niszetの日記

細かい情報を載せていくブログ

技術書典に行ってきました。

技術書典2 in アキバスクエア

ぜんたい

今日はあいにくの天気ではありましたが、大盛況の技術書典に行ってまいりました。 ツイッタで見た範囲で、3000人超の入場者だそうです。ご飯食べて返ってきた人もいるかもだけど、このテーマでこの人数はやはりすごいですよね。秋葉原だからこその集客なのかしら。 開場すぐに行こうと思ったら既に長蛇の列で、ちょっと捌けたら行きますか~と思っていたら列が伸びていたので観念して並ぶことにしましたが、並んだのは30分くらいかなぁ? スタッフの方々が手馴れていて、雨は結構降っていたものの、大きな混乱もなく平和に終わったことと思います。スタッフの方々、本当にお疲れ様でした。

買ったもの

たくさん…(汗 しかし、帰ってから買ってないものや、ツイッタを見て気になったもの、など、色々とやり残し感があるのでした。 次は超会議らしいですが、そっちはいかないので、来年の技術書典3を楽しみに待ちますか。今のうちからチェックしておこ・・・

買ったもの、読んだものは追って記事を書こうと思います。

思ったこと

アナログ系は少ないですね~。無理もないですが。そもそもハード系よりはソフトの方が多い。 ハード寄りの人こそこういうお祭りに参加してほしいな。お客さんに、結構歳いった方がいて、あぁこれはエンジニアですわ…と思ったものです(確認はしていない)

やはりとっつきやすそうなところは盛況になりますね。あとタイトルとか、表紙とか、装丁とか。色々と参考になります。 いずれは出す側で参加したいな~。仕事と直接関係ないことなら良いよね・・・

お勉強

Rで学ぶ統計学入門

ようやく1周目読了。後半は駆け足だったけども…。t検定以降は2周目として手を動かしてみます。

比較的易しい内容に留めつつも、分散分析やベイズ統計まで触れていて、Rのスクリプトで手を動かしてみることが出来、最近の情報を取り込んでいる(この方法はすでに古い、など書かれている)、など、まだまだ初学者を脱せない私にはとてもありがたい1冊です。しばらくはこの本で勉強していると思います。

パーフェクトR

こちらも時系列分析の章だけ一読。 Rは関数の存在を知るのが難しい気がするので、かなり広範囲にわたって解説されているこの本はとてもありがたいのです。まだ全然読めてませんけど…。

Deepではない

Deep Leaning界隈は毎週毎週情報が沢山出てきますね。追いかけていくだけでも厳しい。 なので、TOPICのみを追うことにして、基本となる機械学習の考え方や数学を主に身につけることとしました。SVMくらいまではわかるように(大変)

CppSim + Python

そういえば、CppSimはPythonのI/Fを持っていたはず。しかし日本語で検索するとヒットしない。LTSpice+Pythonも。このあたりが狙い目かな。