実際に入れて試してみた iPhone/iPad アプリの紹介記事一覧です。
今月はアプリ4本とアプリの有料オプション1本です。

Icon Skins HD

- iPhone の壁紙画像のダウンロードアプリ「Icon Skins HD」[2011-03-02-3]

Beluga

- 妻との連絡用ツールの一つとして iPhone に Beluga を入れてみた[2011-03-22-3]

MapFan for iPhone

- データ内蔵ゆえ電波がなくても使える地図アプリ「MapFan for iPhone」[2011-03-28-2]

Color

- 写真と撮影場所でゆるやかにつながるソーシャルネットなiPhoneアプリ「Color」[2011-03-29-4]

Diptic の有料オプション

- 写真詰め込みアプリ「Diptic」で画像の縦横比を変更するための有料オプション[2011-03-30-1]

今月も2冊しか読めませんでした。

■竹川美奈子 / 投資信託にだまされるな！［新版］
[楽天で探す]

人気の投資信託にはプロの仕掛けた巧妙なワナがたくさん隠されている。本書では、広告例を通じて「投信のワナ」の見破り方を解説し、その後に、数少ない良質な投信の使い方をやさしく解説した。

ref. [2011-03-01-2]*

■小飼弾 / 小飼弾の「仕組み」進化論
[楽天で探す]

ビジネスモデル、業務フロー、システム化など、すべての仕事は様々な「仕組み」からできています。しかし、環境が激変していく今後も、従来通りの仕組みを回し続けていて生き残れるのでしょうか----。 No.1アルファブロガーであり、カリスマプログラマーである著者が、エンジニアの視点から、変化に負けずに生き残っていくための“仕組みづくり”と“働き方”を提言します。

ref. [2011-03-29-5]

（「*」は献本。）

「千円札は拾うな」の著者の会社「ワイキューブ」が倒産。
ネット界隈では「千円札を拾っとけばよかったのに」という感想が多発。

- 人材コンサルティングの「ワイキューブ」が倒産 - 負債は約40億円
http://ichigaya.keizai.biz/headline/1085/
- 大型倒産速報 | 帝国データバンク[TDB]
http://www.tdb.co.jp/tosan/syosai/3440.html

とはいうものの、「千円札は拾うな。」はためになる本です。オススメです。

■安田佳生 / 千円札は拾うな。
[楽天で探す]

私の感想記事[2007-06-18-3]より：

なぜ「千円札は拾うな」なのかというと、
「千円札を拾うと目線が下がり、他のものが見えなくなるから」、
とのこと。
目先の小さな利益よりももっと価値のあるものに目を向けよう、ということでしょうね。

これも「千円札は拾うな」より：
- [を] 社員の時間の無駄が気になる[2007-07-08-5]

「うちは時間じゃなくて成果で給料を出す」と言っておきながら、毎日のタイムカードを社員に義務づけている会社があるが、私にはなぜタイムカードが必要なのか理解できない。

書籍の一部がPDFとして無料公開されています。

- 『日本の原子力施設全データ』（北村行孝・三島勇著　講談社ブルーバックス2001年刊）一部公開のお知らせ
http://www.bookclub.kodansha.co.jp/books/bluebacks/special/nuclearinstallation.html

■北村行孝, 三島勇 / 日本の原子力施設全データ (ブルーバックス)
[楽天で探す]

5章分が5つのPDFファイルとしてDL可能です。上のページからだとなぜか iPhone にダウンロードできなかったので、下記にも個別リンク。結局、iPhone だと文字が小さすぎたので iPad に落としました。

- 第１部　原子力発電の基礎知識
-- 第１章　原子力発電とは何か
-- 第２章　原子力発電の実際
-- 第３章　原子炉の燃料と核燃料サイクル
- 第３部　原子力事故と安全対策
-- 第４章　放射線と原子力安全
-- 第５章　原子力のトラブルと事故

フリーで公開されてる Data Minig の教科書。PDF で入手可能。iPad で読んでいます。

- Anand Rajaraman and Jeff Ullman, "Mining of Massive Datasets"
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds.html

Chapter 1 Data Mining
Chapter 2 Large-Scale File Systems and Map-Reduce
Chapter 3 Finding Similar Items
Chapter 4 Mining Data Streams
Chapter 5 Link Analysis
Chapter 6 Frequent Itemsets
Chapter 7 Clustering
Chapter 8 Advertising on the Web
Chapter 9 Recommendation Systems

ref.
- [O] データマイニングの教科書「Mining of Massive DataSets」
http://diary.overlasting.net/2010-12-20-1.html