概要
第1特集
Webサービス開発 5つの心得
流行りの技術や手法を学ぶのにはワケがある
ソフトウェアプロダクトの品質を良くするためには「良いプログラム」が必要なことはもちろんです。しかしWebサービスの場合はさらに，ユーザに利用し続けてもらうための“継続的な価値の提供”が必要になります。
いまの開発現場には，この継続的な価値を提供するための技術や手法が数多く取り入れられています。はじめて業務で開発に携わるエンジニアが知るべきことは，その技術や手法がどんな価値を生み出すために必要とされているのかということです。
本特集では「RASIS（レイシス）」という評価指標に基づいて説明をします。
第2特集
CDN［超］活用ガイド
高速配信の舞台裏
「Webサイトをいかに速く表示させるか」という課題のために，開発・運用の両面において，これまでさまざまな技術が培われてきました。しかしあらゆる障害が起きうるインターネットにおいては，それら知見を活用したとしても，高速な配信を安定して行えるという保証はありません。そんなときは，コンテンツ配信の専門家「Content Delivery Network（CDN）」に助けを借りましょう。
本特集は「そもそもCDNとはどのようなサービスなのか」から解説をはじめ，事業者目線で，サービス継続のためにどのような技術が使われているのかを紹介しつつ，ユーザ目線で，どのようにサービス選び・プラン選びをすれば良いのかについてのヒントをお伝えします。
一般記事
［短期連載］PHPで学ぶコンピュータアーキテクチャ
【1】CPUのエミュレーション
世界初のコンピュータと言われるENIAC（エニアック）が生まれて70年あまり。現在のコンピュータの多くはノイマン型コンピュータと呼ばれる設計に基づいており，メモリに保存された命令を順番に実行していくという設計になっています。
本連載では携帯型ゲーム機「ゲームボーイ」と，その動作をソフトウェア的に再現したエミュレータのコードを読みながら，ノイマン型コンピュータのCPUがどのように命令を解釈し動作するのか，また，ディスプレイや入力装置とのやりとりをどのように行っているのかについて解説します。
一般記事
［短期連載］実践！ GPUサーバでディープラーニング
【4】GPUサーバで作るミニ囲碁プログラム（後編）
ここ数年，ディープラーニングを用いてさまざまな課題を解決しようとする取り組みが多くあります。ディープラーニングではGPU（Graphics Processing Unit）を用いてモデルを訓練する，ということをご存じの方も多いのではないでしょうか。連載最終回となる第4回は前回に続いて「囲碁」を題材に，CPUやGPUを用いて実際に囲碁プログラムを探索ありで動作させながら，囲碁でどのようにしてディープラーニングが活用されているかを紹介します。
一般記事
春からのプログラミングのおともに
開発が楽しくなるEmacsの始め方
ハッカー向けのテキストエディタEmacsには，日々のプログラミングが楽になる機能が多く搭載されています。本記事ではインストール・基本操作から，設定方法，プログラミングに効く機能まで解説します。テキストエディタ選びで迷っている方は，ぜひとも奥深いEmacsの世界に足を踏み入れてください。
サポート
ダウンロード
P.126 連載「scikit-learnで学ぶ機械学習アルゴリズム」
記事で紹介した主成分分析（PCA）による次元圧縮の機械学習を試すためのサンプルコードを以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「PCA.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください。
圧縮ファイル内の「PCA.ipynb」をGoogle Colaboratoryにアップロードすることで機械学習を試せます。Google Colaboratoryへのアップロード方法は，圧縮ファイル内の「Readme.txt」を参照してください。
- ダウンロード
- サンプルコード（PCA.zip）
P.170 連載「Unixコマンドライン探検隊」
本誌P.170からの「Unixコマンドライン探検隊 第26回」で使用しているサンプルコードが以下からダウンロードできます。ダウンロードファイル「sd06-unix26-sample.zip」は圧縮ファイルです。解凍したうえでご利用ください（収録ファイル：ga.c）。詳細については，記事をご覧ください。
なお，このサンプルは学習・実験用を目的としております。オリジナルの著作は著者に帰属しますが，読者が断りなく任意に利用・改変することができることとします。
- ダウンロード
- サンプルコード（sd06-unix26-sample.zip）
免責：本サンプルを使用することによって，使用者が受けたあらゆる不利益に対して，原著者および技術評論社はその責任を負いません。
正誤表
本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに，ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。
（2018年6月11日最終更新）
P.132 連載「scikit-learnで学ぶ機械学習アルゴリズム」，右段上から2つめの数式
| 誤 |
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| 正 |
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|---|
「＝」が抜けておりました。
