---【追記：2022-04-01】--- 「基礎線形代数講座」のPDFファイルをこの記事から直接閲覧、ダウンロードできるようにしました。記事内後半の「公開先」に追記してあります。 --- 【追記ここまで】--- みなさん、はじめまして。技術本部 開発技術部のYです。 ひさびさの技術ブログ記事ですが、タイトルからお察しの通り、今回は数学のお話です。 ＃数学かよ って思った方、ごめんなさい（苦笑） 数学の勉強会 弊社では昨年、有志による隔週での数学の勉強会を行いました。ご多分に漏れず、コロナ禍の影響で会議室に集合しての勉強会は中断、再開の目処も立たず諸々の事情により残念ながら中止となり、用意した資料の配布および各自の自学ということになりました。 勉強会の内容は、高校数学の超駆け足での復習から始めて、主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し 、および応用としての３次元回転の表現の基礎の理解
基礎線形代数講座
4. 公開にあたって ●まえがきに代えて 本書は 株式会社 セガ にて行われた有志による勉強会用に用意された資料を一般に公開するもので す。勉強会の趣旨は いわゆる「大人の学び直し」であり、本書の場合は高校数学の超駆け足での復習 から始めて主に大学初年度で学ぶ線形代数の基礎の学び直し、および応用としての３次元回転の表現の 基礎の理解が目的となっています。広く知られていますように線形代数は微積分と並び理工系諸分野の 基礎となっており、だからこそ大学初年度において学ぶわけですが、大変残念なことに高校数学では微 積分と異なりベクトルや行列はどんどん隅に追いやられているのが実情です。 線形代数とは何かをひとことで言えば「線形（比例関係）な性質をもつ対象を代数の力で読み解く」 という体系であり、その最大の特徴は原理的に「解ける」ということにあります。現実の世界で起きて いる現象を表す方程式が線形な振
脳に収まるコードの書き方
ソフトウェアは複雑さを増すばかりですが、人間の脳は限られた複雑さしか扱えません。ソフトウェアが思い通りに動くようするには、脳に収まり、人間が理解できるコードを書く必要があります。 本書は、拡張を続けても行き詰ることなくコードを書き、複雑さを回避するための実践的な方法を解説します。最初のコードを書き始めるところから機能を追加していくところまでを解説し、効率的で持続可能なペースを保ちながら、横断的な問題への対処やトラブルシューティング、最適化を行なう方法を説明します。自分のチェックリストからチームワーク、カプセル化から分解、API設計から単体テストまで、ソフトウエア開発の重要な課題に対する考え方やテクニックを紹介します。サンプルプロジェクトで使うコードは、Gitリポジトリの形で入手でき、試しながら学べます。 有効に機能するプロセスを選び、効果のない方法論から脱却する方法。チェックリストを使うこ
今朝方GPT-4が発表されて、みなさん死ぬほど盛り上がってますねー。 GPT-4を使えば一発でできそうなネタではありますが、GPT-4 APIのお値段は3.5よりもお高めの設定なので、これからはどのように上手くGPTのバージョンを使い分けていくかが問われていくと思います。 というわけで今日は非構造化データを構造化データに変換する話です。 問題の背景行政が定期的に公開している統計資料をご覧になったことはありますでしょうか。ディスる訳ではないですが、以下に示すのは私が住んでいる富士吉田市の統計資料です。 統計ふじよしだ令和元年度版 - 商業 このように分かりやすい表で情報を提供してくれるのはありがたいのですが、数値データにはなっていないので分析に活用することができません。 GPTのパワーを使って、このような非構造化データを構造化データに変換できないか？というのが本日のお題になります。 コードP
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
「レイトレーシング」は 3D グラフィックスの重要な技術となっていて、レイトレーシングを使ったリアリティの高いグラフィックス表現を見る機会が増えてきました。 また同時に、「レイトレーシングをオーディオに応用する」といった言及もちょいちょい見かけるようになりました。 しかし、グラフィックスのシミュレーションにレイトレーシングが有効なのは光の特性をレイトレーシングで近似できているからであり、音の特性に関してはレイトレーシングだけで近似するのは困難です。これはもう少し広く知られていて欲しい事実なのですが、何故かあまりきちんと知られていません……。 そもそも悲しいことに、「物理シミュレーションによる音響空間表現(方角、残響、遮蔽などの表現)」を網羅的に真面目に考察した資料は恐ろしく少ないです。この現状では、レイトレーシングだけで音響空間表現が簡単に出来るというような誤解が生まれてしまうのも仕方ない
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Pythonの基本 1.1
コンピュータシステムの理論と実装 第2版
コンピュータシステムをゼロから作って学ぶベストセラー書の改訂第2版。コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることです。コンピュータの構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できます。本書では、これらコンピュータの構成要素をひとつずつ組み立てます。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計します。そして、アセンブラ、仮想マシン、コンパイラ、OSなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション（テトリスなど）を動作させます。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 ハードウェア I.1 Hello, World Below（こんにちは、低レイヤの世界） I.2 Nand to Tetris I.3 抽象化と実装 I.4 方法論 I.5 この先の展望 1章 ブール論理 1.1 ブール代数
マスタリングAPIアーキテクチャ
この10年の間に、ソフトウェア開発を行う方法は大きく変容しました。作業に依存関係が生じるモノリシックなアーキテクチャから、APIによるマイクロサービスアーキテクチャが主役となりつつあります。一度構築すれば終わりではなく、変化とスピード、生産性の向上に対応するため、APIの設計、構築、運用、変更に関するニーズはますます高まっています。 本書は、モダンなAPI駆動型アーキテクチャについて解説する書籍です。既存のモノリシックアーキテクチャから、どのようにAPI駆動型のシステムへ発展させていくかを、カンファレンスシステムを例に、具体的なケーススタディを通してわかりやすく解説しています。REST APIの基礎から、最適な設計、構築、運用、バージョン管理、およびテスト方法まで、API設計と改善の全体像をしっかり学ぶことができます。また、APIゲートウェイ、サービスメッシュなどの技術を用いて、外部トラフ
概要 Haskellとは 関数型言語 純粋関数型言語 インストール Haskell Stack Hello world 基本 予約語 コメント ブロック レイアウト 入出力 型 変数 数値 文字(Char) 文字列(String) エスケープシーケンス リスト([...]) タプル((...)) 演算子 関数 演算子定義 再帰関数 ラムダ式 パターンマッチ ガード条件 関数合成(.) 引数補足(@) 制御構文 do文 let文 if文 case文 where文 import文 ループ データ型 データ型(列挙型) データ型(タプル型) データ型(直和型) 新型定義 (newtype) 型シノニム (type) 型クラス (class) メイビー(Maybe) ファンクタ(Functor) アプリケイティブ(Applicative) モナド(Monad) モジュール (module) 高階関
2022年4月22日紙版発売 2022年4月19日電子版発売 鈴木僚太 著 B5変形判／424ページ 定価3,278円（本体2,980円＋税10%） ISBN 978-4-297-12747-3 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 TypeScriptは，JavaScriptに静的型付けの機能を加えたオープンソースのプログラミング言語です。本書では，根幹となるJavaScriptの仕様・機能とともに，TypeScript独自の仕様・機能を解説します。TypeScriptの基礎知識はこれ一冊だけで学べます。 静的型付き言語は世にいくつも
書評『TypeScriptとReact/Next.jsでつくる 実践Webアプリケーション開発』 - uhyo/blog
皆さんこんにちは。今回は、2022年7月25発売の『TypeScriptとReact/Next.jsでつくる 実践Webアプリケーション開発』を読み終わったので、書評という形で感想と紹介を述べたいと思います。筆者はもともと技術書を読まず「ネットでいいやん」派だったのですが、このたびTypeScript入門書を出版したこともあり、それを過去の話として葬り去るべく技術書を読んでいくことにしました。せっかくなので、読んだ技術書の感想等を紹介します。 おことわり: この記事では、「筆者」とはこの書評を書いた人を指し、『TypeScriptとReact/Next.jsでつくる 実践Webアプリケーション開発』を書いた人たちのことは「著者ら」と呼びます。また、この記事の内容はすべて筆者の個人的な見解であり、本の内容や本を読んで得られる知識について何らかの保証をするものではありません。 筆者について筆者
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
発端はuchan_nos氏によるこのツイートでした。 C言語で、本当にメモリの0番地にデータを書きたいときはどうすりゃええの？— うー@技術書典8 Day1う31 BitNOS (@uchan_nos) 2020年2月12日 それに対する私のリプライ： uint8_t *p = 1; p--; *p = v;— hikalium (@hikalium) 2020年2月12日 私はこれで話が終わると思っていたのだが、どうやらそうではなかったらしく、色々な視点からの意見が加わりながら、話は混沌を極めたのでした…。 ということで、ここに私のこのツイートに対しての見解とか、わかったことをまとめておこうと思います。 私のリプライの背景について uchanさんが求める「0番地にデータを書きたい」という課題設定を、私はこのように解釈しました。 C言語において、整数0をポインタに変換すると、それはNULL
『GitHub CI/CD実践ガイド』でGitHub ActionsとCI/CDを体系的に学ぼう - 憂鬱な世界にネコパンチ！
『GitHub CI/CD実践ガイド――持続可能なソフトウェア開発を支えるGitHub Actionsの設計と運用』という書籍を最近出版したので紹介します。本書ではGitHub Actionsの実装と、CI/CDの設計・運用を体系的に学べます。一粒で二度美味しい書籍です。筆者個人としては「実践Terraform」以来、4年半ぶりの商業出版になります。 gihyo.jp どんな本？ GitHub利用者にとって、もっとも導入が容易なCI/CD向けのソリューションはGitHub Actionsです。GitHub Actionsの活用事例は多く、検索すればたくさん情報が出てきます。ただ断片的な情報には事欠かない反面、体系的に学習する方法は意外とありません。CI/CD自体がソフトウェア開発の主役になることもまずないため、なんとなく運用している人が大半でしょう。そこで執筆したのが『GitHub CI/
書籍案内 » 書籍ジャンル » ネットワーク・UNIX・データベース » データベース・SQLなど » 標準SQL＋データベース入門 ——RDBとDB設計、基本の力［MySQL/PostgreSQL/MariaDB/SQL Server対応］ Tech × Books plusシリーズ標準SQL＋データベース入門 ——RDBとDB設計、基本の力［MySQL/PostgreSQL/MariaDB/SQL Server対応］ この本の概要 「標準SQL」＆「データ設計」を土台に，SQL＆データベースの基本を学べる入門書。 「SQLでどんなことができるのか」「どんなときに便利なのか」「なぜそんなしくみになっているのか」一つ一つ，ステップアップしながら解説します。 本書の特徴は「標準SQL」準拠である点と文法の背景にある「データ設計」を丁寧に扱っている点です。SQL学習時の頻出ケースである，思った
はじめに 日本語プログラミングの議論が続いていますが気分転換にこんな奇抜なプログラムはどうでしょうか。 経緯 木村 明さん 1 の傑作かつ芸術的な日本語プログラムに「ポエム（Poem）」があります。 1986年に作られました。当時はPC-9801やFMRなどMS-DOS環境のPCが全盛で、このプログラムもPC-9801向けに書かれていました。プログラムは大変面白いのですが、そのような事情で現在では実際に動かすことはできず長いこと眠っていました。 一方で、Mindのほうは長らく開発していたGUI版が動き始め、Poemが使うグラフィック描画もできるようになったことから、Poem を実際に動かしてみたくなりました。9801グラフィックの互換処理を差し込むことでなんとか動かすことができました。動いたときは「ああ、こんなプログラムだったな」とちょっと感動しました。 公開について 氏の許可を得てソース
ロバストPython
Pythonはシンプルな構文で読みやすいプログラミング言語ですが、コードをロバストにする機能も備わっています。本書では、Python 3.5から導入された型ヒントを使って、ロバストなPythonコードを記述する方法にアプローチします。全4部構成のうち、Ⅰ部とⅡ部ではPythonにおける型ヒントの位置づけや組み込み型について基本的な事柄をしっかりおさえ、ユーザ定義型を使う方法、部分型、プロトコル、pydanticによる実行時型チェックなど、Pythonの型システムを最大限に活用する方法を詳しく説明します。Ⅲ部は依存関係や設計手法について、Ⅳ部はセーフティネットとして高度なテスト手法を扱います。本書の内容を理解すれば、クリーンで保守しやすいPythonコードが書けるようになります。 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
実用 Go言語
業務プログラミングの現場でも採用されるようになってきたGo言語。文法はシンプルで学びやすいという特徴を持っていますが、複雑な要件を実現するには、プログラミング言語が提供する構成要素（文法やライブラリ）をさまざまに組み合わせる必要があります。 本書は、そんなGoを使う上でのポイントを単なる文法詳解ではなく「よりGoらしく書くには」「実用的なアプリケーションを書くには」といった観点から紹介します。 構造体やインタフェースの使い方からJSON、CSVファイル、Excel、固定長ファイルの扱い方、またログやテスト、環境構築など現場に即した幅広いトピックについて、「Goらしいプログラムの書き方」をその背景と共に教えてくれる先輩のような書籍です。 まえがき 1章 「Goらしさ」に触れる 1.1 変数やパッケージ、メソッドなどに名前を付けるには 1.1.1 変数名 1.1.2 パッケージ名 1.1.3
行列入門
行 列 入 門 i 本教材について 本教材は，行列の基本的な性質を学ぶために作成したものです。 行列については，平成 21 年告示の学習指導要領における新設科目「数学活用」の「社会 生活における数理的な考察」の「数学的な表現の工夫」の内容となりました。行列は現代数 学の基礎的な内容として様々な場面で活用されているにもかかわらず，繁雑な計算の意味 やどのような場面で活用されるのかがわかりにくかったことから， 「数学活用」の内容とし たものです。ただし， 「数学活用」の内容としたことから内容は大綱的に示すことになりま した。そこで，専門教科理数科の「理数数学特論」の内容としてはそれ以前のもの（平成 11 年告示の学習指導要領における数学 C の内容）をそのまま残すとともに，高等学校数学を 超える内容に興味をもつ生徒には「数学活用」の内容を踏まえ「線型代数学入門」のような 学校設定科目を設けて指
JavaScriptのややこしい機能としてよく槍玉に挙げられるのがthisです。その特徴のひとつは状況によって意味（thisの値）が違うことであり、これを指して「JavaScriptのthisは4種類」とする説も見られます。 そこで、この記事ではthisが何種類あるのか、ECMAScript仕様書を頼りに調べます。ECMAScript仕様書とはJavaScriptという言語を定義する文書であり、JavaScriptのthisがどのような挙動をするのかも当然定義されています。今回は仕様書の2020年5月26日版ドラフトを参照します。 https://tc39.es/ecma262/結論としては、最も大ざっぱに分けると3種類、最も細かく分けると157種類です。この記事では全種類漏れなくサンプルコード付きで説明します（似たようなやつはまとめて説明します。また、一部観測不能なものがあります）。 ス
Reactハンズオンラーニング 第2版
Facebookが開発したJavaScriptライブラリ「React」の解説書。2013年にオープンソース化されたReactですが、ここ数年で大きな変更が加えられ、またReactを取り巻くエコシステムも大きく変化しました。本書では実際に動くコンポーネントを作りながら、最新のReactの記法について解説しつつ、最新のツールやライブラリも紹介します。初心者から中上級者まで、Reactの今をすばやく学習することができます。 賞賛の声 まえがき 1章 Reactの世界へようこそ 1.1 本書のねらい 1.2 Reactの過去と未来 1.2.1 第2版の変更点 1.3 環境の構築 1.3.1 GitHubリポジトリ 1.3.2 React Developer Tools 1.3.3 Node.jsのインストール 2章 React学習に必要なJavaScriptの知識 2.1 変数の定義 2.1.1
今から使う文字の定義をしていきます。 m ・・・ケースの数です。上記のデータセットでは8 x ・・・土地の面積です。xi で、i番目の土地の面積を表します。x2 = 1416 y ・・・土地の価格です。yiで、i番目の土地の価格を表します。y4 = 178 h・・・仮説(hypothesis)を意味する略語です。 4-2 仮説の表現方法を決める 仮説hを表現する表現式を作ります。それがこちら。 hθ(x) = θ0 + θ1x ちなみにこれは、一見難しそうですが、中学生でやる一次関数の式、Y = B + AX と酷似しているのがわかるでしょうか。一次関数は、下のようなグラフですから b → θ0 a → θ1 となっているだけだとわかります。 そしてhθ(x)が、直線を示しています。 一番詰まりやすいところですから、ここだけは暗記して欲しいです。 5 コスト関数(目的関数) 5-1 そもそ
こんにちは！虎の穴ラボのNSSです。 虎の穴ラボではオライリー・ジャパン社の定期購読サービスを利用しており、 毎月新刊をいち早く読めるようになっています。 今回は12/24に刊行された「Pythonによるファイナンス(第２版)」を読んだ感想を共有したいと思います。 www.oreilly.co.jp 読もうと思ったきっかけ 数年前から少しだけ投資をしていたので、タイトルから興味を惹かれました。 Pythonを使って自分の投資ポートフォリオを評価したり、自動取引ができたら楽しそうだと思いました。 目次 目次 日本語版まえがき まえがき 第1部 Pythonとファイナンス 1章 なぜファイナンスにPythonを使うのか 1.1 プログラミング言語Python 1.1.1 Pythonの大まかな歴史 1.1.2 Pythonエコシステム 1.1.3 Pythonのユーザ層 1.1.4 科学スタ
Infrastructure as Codeに関する技術書籍を執筆しました - How elegant the tech world is...!
Overview タイトルの通りですが、技術書博5向けにInfrastructure as Code (IaC)に関する技術書を執筆しました。 gishohaku.dev 一応、僕がそれなりにAWS x IaCにどっぷり浸かっていることもあり、題材のクラウドはAWSを主軸にしています。 TerraformやPulumiに関しては、別にAWSに限らずAzureやGoogleCloud利用者の方々にも通ずる部分があると思います。 執筆に至ったモチベーション 僕自身、IaCサービスに関してはCloudFormation 数ヵ月、terraform 2年、Pulumi 8ヶ月ほど経験しており、 それぞれの特徴も知れてきたのでナレッジを形にしたいなと思い、同僚と執筆しました。 ※ちなみに、共著の同僚である@HorseVictoryはAWS Top Engineersの一人です。 クラウドネイティブな
信頼性の高い機械学習
Cathy Chen、Niall Richard Murphy、Kranti Parisa、D. Sculley、Todd Underwood 著、井伊 篤彦、張 凡、樋口 千洋 訳 TOPICS System/Network 発行年月日 2024年10月 PRINT LENGTH 388 ISBN 978-4-8144-0076-8 原書 Reliable Machine Learning FORMAT Print PDF EPUB 本書では、ソフトウェアシステムの信頼性と安定性を保つことに優れたアプローチであるSRE（サイトリライアビリティエンジニアリング）の原則を適用し、信頼性が高く、効果的で、責任のある機械学習システムを構築し運用するための方法を紹介します。毛糸を販売している仮想のオンラインストア「yarnit.ai」を例に用いつつ、本番環境でのモデルモニタリングの方法から、製品開
紙書籍をお届けします（PDFがついてきます） PDFのみ必要な場合は、こちらからPDF単体を購入できます 通常はご注文から2～3営業日で発送します。 年末年始や大型連休など、1週間から10日程度、配送のお休みをいただく場合があります。詳しくはお知らせをご覧ください。 そのプログラム、CPUの性能を引き出せますか？ Takenobu Tani 著 312ページ A5判 ISBN：978-4-908686-16-0 2023年1月25日 第1版第1刷 本書の解説で利用するコード（著者によるGitHubリポジトリ） 正誤情報など ソフトウェアの価値は、ハードウェアで実行されることにより、現実のものになります。そのために不可欠なのがCPUです。したがってソフトウェアの価値は、CPUの性能、すなわち「できるだけ高速にソフトウェアを実行すること」にかかっているとも言えるでしょう。 現代のCPUの性能は
並行プログラミング入門
複数のプログラムを同時に実行する「並行プログラミング」は、処理速度を飛躍的に向上させる手法で、タスク管理、プロセス管理、スレッド管理をはじめ、複雑な仕組みについての幅広い知識とテクニックが必要となります。本書はRustとアセンブリ、そして一部Cを用い、CPUのアトミック命令、グリーンスレッド、アクターモデル、π計算、ソフトウェア・トランザクショナルメモリ、async/awaitなど、並行プログラミングに関する理論的な背景から実装までをカバー。さらに、アセンブリ実装の理解を深めるため、AArch64とx86-64アーキテクチャの説明も付録として収録。一歩一歩、着実に理解できるように、その仕組みから順を追って詳しく説明します。GitHub上で公開されているソースコードを実際に動かしながら、並行プログラミングの知識と理解を深めることができます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介す
Pythonではじめる数学の冒険
数学を8年間、コンピュータサイエンスを3年間教えたことのある著者が、自らの経験に基づき、これからの時代に必要な数学とプログラミングの能力を身につけてもらいたいと筆をとった意欲作。定義や命題から入る伝統的なアプローチではなく、プログラミングによる視覚的アプローチで直感的な理解を促します。数学の視点からプログラミングを眺め、また逆にプログラミングの視点から数学を眺めることで、退屈な計算問題は、さまざまな工夫が可能なプログラミングの課題になり、プログラミングの文法は、数学の問題を解く上での強力な武器となり、それぞれの新たな魅力に気づかされるきっかけとなります。代数、幾何学、三角関数などの高校レベルの数学を使った数多くの例題を盛り込み、実際にProcessingでPythonプログラムを動かしながら、AI時代に求められる数学の能力を磨いていきます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気
Pythonではじめる教師なし学習
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（VAE）や敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介します。 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
この例に関する質問への回答を補足の項に記載しましたので、より良い理解のためにご参照ください。 1.3 モデル構造 トランスダクションモデル(ある文章を他の文章に変換するモデル(翻訳など))において主流なのは以下のようなエンコーダ-デコーダモデルである。 エンコーダ: 入力の文 $(x_1,\ldots,x_n)$ を $\boldsymbol{z}=(z_1,\ldots,z_n)$ へ変換 デコーダ: $\boldsymbol{z}$ から単語 $(y_1,\ldots,y_m)$ を出力。 ただし、1時刻に1単語のみで、前時刻のデコーダの出力を現時刻のデコーダの入力として使う。 Transformerは基本的な大枠はエンコーダ-デコーダモデルでself-attention層とPosition-wise全結合層を使用していることが特徴。 つまり、以下の3つ(+2つ)のことが分かればモデル
データエンジニアリングの基礎
データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。 まえがき Ⅰ部 データエンジニアリングの基礎と構成要素 1章 データエンジニアリング概説 1.1 データエンジニアリングとは何か 1.1.1 データエンジニアリングの定義 1.1.
Pythonによるファイナンス 第2版
さまざまな分野で威力を発揮するPythonは、ファイナンスの分野でも重要なテクノロジーとして急成長を遂げています。本書は、Pythonを使った金融工学の初歩的な基本事項からアルゴリズム取引やデリバティブ分析までカバーし、必要なプログラミング、機械学習や深層学習を利用したデータ分析、統計などについて、数理と実用面から詳しく解説します。「データ駆動型アプローチ」と「AIファーストファイナンス」を軸に、これからのファイナンスに必要な戦略と実践力を体得できることを目的とします。 目次 日本語版まえがき まえがき 第1部 Pythonとファイナンス 1章 なぜファイナンスにPythonを使うのか 1.1 プログラミング言語Python 1.1.1 Pythonの大まかな歴史 1.1.2 Pythonエコシステム 1.1.3 Pythonのユーザ層 1.1.4 科学スタック 1.2 ファイナンスにお
オブザーバビリティ・エンジニアリング
本書は、近年のクラウドベースのソフトウェアシステム開発における設計プラクティスなどにおいて触れられる概念「オブザーバビリティ（可観測性）」に関する書籍です。オブザーバビリティとは何か、どのように役立てるのかなど、登場の背景から実践方法、組織、企業への適用といった幅広い視点で解説します。今後、ソフトウェアシステムの開発においてオブザーバビリティが果たすであろう、より大きな役割についても触れています。さらにSlackのゲスト寄稿者により、テストとデプロイプロセスへのオブザーバビリティの適用と、パイプラインによるテレメトリー管理についてのケーススタディを紹介。本書はソフトウェアに関わる多くの人々にとって今後より一般化するオブザーバビリティを知る第一歩となるでしょう。 本書に誤植などを発見された場合は問い合わせ窓口よりご連絡ください。 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
2021 / 2020 / 2019 GitHubで最もホットなライブラリをランキング表示してくれるbestofjs.orgというサイトがあります。 そしてここは毎年、その一年で最もホットだったライブラリを発表しています。 選考基準は『その年増えたスターの数』であり、恣意的要素の入る余地はありません。 ちなみに2016年の総合ランキング1位はVue.js、2017年の総合ランキング1位はVue.js、2018年の総合ランキング1位はVue.jsです。 以下は2019年のランキング、2019 JavaScript Rising Starsの日本語訳です。 JavaScript ライジングスター 2019 4回目のJavaScript ライジングスターにようこそ！ 2019年にGitHubで最も注目を集めたプロジェクトを、数字で見てみましょう。 以下のチャートは、2019年の一年間にGitHu
実践 bashによるサイバーセキュリティ対策
bashとLinuxの標準コマンドを活用したセキュリティ対策手法についての解説書。サイバーセキュリティの現場では、常にGUIの最新ツールを使えるとは限りません。CUIによるセキュリティ対策はセキュリティ技術者にとって必須の知識です。本書では、Linux/Mac/Windows環境でbashを含む標準的なLinuxのコマンドラインツール群を用いて、各種情報収集や収集した情報の解析、監視、侵入テスト（ペネトレーションテスト）など、サイバーセキュリティの具体的な手法を実践形式で説明します。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 基本的な技術 1章 コマンドラインの基礎 1.1 コマンドラインの定義 1.2 なぜbashなのか 1.3 コマンドラインの記載例 1.4 LinuxやbashをWindows上で実行する 1.4.1 Git Bash 1.4.2 Cygwin 1.4.3 Windo
転置インデックスの圧縮技法
転置インデックスは、検索エンジンの実装において、中心的な役割を果たすデータ構造である。 転置インデックスのデータ構造とアルゴリズムは、クエリ処理アルゴリズムとともに、検索エンジンの性能に直結する。とくに大規模な検索エンジンにおいては、キャッシュ効率を高めてクエリ処理を高速化するために、転置インデックスの圧縮は必要不可欠となっている。 この記事では、転置インデックス、とくにポスティングリストの圧縮について、近年の手法を簡単にまとめる。 目次 転置インデックスの基本 転置インデックスのデータ構造と特性 転置インデックスのアクセスパターン 近年のインデックス圧縮技法 Variable-Byte Family VByte Varint-GB Varint-G8IU Masked-VByte Stream-VByte Opt-VByte Simple Family Simple9 Simple16
この本の概要 HTTPキャッシュ，リバースプロキシ，CDNなどWeb開発で大切な「配信」の技術。 重要な技術ながら，現場では知見のあるエンジニアが少なく，なんとなくで運用されていたり，導入が遅れていたりします。 本書では，HTTPキャッシュの基礎から解説し，一冊でしっかり配信が学べます。 速くて落ちないWebサイト／Webサービス／Web APIの実現はもちろん。キャッシュ事故やセキュリティ上の問題を防ぐのにも役立ちます。 こんな方におすすめ CDNやリバースプロキシの導入に興味のあるアプリケーションエンジニア・インフラエンジニア 配信技術を学びたいインフラエンジニア Webサービスを高速化させたいフロントエンドエンジニア 第1章 はじめに 1.1 本書の対象と目的 1.2 本書の構成 1.3 下準備 第2章 配信の基礎 2.1 配信のとらえ方 2.1.1 配信の根幹 2.2 標準仕様でや
Pythonでデータ処理をしている際、numpyにはまらないごちゃごちゃした前処理があり、ちょっと遅いんだよなぁ。。。となること、ないでしょうか。 ルーチンになっている解析であれば高速化を頑張る意味がありそうですが、新しい解析を試行錯誤している最中など、わざわざ高速化のためのコードをガリガリ書いていくのは辛いぐらいのフェーズ、ないでしょうか。 こんなとき、私はJuliaを使っています。Juliaは特別な書き方をしなくても高速になる場合が多く、並列処理も簡単にできます。 julialang.org Julia、いいらしいが名前は聞いたことがあるけど使うまでには至ってない、という方がと思います。今まで使っているコードの資産を書き直すのは嫌ですよね。 しかし、JuliaにはPythonの資産を活かしつつ高速にデータ処理がするための道具がそろっています。 今回の記事はPythonとJuliaをいっ
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