本書は、データサイエンスやウェブ開発、セキュリティで人気のPythonの入門書で、初級者向けに基礎から応用までを丁寧に解説しています。6年ぶりの改訂版で、Python 3.9に対応し、新機能も追加されています。内容は、基礎、実践的なプログラミング、リファレンスとしても役立つ構成になっています。

コンピュータインフラをソフトウェアのように管理！新時代のコンピュータシステムの運用方法を紹介 クラウド時代に適合した 新インフラ管理のベストプラクティス！ 構成自動化ツールや仮想化／クラウドなどの技術が普及し、Infrastructure as Code（コードとしてのインフラ）が現実になりつつあります。インフラの定義をコード化できるようになると、今度はそれらを適切に管理し、最新状態を保持し、確実に本番システムに適用できる手法が求められるようになります。 本書では、こうしたインフラの管理のためにCI（Continuous Integration：継続的インテグレーション）の技術を適応させる方法を紹介します。これにより、システムの変更を継続的に維持できる管理サイクルの実現を目指します。 【本書の特長】 ・新しいタイプのシステムインフラと、旧来のインフラ管理の問題点 ・インフラ管理にCI手法を応用するメリットと適用のためのポイント ・実際のシステムを前提としたベストプラクティスをサンプルとして紹介 ・AnsibleとGitLabをはじめとしたさまざまなOSSを活用 ・インフラのための設定の管理と本番システムへの適用までをサイクルとして実現 ・システムテストを自動化 ・現場のシステムに組み込むためのさまざまなTIPSを紹介 本書では、全体を通じて一貫したサンプルを紹介し、実際にダウンロードして試せることを目指しました。現場のさまざま条件や背景を越え、ツールとして広く使えるような手法の提供を目指しています。 新しいシステムインフラに関わる知識とノウハウを手に入れられる解説書です。 はじめに 第1章 ITインフラの設計／構築／維持の変化 第2章 インフラCIの考え方 第3章 演習環境の概要と構築方法 第4章 演習のシナリオ解説 第5章 環境構築の自動化 第6章 テストの自動化 第7章 CIのパイプライン 第8章 インフラCIを循環させる仕組み 第9章 より品質の高い成果物を作る 第10章 インテグレーションからデリバリーへ 第11章 自動化を超えて継続的改善へ

高校までに学んだ数学との違いにとまどいをおぼえる新入生へ――東京大学理系学生の1年次必修科目として開講される「数理科学基礎」の内容に詳細な解答と解説を加えて書籍化．微分積分，線型代数の基礎や，述語論理，集合と写像などもていねいに解説した本書を通じて抽象数学の言葉や公式の意味を理解し，大学数学の学習をはじめよう．大学数学の独習書としても最適． はじめに I　数理科学基礎共通資料 第1章　集合と写像 第2章　述語論理 第3章　関数の極限 第4章　導関数と原始関数 第5章　種々の関数 第6章　微分方程式入門 第7章　複素数と多項式 第8章　平面の一次変換 第9章　座標空間と数ベクトル 第10章　二変数関数のグラフ 第11章　偏微分係数と接平面 第12章　行列とその演算 第13章　線型写像と行列 第14章　行列の基本変形 数学で用いられる種々の記号 数学で用いられる種々の記法 II　確認問題の解答と解説 III　練習問題と研究課題 おわりに 英語索引・日本語索引 First Steps in Mathematics Department of Mathematics, The University of Tokyo, Editor Atsushi MATSUO

The fourth edition of Gene H. Golub and Charles F. Van Loan's classic is an essential reference for computational scientists and engineers in addition to researchers in the numerical linear algebra community. Anyone whose work requires the solution to a matrix problem and an appreciation of its mathematical properties will find this book to be an indispensible tool. This revision is a cover-to-cover expansion and renovation of the third edition. It now includes an introduction to tensor computations and brand new sections on: fast transforms; parallel LU; discrete Poisson solvers; pseudospectra; structured linear equation problems; structured eigenvalue problems; large-scale SVD methods; and, polynomial eigenvalue problems. Matrix Computations is packed with challenging problems, insightful derivations, and pointers to the literature-everything needed to become a matrix-savvy developer of numerical methods and software.

本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーや生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、実用性を重視し、理論的な証明がなくても納得できる説明を提供することにこだわっています。全12章で構成され、深層学習の基本から応用までを網羅しており、特に実務に役立つ情報が反映されています。著者は東北大学の教授で、研究経験を基にした内容です。

この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの技術を理解し、実践的なテクニックや最近のトレンドも紹介します。また、ディープラーニングの優位性や深層化の理由についても考察しています。著者はコンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

自ら問いを発見し、解決する――科学の現場だけではなく、実際の社会においても求められる基礎的なスキルを身につけ、アカデミックの世界を体験してみよう。アクティブラーニングの実践例も紹介。東京大学の必修講義「初年次ゼミナール理科」の好評テキストの改訂版。 はじめに 基礎編　サイエンティフィック・スキルを身につける 特別編　初年次ゼミナール理科の授業を受けるにあたって知ってほしいこと（若杉桂輔） １．アカデミックな知の現場へ――大学での学びとは ２．研究のプロセス ３．研究倫理 ４．学術論文の種類と構成 ５．文献検索 6．文献の引用 7．レポート 8．ピアレビュー 9．グループワーク 10．プレゼンテーション 実践編　実録！　初年次ゼミナール理科 1．老化のメカニズムに迫る――アンチエイジングは可能か？（江頭正人） 2．建築の可能性（川添善行） 3．体験的ものづくり学――3Dプリンタによるコマづくり（三村秀和ほか） 4．機械学習入門（杉山　将・佐藤一誠） 5．数学・物理をプログラミングで考える（田浦健次朗） 6．知能ロボット入門（鳴海拓志・中嶋浩平) 7．私たちの身近にあるタンパク質を科学する（片岡直行ほか） 8．身近な物理でサイエンス（松本　悠） 9．薬学における生物学の役割と貢献（中嶋悠一朗ほか) 10．分子の形を知り，物質をデザインする（宮島　謙） 11. モーションコントロール入門――ロボットや車両を上手に動かす科学（古関隆章） 12．駒場キャンパスやその周辺のまちを歩き、その空間について考える（中島直人・廣井　悠） 13．電子回路で学ぶモデリング手法（三田吉郎） 14．工学×デザイン――ワークショップで学ぶ理系のためのデザイン（村上　存・泉　聡志） 研究の世界へ　研究におけるセレンディピティ的発見の紹介（若杉桂輔） 講義一覧 あとがき 図の出典

本書は、デザイナーでない人のためのデザインの基本書で、待望の第4版です。デザインの「4つの基本原則」（近接、整列、反復、コントラスト）を理解することで、誰でも見栄えの良いデザインやプレゼン資料を作成できるようになります。作例を通じて具体的なテクニックを学び、活字デザインや日本語版の特有の原則も解説しています。18年間売れ続けているロングセラーで、デザインの理解を深める手助けをします。