フロントエンド開発おすすめのVSCode拡張機能｜ONE CAREER Tech Blog
みなさんこんにちは！ ONE CAREER CLOUD採用管理（ATS）チームにて、ソフトウェアエンジニアを担当しているコ ショウトウ（Github：jamesdongdong）です。 今回は、フロントエンド開発におすすめのVSCode 拡張機能について紹介したいと思います！ きっかけ弊社佐藤が執筆したお気に入りツールの紹介記事は、ご覧いただけたでしょうか？ 実際、私は佐藤の記事に載っていたツールを色々と導入してみたのですが、自分の作業効率が大幅に向上しました。特に、Raycast を活用してブックマークをすぐに開いたり、ウィンドウサイズを設定したりするようにしたことで、作業を一気に効率化できたと感じています。 便利なツールについて言えば、私も仕事の効率を高めるために普段から多くのVSCode拡張機能を使用しています！「自分も皆さんに、仕事の効率が高まる、非常に役立つおすすめのツールを紹介
メンターとは？メリットや制度の導入を成功させるポイントを解説
メンターとは日本語で「相談者」「助言者」を意味し、知識や経験の少ないビギナーに対して指導する立場の人を指します。ビジネスシーンや企業においては一般的に同じ部署内の先輩や上司がこれにあたるでしょう。新入社員に対して助言・指導・相談に乗ったりすることで成長を促すことがメンターの目的です。 逆にメンターの指導を受ける側となる若手社員や新人はメンティーと呼ばれます。またメンターが助言や指導を行いメンティーの成長をサポートすることをメンタリングと呼びます。 メンターは業務などに関することだけでなく精神的な面からもサポートしなければなりません。そのためメンターとメンティーの良好な関係構築が求められます。 メンティーが仕事上の悩みや不安を打ち明けやすい環境を作るため、通常メンターは直属の上司や先輩よりも業務と直接関係しない部署に属していて、年齢も比較的メンティーに近い人材が選ばれます。 OJTとの違い
CircleCI Orbs 入門 | tsub's blog
とうとう待望の CircleCI Orbs がリリースされたので一通り触ってみました。 Announcing CircleCI Orbs and our new Technology Partner Program 今回作ったサンプルは以下のリポジトリにありますので手っ取り早く知りたい人は以下のコードを見ると良いかと思います。 tsub/circleci-orbs-sandbox CircleCI Orbs とは CircleCI の commands や jobs, executors をパッケージとして使い回すことのできる仕組みです。 公開されている Orb は Orbs Registry にあります。 CircleCI Orb Registry 公開されている Orb を使うには例えば以下のように書くことで自分の CircleCI のビルドで使うことができます。 version: 2
グラフカットの理論と応用
⽯川 博 名古屋市⽴⼤学 ⼤学院システム⾃然科学研究科 グラフカットの理論と応⽤ ⽬次 応⽤例の紹介・歴史 エネルギー最⼩化 実装例 グラフとその切断 グラフカットによるエネルギー最⼩化 2値の場合 多値の場合（⼤域最⼩化できる場合） 多値の場合（近似アルゴリズム） まとめ 応⽤例の紹介・歴史 グラフカット 別名 s-t mincut エネルギー最⼩化をする⽅法 トレードオフをエネルギーとして表現 応⽤分野 画像復元 ステレオ セグメンテーション 動画像解析 テクスチャ合成 フォトモンタージュ インタラクティブ・セグメンテーション Rother et.al. SIGGRAPH2004 インタラクティブ・セグメンテーション Boykov&Jolly ICCV2001 インタラクティブ・セグメンテーション Wang et.al. SIGGRAPH2005 テクスチャ合成 Kwatra et.a
Stripe: 募集中の職種
当社は大規模に事業を行っていますが、機会の規模に比べると組織の規模はまだ十分ではありません。Stripe の採用情報にご興味のある方は、現在グローバルチームで募集中の職種をご覧ください。
ウェーブレット - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Wavelet|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。 ウ
離散コサイン変換 - Wikipedia
二次元DCTとDFTとの比較。左はスペクトル、右はヒストグラム。低周波域での相違を示すため、スペクトルは 1/4 だけ示してある。DCTでは、パワーのほとんどが低周波領域に集中していることがわかる。 離散コサイン変換（りさんコサインへんかん、英: discrete cosine transform、DCT）は、離散信号を周波数領域へ変換する方法の一つである。 DCTは、有限数列を、余弦関数数列 を基底とする一次結合（つまり、適切な周波数と振幅のコサインカーブの和）の係数に変換する。余弦関数は実数に対しては実数を返すので、実数列に対してはDCT係数も実数列となる。 これは、離散フーリエ変換 (DFT: discrete Fourier transform) が、実数に対しても複素数を返す を使うため、実数列に対しても複素数列となるのと大きな違いである。なお、DFTも偶関数数列に対しては実係数
マルコフ確率場 (MRF) と条件付き確率場 (CRF) の違い | LESS IS MORE
一番の違いは、生成モデルか識別モデルか、ということ。それぞれ、 Markov Random Fields (MRF) は生成モデル Conditional Random Fields (CRF) は識別モデル です。 What is exactly the difference between MRF and CRF ここを見ると割とすっきりする。 ただ、少しスムーズに納得できないことがありまして…それは、MRFもCRFもグラフィカルモデルで書くと無向グラフとなること。識別モデルは無向グラフで生成モデルは有向グラフなんじゃ…？と思ってしまう人もいるんじゃないかと思う（いなかったらごめんなさい）。 グラフィカルモデルとしての表現 一般に、生成モデルは有向グラフの形で記述され、識別モデルは無向グラフとして記述される。例えば、隠れマルコフモデル (HMM) は有向グラフで、条件付き確率場 (CR
Level-set method - Wikipedia
Video of spiral being propagated by level sets (curvature flow) in 2D. Left image shows zero-level solution. Right image shows the level-set scalar field. The Level-set method (LSM) is a conceptual framework for using level sets as a tool for numerical analysis of surfaces and shapes. LSM can perform numerical computations involving curves and surfaces on a fixed Cartesian grid without having to p
非線形計画法 - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。 適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2023年10月） 非線形計画法（ひせんけいけいかくほう、英: nonlinear programming, NLP）は、制約条件群と未知の実変数群から成る一連の等式と不等式で、制約条件または目的関数の一部が非線形なものについて、目的関数を最小化または最大化するような解を求めるプロセスである。また、非線形計画法の対象となる問題を非線形計画問題と呼ぶ。 目的関数 f が線形で、制約空間がポリトープの場合、その問題は線形計画問題であり、線形計画法で解くことができる。 目的関数が凹関数（最大化問題）または凸関数（最小化）で制約集合が凸集合の場合、その問題は凸計画問題と呼ばれ、凸最適化の手法を用いることができる。 非凸
GMM : Gaussian Mixture Models — 苦労する遊び人の玩具箱 1 ドキュメント
sklearn.mixture はガウス混合分布モデルの学習, サンプリング, 評価をデータから可能にするパッケージです. コンポーネントの適切な数の探索を手助けする機能も提供しています. ガウス混合モデルは, すべてのデータポイントが有限数の未知のパタメータを持つガウス分布の混同から生み出されたものだと過程する確率モデルです. 混合モデルを K-means クラスタリングをデータの共分散構造だけでなく, 潜在ガウス分布の中心についての情報を組み込み一般化したものであると考えることが可能です. 使用例¶ とりあえず GMM の学習を行う例を以下に示します． ここではデータセット iris の2次元分のデータを教師なしで学習し， 混合正規分布の密度を計算し，可視化するスクリプトを作成しています． 出力¶ 以下に図の見方を解説します． まず，X軸，Y軸ですが，これは学習データの一次元目，二次元
セキュリティの現場が報われないのは半分自分たちの責任
「私のおかげでこの部署は成り立ってるんだ！」。普通、こんな“仕事頑張ってるアピール”をすると職場で嫌われる。多くのエンジニアは「人事評価の時ならともかく、普段から手柄を自慢するなんて恥ずかしい」と感じているだろう。 しかし、こうした“普通の感覚”で仕事をしてはいけない職場もある。セキュリティ担当チームだ。セキュリティ担当チームは「対策をうまくやるほど、評価が下がる」という全く報われない職場環境にある。 「セキュリティは企業にとってのインフラだが、生活インフラの水道や電気と違って手触り感が伴うものではない。何も起こらない状況が続くと、『何もしていない』と周囲から見られてしまい、チームの人数や予算を減らされたりする」。日本マイクロソフトの蔵本雄一マイクロソフトテクノロジーセンターセキュリティアーキテクトは、コンサルティングを通じて見てきた多くのセキュリティの現場の実態をこう話す。 もちろん、セ
Yahoo!ニュース
上下水道局の女性職員が“副業”で風俗店に勤務 停職6か月の懲戒処分 収入約600万円は「生活費の一部にあてていた」 匿名の情報提供で発覚
採用プロセスを真剣に考えろという話
アジャイル開発チーム向けのコーチングや、技術顧問、Scrum Alliance認定スクラムマスター研修などのトレーニングを提供しています。お気軽にご相談ください（初回相談無料） 人材流動性の高まりを日々感じているみなさんこんにちは。 最近いろんな会社にお呼ばれしていて、その中でエンジニアの採用の話になることがとても多いのでちょっと整理しておきます。 ポイント▼「面白いプロダクトもないし、仕事内容は面白いとは思えないし、よい給与は払えないし、仕事環境にも自由はないけど、良い人雇いたいんだけど、どうしたらよいですか？」悪いが諦めろ。良い人は当然のことながら複数の会社が興味をもつことになるし、働く場所を自分で選択します。Pros/Consを見極めて選ぶことになるので、Prosがない場所で働く理由がありません…だとあまりに冷たいので、もしあなたが次に転職するとして、それでも今の会社に入るのであれば
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Developer Roadmaps - roadmap.sh
Linuxコマンド(Bash)でバックグラウンド実行する方法のまとめメモ - Qiita
IPAが「IT人材白書」2018年版を発行、IT人材の育成に求められるものとは？ 
http://www.f.waseda.jp/hfs/CVIM-158-26.pdf
スパースモデリングのための凸最適化 近接勾配法による高速アルゴリズム/永原正章
ITエンジニアのための職務経歴書の書き方 | Web活メモ帳