書籍一覧

高潔な人格の大学教授は、ごく少数派。大学は嫉妬と足の引っ張り合いの世界。大学院の犠牲になってはいけない。未来ある若者は、討ち死にせずに生き残ることを考え、「勝利」するのではなく、「敗北」しないように兵站戦（ロジスティク）を巡らさなければならない。
文科省の推進した「大学院重点化」により、日本の学術レベルは飛躍的に向上した？　否、大学院の乱立により、むしろ多くの若者が人生を狂わせているのだ。本書は、大学院生が直面せざるを得ない危機を回避し、学問とともに歩むための「道しるべ」だ。「道しるべ」といっても、大学院という小さなムラ社会での「当たり前」のことを書いているにすぎない。ところが、この「当たり前」のことがわからず、理想と現実のギャップに引き裂かれ、屍となって消えてゆく大学院生がたくさんいる！

本書は、Terraformを使ってAWS上にシステムを構築するノウハウを、200以上のサンプルコードとともに紹介する、Terraform初級者から中級者向け解説書です。ECS Fargateなどのマネージドサービスを中心にアーキテクチャ設計を行い、Terraformで実装します。サンプルコードはGitHubでも公開していますので、手を動かしながら一緒に学びましょう。
【目次】
1章 セットアップ
2章 基本操作
3章 基本構文
4章 全体設計
5章 権限管理
6章 ストレージ
7章 ネットワーク
8章 ロードバランサーとDNS
9章 コンテナオーケストレーション
10章 バッチ
11章 鍵管理
12章 設定管理
13章 データストア
14章 デプロイメントパイプライン
15章 SSHレスオペレーション
16章 ロギング
17章 Terraformベストプラクティス
18章 AWSベストプラクティス
19章 高度な構文
20章 tfstateファイルの管理
21章 構造化
22章 モジュール設計
23章 リソース参照パターン
24章 リファクタリング
25章 既存リソースのインポート
26章 チーム開発
27章 継続的Apply
28章 落ち穂拾い
付録A 巨人の肩の上に乗る

本書はFlutterアプリケーションでOpenCVを用いた共有ライブラリの実装方法を、Android、Windows、Linuxの各プラットフォームにわたって詳しく解説しています。OpenCVの強力な機能をFlutter開発に応用し、PythonでOpenCVを使用していた開発者にも親しみやすいGUIプラットフォームの活用方法を提供します。本書は、これらのプラットフォームでFlutterとOpenCVを組み合わせたアプリケーション開発のプロセスを明確に説明しており、特に5章では共有ライブラリの開発環境構築に重点を置いています。また、カメラ使用、動画ファイルのフレーム解析、テキスト画像処理など、多様な実例を含む充実した内容です。

【目次】
第1章　FlutterとOpenCVをつなぐもの
第2章　Flutterの画像処理
第3章　OpenCVの画像処理
第4章　FlutterからOpenCVを呼び出す方法
第5章　共有ライブラリとアプリケーションの作成
第6章　FlutterとOpenCVを使ったアプリ

『小さいことにくよくよするな』『EQ-こころの知能指数』『「原因」と「結果」の法則』『人を動かす』『7つの習慣』をはじめとする
古今東西の自己啓発の名著50冊のエッセンスをこの1冊にまとめました。必読書の要点が5分でわかります。
本書は単なる要約書ではありません。博学な著者が、それぞれの著者の背景や、関連する思想や理論などを引用し、元の本を読む以上に、理解が深まる自己啓発の世界のガイドブックです。
50冊の原著、および邦訳書にまであたって、翻訳された訳者の野田恭子さん、森村里美さんのご苦労は並大抵ではありませんでした。
それだけに、たいへん読みやすく、素早く理解できる翻訳になっています。セルフヘルプの体系的研究書としても、貴重な1冊。自信を持ってオススメします。

職場での提案や改善、自らの発明品や作品紹介をするときチカラを発揮するのが３Ｄ「立体図」。産業分野で幅広く活用されている３Ｄ「立体図」は、そのものの特徴をわかりやすく、ひと目で伝えることができるすぐれた図形。その基礎から応用までの描き方を具体的に解説！
（※本書は2021/8/1に発売し、2022/2/28に電子化をいたしました）

まったくの営業未経験者で、話し下手であがり性の著者は、たった3年で世界2300人の営業マンのトップに立ちました。
やがて独立、現在は営業のコンサルタントをしています。
その著者が全国350社・1000人以上のトップ営業マン、営業部マネジャー、経営者への調査をもとに解明した、全業種に共通する一流営業マンの行動法則とは？
部下育成や営業のチーム力強化に取り組んでいるリーダーの皆様必読の書です。

本書はAPI販売サービスの開発を通して、Reactによるフロントエンド開発手順とPythonによるバックエンド開発手順を実践的に学べる解説書です。実際に公開されているWebサービスをテーマに学習をすすめます。AWS Cognitoを用いた認証やLambdaを用いた自動処理、Stripeを用いた決済システムなどを作り込み、Webサービス開発のノウハウをつかみましょう。

【目次】
第1章　フロントエンドの環境構築
第2章　バックエンドの環境構築
第3章　モックアップを作ろう
第4章　メール受信APIを作ろう
第5章　Cognitoで認証しよう
第6章　APIキーを自動で発行しよう
第7章　Netlifyでいったん公開してみよう
第8章　Stripeでサブスクリプションを実装しよう
第9章　アカウントの削除に対応しよう

※本書は、コンビニ限定書籍「買うべき薬、買ってはいけない薬 新装版」を電子化したものです。

ドラッグストアで買っているその薬、ほんとうに効いていますか？

薬局、ドラッグストア、最近ではコンビ二まで薬が売られています。
あなたは薬の選び方に自信があるでしょうか？
知名度やイメージ、昔から使っているから、という理由で
薬や生活用品を選ぶ時代は終わりました。

高いお金を払うなら、体質や症状、用途にぴったり合うものを選びたいもの。
よく効く頭痛薬や体への負担が少ない胃薬、眠くならない花粉症薬、頭皮・毛髪ににやさしいシャンプーや最先端技術を駆使したそうじ用品、虫よけグッズ…etc
山ほどある市販薬の中からどうやって選べばいいのか、
わかりやすい早わかりマップ付きで、解説します。

★頭痛薬／かぜ薬／胃腸薬／花粉症・鼻炎薬
★睡眠補助薬／傷薬・ばんそうこう／虫さされ薬／肩こり
★シャンプー＆ノンシリコンシャンプー／空間除菌グッズ／そうじ用品
★ 防虫＆虫除けグッズ／日焼け止め／スキンケア製品
★ 水虫薬／健康ドリンク／育毛剤／活力アップ
◎ あなたと家族を守る常備薬ベスト10
◎ 食前・食後・食間っていつ？ 服用タイミング解説など 他多数

あなたや家族にとって、ベストなものを上手に選ぶための
市販薬早わかりガイドです。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。
原著の第1〜35章、および付録A〜Dまでの完訳総合版。巻末の索引も和（英）‐英（和）という構成で、「数理用語辞典」としての価値も発揮している。
【目次】
I 基礎
1 計算におけるアルゴリズムの役割
2 さあ，始めよう
3 実行時間の特徴づけ
4 分割統治
5 確率的解析と乱択アルゴリズム

II ソートと順序統計量
6 ヒープソート
7 クイックソート
8 線形時間ソーティング
9 中央値と順序統計量

III データ構造
10 基礎的なデータ構造
11 ハッシュ表
12 2分探索木
13 2色木

IV 高度な設計と解析の手法
14 動的計画法
15 貪欲アルゴリズム
16 ならし解析

V 高度なデータ構造
17 データ構造の補強
18 B木
19 互いに素な集合族のためのデータ構造

VI グラフアルゴリズム
20 基本的なグラフアルゴリズム
21 最小全域木
22 単一始点最短路
23 全点対最短路
24 最大フロー
25 2部グラフでのマッチング

VII 精選トピックス
26 並列アルゴリズム
27 オンラインアルゴリズム
28 行列演算
29 線形計画法
30 多項式とFFT
31 整数論的アルゴリズム
32 文字列照合
33 機械学習のアルゴリズム
34 NP 完全性
35 近似アルゴリズム

付録：数学的基礎
A 和
B 集合など
C 数え上げと確率
D 行列

本書はCore ML Toolsの実践入門書です。

KerasやTensorFlowを用いて構築した機械学習／ディープラーニングのモデルをiOSで利用するために必要な変換ツールである「Core ML Tools」（Pythonパッケージ名としては`coremltools`）の利用方法を**さまざまなモデルをつくりながら**学んでいきます。

最初はわずか2行のコードで変換することからはじめてCore ML Toolsに入門しつつ、もっと高度な変換方法や、モデルのサイズを縮小する方法、パイプラインを構築する歩法、オンデバイスで学習できるようにする方法等も解説していきます。

また巻末には「逆引きリファレンス」も収録しています。開発の現場で「どう書くんだっけ？」となったときに大いに役立つことでしょう。

サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。