいたので、私も購入して一通り読んでみました。 結果として、いくつかの考えが整理され、私としてはこの本によって考えが深まり、本を読んで考えた事自体は有意義であったと思いました。ただし一方で、あまり知識がない状態で(自分の中での判断軸が無い状態で)この本を読むと、色々と誤解が生まれるのではないか?という事を感じました。 一つの技術書がこれだけ売れるという事はそんなに多くはない事だと思うので、つまり、 その内容が改善されるとその効果は相対的に大きい という事になります。そこで、私が本を読んでいて思ったことや、この本の内容で正しいこと、現在も賛否両論とされること、事実として認識が間違っているであろうこと、この本で触れられていないが設計において大事なこと、などについてまとめて
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