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1.

図書

図書
新納浩幸著
出版情報: 東京 : オーム社, 2017.9  ix, 196p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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Chainerとは
NumPyで最低限知っておくこと
ニューラルネットのおさらい
Chainerの使い方
Chainerの利用例
Trainer
Denoising : AutoEncoder
Convolution Neural : Network
word2vec
Recurrent Neural : Network〔ほか〕
Chainerとは
NumPyで最低限知っておくこと
ニューラルネットのおさらい
2.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
Jose Mojica著 ; デジタルアドバンテージ訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2003.1  xi, 169p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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はじめに
1章 構文の相違 1
   1.1 大文字,小文字の識別 1
   1.2 行の終端記号 3
   1.3 コメント 5
   1.4 名前の空間の宣言と使用法 7
   1.5 変数宣言 10
   1.6 変数の初期化 12
   1.7 メソッド・パラメータの宣言 13
   1.8 関数パラメータの受け渡し 16
   1.9 省略可能なパラメータ 18
   1.10 可変個引数リスト(Parameter List) 19
   1.11 メソッドの宣言 20
   1.12 出力パラメータのリターン 21
   1.13 プログラムの開始 23
   1.14 プログラム,メソッド,ループの終了 26
   1.15 メンバスコープ 29
   1.16 静的メソッドと共有メソッド 29
   1.17 クラス対モジュール 33
   1.18 ifステートメント 35
   1.19 ショートサーキット(short‐circuiting) 37
   1.20 条件演算子 40
   1.21 プロパティとインデクサ 41
   1.22 配列 47
   1.23 forループ 53
   1.24 For/Eachループ 57
   1.25 Try/Catchブロック 59
   1.26 属性の使い方 61
   1.27 制御文字 63
   1.28 型の比較と型変換 65
2章 オブジェクト指向関連の機能 71
   2.1 継承の構文 71
   2.2 メソッドのオーバーロード 72
   2.3 コンストラクタとフィールドの初期化 75
   2.4 他のコンストラクタの呼び出し 77
   2.5 基本クラス・コンストラクタの呼び出し 79
   2.6 初期化子 81
   2.7 基本クラスのメンバの隠ぺい 83
   2.8 メソッドのオーバーライド 89
   2.9 継承の必須化と禁止 95
   2.10 インターフェイスの宣言と実装 99
   2.11 デリゲードとイベント 115
   2.12 クラスの比較 121
   2.13 文字列の比較 128
3章 IDE(開発環境)の相違 131
   3.1 AssemblyInfoファイル 131
   3.2 規定の名前空間/ルート名前空間 134
   3.3 スタートアップ・オブジェクト 136
   3.4 App.Ico 137
   3.5 Imports/using 138
   3.6 COMの参照 138
   3.7 プロプロセス・ディレクティブ 139
   3.8 Option Explicit、Option Strict、Option Compare 142
   3.9 エラーと警告 143
4章 固有の言語機能 145
   4.1 unsafeコード(C#) 145
   4.2 using(C#) 146
   4.3 ドキュメント・コメント(C#) 149
   4.4 演算子のオーバーロード(C#) 150
   4.5 遅延バインディング(VB) 152
索引 155
言語別キーワード 166
はじめに
1章 構文の相違 1
   1.1 大文字,小文字の識別 1
3.

図書

図書
橋本泰一著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2017.1  x, 277p ; 21cm
シリーズ名: Informatics & IDEA
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第1章 人工知能と機械学習 : 人工知能とは?
BIはAIの夢を見るのか? ほか
第2章 データ分析処理のための基盤技術 : Hadoop—大規模データを処理するインフラ
Hive—Hadoop上でより容易にデータ処理を実現 ほか
第3章 リアルタイムにデータを分析する—データから「いま」を知る技術 : Fluentd
Norikra ほか
第4章 機械学習アルゴリズム—データから「未来」を知る技術 : 機械学習とは
機械学習アルゴリズム ほか
第5章 ディープラーニング : 単純パーセプトロンとその仲間たち
ニューラルネットワーク ほか
第1章 人工知能と機械学習 : 人工知能とは?
BIはAIの夢を見るのか? ほか
第2章 データ分析処理のための基盤技術 : Hadoop—大規模データを処理するインフラ
概要: いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません 。本書では、具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。 続きを見る
4.

図書

図書
冨永和人編著 ; 生野壮一郎 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2017.3  viii, 186p ; 26cm
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1 : C言語の基礎機能
2 : 変数と式
3 : 繰り返しと場合分け
4 : 関数とマクロ
5 : 配列
6 : ポインタ
7 : 文字と文字列
8 : プログラムの構成
9 : 構造体
10 : ファイル操作
11 : データ構造とアルゴリズム
1 : C言語の基礎機能
2 : 変数と式
3 : 繰り返しと場合分け
5.

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図書
竹馬力著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2018.2  255p ; 23cm
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第0章 : 環境を構築しよう
第1章 : Rubyの世界へようこそ!
第2章 : プログラムの基本とデータを理解する
第3章 : データのまとまりを扱う
第4章 : 条件に応じてプログラムの処理を変える
第5章 : 繰り返し処理する
第6章 : メソッドで処理する
第7章 : クラスでプログラムをまとめる
第8章 : エラー処理と例外をプログラミングする
第9章 : モジュールやライブラリを活用する
第10章 : 実践的なプログラミングに挑戦する
第0章 : 環境を構築しよう
第1章 : Rubyの世界へようこそ!
第2章 : プログラムの基本とデータを理解する
概要: 基本文法からライブラリ活用まで、一番わかりやすいRubyの入門書。到達度がわかる練習問題付き。
6.

図書

図書
橋本洋志 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2020.4  ix, 303p ; 24cm
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第1編 基礎編 : データエンジニアリングとは
コンピュータ工学の基礎
Intel CPUの工夫 ほか
第2編 高速化 : 少しの工夫で速くなる
NumPyの使用
C/C++モジュールを呼ぶ ほか
第3編 デバイスデータアクセス : 通信プログラム作成の準備と手順
有線通信(通信機器の基礎
XBeeによる無線通信 : ほか
第1編 基礎編 : データエンジニアリングとは
コンピュータ工学の基礎
Intel CPUの工夫 ほか
概要: データエンジニアリングは、データサイエンスを現実に意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにすることです。データサイエンスを機器や分析に実応用するためには、Pythonスクリプトの高速化の知識や、センサ信号の取得、アクチュエータ制 御に必須となる通信、インタフェース駆動といった外部デバイスとのデータアクセスの基本と応用についてのスキルの修得が必要となります。本書は、データをエンジニアリングするための入門的な知識を解説するものです。 続きを見る
7.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
P. パチェコ著 ; 秋葉博訳
出版情報: 東京 : 培風館, 2001.7  xxii, 463p ; 21cm
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1章 序論 1
   1.1 より大きなコンピュータパワーへの要求 1
   1.2 並列コンピューティングの必要性 3
   1.3 厄介な問題 5
   1.4 MPI 6
   1.5 本書の構成 7
   1.6 標記に関する約束 9
2章 並列コンピューティング概観 11
   2.1 ハードウェア 11
   2.1.1 Flynnの分類 11
   2.1.2 古典的フォンノイマンマシン 12
   2.1.3 パイプラインとベクトルアーキテクチャ 12
   2.1.4 SIMDシステム 14
   2.1.5 一般的なMIMDシステム 15
   2.1.6 共有メモリMIMD 16
   2.1.7 分散メモリMIMD 19
   2.1.8 通信とルーティング 24
   2.2 ソフトウェアの問題 26
   2.2.1 共有メモリシステムのプログラミング 26
   2.2.2 メッセージパッシング 30
   2.2.3 データパラレル型言語 34
   2.2.4 RPCとアクティブメッセージ 35
   2.2.5 データマッピング 36
   2.3 要約 38
   2.4 文献 40
   2.5 練習問題 40
3章 こんにちは! 43
   3.1 最初のプログラム 43
   3.2 実行 44
   3.3 MPI 46
   3.3.1 一般的なMPIプログラム 46
   3.3.2 プロセス世界を知る 47
   3.3.3 メッセージ:データとエンベロープ 47
   3.3.4 メッセージの送信 50
   3.4 要約 53
   3.5 文献 55
   3.6 練習問題 55
   3.7 プログラミングの課題 56
4章 応用:数値積分 57
   4.1 台形公式 57
   4.2 並列化台形公式 60
   4.3 並列システムにおけるI/O 64
   4.4 要約 67
   4.5 文献 68
   4.6 練習問題 68
   4.7 プログラミングの課題 68
5章 集団通信 71
   5.1 木構造通信 71
   5.2 ブロードキャスト 76
   5.3 タグ,安全性,バッファ, 同期 78
   5.4 レデュース 80
   5.5 内積 82
   5.6 オールレデュース 84
   5.7 ギャザとスキャタ 85
   5.8 オールギャザ 89
   5.9 要約 91
   5.10 文献 94
   5.11 練習問題 94
   5.12 プログラミングの課題 95
6章 通信のためのデータのグルーピング 97
   6.1 パラメータ count 97
   6.2 派生データ型とMPI_Type_struct 98
   6.3 そのほかの派生データ型コンストラクタ 104
   6.4 型の一致 107
   6.5 パック/アンパック 109
   6.6 送信方法の決定 113
   6.7 要約 115
   6.8 文献 117
   6.9 練習問題 118
   6.10 プログラミングの課題 119
7章 コミュニケータとトポロジ 121
   7.1 マトリクスの積 121
   7.2 Foxアルゴリズム 123
   7.3 コミュニケータ 126
   7.4 グループ,コンテクスト,コミュニケータの働き 128
   7.5 MPI_Comm_split 131
   7.6 トポロジ 132
   7.7 MPI_Cart_sub 135
   7.8 Foxアルゴリズムの実装 137
   7.9 要約 140
   7.10 文献 144
   7.11 練習問題 145
   7.12 プログラミングの課題 146
8章 I/Oの扱い 149
   8.1 stdin,stdout,stderrの扱い 150
   8.1.1 属性キャッシング 151
   8.1.2 コールバック関数 153
   8.1.3 I/Oプロセスランクの同定 155
   8.1.4 I/Oプロセスランクのキャッシング 157
   8.1.5 I/Oプロセスランクの取得 161
   8.1.6 stdinからの書き込み 162
   8.1.7 stdoutへの書き込み 164
   8.1.8 Stderrへの書き込みとエラーチェック 166
   8.2 限定されたstdinへのアクセス 168
   8.3 ファイルI/O 171
   8.4 配列I/O 173
   8.4.1 データの配置 174
   8.4.2 実例 176
   8.4.3 入力の配置 177
   8.4.4 派生データ型 178
   8.4.5 派生データ型の範囲 179
   8.4.6 入力プログラム 182
   8.4.7 配列のプリント 184
   8.4.8 例題 186
   8.5 要約 188
   8.6 文献 194
   8.7 練習問題 194
   8.8 プログラミングの課題 195
9章 プログラムのデバック 197
   9.1 逐次プログラムのデバッグの復習 197
   9.1.1 ソースコードの検査 198
   9.1.2 デバッギングアウトプットの追加 200
   9.1.3 デバッガの使用 203
   9.2 さらに逐次プログラムのデバック 207
   9.3 並列プログラムのデバック 207
   9.4 非決定論的振る舞い 207
   9.5 例題 211
   9.5.1 プログラム? 211
   9.5.2 プログラムのデバッグ 216
   9.5.3 並列デバッガについて 217
   9.5.4 頼みのPrintf/fflush 220
   9.5.5 並列プログラムの古典的バグ 221
   9.5.6 最初の修正 223
   9.5.7 多くの並列プログラムのバグは逐次プログラムのバグ 224
   9.5.8 異なるシステムでの異なるエラー 227
   9.5.9 マルチプルプロセスへ 227
   9.5.10 I/Oについての混乱 230
   9.5.11 デバック終了 232
   9.6 MPIのエラーハンドリング 233
   9.7 要約 235
   9.8 文献 238
   9.9 練習問題 238
   9.10 プログラミングの課題 238
10章 並列プログラムの設計とコーディング 241
   10.1 データパラレルプログラム 241
   10.2 ヤコビ法 242
   10.3 並列ヤコビ法 244
   10.4 並列プログラムのコーディング 250
   10.5 例題:ソート 251
   10.5.1 メインプログラム 252
   10.5.2 入力関数 255
   10.5.3 全対全スキャタ/ギャザ 257
   10.5.4 キーの再配置 259
   10.5.5 仕上げまでのもう一息 261
   10.5.6 Find_alltoall_send_params 262
   10.5.7 完成 266
   10.6 要約 266
   10.7 文献 268
   10.8 練習問題 268
   10.9 プログラミングの課題 268
11章 パフォーマンス 271
   11.1 逐次プログラムのパフォーマンス 271
   11.2 例題:逐次台形公式 273
   11.3 I/Oについて 274
   11.4 並列プログラムのパフォーマンス解析 275
   11.5 通信コスト 277
   11.6 例題:並列台形公式 279
   11.7 時間計測 282
   11.8 要約 283
   11.9 文献 284
   11.10 練習問題 284
   11.11 プログラミングの課題 285
12章 さらにパフォーマンス 287
   12.1 アムダールの法則 287
   12.2 処理とオーバヘッド 289
   12.3 オーバヘッドのソース 291
   12.4 スケーラビリティ 292
   12.5 パフォーマンス評価に使える問題 294
   12.5.1 ワークステーションクラスタにおけるリソースの競合 294
   12.5.2 負荷バランスとアイドリング 295
   12.5.3 通信と計算のオーバラップ 297
   12.5.4 集団通信 298
   12.6 パフォーマンス評価ツール 299
   12.6.1 MPIプロファイリングインタフェース 300
   12.6.2 Upshot 302
   12.7 要約 305
   12.8 文献 307
   12.9 練習問題 308
   12.10 プログラミングの課題 308
13章 進んだ1対1通信 309
   13.1 例題:オールギャザのコーディング 309
   13.1.1 関数のパラメータ 310
   13.1.2 リングパスオールギャザ 310
   13.2 ハイパーキューブ 314
   13.2.1 ハイパーキューブデータ交換におけるもう一つの課題 316
   13.2.2 ハイパーキューブアルゴリズムの詳細 318
   13.3 送受信 324
   13.4 ヌルプロセス 326
   13.5 非ブロッキング通信 327
   13.5.1 非ブロッキング通信によるリングオールギャザ 329
   13.5.2 非ブロッキング通信によるハイパーキューブオールギャザ 331
   13.6 持続的通信要求 333
   13.7 通信モード 336
   13.7.1 同期モード 337
   13.7.2 レディモード 338
   13.7.3 バッファモード 340
   13.8 1対1通信の補足 342
   13.9 要約 343
   13.10 文献 347
   13.11 練習問題 347
   13.12 プログラミングの課題 348
14章 並列アルゴリズム 349
   14.1 並列アルゴリズムの設計 349
   14.2 ソート 350
   14.3 逐次バイトニックソート 350
   14.4 並列バイトニックソート 355
   14.5 木探索と組合せ最適化 359
   14.6 逐次木探索 360
   14.7 並列木探索 363
   14.7.1 Par_dfs 365
   14.7.2 Service_requests 368
   14.7.3 Work_remains 368
   14.7.4 分散停止検出 370
   14.8 要約 371
   14.9 文献 372
   14.10 練習問題 373
   14.11 プログラミングの課題 374
15章 並列ライブラリ 375
   15.1 ライブラリの使用:賛否両論 375
   15.2 複数の言語の使用 376
   15.3 ScaLAPACK 378
   15.4 ScaLAPACKのプログラムの例 381
   15.5 PETSc 388
   15.6 PETScの例 390
   15.7 要約 396
   15.8 文献 397
   15.9 練習問題 397
   15.10 プログラミングの課題 398
16章 おわりに 399
   16.1 これからどこへ行くべきか 399
   16.2 MPIの将来 400
付録A MPIコマンドの要約 403
   A.1 1対1通信関数 403
   A.1.1 ブロッキング送信と受信 403
   A.1.2 通信モード 404
   A.1.3 バッファアロケーション 405
   A.1.4 非ブロッキング通信 405
   A.1.5 プローブとキャンセル 409
   A.1.6 持続的通信要求 410
   A.1.7 送受信 412
   A.2 派生データ型とMPI_pack/Unpack 413
   A.2.1 派生データ型 413
   A.2.2 MPI_packとMPI_Unpack 416
   A.3 集団通信関数 417
   A.3.1 バリアとブロードキャスト 417
   A.3.2 ギャザとスキャタ 418
   A.3.3 リダクション操作 421
   A.4 グループ,コンテクスト,コミュニケータ 422
   A.4.1 グループ管理 423
   A.4.2 コミュニケータ管理 426
   A.4.3 インタコミュニケータ 427
   A.4.4 属性キャッシング 429
   A.5 プロセストポロジ 430
   A.5.1 一般トポロジ関数 430
   A.5.2 カーテシアントポロジ管理 430
   A.5.3 グラフトポロジ管理 432
   A.6 環境管理 434
   A.6.1 実装情報 434
   A.6.2 エラー処理 435
   A.6.3 時間関数 436
   A.6.4 起動 436
   A.7 プロファイリング 437
   A.8 定数 437
   A.9 型定義 440
付録B インターネット上のMPI 443
   B.1 MPIの実装 443
   B.2 MPIのFAQ 444
   B.3 MPIウェブページ 444
   B.4 MPIニュースグループ 444
   B.5 MPI-2とMPI-IO 444
   B.6 MPI並列プログラミング 444
参考文献 447
索引 451
1章 序論 1
   1.1 より大きなコンピュータパワーへの要求 1
   1.2 並列コンピューティングの必要性 3
8.

図書

図書
杜世橋著
出版情報: 東京 : リックテレコム, 2016.11  vi, 145p ; 24cm
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目次情報: 続きを見る
1 : データサイエンスの概要
2 : Pythonとデータサイエンス
3 : データの読み込み、可視化、集計
4 : 様々な統計分析
5 : 回帰分析
6 : 教師なし学習
7 : 教師あり学習
8 機械学習のWeb : API
付録1 : 基本的な統計量
付録2 : 機械学習の手法の分類
1 : データサイエンスの概要
2 : Pythonとデータサイエンス
3 : データの読み込み、可視化、集計
概要: 本書はITエンジニアの読者を対象とし、データサイエンスの入門としてPythonを利用してデータ集計や機械学習などのデータ分析手法を習得することを目的としています。Pythonはシンプルな文法で簡単に習得できる一方、NumPy(ナムパイ)をは じめ非常に多様なライブラリが揃っており、今やデータサイエンスにおいて最も利用されているプログラミング言語の1つと言ってもいいでしょう。お手元のパソコンで、お手軽にデータサイエンスにチャレンジしてみてください。 続きを見る
9.

図書

図書
立木秀樹, 有賀妙子著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2007.9  xi, 250p ; 26cm
所蔵情報: loading…
10.

図書

図書
井上誠喜 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : オーム社, 2008.11  xiii, 391p, 図版[4]p ; 24cm
所蔵情報: loading…
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