1.
図書 |
Peter Prinz, Tony Crawford著 ; 黒川利明訳
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概要:
本書はプログラミング言語Cの機能を網羅したリファレンスです。言語仕様やライブラリはもちろんのこと、コンパイラやデバッガ、make、IDEまで、およそCプログラミングに関わる事項すべてを網羅します。最新のC11に準拠していますが、歴史的背景や
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古い時代に使われていた文法にも触れています。日本語版では可能な限りコード例をESCRコーディング規約に従うように書き直し、高品質なコードを書く上での参考となるようにしました。
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2.
図書 |
Ian Griffiths著 ; 鈴木幸敏 [ほか] 訳
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概要:
言語仕様からWindows 8アプリ開発まで、必要な情報のすべてを網羅!C#プログラマのバイブル待望の改訂!C#5.0、.NET4.5対応。
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3.
図書 |
アレン・B・ダウニー著 ; 黒川利明訳
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概要:
サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats—プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイス推論の解説書。数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説。Pyt
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honで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができる。
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4.
図書 |
Kurt Guntheroth著 ; 黒川利明訳
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概要:
C++を高速化したいなら...正しく測定!ホットスポットを特定!あらゆる角度から最適化!
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5.
図書 |
Marius Bancila著 ; 黒川利明訳
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概要:
数学の問題から、文字列処理、日付と時刻、並行処理、暗号、ネットワークまで、多岐にわたる100の問題を集め、その解法をC++で示します。ポピュラーで古典的な数学の問題をはじめ、C++17でのファイル操作やC++20での実行時間の計測、デザイン
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パターン、テキスト翻訳、画像から顔検出など、身近で興味のわく魅力的な問題が多数収録されています。あらゆるレベルのC++プログラマはもちろん、これからC++を始める人にとっても、C++で何ができるのか、どのように書くのかを実際に手を動かしながら学び、プログラミングスキルをレベルアップすることができます。最新のC++17対応。
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6.
図書 |
Allen B. Downey著 ; 黒川利明, 黒川洋訳
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概要:
「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで人気を博した第1版に大幅な加筆を行い、全面的に書き換えた改訂版です。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し
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、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。実際に手を動かしながら統計が学べる、という第1版の長所はそのままに、Anaconda、pandas、IPython Notebookといったツールやライブラリを使った統計手法を示すほか、仮説検定、回帰、時系列分析、生存分析などについて新たな章を追加し内容を充実させました。例題、演習問題をGitHubに掲載。プログラマのための統計入門の決定版です。
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7.
図書 |
Srini Devadas著 ; 黒川利明訳
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概要:
MITで20年にわたり教鞭を執る著者が、1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。「楽しみながらアルゴリズム的思考とプログラミングスキルを鍛える」という意図に基づき、著者が選んだ21の数学パズ
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ルを解くことを通じて、論理的な思考と柔軟な発想力を身に付けることができます。掲載されているコードはすべてダウンロード可能。また、章末の練習問題で習熟度を確認できます。「閃きの瞬間」が訪れたときの喜びを体感し、プログラミング本来の楽しみを知ることができる一冊です。
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8.
図書 |
David Kopec著 ; 黒川利明訳
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概要:
昔からある定番アルゴリズムと、機械学習・深層学習アルゴリズムを学び本物の問題解決能力とプログラミングスキルを身につける!Python3.7対応。型ヒント全面採用。
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9.
図書 |
Yves Hilpisch著 ; 黒川利明訳
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概要:
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
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、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。
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10.
図書 |
ライアン・ミッチェル著 ; 黒川利明訳
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概要:
「Webスクレイピング」とは、インターネットからデータを機械的に集め、必要な情報を抽出するプロセスのこと。検索エンジンだけでは限られた情報しか集められませんが、この技術を使えば、インターネット上の膨大な情報の中から本当に必要な情報を入手でき
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ます。小売業、金融業をはじめ多くの業界で情報収集に活用され、アカデミックでも広い分野で使われ注目されています。本書は、前半でWebスクレイパーとクローラの基礎をていねいに解説し、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般を紹介します。Python3.x対応。
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