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グラフデータベース
SNSの普及や相互依存性の高いデータの増加に伴い、従来型のリレーショナルデータモデルの処理効率の問題を解決するために登場し、近年使われるようになったのが、「グラフデータモデル」です。本書ではこのグラフデータモデルと、このモデルを使ったグラフデータベースについて、グラフデータベースの代表的な存在であるNeo4jを使って解説。Neo4jの中心的な開発者たちによる執筆のため信頼性が高く、また、実例も随所に織り込まれ実用性も高いものとなっています。内部アーキテクチャについてもていねいに書かれており、なぜリレーショナルデータモデルよりもグラフデータモデルの方がグラフ処理に適しているのかを理解できるでしょう。本書は、グラフデータモデルとグラフデータベースの特徴と使い方をまとめた優れた入門書です。 序 まえがき 1章 はじめに 1.1 グラフとは何か 1.2 グラフ領域の概要 1.2.1 グラフデータベ
Gareth James
Gareth James Home Bio Research Teaching CV Personal "Data is the sword of the 21st century, those who wield it well, the Samurai."* Gareth James Dean (from July 2022) Goizueta Business School Emory University. Education BSc/BCom University of Auckland, New Zealand. Ph.D. in Statistics, Stanford University, California. Contact Information email: gareth at emory dot edu Links Students and informatio
詳説 Cポインタ
ポインタはC言語を習得する上での最大の壁と言われ、マスターすることが難しくポインタで挫折するプログラマも少なくありません。しかし、一方でポインタをひとたび理解すると、柔軟で効率的なプログラムを書くことができます。本書はC言語のエキスパートとなるために避けては通れないポインタについて、図とコードを多用して、視覚的かつ直観的な理解を促します。また、プログラムが動作するためのメモリ構造と管理方法についても理解できるので、Cに限らず他の言語（JavaやC++、C#など）のプログラマにも役立つ内容となっています。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の
続・初めてのPerl 改訂第2版
『初めてのPerl』の著者が書き下ろした続編の改訂第2版。Perl入門を済ませた読者が次のステージへと進むために必要な基礎知識やノウハウを解説。『初めてのPerl』では説明しきれなかった内容を扱っています。Perlプログラマがステップアップするために欠かすことのできないリファレンス、ディストリビューション、Perlのオブジェクト指向、テストなどについて詳しく解説し、Perlを使って大規模なプログラムを書く方法を示します。ステップアップしたいPerlプログラマの必読書です。 改訂版への序文 はじめに 1章 イントロダクション 1.1 必要な基礎知識は 1.2 strictとwarnings 1.3 Perl v5.14 1.3.1 バージョンについての注意 1.4 脚注とはどう付き合ったらよいのか 1.5 練習問題はどうしたらよいのか 1.6 助けを得るには 1.7 Perl講座の講師の方に
アート・オブ・Rプログラミング
Rは統計分野では標準ツールして使われている人気の高いオープンソースソフトウェアです。統計分野のみならず、金融、数学、物理、化学、天文、バイオ、薬学等の幅広い分野での利用をサポートする豊富なパッケージ群が用意されており、多くのユーザからの支持を集めています。本書はRの強力かつ柔軟なプログラミング能力に焦点を当て、Rスクリプトを書く上でのテクニック、コツ、注意点をわかりやすく解説します。また、他言語との連携、並列R、デバッグ、コードの高速化など他のR書籍にはなかった情報も提供します。プログラミング言語としてRを活用し、その威力を最大限発揮させる上で必携の一冊です。 謝辞 はじめに 1章 Rを始める 1.1 Rの実行方法 1.1.1 対話モード 1.1.2 バッチモード 1.2 最初のRセッション 1.3 関数の概要 1.3.1 変数のスコープ 1.3.2 デフォルト引数 1.4 重要なRデータ
例題で学ぶ微分方程式
多項式回帰やロジスティック回帰など、最近ではデータマイニングや機械学習などでもごく普通の手法として使われる微分方程式について、生態系モデルのシミュレーションを通じて直観的に理解するための入門書。生物の発生モデル、クジラの回遊モデルなどの実例について、Mathematicaによるシミュレーションを通じて理解を促します。なお本書はEbookのみの販売となります。 本書のサンプル（PDF） ダウンロード まえがき 第1章 はじめに：微分方程式とは 1.1 常微分方程式と相図 1.2 微分方程式の数値解法 第2章 基礎編：生物モデルで理解する微分方程式 2.1 ロジスティックモデル 2.1.1 ロジスティックモデルが形成する美しい曲線 2.1.2 定性的な解の捉え方 2.2 2種生物の競合モデル 2.2.1 平衡点の解析 2.2.2 解軌跡 2.2.3 ヌルクラインによる解析 2.3 マグロは絶滅
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