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2019年GoogleよりEdge TPUが発売されました。本書はまだまだ情報の少ないEdge TPUを実際にラズパイ（Raspberry Pi）で使用して自分で作成したモデルを実行するまでを解説します。難しいAIの数式は無しに構築することが可能です。ラズパイをお持ちの方、Edge TPUが気になっている方にお勧めです。

【目次】
第1章　ラズパイのセットアップ
1.1　OSの書き込み～PCからの接続
1.2　ネットワークへの接続と各種アップデート
1.3　この章のまとめ
第2章　Edge TPUのセットアップ
2.1　Edge TPUの接続
2.2　ライブラリーのインストール
2.3　サンプルの実行
2.4　この章のまとめ
第3章　mnistの学習と推論
3.1　Google Colaboratory
3.2　mnistの学習とモデルの変換
3.3　ラズパイでの実行
3.4　この章のまとめ
第4章　リアルタイム物体検出
4.1　ラズパイへカメラの接続
4.2　VNC接続設定
4.3　物体検出の実行
4.4　この章のまとめ
第5章　AutoML Visionでの学習とモデルの実行
5.1　GCPの設定
5.2　学習データの用意
5.3　学習の実施
5.4　ラズパイでの実行
5.5　この章のまとめ
第6章　AutoML Visionでの物体検出の学習とモデルの実行
6.1　学習データの用意
6.2　学習の実施
6.3　ラズパイでの実行
6.4　この章のまとめ
付録A　動画を画像に変換する

本書は、Kubernetesの拡張機能であるCustom Resource DefinitionとCustom Controllerを自作するための概要・方法を解説します。KubernetesのCustom Controllerを実装したいけれど、ツールの使い方や実装方法が分からないという方、Kubernetes自体の実装に興味がある方にもオススメいたします。本書の内容が理解できれば、Kubernetesの実装をある程度、自力で読み解くこともできるようになるでしょう。
【目次】
第1章　CRDとController
第2章　client-goと知っておくべき周辺知識
第3章　Sample Controller解説
第4章　controller-runtimeとcontroller-tools
第5章　KubebuilderでSample Controllerを実装しよう
第6章　OperatorSDKでSample Controllerを実装しよう
第7章　Custom Resourceの応用機能を実装しよう

本書は業務設計に必要な基本的な考え方と、ITツールの実装に関する解説書です。最新ツールを入れたのに経理業務が効率化されない、そもそも最適な業務フローがわからない。そんな悩みはありませんか？経営管理のプロである会計士がGoogle Apps ScriptやSaaSのAPIを組み合わせた活用方法をレクチャーします。また、Google Apps Scriptをモダンに書くためのTypeScript導入方法も掲載しており、プログラミング入門としても活用できます。
【目次】
第1章　はじめに
1.1　経営管理の概要
1.2　経理業務とは
1.3　経理の現状の問題
1.4　解決手段
1.5　経営管理のあるべき姿
1.6　現状を理解する
1.7　業務改善を行う
1.8　さいごに
第2章　Google Apps Script 入門
2.1　Google Apps Script(GAS)とは
2.2　GASの導入方法
2.3　文法編
2.4　Google Apps を操作してみよう
2.5　よく使用する関数
2.6　さいごに
第3章　API入門
3.1　Web API とは何か
3.2　経営管理とAPI
3.3　APIの使い方
3.4　APIと認可
3.5　さいごに
第4章　freeeAPI を活用した実例
4.1　はじめに
4.2　事前準備
4.3　アクセストークンを取得する
4.4　実践例
4.5　さいごに
第5章　ケーススタディ
5.1　プロジェクト概要
5.2　さいごに
第6章　Google Apps Script をローカルで書くための環境をインストールしよう
6.1　はじめに
6.2　Node.js npm
6.3　clasp とは
6.4　@types とは
6.5　Prettierとは
6.6　ESLintとは
6.7　さいごに
第7章　ES6(ECMA2015)
7.1　ES6 とは
7.2　ES6で追加された文法一覧
7.3　さいごに
第8章　TypeScript 入門
8.1　TypeScript とは
8.2　TypeScriptのメインの型
8.3　関数の型定義
8.4　さいごに
第9章　TypeScriptでコードを書いてみよう
9.1　FSを取得する
9.2　変更した部分
9.3　TypeScriptをトランスパイルした結果
9.4　さいごに

近年、Firebaseは個人でのアプリケーション開発を中心に利用が広がっています。 その中心的な機能のひとつであるFirestoreは、2019年1月にGAを迎えたばかりの新しいNoSQLマネージドデータベースであり、 これまでのデータベースにはない特徴を数多く備えている一方で、まだまだ解説も少なく使いこなすのは難しいとお悩みの方も多いのではないでしょうか。本書には筆者が業務でFirestoreに向き合い続けて獲得した、Firestoreを有効かつ安全に利用するためのエッセンスが詰め込まれています。
【目次】
第1章　Firestoreの正体
1.1　Firestoreとはなにか
1.2　Firestoreがもたらす変化
1.3　特徴的な機能
1.4　Cloud Functions
1.5　ロケーション
第2章　データアクセスの基礎
2.1　Firestoreのデータモデル
2.2　単一のドキュメントに対する操作
2.3　クエリによるデータの取得
2.4　リアルタイム・リスナー
2.5　アトミックオペレーション
第3章　オフラインモード
3.1　オフラインモードの有効化
3.2　オフライン時の書き込みオペレーション
3.3　オフライン・データの読み取り
3.4　リアルタイム・リスナー
3.5　キャッシュ優先読み取り
第4章　セキュリティルール
4.1　安全なセキュリティルールを記述するための原則
4.2　ユーザー認証
4.3　スキーマ検証
4.4　データのバリデーション
4.5　アトミックオペレーションのセキュリティルール
4.6　セキュリティルールのテスト
第5章　Firestore データモデリング
5.1　ドキュメント設計の原則
5.2　Firestoreでの1:1リレーション
5.3　Firestoreでの1:nリレーション
5.4　コマンドクエリ責務分離
第6章　Firestoreでユーザーを管理する
6.1　ユーザー管理機能概要
6.2　サインアップ
6.3　会員情報を更新する
6.4　ユーザーの退会処理
第7章　Firestoreでショッピングサイトを実装してみる
7.1　アプリケーション要件概説
7.2　買い物かご
7.3　商品購入
7.4　レビュー機能

Spinnaker（スピネーカー）はOSSの継続的デリバリーツールで、AWS、GCPなどのマルチクラウド、Kubernetes、VM、PaaSといったマルチプロバイダに対応しています。本書ではAWS、GCPでSpinnaker環境を構築してKubernetes、Google App Engineをデプロイフローを構築する方法や、Spinnakerの機能の一つである、Canary Releaseについて解説した入門書です。
【目次】
第1章　Spinnakerとは
第2章　Spinnakerのインストール
第3章　Google Kubernetes Engine のデプロイ
第4章　Google App Engineのデプロイ
第5章　Canary Release
第6章　Amazon EKSにSpinnakerをインストール
第7章　Jenkinsとの連携
第8章　GCPにおけるGitOps継続的デリバリー
第9章　AWSにおけるGitOps継続的デリバリー
付録A　GCPアカウントの作成
付録B　AWSアカウントの作成、初期設定

本書はOSSのプログラミング言語Rustを使ってOpenGLプログラミングを行う入門書です。最も基本的な三角形の描画から実装をはじめ、少しずつソースコードを発展させていきます。照明を考慮しながら立体的なオブジェクトにテクスチャを貼り、GLSLを使って画面にエフェクトをかけるところまでを解説します。また、GUIを簡単に導入できるライブラリ「Dear ImGui」を使うことで、様々なパラメータをより直感的に操作できる親切設計になっています。
【目次】
第1章　開発環境の準備
1.1　Rustのインストール
1.2　cargoコマンド
1.3　Hello, World!
第2章　SDL
2.1　準備
2.2　プログラムの作成
2.3　プログラムの完成
第3章　OpenGL
3.1　準備
3.2　プログラムの作成
第4章　Dear ImGui
4.1　準備
4.2　プログラムの作成
4.3　プログラムの完成
4.4　効果的な使い方
第5章　3Dオブジェクト
5.1　プログラムの作成
5.2　プログラムの完成
第6章　テクスチャー
6.1　準備
6.2　プログラムの作成
6.3　プログラムの完成
6.4　光の効果
第7章　フレームバッファーオブジェクト
7.1　プログラムの作成
7.2　プログラムの完成
7.3　ポストエフェクトの効果

本書は「モダンなAIアプリを開発する」ことを目標にした解説書です。AIアプリの開発という目的を明確にし、そこへの最短経路でデータ分析を行い、分析結果をモデル化し、Webアプリケーションに組み込むことによって、プロダクトをAIアプリに昇華させるためのチュートリアルです。

【目次】
第1章　AIアプリ開発の進め方を知ろう
1.1　目的から考えよう
1.2　AIアプリ開発のステップを知ろう
第2章　Google Colaboratory で環境を構築しよう
2.1　Google Colaboratoryにアクセスする
2.2　データ保存先としてGoogleドライブを利用する
2.3　Markdown記法を積極的に使おう
第3章　Scikit-learnでモデルを構築しよう
3.1　ワインの美味しさを予測してみよう
3.2　探索的データ解析
3.3　Googleドライブをマウントする
3.4　データ準備
3.5　機械学習用データセット作成
3.6　データ分析
3.7　モデリング
第4章　AdobeXDでアプリのUIを設計しよう
4.1　AIアプリ開発においてUI設計が大切な理由
4.2　機械学習に必要なデータをいかに収集するか
4.3　AdobeXDでアプリのUIを設計しよう
4.4　UI設計の手順
4.5　AdobeXDを使って画面をデザインしよう
第5章　Nuxt.jsでAIアプリのフロントを作ろう
5.1　今回作るアプリ
5.2　Nuxt.jsとは
5.3　実際にプロジェクトを作ってみよう
5.4　アプリの構成をVuetifyで作ろう
5.5　APIに投げるためにVuexを実装しよう
第6章　PythonでAPIを作成しよう
6.1　今回、利用する構成
6.2　簡単なAPIを作ってresponderで動かしてみよう
6.3　プロジェクトの構成
6.4　ハンドラを実装しよう
6.5　DBと連携できるようにしよう
6.6　機械学習のモデルを組み込もう
6.7　クライアントとAPIを連結させてみよう
第7章　AIアプリをデプロイしよう
7.1　今回のデプロイ環境の構成
7.2　ローカル環境をDocker化しよう
7.3　DockerイメージをGoogle Container Registryに登録してみよう
7.4　本番環境をKubernetes・GKE・CloudSQLで作成しよう
7.5　ドメインの設定をしよう
7.6　CircleCIで自動でデプロイするようにしよう

本書はLinuxのオープンソースであるバックアップソフトウェアBacula(バキュラ)の入門書です。Baculaの基本的な設定方法、便利なWebGUIの導入手順、その他活用法などを解説しています。またBaculaだけに限らず、バックアップの一般的な基礎知識、差分、増分、フルバックアップの違いなどにも紹介。Windows、Mac、Linuxなどのバックアップを取得が可能なオープンソースソフトBaculaで手軽にバックアップ環境を構築しましょう。
【目次】
第1章　Baculaで何ができる？
第2章　今更聞けないバックアップの基本
第3章　Baculaの基礎知識
第4章　本書のBacula構成
第5章　Baculaサーバー構築(CentOS7編)
第6章　Baculaサーバ構築(Ubuntu18.04編)
第7章　Bacula設定ファイルのサンプル
第8章　Baculaサーバーの設定
第9章　Baculaサーバーの起動と停止
第10章　エージェントのインストール
第11章　バックアップをとってみよう
第12章　リストアしてみよう
第13章　Web GUIのBaculumを使ってみよう
第14章　バックアップが失敗！その時通知したい
第15章　便利な使い方
第16章　一歩踏み込んだBaculaの使い方
第17章　Baculaサーバーのバージョンアップについて
第18章　Baculaサーバー自体をリストアする
第19章　カタログが壊れた場合のバックアップデータ復旧
第20章　今後のBaculaについて

本書は筆者がこれまでサンプル開発や実務の中で培ったノウハウ等をもとに、UI実装をいくつかのまとまったサンプル実装を例に、UIを構築する上で重要な実装ポイントやアイデアを紹介していきます。第二弾の本書は便利なライブラリを上手に活用した表現を解説します。

【目次】
第1章　TabBar Animation & Layout
1.1　事前準備に関して
1.2　本章で収録しているサンプル実装における概要
1.3　利用したライブラリーの紹介
1.4　このサンプルで利用している便利なExtension集
1.5　TabBarControllerの切り替え時にアニメーションを付与する
1.6　部品となるViewを実装する
1.7　このサンプルで利用しているアーキテクチャー
1.8　UITableViewでのコンテンツ一覧表示に関する実装
1.9　UICollectionViewでの画像コンテンツ表示に関する実装
1.10　コーヒーブレイク
第2章　API Connection & Layout
2.1　事前準備に関して
2.2　本章で収録しているサンプル実装における概要
2.3　利用したライブラリーの紹介
2.4　このサンプルで利用しているアーキテクチャや画面構成について
2.5　各種画面表示をするViewControllerから見る実装ポイント
2.6　API通信処理に関連する部分テストコードについて
2.7　コーヒーブレイク
第3章　Modify Transition & Layout
3.1　事前準備に関して
3.2　このサンプル実装における概要
3.3　利用したライブラリーの紹介
3.4　このサンプルで利用しているアーキテクチャや画面構成について
3.5　各種画面表示をするViewControllerから見る実装ポイント
3.6　コーヒーブレイク

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本書はクロスプラットフォームのC++開発フレームワーク「Qt」を使用して多言語アプリを作るためのガイドブックです。Qtの強みであるさまざまな言語を使用できるunicodeのサポートや、ユーザーインターフェース画面の翻訳が簡単にできるTool群、コード内の文字列を多言語化できる簡単な仕組み、C++でもPythonでも共通で使用できるユーザーライクな翻訳対応ソフトなどを中心に解説しています。

【目次】
第1章　Qtとは
1.1　Qtについて
1.2　Qtで作成できる GUI フレームワークについて
第2章　Qtでの多言語化の概要
2.1　多言語化の仕組みについて
2.2　lupdateの使い方
2.3　lreleaseの使い方
2.4　lconvertの使い方
2.5　翻訳ツールQt Linguistの使い方
第3章　翻訳ファイルのプロジェクトファイルへの追加と使用方法
3.1　Qtプロジェクトファイルへ出力する翻訳ファイルの指定を追加
3.2　Qt Creatorからの翻訳ファイル（拡張子.ts）の作成・更新
3.3　Qt翻訳バイナリファイル（.qm）をリソースファイルへ追加
3.4　起動時に各環境に応じた多言語化を行う。
第4章　Qt Linguistの使い方
4.1　翻訳ファイルの読み込み
4.2　Qt Linguistでの翻訳状況の表示
4.3　フレーズブックについて
4.4　文字の翻訳
4.5　翻訳時の画面と該当箇所のコード表示
4.6　翻訳の検証
4.7　翻訳ファイルの保存
第5章　コード内の文字列の多言語化
5.1　C++ Code内の文字列を多言語化
5.2　QML Code内の文字列を多言語化
5.3　Python Code内の文字列を多言語化
第6章　動的な言語表示の切り替え
6.1　Qt Widgetsでの動的な言語表示切り替え
6.2　Qt Quickでの動的な言語表示切り替え
第7章　翻訳ファイルの自動生成と翻訳対象文字列リテラルの自動補完機能
7.1　lrelease自動実行
7.2　lupdateの自動実行
7.3　Qt翻訳対象文字列の修飾