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1.

図書

図書
OpenCV2プログラミングブック制作チーム著
出版情報: 東京 : マイナビ, 2011.12  xvi, 278p ; 24cm
シリーズ名: Open computer vision library ; 2
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2.

図書

図書
千葉滋著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2012.3  xvi, 367p ; 21cm
シリーズ名: Software design plusシリーズ
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3.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
屋比久友秀著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2005.9  x, 517p ; 24cm
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   まえがきⅲ
第1章バイオインフォマティクスの背景 1
   1.1主要な研究分野 2
   1.1.1配列解析 2
   1.1.2タンパク質の構造解析 4
   1.1.3パスウェイ解析 5
   1.2遺伝子 7
   1.2.1分子生物学 7
   1.2.2セントラルドグマ 8
   1.3タンパク質 10
   1.3.1遺伝暗号 10
   1.3.2立体構造 11
   1.3.3タンパク質の機能 12
第2章コンピュータの利用 15
   2.1バイオコンピューディング環境の概要 16
   2.2Windowsにおけるバイオコンピューティング環境の構築 17
   2.2.1PerlonWindows 17
   2.2.2RubyonWindows 25
   2.2.3PythononWindows 29
   2.2.4Javaonfindows 34
   2.3Linuxにおけるバイオコンピューティング環境の構築 40
   2.3.1PerlonLinux 40
   2.3.2RubyonLinux 45
   2.3.3PythononLinux 46
   2.3.4JavaonLinux 48
   2.4MacOSXにおけるバイオコンピューティング環境の構築 50
   2.4.1JavaonMacOSX 50
   2.4.2×110nMacOSX 55
   2.4.3Xcode20nMacOSX 59
   2.5仮想コンピュータ 66
   2.5.1Cygwin 66
   2.5.2VMware 74
   2.5.3coLinux 76
   2.5.4KnoppixforBio 90
第3章バイオデーターベース 91
   3.1塩基配列データベース 92
   3.1.1GenBank 92
   3.1.2EMBL 99
   3.1.3DDBJ 103
   3.1.4その他の核酸データベース 104
   3.2タンパク質アミノ酸配列データベース 107
   3.2.1PIR 107
   3.2.2SwissProt 108
   3.2.3その他のタンパク質アミノ酸配列データベース 108
   3.3タンパク質立体構造データベース 110
   3.4パスウェイデータベース 113
   3.5文献データベースPubMed 116
   3.6GO(GeneOntology) 118
   3.7統合データベース 121
   3.7.1NCBIEntrez 121
   3.7.2DBGET 122
第4章バイオインフォマッティクスツール 123
   4.1相同性検索 124
   4.1.1BLAST 124
   4.1.2FASTA 133
   4.1.3HMMER 137
   4.1.4BLAT 139
   4.2統計解析 143
   4.2.1R(統計解析ツール) 143
   4.2.2BioConductor 151
第5章バイオプログラミング入門
   5.1オブジニクト指向プログラミングとは 156
   5.2Subversidnを用いた開発 160
   5.2.1SubversiononWindows 161
   5.2.2SubversiononLinux 173
   5.2.3SubversiononMacOSX 179
   5.3Eclipseを用いた開発 180
   5.3.1EclipseonWindows 180
   5.3.2EclipseonLinux 198
   5.3.3EclipseonMacOSX 199
   5.3.4PerlonEclipSe 199
   5.3.5RubyonEclipse 213
   5.3.6PythononEclipse 219
   5.4Perlによるオブジェクト指向プログラミング 230
   5.4.1クラスの作成 230
   5.4.2クラスの利用 234
   5.5Rubyによるオブジェクト指向プログラミング 236
   5.5.1クラスの作成 236
   5.5.2クラスの利用 238
   5.5.3継承の利用 239
   5.6Pythonによるオブジェクト指向プログラミング 241
   5.6.1クラスの作成 241
   5.6.2クラスの利用 243
   5.7Javaによるオブジェクト指向プログラミング 244
   5.7.1クラスの作成 244
   5.7.2クラスの利用 248
第6章BioPerlプログラミング 251
   6.1BioPerlの概要 252
   6.2BioPerlインストール 254
   6.2.1BioPerbnWindows 254
   6.2.2BioPerlonLinux 256
   6.3BioPerlを用いたプログラミング 257
   6.3.1シークエンス操作 257
   6.3.2BLAST 265
   6.3.3モチーフ検索 270
第7章 BioRubyプログラミング 273
   7.1BioRubyの概要 274
   7.2BioRubyのインストール 276
   7.3BloRubyを用いたプログラミング 277
   7.3.1シークエンス操作 277
   7.3.2BLAST 282
   7.3.3PubMedを用いた論文検索 286
   7.3.4モチーフ検索 287
   7.3.5Pathway 288
第8章BioPythonプログラミング 291
   8.1BioPythonの概要 292
   8.2BloPythonのインストール 295
   8.2.1BioPythononWindows 295
   8.2.2BioPerlonLinuxandMacOSX 305
   8.3BioPythonを用いたプログラミング 310
   8.3.1シークエンス操作 310
   8.3.2GenBank 314
   8.3.3BLAST 317
   8.3.4PubMed 320
第9章BioJavaプログラミング 323
   9.1BioJavaの概要 324
   9.2BioJavaのインストール 327
   9.3BioJavaを用いたプログラミング 329
   9.3.1シークエンス操作 329
   9.3.2GenBank 331
   9.3.3BLAST 335
第10章BioPerlAPIリファレンス 345
   Bio::Seq 346
   Bio::SeqlO 352
   Bio::DB::GenBank 355
   Bio::DB::Fasta 356
   Bio::DB::Query::GenBank 359
   Bio::Tools::Run::RemoteBlast 361
   Bio::Tools::Run::StandAloneBlast 364
   Bio::Tools::BPIite 367
   Bio::Tools::BPIite::Sbjct 369
   Bio::Toois::BPIite::HSP 370
   Bio::Tools::BPbl2seq 371
   Bio::SearchlO 373
   Bio::Search::Hit::Hitl 375
   Bio::Search::HSP::HSPl 378
第11章BioRubyAPIリファレンス 383
   Bio::Sequence 384
   Bio::Sequence::NA 391
   Bio::Sequence::AA 395
   Bio::Fasta 396
   Bio::Fasta::Report 399
   Bio::Fasta::Report::Program 404
   Bio::Fasta::Report::Hit 405
   Bio::Blast 409
   Bio::Blast::Default:Report::Hit 414
   Bio::Blast::Default:Report::Hsp 416
   Bio::FlatFile 418
第12章BioPythonAPIリファレンス 423
   Bio.Alphabet.IUPAC 424
   Bio.Seq.seq 425
   Bio.Seq.MutableSeq 426
   Bio.Transcribe 431
   Bio.Transcribe.Transcribe 431
   Bio.Translate 432
   Bio.Translate.Translator 433
   Bio.Fasta 435
   Bio.Fasta,Dictionary 436
   Bio.Fasta.lterator 437
   Bio.Fasta.Record 439
   Bio.Fasta.RecordParser 439
   Bio.Fasta.SequenceParser 439
   Bio.GenBank 440
   Bio.GenBank.Dictionary 443
   Bio.GenBank.ErrorParser 444
   Bio.GenBank.FeatureParser 445
   Bio.GenBank.1terator 445
   Bio.GenBank.NCBIDictionary 446
   Bio.GenBank.RecordParser 447
   Bio.PubMed 447
   Bio.PubMed.Dictionary 450
   Bio.Blast.NCBIWWW 451
   Bio.Blast.NCBIWVW.BlastParser 454
   Bio.Blast.NCBIStandalone 455
   Bio.Blast.NCBIStandalne.BlastErrorParser 457
   Bio.Blast.NCBIStandalne.BlastParser 457
   Bio.Blast.NCBIStandalne.lterator 458
   Bio.Blast.NCBIStandalne.PSIBIastParser 459
第13章BioJavaAPIリファレンス 461
   org.biojava.bio.symbol.AlphabetManager 462
   org.biojava.bio.seq.DNATools 466
   org.biojava.bio.seq.RNATools 470
   org.biojava.bio.seq.ProteinTools 475
   org.biojava.bio.symbol.SimpleAlphabet 480
   org.biojava.bio.seq.io.SeqIOTools 482
   org.biojava.bio.dist.DistributionTools 488
   org.biolava.bio.program.sax.BlastLikeSAXParser 491
   org.biolava.bio,program.ssbind.SeqSimilarityAdapter 493
   org.biojava.bio.program.ssbind.BlastLikeSearchBuilder 495
   org.biojava.bio.program.ssbind.FastaSearchSAXParser 498
   org.biojava.bio.seq.db.DummySequenceDB 501
   org.biojava.bio.seq.db.DummySequenceDBInstallation 502
   索引 503
   まえがきⅲ
第1章バイオインフォマティクスの背景 1
   1.1主要な研究分野 2
4.

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東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
松尾洋著
出版情報: 東京 : オーム社, 2005.5  xiii, 254p ; 26cm
シリーズ名: Ohm bio science books
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はじめに iii
序章 1
   1. 遺伝子 2
   2. DNA 2
   3. 遺伝コード 3
   4. タンパク質の立体構造 6
   5. 折り畳み問題 8
   6. 立体構造と機能 9
   7. 分子生物学の進展 9
   8. cDNA 10
   9. ゲノム計画 11
   10. 構造ゲノミクス 11
   11. バイオインフォマティクス 11
第1章 プログラム作成の指針 13
   1.1 アプリケーションフレームワーク 14
   1.2 パラメタ設定 15
   1.3 プログラムの作成 16
   1.4 Appの派生クラスの作成手順 16
   1.5 へッダーファイル 17
   1.6 命名規則 17
   1.7 ディレクトリ構成 18
   1.8 Makefile 21
   1.9 デバッグ作業 27
   1.10 プログラムの実行 27
第2章 ゲノムと遺伝子 29
   2.1 ゲノムの比較 30
   例題2.1 近縁生物種のゲノム配列を比較せよ.
   2.1.1 DNA配列 32
   2.1.2 配列データの入力 33
   2.1.3 同一部分配列の探索 34
   2.1.4 アプリケーションプログラムの作成 35
   2.1.5 プログラムの実行例 40
   練習問題 41
   2.2 遺伝子予測 42
   例題2.2 DNA配列の中から,タンパク質をコードする領域を見つけよ.
   2.2.1 DNA配列 43
   2.2.2 ORF 43
   2.2.3 遺伝コード 44
   2.2.4 アプリケーションプログラムの作成 45
   2.2.5 プログラムの実行例 49
   練習問題 51
第3章 タンパク質のアミノ酸配列 53
   3.1 配列アラインメント 58
   例題3.1 2つのタンパク質のアミノ酸配列の最適なアラインメントを求めよ.
   3.1.1 アミノ酸置換行列 57
   3.1.2 配列アラインメント 58
   3.1.3 ダイナミックプログラミング 58
   3.1.4 アプリケーションプログラムの作成 59
   3.1.5 プログラムの実行例 66
   練習問題 69
   3.2 配列データベース検索 70
   例題3.2 タンパク質アミノ酸配列データベースの中から,与えられたアミノ酸配列と類似する配列を高速に検出し,類似領域のアラインメントを作成せよ.
   3.2.1 プログラムの作成 71
   3.2.2 ペブチド出現箇所の列挙 72
   3.2.3 データベース検索 72
   3.2.4 アプリケーションプログラムの作成 73
   3.2.5 プログラムの実行例 77
   練習問題 80
第4章 タンパク質の機能 83
   配列モチーフ検索 84
   例題4.1 アミノ酸配列データベースの中から,与えられた配列パターンを持つ配列を検出せよ.
   4.1.1 Boost正規表現ライブラリ 85
   4.1.2 アプリケーションプログラムの作成 86
   4.1.3 プログラムの実行列 89
   練習問題 90
   4.2 膜貫通領域予測 91
   例題4.2 アミノ酸配列中で,細胞膜を貫通している領域を予測せよ.
   4.2.1 疎水性指標 92
   4.2.2 膜貫通領域予測 93
   4.2.3 アプリケーションプログラムの作成 93
   4.2.4 プログラムの実行例 96
   練習問題 97
第5章 タンパク質の立体構造 99
   PDB形式 100
   例題5.1 PDB形式のファイルからデータを読込み,ファイル中に含まれる分子の数,各分子の種類,原子数,アミノ酸残基数,等の情報を表示せよ.
   5.1.1 PDBレコード 102
   5.1.2 PDBエントリー 103
   5.1.3 アプリケーションプログラムの作成 104
   5.1.4 プログラムの実行例 118
   練習問題 125
   5.2 分子構造データの表 126
   例題5.2 特定のファイル形式に依存せずに分子の立体構造データを保持するクラスを作成せよ.
   5.2.1 原子 126
   5.2.2 分子 126
   5.2.3 アプリケーションプログラムの作成 127
   5.2.4 プログラムの実行例 135
   練習問題 136
第6章 低分子化合物の構造 137
   SDF形式 138
   例題6.1 SDF形式のファイルからデータを読込み,ファイル中に含まれる各分子について,原子数と原子間の共有結合の数を表示せよ.
   6.1.1 SDF形式 128
   6.1.2 アプリケーションプログラムの作成 139
   6.1.3 プログラムの実行例 149
   練習問題 149
   6.2 構成原子の特性 150
   例題6.2 分子の構成原子の物理化学的特性を定義せよ.
   6.2.1 構成原子の属性 150
   6.2.2 PATTYの方法 151
   6.2.3 アプリケーションプログラムの作成 152
   6.2.4 プログラムの実行例 179
   練習問題 181
第7章 分子構造の解析 183
   7.1 タンパク質の二次構造 184
   例題7.1 立体構造座標データを用いて,タンパク質の二次構造を定義せよ.
   7.1.1 二次構造 185
   7.1.2 アプリケーションプログラムの作成 186
   7.1.3 プログラムの実行例 193
   練習問題 196
   7.2 溶媒露出表面積 197
   例題7.2 分子中の各原子の溶媒露出表面積を計算せよ.
   7.2.1 溶媒露出表面積の計算 199
   7.2.2 アプリケーションプログラムの作成 199
   7.2.3 プログラムの実行例 203
   練習問題 206
第8章 分子構造の比較 209
   8.1立体構造の最適重ね合せ 210
   例題8.1 2つの分子があって,どの原子同士が対応するかがわかっているものとする.これら分子の立体構造座標データが与えられた時,対応原子が最適に重ね合わされるように分子の座標を変換せよ.
   8.1.1 最適重ね合せ 210
   8.1.2 アプリケーションプログラムの作成 211
   8.1.3 プログラムの実行例 215
   練習問題 216
   8.2 立体構造の類似性の検出 217
   例題8.2 2つの分子の立体構造の類似性を判定せよ.
   8.2.1 構造アラインメント 219
   8.2.2 低分子化合物の構造アラインメント 220
   8.2.3 タンパク質の構造アラインメント 221
   8.2.4 アプリケーションプログラムの作成 222
   8.2.5 プログラムの実行例 231
   練習問題 233
補章A1 ビット列 235
補章A2 固有値・固有ベクトル 235
文献 241
索引 247
はじめに iii
序章 1
   1. 遺伝子 2
5.

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東工大
目次DB

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東工大
目次DB
オープンバイオ研究会編
出版情報: 東京 : 東京電機大学出版局, 2008.2  xi, 250p ; 26cm
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第1章 オープンバイオ概要 1
   1.1 バイオインフォマティクスの歴史 1
    1.1.1 フリーソフトウェアの文化 2
    1.1.2 プログラミング言語 2
    1.1.3 ライブラリ開発とオープンバイオの誕生 5
   1.2 オープンソースのバイオインフォマティクスツール 6
    1.2.1 BioPerl,BioPython,BioJava 6
    1.2.2 EMBOSS 6
    1.2.3 Bioconductor 7
    1.2.4 BioMOBY 7
    1.2.5 myGrid,Taverna 7
   1.3 日本でのオープンバイオの取り組み 7
    1.3.1 BioRuby,ChemRuby 7
    1.3.2 ゲノム解析環境 : G-language 8
    1.3.3 細胞シミュレーション環境 : E-Cell 8
    1.3.4 KNOB 9
   1.4 オープンバイオを支えるコミュニティ 9
    1.4.1 O|B|F 9
    1.4.2 BOSC 9
    1.4.3 BioHackathon 9
    1.4.4 オープンバイオ研究会 10
   1.5 今後の方向性 11
    1.5.1 Bio*プロジェクトの状況 11
    1.5.2 ウェブサービス 11
    1.5.3 統合環境 12
    1.5.4 ポストゲノムへ 13
   1.6 オープンであることの意義 13
    1.6.1 なぜ「オープン」か 13
    1.6.2 オープンアクセスジャーナルなどの動き 14
   1.7 バイオインフォマティクス環境 : KNOB 14
    1.7.1 バイオインフォマティクスのツールがすぐに使える 15
    1.7.2 既存の環境を変更することなくLinuxが利用できる 15
    1.7.3 さまざまなデータベースを扱うことができる 16
    1.7.4 オープンソースプロジェクトである 18
   参考サイト 18
   参考文献 19
第2章 配列解析 20
   2.1 公共データベースから配列データを取得する 20
    2.1.1 EMBOSSを活用する 20
    2.1.2 配列の情報を得る 22
   2.2 RT-PCRのプライマーを設計する 28
   2.3 siRNAを設計する 30
   2.4 ドットプロットをつくる 32
   2.5 ペアワイズで配列整列させる 34
    2.5.1 スコアリング 34
    2.5.2 大域的整列をさせる 36
    2.5.3 局所的整列をさせる 38
   2.6 類似した配列をもつ遺伝子を検索する 40
    2.6.1 BLAST(Basic Local Alignment Search Tool) 40
    2.6.2 類似度の評価 41
    2.6.3 BLASTのデータベースを用意する 42
    2.6.4 BLASTで相同性検索を実行する 43
    2.6.5 BLASTの出力結果をプログラムで処理する 45
   2.7 マルチプルアラインメントし保存配列を同定する 48
    2.7.1 ClustalWはどのような計算をしているのか 48
    2.7.2 マルチプルアラインメントする配列を用意する 50
    2.7.3 ClustalWでマルチプルアラインメントを実行する 50
    2.7.4 マルチプルアラインメントの結果を表示する 51
   2.8 配列中のモチーフを検索する 52
    2.8.1 HMMERはどのような計算をしているのか 53
    2.8.2 モチーフ検索する配列を用意する 53
    2.8.3 検索するモチーフの隠れマルコフモデルを用意する 53
    2.8.4 HMMERでモチーフ検索を実行する 54
    2.8.5 隠れマルコフモデルを構築する 55
   2.9 mRNAのゲノムへのマッピング 56
    2.9.1 SpideyやBLATはどのような計算をしているのか 57
    2.9.2 mRNAとゲノムの配列を用意する 57
    2.9.3 Spideyでゲノムにマッピングする 57
    2.9.4 BLATでゲノムにマッピングする 59
   2.10 標的候補遺伝子を検索する 60
    2.10.1 DBTSSで転写上流配列を取得する 61
    2.10.2 TRANSFACのデータを取得する 61
    2.10.3 tfscanで転写因子結合部位を検索する 62
    2.10.4 転写因子結合部位をEnsemblで表示する 63
    2.10.5 転写因子結合部位をUCSC Genome Browserで表示する 67
   参考文献 67
第3章 バクテリアゲノム解析 68
   3.1 はじめに 68
    3.1.1 G-language GAEとは 69
   3.2 G-language GAEの基本的な使い方 70
    3.2.1 グラフィカルユーザーインタフェースによる解析 70
    3.2.2 G-languageシェル 75
   3.3 G-languageによるバクテリアゲノム解析 81
    3.3.1 GC skewと複製開始・終結点の関係 81
    3.3.2 シグナルオリゴ配列の傾向 89
    3.3.3 全オリゴの複製方向バイアス 92
    3.3.4 遺伝子の複製方向バイアス 95
    3.3.5 遺伝子発現量と複製方向バイアス 97
   3.4 おわりに 101
   参考サイト 101
   参考文献 101
第4章 マイクロアレイ解析 103
   4.1 はじめに 103
    4.1.1 RとBioconductorとは 104
    4.1.2 マイクロアレイとは 104
   4.2 Bioconductorの使い方 105
    4.2.1 マイクロアレイデータの入手と読み込み 105
    4.2.2 バックグラウンド補正と正規化 108
    4.2.3 データの可視化 109
    4.2.4 データ解析 112
    4.2.5 遺伝子オントロジーを使った解析 117
    4.2.6 ファイルへの出力 119
    4.2.7 ヘルプの閲覧 121
   4.3 おわりに 121
   参考文献 122
第5章 遺伝子ネットワーク解析 123
   5.1 パスウェイデータベース 123
   5.2 KEGGにおけるパスウェイ表現 123
    5.2.1 KGMLとBioPAX 126
    5.2.2 KEGG API 127
   5.3 パスウェイの遺伝子探索 127
    5.3.1 PPAR-γの載っているパスウェイ 127
    5.3.2 PPAR-γの標的遺伝子を探す 130
    5.3.3 PPAR-γの遺伝子ファミリーを検索する 137
   5.4 パスウェイ上の遺伝子をリストアップする 141
    5.4.1 遺伝子発現データの視覚化 141
    5.4.2 細胞内局在予測の視覚化 146
   参考サイト 154
第6章 リガンド解析 155
   6.1 はじめに 155
   6.2 グラフアルゴリズム 155
    6.2.1 化合物の同一性 156
    6.2.2 化合物の部分構造 156
    6.2.3 化合物に共通の骨格 157
   6.3 化合物の表現方法 157
    6.3.1 結合表 157
    6.3.2 線形表現 158
    6.3.3 ビット列表現 160
   6.4 化合物の物性・活性推定 162
    6.4.1 構造活性相関 162
    6.4.2 原子団寄与法 163
   6.5 公共データベース 163
    6.5.1 PubChem 164
    6.5.2 KEGG 164
   6.6 プログラミングによる解析 164
    6.6.1 ChemRuby 164
    6.6.2 設計 167
    6.6.3 PubChemの検索 168
    6.6.4 IUPAC名からの化合物構造の取り出し 169
    6.6.5 2次元構造の描画 170
    6.6.6 部分構造検索 171
    6.6.7 KEGG LIGAND Compoundの検索 172
    6.6.8 経路指紋の生成 174
    6.6.9 PubChem SubsKey 176
    6.6.10 類似度の計算 178
    6.6.11 最大共通部分グラフの計算 179
    6.6.12 化合物の性質推定 179
   6.7 おわりに 180
   参考文献 181
   参考図書 181
   化合物データベース 182
付録 183
   A. KNOBの操作方法 183
    A.1 KNOBの起動と終了 183
    A.2 簡単なKNOBの使い方 184
     A.2.1 エディタの起動 184
     A.2.2 データを保存する 185
     A.2.3 保存したデータを次回起動時に利用する 187
     A.2.4 その他のブートオプション 188
   B. シェル入門 189
    B.1 シェルの起動 189
    B.2 ディレクトリの移動と操作 190
    B.3 ファイルの操作 195
    B.4 テキストファイルの操作 197
   C. BioRubyシェル 203
    C.1 BioRubyシェルの使い方 203
    C.2 Ruby on Railsを使ったウェブインタフェース 207
   D. プログラミング・クックブック 210
    D.1 塩基配列を読み込んでアミノ酸配列に翻訳 210
    D.2 EMBOSSを利用した解析データの取得と操作 211
    D.3 フラットファイルを利用したデータ取得 215
    D.4 ウェブサービスを利用したデータ取得 217
    D.5 ゲノム配列処理 222
   E. UNIX必須30コマンド 227
コラム
   PPAR-γとは iv
   Bioinformatics の年表 3
   Chemoinformatics の年表 4
   g2sとは 74
   GC skewとは 82
   χ配列とは 89
   Codon Adaptation Index (CAI)とは 97
   細胞シュミレーションの試み 124
第1章 オープンバイオ概要 1
   1.1 バイオインフォマティクスの歴史 1
    1.1.1 フリーソフトウェアの文化 2
6.

図書

図書
きしだなおき著
出版情報: 東京 : 毎日コミュニケーションズ, 2009.9  671p ; 24cm
所蔵情報: loading…
7.

図書

図書
近藤豊著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2019.8  xxiv, 239p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 : ROS1ツアー
第2章 : ROS2の開発環境セットアップ
第3章 : ROS2の基本機能
第4章 : ROS2の応用機能
第5章 : ROS2に対応したツール/パッケージ
第6章 : Roomba用ROS1ドライバのROS2移行
第7章 : Pythonクライアントライブラリrclpy
付録
第1章 : ROS1ツアー
第2章 : ROS2の開発環境セットアップ
第3章 : ROS2の基本機能
概要: さようなら車輪の再発明、こんにちはROS2。
8.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
Steve Souders著 ; 武舎広幸, 福地太郎, 武舎るみ訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2010.4  xxviii, 293p ; 24cm
シリーズ名: ハイパフォーマンスWebサイト ; 続
所蔵情報: loading…
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訳者まえがき ⅴ
クレジット ⅸ
まえがき ⅹⅲ
1章 Ajaxアプリケーションとパフォーマンス 1
 Douglas Crockford●Yahoo!
    1.1 トレードオフ 1
    1.2 最適化の原則 1
    1.3 Ajax 4
    1.4 ブラウザ 5
    1.5 Wow! 5
    1.6 JavaScript 6
    1.7 まとめ 6
2章 応答性の高いウェブアプリケーション 9
 Ben Galbraith、Dion Almaer ●Ajaxian.com, Mozilla 11
   2.1 どれくらい速ければよいのか 12
   2.2 遅延の測定 14
    2.2.1 遅延の度合いが悪化するとき 15
   2.3 スレッド 16
   2.4 応答性の確保 16
    2.4.1 Web Workers 17
    2.4.2 Gears 18
    2.4.3 タイマー 20
    2.4.4 メモリ使用が応答時間に及ぼす影響 20
    2.4.5 仮想メモリ 21
    2.4.6 メモリ問題のトラブルシューティング 22
   2.5 まとめ 23
3章 初期ロードの分割 23
   3.1 現状の分析 23
   3.2 分割による節減効果 24
   3.3 分割位置の特定 25
   3.4 未定義シンボルと競合状態 26
   3.5 ケーススタディ ―Googleカレンダー 27
4章 実行をブロックしないスクリプトのロード 29
   4.1 スクリプトによるブロック 29
   4.2 スクリプトダウンロードの動作の矯正 31
    4.2.1 XHR eval 32
    4.2.2 XHRインジェクション 33
    4.2.3 iframeスクリプト 33
    4.2.4 Script DOM要素 34
    4.2.5 Script Defer 35
    4.2.6 document.writeによる SCRIPTタグ書き出し 35
   4.3 ブラウザのビジーインジケータ 35
   4.4 順序実行の保証 38
   4.5 結果のまとめ 39
   4.6 そして勝者は 40
5章 非同期のスクリプトの組み合わせ 43
   5.1 コード例 ―menu.js 44
   5.2 競合状態 46
   5.3 非同期ロード時の実行順序維持 47
    5.3.1 テクニック 1―ハードコーディングコールバック 48
    5.3.2 テクニック 2―Window Onload 49
    5.3.3 テクニック 3―タイマー 50
    5.3.4 テクニック 4―Script Onload 51
    5.3.5 テクニック 5―SCRIPTタグの分解 52
   5.4 複数の外部スクリプト 54
    5.4.1 管理された XHR 55
    5.4.2 DOM要素と Doc Write 59
   5.5 汎用的な解決方法 61
    5.5.1 単一スクリプトの場合 62
    5.5.2 複数スクリプトの場合 62
   5.6 非同期ロードの実例 65
    5.6.1 Google AnalyticsとDojo 65
    5.6.2 YUI Loaderユーティリティ 68
6章 インラインスクリプトの適切な位置 71
   6.1 インラインスクリプトによるブロック 71
    6.1.1 インラインスクリプトをページ末尾に移動 72
    6.1.2 非同期に実行を開始 73
    6.1.3 Script Deferの利用 74
   6.2 CSSとJavaScriptの適用順序の維持 75
   6.3 危険 ―スタイルシートに続くインラインスクリプト 76
    6.3.1 インラインスクリプトのブロック 76
    6.3.2 スタイルシートによるブロック 77
    6.3.3 現実の事例 79
7章 効率的な JavaScriptコード 83
 Nicholas C. Zakas●Yahoo!
   7.1 スコープの管理 83
    7.1.1 ローカル変数の使用 85
    7.1.2 スコープチェーンの拡張 84
   7.2 効率的なデータアクセス 89
   7.3 フロー制御 92
    7.3.1 高速な条件文 92
    7.3.2 高速なループ 97
   7.4 文字列の最適化 102
    7.4.1 文字列の連結 102
    7.4.2 文字列のトリミング 104
   7.5 長時間実行されるスクリプトは避ける 105
    7.5.1 タイマーを使って処理を明け渡す 107
    7.5.2 処理の明け渡しのためのタイマーパターン 109
   7.6 まとめ 110
8章 Comet 113
 Dylan Schiemann●SitePen
   8.1 Cometの原理 113
   8.2 トランスポート処理の手法 115
    8.2.1 ポーリング 115
    8.2.2 ロングポーリング 116
    8.2.3 永久フレーム 118
    8.2.4 XHRストリーミング 119
    8.2.5 将来のトランスポート処理 121
   8.3 クロスドメイン 121
   8.4 Cometを実装した場合のアプリケーションに対する効果 122
    8.4.1 接続の管理 122
    8.4.2 パフォーマンスの測定 123
    8.4.3 プロトコル 123
   8.5 まとめ 124
9章 gzip圧縮再考 125
 Tony Gentilcore●Google
   9.1 なぜこれが問題か 125
   9.2 原因 126
    9.2.1 圧縮の指定 127
    9.2.2 犯人捜し 127
    9.2.3 一般に見られるタートルタッピングの例 128
   9.3 非対応ユーザーの救済方法 128
    9.3.1 非圧縮時のページサイズを最小化するページ設計 129
    9.3.2 ユーザーへの周知 133
    9.3.3 gzipサポートの直接検知 134
10章 画像の最適化 137
    Stoyan Stefanov●Yahoo!
    Nicole Sullivan●CSS Ninja
   10.1 画像最適化を単純にするための 2ステップ 138
   10.2 画像の形式 138
    10.2.1 背景知識 139
    10.2.2 画像ファイル形式の特徴 141
    10.2.3 PNGの詳細 143
   10.3 可逆な画像最適化の自動化 145
    10.3.1 PNGのチャンクの削除 145
    10.3.2 JPEGのメタデータの削除 147
    10.3.3 GIFから PNGへの変換 148
    10.3.4 GIFアニメーションの最適化 148
    10.3.5 Smush.it 149
    10.3.6 プログレッシブ JPEGとファイルサイズ 149
   10.4 透過度 ―AlphaImageLoaderの使用を避ける 150
    10.4.1 透過度の効果 150
    10.4.2 AlphaImageLoader 153
    10.4.3 AlphaImageLoaderの問題点 153
    10.4.4 プログレッシブエンハンスメント 155
   10.5 スプライトの最適化 157
    10.5.1 スーパースプライトとモジュール式スプライト 157
    10.5.2 高度に最適化された CSSスプライト 158
   10.6 その他の画像最適化 159
    10.6.1 画像のサイズを変更しない 159
    10.6.2 生成した画像の圧縮 159
    10.6.3 ファビコン 161
    10.6.4 Appleタッチアイコン 162
   10.7 まとめ 162
11章 主ドメインの細分化 163
   11.1 クリティカルパス 163
   11.2 誰が細分化を行うか 165
   11.3 HTTP/1.0へのダウングレード 167
   11.4 細分化の実際 170
    11.4.1 IPアドレスとホスト名 170
    11.4.2 ドメイン数の問題 170
    11.4.3 リソースの分散法 171
    11.4.4 最新のブラウザ 171
12章 ドキュメントのフラッシュ 173
   12.1 先頭のフラッシュ 173
   12.2 出力のバッファリング 175
   12.3 チャンク形式エンコーディング 177
   12.4 フラッシュと gzip 178
   12.5 その他の介在システム 179
   12.6 ドメインのブロックとフラッシュ 180
   12.7 ブラウザ ―最後の障害 181
   12.8 PHP以外の言語 181
   12.9 フラッシュに関するチェックリスト 182
13章 iframeの取り扱い 185
   13.1 もっともコストのかかる DOM要素 185
   13.2 iframeによる onloadイベントのブロック 186
   13.3 iframeと並列ダウンロード 188
    13.3.1 iframeより前に置かれたスクリプト 189
    13.3.2 iframeより前に置かれたスタイルシート 190
    13.3.3 iframeより後に置かれたスタイルシート 190
   13.4 ホスト名当たりの接続数 191
    13.4.1 iframeにおける接続の共有 191
    13.4.2 複数のタブとウィンドウにわたる接続の共有 192
   13.5 iframeのコストに関するまとめ 194
14章 CSSセレクタの単純化 197
   14.1 セレクタの種類 198
    14.1.1 IDセレクタ 199
    14.1.2 クラスセレクタ 199
    14.1.3 タイプセレクタ 199
    14.1.4 隣接兄弟セレクタ 199
    14.1.5 子供セレクタ 199
    14.1.6 子孫セレクタ 200
    14.1.7 ユニバーサルセレクタ 200
    14.1.8 属性セレクタ 200
    14.1.9 擬似クラスと擬似要素 201
   14.2 CSSセレクタを効率的にするためのポイント 201
    14.2.1 右端が最初 201
    14.2.2 効率的な CSSセレクタの記述 202
   14.3 CSSセレクタのパフォーマンス 203
    14.3.1 複雑なセレクタのパフォーマンスへの影響 203
    14.3.2 使用を控えるべき CSSセレクタ 206
    14.3.3 リフロー時間 208
   14.4 実際のウェブサイトにおける CSSセレクタの働きの測定 209
付録A パフォーマンス関連ツール 211
   A.1 パケットアナライザ 212
    A.1.1 HttpWatch 212
    A.1.2 Firebugの[接続]パネル 212
    A.1.3 AOL Pagetest 214
    A.1.4 VRTA 214
    A.1.5 IBM Page Detailer 214
    A.1.6 Webインスペクタの[リソース]パネル 215
    A.1.7 Fiddler 215
    A.1.8 Charles 215
    A.1.9 Wireshark 215
   A.2 ウェブ開発ツール 216
    A.2.1 Firebug 216
    A.2.2 Webインスペクタ 216
    A.2.3 IE Developer Toolbar 217
   A.3 パフォーマンスアナライザ 217
    A.3.1 YSlow 219
    A.3.2 AOLPagetest 220
    A.3.3 VRTA 222
    A.3.4 neXpert 223
   A.4 その他のツール 223
    A.4.1 Hammerhead 223
    A.4.2 Smush.it 224
    A.4.3 Cuzillion 224
    A.4.4 UA ProfilerとBrowserscope 225
付録B Yahoo! JAPANが実践する Webの高速化 229
 岡部和昌、黒田真澄、由衛朋久、高林貴仁、木村尚敬 ●ヤフー株式会社
   B.1 CSSスプライト ―事例 : Yahoo! JAPANトップページ 229
    B.1.1 画像フォーマット 229
    B.1.2 スプライト内画像の並べ方 230
    B.1.3 スプライト画像の読み込み方法 232
    B.1.4 CSSスプライトを利用する際の手順 233
   B.2 画像の軽量化 ―事例 : Yahoo!ニュース 234
    B.2.1 PNG形式の減色 234
    B.2.2 JPEG形式の画像 237
    B.2.3 サーバサイドの画像圧縮 239
   B.3 FirstByte―事例 : Yahoo! JAPANウェブ検索ページ 240
    B.3.1 FirstByteの実装例 240
   B.4 消費リソースの分析 ―事例 : Yahoo!検索のフロントエンド 242
   B.5 効率的な開発とパフォーマンスを意識した運用 244
    B.5.1 役割分担 244
    B.5.2 制作フェーズ 245
    B.5.3 運用フェーズ 247
付録 Cブラウザの最新技術を活用した Webの高速化 249
 浅井智也 ●一般社団法人 Mozilla Japan
   C.1 プラットフォームとしてのブラウザ 249
   C.2 JavaScriptエンジンを意識した高速化 251
    C.2.1 JITコンパイラについて 251
    C.2.2 関数のインライン展開はほどほどに 252
    C.2.3 ループ処理となるように記述する 252
    C.2.4 クロージャの使用は最小限に 253
    C.2.5 DOMプロパティへのアクセス 253
    C.2.6 argumentsの使用に注意する 254
   C.3 ブラウザの処理を意識した高速化 254
    C.3.1 DOM要素やプロパティのキャッシュ 254
    C.3.2 ブラウザのリフローを意識する 255
    C.3.3 Selectors APIを利用する 255
    C.3.4 ネイティブメソッドを利用する 256
   C.4 ブラウザの最新機能を活用した高速化 258
    C.4.1 リンクプリフェッチ 258
    C.4.2 DNSプリフェッチ 259
    C.4.3 画像ファイルを減らして高速化する 260
    C.4.4 WebGL―Webで3次元グラフィックス 264
   C.5 ユーザー体験を意識した高速化 266
    C.5.1 HTML5のを使う場合の注意 266
    C.5.2 ドラッグ&ドロップでファイルアップロード 267
付録 D Web高速化に対する Googleのアプローチ 269
 及川卓也 ●Google
   D.1 Webの高速化 269
    D.1.1 Google Chromeにおけるブラウザの高速化 270
   D.2 Web標準採用 /推進による高速化の利点 272
   D.3 Web SocketsとSPDY 274
    D.3.1 Web Socketsとは 274
    D.3.2 Web Socketsの実装状況 277
    D.3.3 SPDYとは 278
   D.4 Steve Soudersとの一問一答 281
索引 284
訳者まえがき ⅴ
クレジット ⅸ
まえがき ⅹⅲ
9.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
平岡和幸, 堀玄共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2009.10  xvi, 364p ; 24cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
はじめに iii
目次 ix
第I部 確率そのものの話 1
 第1章 確率とは 3
   1.1 数学の立場 3
   1.2 三つの扉(モンティホール問題)-飛行船視点 4
    1.2.1 モンティホール問題 4
    1.2.2 正しい答とよくある勘違い 5
    1.2.3 飛行船視点への翻訳 6
   1.3 三つ組(Ω,F,P)-神様視点 9
   1.4 確率変数 12
   1.5 確率分布 16
   1.6 現場流の略記法 18
    1.6.1 確率変数の記法 18
    1.6.2 確率の記法 19
   1.7 Ωは裏方 19
    1.7.1 Ωの正体にはこだわらない 19
    1.7.2 Ωのとり方の流儀 20
    1.7.3 Ωなし(神様視点なし)の確率論 21
   1.8 念押しなど 22
    1.8.1 何がしたかったのか 22
    1.8.2 面積なんだから… 22
    1.8.3 言い訳 24
   コラム : モンティホール問題のシミュレーション 25
 第2章 複数の確率変数のからみあい 27
   2.1 各県の土地利用(面積計算の練習) 27
    2.1.1 県別・用途別の集計(同時確率と周辺確率の練習) 28
    2.1.2 県内・用途内での割合(条件つき確率の練習) 29
    2.1.3 割合を逆算するには(Bayes の公式の練習) 30
    2.1.4 割合が画一的な場合(独立性の練習) 32
    2.1.5 練習完了 35
   2.2 同時確率と周辺確率 35
    2.2.1 2つの確率変数 35
    2.2.2 もっとたくさんの確率変数 38
   2.3 条件つき確率 39
    2.3.1 条件つき確率とは 39
    2.3.2 同時分布・周辺分布・条件つき分布の関係 42
    2.3.3 等号以外の条件でも同様 46
    2.3.4 3つ以上の確率変数 47
     3つ以上の確率変数の条件つき確率 47
     例 : 三つの扉(モンティホール問題) 48
     条件つき同時分布の分解 50
   2.4 Bayes の公式 51
    2.4.1 問題設定 51
    2.4.2 Bayes の絵書き歌 52
    2.4.3 Bayes の公式 56
   2.5 独立性 58
    2.5.1 事象の独立性(定義) 59
    2.5.2 事象の独立性(言いかえ) 61
    2.5.3 確率変数の独立性 63
   2.5.4 3つ以上の独立性(要注意) 66
    コラム : アクシデント 70
 第3章 離散値の確率分布 71
   3.1 単純な例 71
   3.2 2項分布 74
    3.2.1項分布の導出 74
    3.2.2 補足 : 順列nPk・組合せnCk 75
     順列 75
     組合せ 76
   3.3 期待値 76
    3.3.1 期待値とは 77
    3.3.2 期待値の基本性質 79
    3.3.3 かけ算の期待値は要注意 82
    3.3.4 期待値が存在しない場合 84
     期待値が存在する例 84
     期待値が存在しない例(1)…無限大に発散 85
     期待値が存在しない例(2)…無限引く無限の不定形 86
     まとめ 86
   3.4 分散と標準偏差 89
    3.4.1 期待値が同じでも… 89
    3.4.2 分散= 「期待値からの外れ具合」の期待値 90
    3.4.3 標準偏差 92
    3.4.4 定数の足し算・かけ算と正規化 94
    3.4.5 独立なら、足し算の分散は分散の足し算 97
    3.4.6 自乗期待値と分散 98
   3.5 大数の法則 101
    3.5.1 独立同一分布(i.i.d.) 102
    3.5.2 平均値の期待値・平均値の分散 104
    3.5.3 大数の法則 105
    3.5.4 大数の法則に関する注意 106
   3.6 おまけ : 条件つき期待値と最小自乗予測 107
    3.6.1 条件つき期待値とは 107
    3.6.2 最小自乗予測 108
    3.6.3 神様視点で 109
    3.6.4 条件つき分散 110
    コラム : ポートフォリオ 111
    コラム : 事故間隔の期待値 112
 第4章 連続値の確率分布 113
   4.1 グラデーションの印刷(密度計算の練習) 114
    4.1.1 消費したインクの量をグラフにすると(累積分布関数の練習) 114
    4.1.2 印刷されたインクの濃さをグラフにすると(確率密度関数の練習) 115
    4.1.3 印刷したものを伸縮させるとインクの濃さはどうなるか(変数変換の練習) 119
   4.2 確率ゼロ 123
    4.2.1 ぴったりが出る確率はゼロ 123
    4.2.2 確率ゼロの何が問題か 125
   4.3 確率密度関数 126
    4.3.1 確率密度関数 126
     累積分布関数と確率密度関数 126
     確率密度関数から確率を読みとるには 127
    4.3.2 一様分布 131
    4.3.3 確率密度関数の変数変換 132
   4.4 同時分布・周辺分布・条件つき分布 136
    4.4.1 同時分布 136
    4.4.2 先を急ぎたい方へ 138
    4.4.3 周辺分布 139
    4.4.4 条件つき分布 142
    4.4.5 Bayes の公式 145
    4.4.6 独立性 146
    4.4.7 任意領域の確率・一様分布・変数変換 148
     任意領域の確率 148
     一様分布 150
     変数変換 150
    4.4.8 実数値と離散値の混在 155
   4.5 期待値と分散・標準偏差 156
    4.5.1 期待値 156
    4.5.2 分散・標準偏差 160
   4.6 正規分布と中心極限定理 161
    4.6.1 標準正規分布 161
    4.6.2 一般の正規分布 164
    4.6.3 中心極限定理 167
    コラム : ケーキ 171
 第5章 共分散行列と多次元正規分布と楕円 173
   5.1 共分散と相関係数 174
    5.1.1 共分散 174
    5.1.2 共分散の性質 176
    5.1.3 傾向のはっきり具合と相関係数 178
    5.1.4 共分散や相関係数では測れないこと 183
   5.2 共分散行列 184
    5.2.1 共分散行列= 分散と共分散の一覧表 184
    5.2.2 ベクトルでまとめて書くと 185
    5.2.3 ベクトル・行列の演算と期待値 187
    5.2.4 ベクトル値の確率変数についてもう少し 190
    5.2.5 変数変換すると共分散行列がどう変わるか 191
    5.2.6 任意方向のばらつき具合 192
   5.3 多次元正規分布 194
    5.3.1 多次元標準正規分布 195
    5.3.2 一般の多次元正規分布 196
     スケーリングとシフト 197
     縦横伸縮 197
     さらに回転 198
    5.3.3 多次元正規分布の確率密度関数 201
    5.3.4 多次元正規分布の性質 203
     期待値ベクトルと共分散行列を指定すれば分布が定まる 203
     相関がないだけで独立だと断言できる 203
     多次元正規分布を線形変換したらまた多次元正規分布になる 204
    5.3.5 切口と影 204
     切口(条件つき分布) 204
     影(周辺分布) 207
     切口と影に関する注意 208
    5.3.6 おまけ : カイ自乗分布 211
   5.4 共分散行列を見たら楕円と思え 214
    5.4.1 (ケース1)単位行列の場合-円 214
    5.4.2 (ケース2)対角行列の場合-楕円 216
    5.4.3 (ケース3)一般の場合-傾いた楕円 219
    5.4.4 共分散行列では測れないこと 222
    コラム : 次元の呪い 223
第II部 確率を役立てる話 225
 第6章 推定と検定 227
   6.1 推定論 227
    6.1.1 記述統計と推測統計 227
    6.1.2 記述統計 228
    6.1.3 推測統計におけるものごとのとらえかた 230
     視聴率調査 230
     コイントス 231
     期待値の推定 233
    6.1.4 問題設定 234
    6.1.5 期待罰金 235
    6.1.6 多目的最適化 236
    6.1.7 (策ア)候補をしぼる-最小分散不偏推定 237
    6.1.8 (策イ)「ベスト」の意味を弱める-最尤推定 238
    6.1.9 (策ウ)単一の数値として評価基準を定める-Bayes 推定 240
    6.1.10 手法の選択に関する注意 243
   6.2 検定論 244
    6.2.1 検定の論法 244
    6.2.2 検定の理論的枠組 246
    6.2.3 単純仮説 247
    6.2.4 複合仮説 249
    コラム : ともえ戦 250
 第7章 擬似乱数 253
   7.1 位置づけ 253
    7.1.1 乱数列 253
    7.1.2 擬似乱数列 254
    7.1.3 典型的な用途 : モンテカルロ法 255
    7.1.4 関連する話題 : 暗号論的擬似乱数列・超一様分布列 257
     暗号論的擬似乱数列 257
     超一様分布列 257
   7.2 所望の分布に従う乱数の作り方 259
    7.2.1 離散値の場合 259
     一様分布 259
     一般の分布 260
    7.2.2 連続値の場合 261
     一様分布 261
     累積分布関数を使う方法 261
     確率密度関数を使う方法(素朴版) 262
    7.2.3 正規分布に従う乱数の作り方 263
     Box-Muller 変換 263
     一様分布の足し算 264
     多次元正規分布に従う乱数の作り方 265
    7.2.4 おまけ : 三角形内や球面上の一様分布 265
     三角形内の一様分布 265
     球面上の一様分布 268
     コラム : すごろく 269
 第8章 いろいろな応用 271
   8.1 回帰分析と多変量解析から 271
    8.1.1 最小自乗法による直線あてはめ 271
    8.1.2 主成分分析(PCA) 278
   8.2 確率過程から 284
    8.2.1 ランダムウォーク 286
    8.2.2 カルマンフィルタ 289
     設定 289
     導出 290
     その先 293
    8.2.3 マルコフ連鎖 294
     定義 294
     推移確率行列 295
     定常分布 297
     極限分布 298
     吸収確率 300
     初到達時刻 302
     隠れマルコフモデル(HMM) 302
    8.2.4 確率過程についての補足 304
   8.3 情報理論から 305
    8.3.1 エントロピー 305
    8.3.2 二変数のエントロピー 308
    8.3.3 情報源符号化 311
     文字列圧縮問題 311
     数値例と情報源符号化定理 312
    8.3.4 通信路符号化 313
     誤り訂正 313
     通信路符号化定理 314
    コラム : パターン 315
付録A 本書で使う数学の基礎事項 319
   A.1 ギリシャ文字 319
   A.2 数 319
    A.2.1 自然数・整数 319
    A.2.2 有理数・実数 319
    A.2.3 複素数 320
   A.3 集合 320
    A.3.1 集合の記法 320
    A.3.2 無限集合の大小 320
    A.3.3 本気の数学に向けて 321
   A.4 総和 322
    A.4.1 定義と基本性質 322
    A.4.2 二重和 323
    A.4.3 範囲の指定 324
    A.4.4 等比級数 325
   A.5 指数と対数 326
    A.5.1 指数関数 326
    A.5.2 ガウス積分 328
    A.5.3 対数関数 331
   A.6 内積と長さ 333
付録B 近似式と不等式 337
   B.1 Stirling の公式 337
   B.2 Jensen の不等式 337
   B.3 Gibbs の不等式 339
   B.4 Markov の不等式とChebyshev の不等式 340
   B.5 Chernoff 限界 341
   B.6 Minkowski の不等式とHolder の不等式 342
   B.7 相加平均. 相乗平均. 調和平均 344
付録C 確率論の補足 347
   C.1 確率変数の収束 347
    C.1.1 概収束 347
    C.1.2 確率収束 348
    C.1.3次平均収束 349
    C.1.4 法則収束 349
   C.2 特性関数 350
   C.3 Kullback-Leibler divergence と大偏差原理 352
参考文献 357
索引 359
はじめに iii
目次 ix
第I部 確率そのものの話 1
10.

図書

図書
鹿貫悠多著
出版情報: 東京 : オーム社, 2021.5  viii, 238p ; 26cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1部 ROS2学習のための準備編 : ROS,Raspberry Pi,Scamper
Raspberry Piのセットアップ
ROS2のインストール
ROS2
第2部 ROSプログラミング基礎編 : ROS2のパッケージ作成
トピックを用いた通信
サービスを用いた通信
パラメータの使い方
Launchファイルの使い方
第3部 ROSプログラミング応用編 : カメラを利用したROS2プログラム
全方向移動ロボットの制御
カメラを用いた色検出
ステレオカメラを用いた三次元復元
第1部 ROS2学習のための準備編 : ROS,Raspberry Pi,Scamper
Raspberry Piのセットアップ
ROS2のインストール
概要: ROSプログラムの基礎から応用(移動制御/画像処理/ロボットアーム制御)までを学ぼう!ROS2+Raspberry Pi4によりプログラミングの基礎を学び、さらに研究開発・教育用ロボット「Scamper2」を教材に、より実践的なロボットシス テム構築を解説。 続きを見る
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