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著者末次章(著)出版社日経BP発売日2023年12月ISBN9784296070763ページ数241Pキーワードふろんとえんどむけうえぶあせんぶりーにゆうもんふろ フロントエンドムケウエブアセンブリーニユウモンフロ すえつぐ あきら スエツグ アキラ9784296070763内容紹介 WebAssemblyは、Webフロントエンド高速化のために生まれた、低レベルのプログラミング言語です。 本書のサンプルアプリでJavaScriptの20〜40倍の実行速度を実現しています。 主要なWebブラウザーがWebAssemblyをサポート済みで、 機械学習ライブラリ「TensorFlow」、 画像処理ソフト「Photoshop」、ゲームエンジン「Unity」など、商用レベルのアプリがWebブラウザー対応のために利用しています。本書は、 WebAssemblyの基礎・開発環境・機械学習の実装まで、例を示しながら具体的に解説します。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

著者斉藤努(著)出版社近代科学社発売日2018年12月ISBN9784764905801ページ数205Pキーワードでーたぶんせきらいぶらりーおもちいたさいてきかもで データブンセキライブラリーオモチイタサイテキカモデ さいとう つとむ サイトウ ツトム9784764905801内容紹介各種ライブラリを組み合わせることで、シンプルで分かりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶ※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 最適化とは/第2章 Pythonで最適化を解くための環境構築/第3章 Jupyter Notebookの使い方/第4章 PuLPの使い方：最適化モデルを作る/第5章 pandasの使い方：変数表を作る/第6章 NetworkXの使い方：グラフを作る/第7章 モデルの作り方（基本）/第8章 モデルの作り方（応用）/第9章 最適化アラカルト/付録A 最適化のアルゴリズム/付録B 典型的な最適化問題

ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞実際の設計の現場のように、実機確認前のシミュレーションによる回路検証、ロジックアナライザでの波形観測も解説しました。実際の設計を体験してみよう!!HDMI出力、AXIバス検証モデル「VIP」、高位合成の応用回路、開発ツールやFPGAボードを一新!!＜収録内容＞準備編(Xilinx開発ツールとFPGAボードVivadoの論理合成を試す ほか)CPUシステム入門編(ハードマクロCPUシステムソフトマクロCPUシステム)IP製作編(基本的なIPの製作AXIバス入門 ほか)高位合成編(C言語からの高位合成高位合成の応用)Appendix(開発環境の構築各FPGAボード利用上の注意点 ほか)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2580768Kobayashi Yu / Cho / FPGA Programming Taizen Xilinx Henメディア：本/雑誌発売日：2021/01JAN：9784798063263FPGAプログラミング大全 Xilinx編[本/雑誌] / 小林優/著2021/01発売

著者川崎昭如(編著)出版社古今書院発売日2014年10月ISBN9784772241663ページ数283Pキーワードずかいあーくじーあいえすてんずかいあーくじーあいえ ズカイアークジーアイエステンズカイアークジーアイエ かわさき あきゆき カワサキ アキユキ9784772241663目次ジオデータベースの概要/ジオデータベースの作成/属性ドメインの操作/サブタイプの定義/トポロジの利用/リレーションシップの構築/ジオメトリックネットワーク/Network Analyst/ジオデータベースの設計/ジオプロセシング/Google Earthとの連携

■ISBN:9784295015895★日時指定・銀行振込をお受けできない商品になりますタイトルDocker実践ガイド　コンテナ環境の構築・運用・活用　古賀政純/著ふりがなどつか−じつせんがいどDOCKER/じつせん/がいどこんてなかんきようのこうちくうんようかつよういんぷれすとつぷぎあIMPRESSTOPGEAR発売日202302出版社インプレスISBN9784295015895大きさ519P　24cm著者名古賀政純/著

著者布留川英一(著)出版社ボーンデジタル発売日2022年12月ISBN9784862465443ページ数343Pキーワードゆにていえむえるえーじえんつじつせんげーむぷろぐら ユニテイエムエルエージエンツジツセンゲームプログラ ふるかわ ひでかず フルカワ ヒデカズ9784862465443内容紹介技術革新に乗り遅れるな！AI活用でナンバーワン・ゲームを目指そう本書は、2020年8月に刊行した「v1.1対応版」を最新版へのアップデートを行った改訂版です。「Unity ML-Agents」（Unity Machine Learning Agents）は、Unityで「機械学習」の環境を構築するためのフレームワークです。ゲームに登場するキャラクターを「強化学習」で鍛えることで、人間の代わりになる対戦相手としたり、ゲームバランスの評価に活用したりなど、ゲームAIはさまざまなゲーム制作の場面で活用することができます。本書では、はじめて「機械学習」にチャレンジする方から学んでいただけるように、機械学習の仕組みや学習方法の基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで、ていねいに解説しました。また、AIを組み込んで活用する応用事例も多数掲載しており、ゲーム開発の現場ですぐに役立てることができます。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 機械学習とUnity ML‐Agentsの概要/2章 はじめての学習環境の作成/3章 Unity ML‐Agentsの基礎/4章 さまざまな学習方法/5章 サンプルの学習環境/6章 ゲーム開発における強化学習の活用/7章 Python APIを使った学習環境の構築