2021共通テスト（旧センター試験）数2Bの確率分布と統計的な推測について、うさぎでもわかるように解説を書いています。

今回は、解析学の中でも少し難易度が高い3重積分を、基礎からわかりやすく説明しています。また、3重積分の変数変換である球面変換、円柱変換を伴う場合についても解説しています。

今回は、コンピュータビジョンの中でも重要な分野の1つである照度差ステレオについて、基礎の基礎を知らないひとでも分かるようにわかりやすくまとめています。

今回はコンピュータグラフィックス、コンピュータビジョンの基礎分野である拡散反射、鏡面反射についてわかりやすく説明しています。さらに、2つの反射を用いてCG上で球を作る方法をPythonとMATLABの両方で説明しています。

MATLAB初心者が知ると便利になる9つの技（テクニック）について紹介しています。

今回は、SQLの中編として、データベースや表の作成、変更、削除、およびデータの挿入、削除方法、データベースの権限について簡潔に説明しています。

基本情報の午前午後ともに頻出のSQLを３回に分けて説明しています。前編ではselect文の使い方とその応用例として複雑な条件の指定、集合関数の使い方、group by, having による場合分けを用いた集計、表の結合、表のソートなどについてまとめています。

今回は、データベースの中でも射影、選択、結合のような関係演算について例を踏まえながらわかりやすく説明しています。

今回はデータベースの単元に出てくる関係データベースの基本用語と、主キー、候補キー、外部キーなどの基本用語について復習していきます。

今回は、基本情報や実務でも非常によく出てくるテストについてまとめています。特に理解が難しいブラックボックステストによるテスト手法（同値分割、境界値分析）やホワイトボックステスト（命令網羅、分岐網羅、条件網羅、複数条件網羅）によるテスト手法…

ソフトウェア分野の中でも、モジュール分割、および基本情報に特に頻出するモジュール独立度（モジュール強度と結合度）についてうさぎでもわかるようにわかりやすくまとめています

今回は、UMLの振る舞いを表す図の中でも特に重要なシーケンス図、ユースケース図、アクティビティ図の3つについてわかりやすく説明しています。

オブジェクト指向の設計で使われるUMLの中でも、クラス図やオブジェクト図のように設計の構造を表す図の読み方、書き方について説明しています。

今回は、基本情報に出てくる重要な概念の1つであるオブジェクト指向、具体的には、クラスとインスタンスの違い、汎化と特化、継承、集約と分散、オーバーライド、ポリモフィズムなどについてPythonを使いながら説明していきたいと思います。

今回は、データの分析を1時間で総復習するための記事を5つの暗記事項に分けてまとめています。期末テスト、共通テストなどの試験直前に確認、普段の勉強、大学進学後に忘れてしまった人の復習などにぜひご利用ください！

ソフトウェア工学やデータベースに出てくるER図の読み方、書き方や多重度の読み方、ER図から実際にデータベースのテーブルを作る方法について説明しています。

今回は、構造化分析の方法の1つであるDFD（データフロー図）について、うさぎでもわかるように「料理のレシピ」を踏まえて説明しています。

今回は、基本情報のマネジメント系に出てくる「プロジェクトマネジメント」や「PMBOK」についてうさぎでもわかるうようにわかりやすく説明しています。

今回は、高校数学の数Aで出てくる「確率」の中でも覚えておくべき5つの法則・公式についてまとめました。数Aを習いたての人、入試対策、基本情報、SPIなどで確率の復習をしたい方もぜひご覧ください。

今回は、場合の数の中でも「順列」と「組み合わせ」の違いを中心に具体例を踏まえながらわかりやすくまとめています。

今回は、システム開発のそれぞれの工程において、具体的にどのようなことを行っているかについてまとめました。

今回は、確率統計で出てくるモーメント母関数の求め方と、モーメント母関数から平均や分散を出す方法についてまとめています。

今回は、基本情報で出てくるテクノロジ系の「ソフトウェア設計」の中でも、ソフトウェアライフサイクルや開発工程について説明していきたいと思います。

今回は、大学数学の「解析学」の極限の部分で登場するε-α論法（イプシロンアルファ論法）とε-N論法（イプシロンエヌ論法）の2つについて、うさぎでもわかるように例などを踏まえながらわかりやすくまとめました。

アルゴリズムを学ぶ上での1つの壁とも言われ、AtCoderやプログラミングコンテストでも頻繁に登場する動的計画法について、うさぎでもわかるようにわかりやすく説明しています。

今回は数Bのベクトル、線形代数で出てくる「ベクトル方程式」や「平面内、空間内における直線の方程式」についてうさぎでもわかるように例題や図を踏まえながらわかりやすく説明しています。

今回は、線形代数に出てくるベクトルと高校数学のベクトルとの違い、線形代数における内積、外積の求め方とその応用について説明しています。

今回は、大学の「確率・統計」や統計検定、院試などで出てくる確率分布のうち、離散型型確率分布を中心にわかりやすく説明しています。

今回は、C言語で関数を作る方法や、作った関数を使う方法についてわかりやすくまとめています。

今回は、ラプラス変換を用いて微分方程式や連立微分方程式を求める方法について、例題や練習問題を踏まえながらわかりやすく説明しています。