Geek になろう: 本

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2012年1月27日金曜日

好きな事にバカになる　細野秀雄

細野秀雄は論文の引用件数世界一の学者である。
研究室http://www.msl.titech.ac.jp/~hosono/　
彼の本、好きな事にバカになるは本当に刺激的な本である。

もっとも好きなフレーズは「All or Something」
何かを真剣に取り組んだ時、それがその時点で失敗だったとしても必ず何か次ぎにつながることになる。全くNothingなどということはない。スティーブ・ジョブズの言葉にも過去のドットが今つながるというのがあるが、それに近いものを感じた。

恐れずに先に進み続ける姿勢こそ、とても大切である。

Again, you can't connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards. So you have to trust that the dots will somehow connect in your future. You have to trust in something - your gut, destiny, life, karma, whatever. This approach has never let me down, and it has made all the difference in my life. --Steve Jobs

2011年12月28日水曜日

クラウド誕生　セールスフォース

マーク・ベニオフは語ることが大好きな見た目はさえないおっさんだ。
http://www.youtube.com/watch?v=JDl5hb0XbfY
その彼はセールスフォースドットコムのCEOである。

本書は彼が様々な経歴を経て、セールスフォースドットコムを立ち上げるにいたる経験知が惜しみなく披瀝されている。いかにして、会社を興し、発展させてきたか。

ただし、彼はアップルで働き、その後オラクルで働きセールスフォースドットコムの創業に挑んでいる。つまり、ベンチャーエリートとでもいう経歴をもっている。エリートなのだ、簡単に彼のように大胆にそして繊細に企業を開始し運営することはできない。

2011年12月7日水曜日

ロベールのC++入門講座

楽天

【送料無料】ロベールのC＋＋入門講座

迷いに迷ってついにローベルのC++入門講座を買ってみた。
値段が3990円で946ページ。
枕並みに厚いやつ。

中身はどうかというと、むむっ、かなり使える。
普段はpythonでプログラミングしているのだが、pythonだと考える必要のないメモリ周りの話が詳しい。

C++　多機能で全体を詳細に把握するのは大変ですが、
ロベールのC++入門講座だと最初から最後までわかりやすい。
こんな本はないだろう。

プログラミング初心者には本が厚すぎるのでつらいですが、
中級者でC++から離れていた人には思い出すのに最適です。
ぱらぱらと暇があるときに読むのがおすすめです。

コピーコンストラクタの動き、多重継承、関数テンプレート、クラステンプレート、演算子のオーバーロードなど理解が怪しい部分もきっちり学ぶことができました。

ただ当たり前ですが、読み終わるのに時間がかかります。
それでも、最初から最後まで読了できてしまうのだから、筆者のセンスに脱帽です。
プログラミングが好きな人にとってはとてもいい本だと思います。

enjoy programing!

2011年12月4日日曜日

線形代数再入門

線形代数というと、大学で学ぶが、何の役に立つのか全くわからないという代表である。

いろんな場数を踏むにつれて、いろんなところで線形代数が利用されていることに気づく、
さて、学び直してみるかと思っても、いわゆる”数学”本しかない。（数式は日々それになれていないとツライ。）

「プログラミングのための線形代数」はそのような人のための本である。
線形代数を直感的に理解できるように昇華している。すばらしい。
ぜひご一読を！

2011年12月1日木曜日

Doing Bayesian Data Analysis

ベイズ統計を学ぶには一番よい本です。
R言語を使いながら学びます。
英語がわかりやすく、頭にすっと入ります。

p(x,y) conjoint probability 結合確率
p(x|y) conditional probabilty　条件付き確率
p(y|x) = p(y,x)/sumy(p(y,x)) = p(y,x)/p(x)

著者 John Kruschke のブログ：http://doingbayesiandataanalysis.blogspot.com/
本書中に出てくるプログラム：http://www.indiana.edu/~kruschke/DoingBayesianDataAnalysis/
の中の Computer Programs

プログラミングのための確率統計

とてもわかりやすいよい本です。
ぜひ手に取ってみてください。

確率は面積であるとういう観点から述べられている。
実は非常に高度な概念（測度論）を使って説明する方がわかりやすい。
ベイズ統計についても触れており、その概要を理解できる。これによりこの本は機械学習の導入にもなっている。

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