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著者KrzysztofCwalina(著) JeremyBarton(著) BradAbrams(著)出版社日経BP発売日2021年10月ISBN9784296080045ページ数513Pキーワードどつとねつとのくらすらいぶらりせつけい．／NET／ ドツトネツトノクラスライブラリセツケイ．／NET／ つヴありな くりすとふ CWA ツヴアリナ クリストフ CWA9784296080045内容紹介 本書は"Framework Design Guidelines: Conventions, Idioms, and Patterns for Reusable .NET Libraries, 3rd Edition"（Addison-Wesley Professional、2020年）の日本語訳で、前回の版から12年ぶりの改訂版となります。この12年の間に、.NET Frameworkはマルチプラットフォーム対応の.NETに大きく変わり、本書にもそれが反映されています。 本書はMicrosoftで.NET Frameworkの開発チームのエンジニアが、巨大なクラスライブラリを含むフレームワークである.NET Frameworkを実際に開発する中で蓄積したルールとパターンを、.NET開発全般のガイドラインとしてまとめあげたものです。各ガイドラインは強さに応じて「Do（する）」「Consider（考慮する／検討する）」「Avoid（避ける）」「Don't（してはならない）」の4つのアイコンで示されています。また、単にガイドラインを示すだけでなく、その背景（過去の経緯や設計思想）やトレードオフ、場合によってはガイドラインへの批判的な意見も説明、補足しています。コードサンプルはC#で書かれていますが、内容はすべての.NET言語に適用できるものです。 今回の改訂では.NET Coreを含む.NET全般に対応するほか、バージョン間の互換性に関わる「破壊的変更（breaking changes）」と、本書の旧版では推奨されていて今回の版で非推奨となったガイダンスをまとめた「廃止されたガイダンス」の2つの章（付録）を追加しました。また、日本語版では独自に、本書のガイドラインについて訳者と監訳者が日本の開発者として意見を交わしたディスカッションの内容も収録しました。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。
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2位
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著者SebastianRaschka(著) VahidMirjalili(著) クイープ(訳)出版社インプレス発売日2020年10月ISBN9784295010074ページ数38，648PキーワードぱいそんきかいがくしゆうぷろぐらみんぐPYTHON パイソンキカイガクシユウプログラミングPYTHON らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS9784295010074内容紹介本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次「データから学習する能力」をコンピュータに与える/分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練/分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用/データ前処理—よりよい訓練データセットの構築/次元削減でデータを圧縮する/モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス/アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ/機械学習の適用1—感情分析/機械学習の適用2—Webアプリケーション/回帰分析—連続値をとる目的変数の予測/クラスタ分析—ラベルなしデータの分析/多層人工ニューラルネットワークを一から実装/ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する/TensorFlowのメカニズム/画像の分類—ディープ畳み込みニューラルネットワーク/系列データのモデル化—リカレントニューラルネットワーク/新しいデータの合成—敵対的生成ネットワーク/複雑な環境での意思決定—強化学習
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3位
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著者SebastianRaschka(著) Yuxi（Hayden）Liu(著) VahidMirjalili(著)出版社インプレス発売日2022年12月ISBN9784295015581ページ数39，670PキーワードぱいそんきかいがくしゆうぷろぐらみんぐPYTORC パイソンキカイガクシユウプログラミングPYTORC らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS9784295015581内容紹介本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikit‐learnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次「データから学習する能力」をコンピュータに与える/分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練/分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用/データ前処理—よりよい訓練データセットの構築/次元削減でデータを圧縮する/モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス/アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ/機械学習の適用—感情分析/回帰分析—連続値をとる目的変数の予測/クラスタ分析—ラベルなしデータの分析〔ほか〕
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4位
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＜p＞ 本書は"Framework Design Guidelines: Conventions, Idioms, and Patterns for Reusable .NET Libraries, 3rd Edition"（Addison-Wesley Professional、2020年）の日本語訳で、前回の版から12年ぶりの改訂版となります。この12年の間に、.NET Frameworkはマルチプラットフォーム対応の.NETに大きく変わり、本書にもそれが反映されています。＜br /＞ 本書はMicrosoftで.NET Frameworkの開発チームのエンジニアが、巨大なクラスライブラリを含むフレームワークである.NET Frameworkを実際に開発する中で蓄積したルールとパターンを、.NET開発全般のガイドラインとしてまとめあげたものです。各ガイドラインは強さに応じて「Do（する）」「Consider（考慮する／検討する）」「Avoid（避ける）」「Don't（してはならない）」の4つのアイコンで示されています。また、単にガイドラインを示すだけでなく、その背景（過去の経緯や設計思想）やトレードオフ、場合によってはガイドラインへの批判的な意見も説明、補足しています。コードサンプルはC#で書かれていますが、内容はすべての.NET言語に適用できるものです。＜br /＞ 今回の改訂では.NET Coreを含む.NET全般に対応するほか、バージョン間の互換性に関わる「破壊的変更（breaking changes）」と、本書の旧版では推奨されていて今回の版で非推奨となったガイダンスをまとめた「廃止されたガイダンス」の2つの章（付録）を追加しました。また、日本語版では独自に、本書のガイドラインについて訳者と監訳者が日本の開発者として意見を交わしたディスカッションの内容も収録しました。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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5位
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ドラマ×プリンセスカフェ
■ISBN:9784295015581★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルPython機械学習プログラミング PyTorch＆scikit‐learn編 Sebastian Raschka/著 Yuxi(Hayden)Liu/著 Vahid Mirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳ふりがなぱいそんきかいがくしゆうぷろぐらみんぐPYTORCH/あんど/SCIKITLEARNへんPYTHON/きかい/がくしゆう/ぷろぐらみんぐPYTORCH/あんど/SCIKITLEARNへんいんぷれすとつぷぎあIMPRESSTOPGEA発売日202212出版社インプレスISBN9784295015581大きさ39，670P 24cm著者名Sebastian Raschka/著 Yuxi(Hayden)Liu/著 Vahid Mirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳
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6位
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＜p＞［この電子書籍は固定型レイアウトです。リフロー型と異なりビューア機能が制限されます］固定型レイアウトはページを画像化した構造であるため、ページの拡大縮小を除く機能は利用できません。また、モノクロ表示の端末ではカラーページ部分で一部見づらい場合があります。＜/p＞ ＜p＞ 現在のLinuxの適用領域は、LAMPのようなWebサーバやデータベースサーバに留まらず、ビッグデータ処理やAIを利用したデータ分析、HPC、ソフトウェア定義型分散ストレージなど、その用途を拡大させています。それとともに、ハードウェアも高機能化し、オペレーティングシステムでも、数百のメニーコア、数十テラバイトの大容量メモリ、ペタバイト級のストレージを搭載したハードウェアに対応し、コンピューティングにおいても、クラスタリング、仮想マシン、コンテナ、クラウド環境へも対応可能な機能を備えています。＜br /＞ Rocky Linux 8 & AlmaLinux 8は、CentOS 7でのシステムにおける大幅な改良を引き継ぎつつ、さらにさまざまな新機能を搭載しました。主なツールとしては、コンテナ管理（Podman）、仮想マシンイメージ作成（Image Builder）、ストレージ管理（Stratis）、パケットフィルタリング（nftable）、セッション録画/再生（tlog）などがあります。＜br /＞ 本書では、これらの最新のツールを使いながら、IT現場の技術者にとって必要な、システム管理に伴うさまざまな手法を解説しています。＜br /＞ Rocky Linux 8.5 & AlmaLinux 8.5対応＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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7位
¥2,420 円
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＜p＞これまでのVRのソフトウェア開発では、プラットフォームおよびデバイスに依存したソフトウェア開発キットを用いてきましたが、2019年にKhronos(クロノス)コンソーシアムによりロイヤリティフリーのXR用API「OpenXR」がリリースされました。これを使用することにより、ソフトウェアの移植性が向上し、さまざまなプラットフォームおよびデバイスに対応したコンテンツを提供できるようになります。多くの主要企業がOpenXRのサポートを表明しており、これを標準化する動きが進んでいます。＜/p＞ ＜p＞本書は、Unity+OpenXR+XR Interaction ToolkitによるVRプログラミングに必要な各種命令の詳細解説およびC#サンプルスクリプトからなる解説書です。次の3項目に該当する方を対象とし、その方々のVRプログラミングの学習支援を目的としています。＜br /＞ ・VRプログラミングを学び、自作のVRアプリケーションを開発したい方＜br /＞ ・Unityの入門書を読み終えた初学者の方＜br /＞ ・C#言語の基本的文法(データ型、ifなどの基本制御構造、クラスの定義と利用など)を理解している方＜/p＞ ＜p＞本書の主な特色を次に示します。＜br /＞ (1)命令文の汎用的な書式と使用例の提示:＜br /＞ (2)自作アプリに転用しやすいサンプルスクリプト:＜br /＞ (3)各機能の理解を深める工夫:＜/p＞ ＜p＞本書は次の環境下におけるVRプログラミングについて解説されています。また、本書のサンプルスクリプトは、この環境下で動作が確認されています。＜br /＞ ・Unity 2021.3.8f1 Personal＜br /＞ ・OpenXR Plugin ver. 1.4.2＜br /＞ ・XR Interaction Toolkit ver. 2.0.2(その他のパッケージについては本書第1章参照)＜br /＞ ・OS: Windows 10 Home 21H2＜br /＞ ・ヘッドセット: Meta Quest2、Windows Mixed Reality(Acer AH101)＜br /＞ 【目次】＜br /＞ 第1章 はじめての自作VR＜br /＞ 第2章 アクションマップとコントロール＜br /＞ 第3章 レイキャスト＜br /＞ 第4章 つかむ動作とソケット＜br /＞ 第5章 ユーザーインターフェイス＜br /＞ 第6章 移動・回転・テレポーテーション＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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8位
¥1,573 円
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岡瑞起(著者),池上高志(著者),ドミニク・チェン(著者),青木竜太(著者),丸山典宏(著者)販売会社/発売会社：オライリー・ジャパン発売年月日：2018/07/01JAN：9784873118475
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9位
¥4,400 円
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■ISBN:9784295010074★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルPython機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 Sebastian Raschka/著 Vahid Mirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳ふりがなぱいそんきかいがくしゆうぷろぐらみんぐPYTHON/きかい/がくしゆう/ぷろぐらみんぐたつじんで−たさいえんていすとによるりろんとじつせんいんぷれすとつぷぎあIMPRESSTOPGEAR発売日202010出版社インプレスISBN9784295010074大きさ38，648P 24cm著者名Sebastian Raschka/著 Vahid Mirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳
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著者SebastianRaschka(著) VahidMirjalili(著) クイープ(訳)出版社インプレス発売日2020年10月ISBN9784295010074ページ数38，648PキーワードぱいそんきかいがくしゆうぷろぐらみんぐPYTHON パイソンキカイガクシユウプログラミングPYTHON らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS9784295010074内容紹介本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次「データから学習する能力」をコンピュータに与える/分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練/分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用/データ前処理—よりよい訓練データセットの構築/次元削減でデータを圧縮する/モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス/アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ/機械学習の適用1—感情分析/機械学習の適用2—Webアプリケーション/回帰分析—連続値をとる目的変数の予測/クラスタ分析—ラベルなしデータの分析/多層人工ニューラルネットワークを一から実装/ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する/TensorFlowのメカニズム/画像の分類—ディープ畳み込みニューラルネットワーク/系列データのモデル化—リカレントニューラルネットワーク/新しいデータの合成—敵対的生成ネットワーク/複雑な環境での意思決定—強化学習
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