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開発からリリースや運用まで、ベストプラクティスが一冊でわかる!本書は、RubyonRails5によるアプリケーションの開発からリリース・運用まで、そのベストプラクティスが一冊でわかる本です。RubyonRailsは効率的にアプリケーションを作ることができるフルスタックなMVCフレームワークですが、同じ機能を実装するにもさまざまなやり方があり、初心者にとって、Web上の大量の情報の中からベストプラクティスを探し出すのは困難を極めます。通常、このベストプラクティスのノウハウを得るにはある程度の経験が必要ですが、本書を読むことで、使う機能・使わない機能を取捨選択し、効率よく学習することができます。デファクトスタンダードとなっているライブラリ群の機能や使い方から、開発時だけでなくリリースや運用時のベストプラクティスもカバーするので、本書を読み込めば小規模～中規模のサービス運用が一人である程度こなせるようになります。サンプルをダウンロードできるので、自分でも試しながら学べます。Ruby言語およびMVCフレームワークの基礎を習得されている方を対象にしています

【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。 第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 第1部 基本編 第1章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第2章 開発環境を構築するる 第3章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第4章 ニューラルネットワークとKeras 第5章KerasによるCNNの実装 第6章 学習済みモデルの活用 第7章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第8章 CAEを使ったノイズ除去 第9章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成

Hadoopは、多数のコンピュータを束ねて極めて大きな処理ができるオープンソースソフトウェアです。MapReduceというJavaフレームワークでプログラミングできるほか、標準入出力が使えるHadoopStreaming、フロー記述環境Pig、SQL風インターフェイスであるHiveなど多彩な環境を備えています。また、行指向DBのHBaseやログコレクタのFluentdの基盤としても利用できるなど、Hadoopには高い汎用性があります。第2版である本書では、実システムで多く利用されているCloudera社のCDH4ディストリビューションを軸に、システムの拡張や監視、メンテナンス方法など、より現場での利用を意識した最新のノウハウをまとめました。Hadoopを導入してその効果を得るためのいろいろな情報をまとめた一冊です。 第1部Hadoopの基礎(Hadoopの基礎知識；MapReduceアプリケーションの活用例ほか)； 第2部MapReduceアプリケーション開発(MapReduceプログラミングの基礎―Javaによる開発(1)；MapReduceプログラミングの応用―Javaによる開発(2)ほか)； 第3部Hadoopクラスタの構築と運用(環境構築の効率化；可用性の向上ほか)； 第4部Hadoopを活用するための技術(Hadoopチューニング；分散型データベースHBaseほか)