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※あなたの【支配星】を割り出し、その【支配星】の本をお買い求めください。

0学会会長 御射山令元氏による初の書き下ろし!
Yahoo!占い、雑誌「an.an」「Hanako」などでつねに大人気!
運命分析学の開祖『0(ゼロ)学』、待望の12支配星シリーズで登場。
人間をはじめ、あらゆる生命体の運命そのものを
研究・分析してきた「運命学」であり、
「運命分析学」の開祖、集大成が「0学」です。

0学では、生命の誕生=運命の誕生、と考えます。
運命の種がまかれた誕生時期、すなわち生年月日により、
十二のタイプに分かれ、それぞれの運命周期が始まります。

このシリーズでは、十二の支配星それぞれの特質や
その運命の周期について、星ごとにくわしく1冊にまとめています。

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本書では、柔軟で自由な心と冒険心を持つ星、
「小王星」をひもといていきます。

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[あなたの【支配星】の割り出し方]

「0学占い」において、自分の運勢を知ることは、 6つの【0星・】と12の【支配星】を知ることから始まります。
さっそく自分の【支配星】を割り出すことからスタートしましょう。


1 あなたの【運命数】を計算する
左上の【生年・月交差数表】の画像から、あなたの「生まれ年(西暦)」を見つけ、
上部に記載されている「生まれ月」と交差する数字を出しましょう。
その数字に、あなたの「生まれ日」を足します。
60以下の場合は、その数字が【運命数】になります。

2 61以上の場合は引き算を!
61以上の場合は60を引き、残りの数字が【運命数】になります。

(例)1985年9月23日生まれの人の場合
【生年・月交差数表】39+「生まれ日」23=62
【運命数】62-60=2

3 【運命数】から【支配星】を割り出す
運命数から下記の表を使って、まずあなたの【0星・】を探します。
最後に、あなたの【支配星】を見つけましょう。
生まれ年(西暦)の最後の1ケタが奇数の場合は 「陰」の支配星、偶数の場合は「陽」の支配星になります。

・【運命数】51〜60 /【0星】水王星 / 生まれ年(西暦)「偶数年」→(陽)水星 「奇数年」→(陰)氷王星
・【運命数】41〜50 /【0星】木王星 / 生まれ年(西暦)「偶数年」→(陽)木星 「奇数年」→(陰)海王星
・【運命数】31〜40 /【0星】月王星 / 生まれ年(西暦)「偶数年」→(陽)月星 「奇数年」→(陰)魚王星
・【運命数】21〜30 /【0星】火王星 / 生まれ年(西暦)「偶数年」→(陽)火星 「奇数年」→(陰)冥王星
・【運命数】11〜20 /【0星】金王星 / 生まれ年(西暦)「偶数年」→(陽)金星 「奇数年」→(陰)小王星
・【運命数】1〜10 /【0星】土王星 / 生まれ年(西暦)「偶数年」→(陽)土星 「奇数年」→(陰)天王星

（※本書は『改訂新版 これ1冊！世界各国史』の分冊版です。）

初版から３年。コロナパンデミック、習近平の野望、そしてロシアのウクライナ侵攻など内容をボリュームアップして新登場!!

「スタディサプリ」の超人気講師が先史から21世紀の現在までの各国史・地域史を各章ごとに徹底解説。本書に記した重要語をマスターすれば、東大、京大、早慶上智など最難関大の入試でも９割はとれる。社会人にとっても関心のある国や地域の歴史を超高速でマスターできる！
最難関大で９割とる最高水準の世界史！
通史だからこそわかる国と地域の歩み！

本書ではGCP Cloud AutoMLを使った手軽にできる機械学習の手法を解説しています。具体的には文章の感情分析、画像認識と画像分類、Kaggleのタイタニック問題をAutoMLを使って予測していきます。

まず最初に人工知能の一分野である機械学習とはどのような分野であるのか、教師あり学習と教師なし学習の違い、強化学習、特徴量、モデル、過学習、ニューラルネットワークやディープラーニングの概説を紹介します。その上で元GoogleのAI 研究者のフェイ・フェイ・リー 氏が提唱した「AI の民主化」と「利用者としての人工知能」を考えていきます。

次にGCPのアカウントの作り方、予算とアラートの設定方法、PythonからAutoML APIを実行する開発環境の作り方を解説していきます。

文章の感情分析では、AutoML Natural Language APIをPythonから実行して、近代日本文学を代表する文豪・太宰治の『走れメロス』や『人間失格』の感情分析を試みます。

画像分類では、AutoML Visionを使ってデータセットから都市の写真を学習させ、その学習結果のモデルを元に新しいデータセットに対してどの都市の写真であるのかを自動予測させます。

AutoML Tablesを使ってKaggleのタイタニック問題も解いていきます。タイタニック問題は幾つかの限られたデータを元に誰がタイタニック号から生還したかを予測する問題です。特徴量を適切に選定しながら、この問題をAutoMLで解いていきます。

本書は機械学習を学び始めたい方、手軽に機械学習を実行できる環境を創りたい方に最適です。お気軽に機械学習を始めて未来型生活を構築しましょう。

あなたがもし、 Coco ChanelさんやJihoon Suhさん、Marc Jacobsさん、佐藤可士和さんなどのデザイナーとしてのこれまでの体験について興味が沸けば、 WEBで検索をすればすぐにその情報が手に入るでしょう。しかし、 そのような知名度のあるデザイナー以外にも世の中には果てしない努力をしてきたデザイナーが世の中にはたくさんいるはずです。またそのデザイナーさん一人一人に唯一無二の貴重な体験があるはずです。 　もしあなたがそのようなデザイナーこれまでの体験について知りたくなったとき、どのような手段を取ればそれらの情報が得られるでしょうか。私がその答えを考えたときに容易にその情報が得られる方法は出てきませんでした。 想像してみてください。 　 もしあなたがこれからデザイナーとして社会に出ていく新人の立場だとして様々なキャリアを積んだデザイナーの一番の成功体験や一番の失敗体験などについて事前に聞いておくことができたら、その後の自分のキャリアに大きく活用できると思いませんか。 　もしあなたが成長途中の若手デザイナーだとしたら更なるスキルアップのため、今だからこそ先人から学びより今後の仕事を加速していきたいと思いませんか。 　もしあなたがベテランデザイナーであれば、ご自身のこれまでの経験と照らし合わせて、ご自身のされてきた努力、他のデザイナーのされてきた努力を互い間接的にでも労う、そんな時間を少しとってみたくありませんか。 私は検索をしてもなかなか出てこない”無名の”デザイナーの方の１番の成功体験・１番の失敗体験について、知りたい気持ちが強かったです。 そこで本書ではあらゆる技術職における、新人からベテランまでの成功体験・失敗体験について、ヒアリングを行い（デザイナーの方の了承を得た上で）有益な情報のまとまりとして皆さんに共有ができるものに仕立て上げました。 また、デザイナーの方々の体験や労力にはきちんとした対価を支払うべきと考え身銭を切ってヒアリングを行いました。 どうか少しでも皆さんのキャリアの一助になれば幸いです。

純粋な想いならば、いつかきっと届くだろう永い哀しみの時をぬけ、いつか届けたいあの人の胸に確かな真実をもって届くだろう。それは六花に閉ざされたかけがえの失い記憶。
（※本書は2003/1/1に株式会社 新風舎より発売された書籍を電子化したものです）

（※本書は『これ1冊! 世界文化史』の分冊版です。）
受験本番で必ず出題される世界文化史。その重要性は誰もが知っているが、ここを抑えるのは容易ではない。
ある意味、歴史が始まって以来つきまとう分野だし、文学・宗教・絵画・建築などジャンルも違えば、
地域によって特徴も異なる。学校の授業で教わるような時代区分、地域区分では、何が重要なのかが よくわからない。

この本は、今や受験生の2人に1人が視聴するという「スタディサプリ」で、圧倒的な人気を誇る 「村山の世界史(文化史編)」を誌上再録したもの。文化史を西洋ではキリスト教との関わりの中で 建築、絵画などを8講にわたり解説。中東のイスラーム1講、中国文化史3講を合わせ計12講でまとめる。

16歳の時にヨーロッパへ単身旅行に出た筆者は、19歳のときサハラ砂漠を縦断、「ベルリンの壁崩壊」や
反ゴルバチョフ「8月クーデター」に遭遇するなど世界史の舞台を100ヵ国以上わたり歩き、絵画や建築物を
その目で見、その肌で感じて来た。その豊富な現地報告を交えての講義は、時にシニカルで、時にユーモア溢れ、
文化史こそが世界史だと教えてくれる。

単なる事実の羅列ではなく、それが生み出された時代背景、あるいは制作者の生い立ちまで触れての解説は
親近感もわき、重要事項も難なく頭に入る。本書の赤字部分をマスターすれば、東大の短答問題ならほぼ100%、
早慶の問題でも85%以上は回答できるはず。歴史の面白さを堪能しつつ文化史がマスターできる本です。

第２版完成しました。
　あなたがもし、ビル・ゲイツさんやトーマス・エジソンさん、本田宗一郎さんの技術者としてのこれまでの体験について興味が沸けば、 WEBで検索をすればすぐにその情報が手に入るでしょう。しかし、 そのような知名度のあるエンジニア以外にも世の中には果てしない努力をしてきたエンジニアの方がたくさんいるはずです。またそのエンジニア一人一人に唯一無二の貴重な体験があるはずです。
　もしあなたがそのようなエンジニアこれまでの体験について知りたくなったとき、どのような手段を取ればそれらの情報が得られるでしょうか。私がその答えを考えたときに容易にその情報が得られる方法は思いつきませんでした。

ぜひ想像してみてください。
　 もしあなたがこれからエンジニアとして社会に出ていく新人さんだとして、このタイミングで様々なキャリアを積んだエンジニアの一番の成功体験や一番の失敗体験などについて事前に聞いておくことができるのであれば、その後の自分のキャリアに大きく活用できると思いませんか。
　もしあなたが成長途中の若手エンジニアだとしたら、今だからこそ先人から学び、今後の仕事を更に加速していきたいと思いませんか。
　もしあなたがベテランエンジニアであれば、ご自身のこれまでの経験と照らし合わせて、ご自身のされてきた努力、他のエンジニアのされてきた努力を互い間接的にでも労う、また今だからこそ人に学び今後に活かせることがないかを考える。そんな時間を少しとってみてもいいのではないでしょうか。

私は検索をしてもなかなか出てこない”無名の”エンジニアの方の１番の成功体験・１番の失敗体験について、知りたい気持ちが強かったです。

そこで本書ではあらゆる技術職における、新人からベテランまでの成功体験・失敗体験について、ヒアリングを行い（エンジニアの方の了承を得た上で）有益な情報のまとまりとして皆さんに共有ができるものに仕立て上げました。

また、エンジニアの方々の体験や労力にはきちんとした対価を支払うべく、身銭を切ってヒアリングを行い、また単なるエンジニアさんへの報酬だけでなく、魂のこもった体験をぞんざいに扱うことにはならないようにできる限り敬意を払う意味でも、デザイナーさんにもお仕事として発注させていただき装丁やデザインに関してご協力いただくなど工夫をしました。

どうか少しでも皆さんのキャリアの一助になれば幸いです。

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。

――Docker + https-portal + RoundcubeでSSLにも対応した安全Webメールサーバを作る――

スマホやPC、どこでもメールを送受信したい。でもメールソフトのインストールは面倒だから嫌だ。
そんな人にお勧めなのが、ブラウザでアクセスするだけでメールを送受信できるWebメール。
Dockerを使えば、ものの10分で、Webメールサーバを立てられます。
自分だけのWebメールサーバを作るのも良し、社内で使うために使うも良し。マルチユーザー対応なので、どちらの用途にも使えます。
用意するのはVPSやクラウドなど、Docerが使えるサーバだけ。
いますぐ、始められます。

Amplify Console を導入された方・検討している方に向けて、@hiroga_cc が現場で得た知見を共有するために書きました。

筆者は 2019 年に Amplify Console をプロダクションに導入して以来、3 つ以上の AWS アカウントで合計 20 以上の Web アプリケーションをセットアップしました。

そうした経験から得た、Amplify Console の機能の概観・業務に取り入れるためのテクニック・トラブルシューティングなどにを紹介いたします。
これから Amplify Console に触る方も、既に Amplify Console を導入されている方も、Amplify Console を実践する上での何らかの発見があれば幸いです。

対象となる読者

以下に当てはまる方は、本書を読むと AWS のドキュメントの理解・処理の実装が効率化できるかもしれません。
・Amplify Consoleの導入を検討されている方
・Amplify Consoleで手が届かない機能、困っていることの解決方法を探している方

以下に当てはまる方には、Amplify Console の役割を見直す効果があるかもしれません。
・現場で Amplify Console を利用されている方