「給料の値上げ交渉」を実際にしているのは誰なのか？IT業界について年齢・性別・出身地別のデータを可視化するとこうなる
by 401(K) 2012 「IT業界で働く人のうち、給料の値上げを上司に交渉している人がどのくらいいるのか？」ということを、アメリカ国内で働く5000人を対象に尋ねた結果をまとめたインフォグラフィック「Salary Negotiations Study」が公開されています。 Salary Negotiations Study: Data from Tech Employees - Comparably Blog https://www.comparably.com/blog/whos-negotiating-their-salary-in-tech/ 給料の値上げ交渉を行っている人の割合を、出身地域別で比較すると、欧米人が53％と最も高く、次いでアジア・太平洋の島国出身者が49％、ヒスパニック・ラテン系とアフリカ系アメリカ人は43％。 年齢別の調査では、18歳から25歳の若手従業員が3
頻出典型アルゴリズムの演習問題としてよさげなやつ - kyuridenamidaのチラ裏
効率的な別解とか存在する問題もあるけど演習によさそうなやつをピックアップ。そのアルゴリズムじゃないと解けないわけではないって問題も多いので注意。(ただ演習するのには都合が良いかなと)※個人的難易度をつけてみました。とても主観的な難易度付けなので気にせず解いてみてください。深さ優先探索・Balls[☆]・Sum of Integers[☆]・The Number of Island[☆]・Block[★]幅優先探索・Mysterious Worm[★]・Cheese[★]・Seven Puzzle[★☆]・Stray Twins[★★]・Deven-Eleven[★★]・Summer of Phyonkichi[★★☆]ワーシャルフロイド法(For 全点対最短路問題)・Traveling Alone: One-way Ticket of Youth[★]・A reward for a Car
Meteor.js - naoyaのはてなダイアリー
http://www.meteor.com/ で公開された Meteor.js を少し触ってみました。TechCrunch なんかでも話題になっていましたね。 Meteor.js は JavaScript によるウェブアプリケーションフレームワークですが、クライアントサイドでもサーバーサイドでもない、"Isomorphic" なフレームワークです。 コンセプトとしていくつか特徴があるのですが、その最たるものは "Reactive Programming" で、モデルやセッションなどのストレージを更新するとその更新内容がリアルタイムに、そのアプリケーションを開いている全クライアントに伝わるようなアプリケーションを簡単に作ることができます。 この辺は実例を見るのが早いです。 http://www.meteor.com/examples/leaderboard ここにある動画では、あるブラウザで
第３回 データマイニング+WEB 勉強会に参加してきました。 - お前の血は何色だ!! 4
第３回 データマイニング+WEB 勉強会に参加してきました。 http://atnd.org/events/3849 前から気になっていた勉強会でしたが、参加枠が少なくなかなか参加することができませんでした。 今回は、ATNDのRSSですぐに見つけられてラッキーでした。 OpeningTalk - 創設の思い・目的・進行方針 資料 http://www.slideshare.net/hamadakoichi/opeining 遅刻して参加できず、、、ごめんなさい。 R言語によるクラスター分析 - 活用編 資料 http://www.slideshare.net/hamadakoichi/r-3754836 私の事前知識はクラスタ解析て何食えるの？でしたが、講師の方の話がとても分かりやすく、なんかわかった気になれました。 また、実際に使われている方からの貴重な意見をいろいろ聞くことができまし
Google WSDM'09講演翻訳：大規模な情報検索システム構築における課題（１） - llameradaの日記
GoogleのFellowであるJeffrey Dean氏のWSDM'09における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"のスライドを翻訳してみました。Googleの検索システムの10年間の進化の軌跡が紹介されており、興味深い話が満載です。個人的にはディスクの外周部と内周部を使い分けている話がツボでした。なお、イタリック体で一部解説・感想をいれています。翻訳は素人なので詳しくは元の資料を参照してください。 スライドの入手元：Jeffrey Dean – Google AI 検索システムに取り組む理由 チャレンジングなサイエンスとエンジリアニングのブレンド 多くの魅力的な未解決な問題が存在する。 CS（コンピュータサイエンス）の多数の領域にまたがる。 アーキテクチャ、分散システム、アルゴリズム、圧
Route 477 - Ruby基礎文法最速マスター＆Ruby書籍紹介
■ Perl基礎文法最速マスターをだいたいそのまま、Rubyに置き換えてみました。 他の言語をある程度知っている人はこれを読めばRubyの基礎をマスターしてRubyを書くことができるようになる…かも知れません。無保証です。 参考： オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby リファレンスマニュアル (1.9.2) オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby リファレンスマニュアル (1.8.7) ■ 1. 基礎 インタラクティブRuby (irb) irbを使うと、Rubyのプログラムを簡単に練習することができます。 /Users/yhara $ irb irb(main):001:0> puts "hello" hello => nil irb(main):002:0> 1 + 1 => 2 以下の説明は、irbを起動して、自分で試しながら読むと習得が早いと思います。 表示 (print,
大手ポータルサイトの検索クエリが下1桁までわかる！ キーワード調査の新定番ツール 「キーワードウォッチャー」徹底解剖
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
全文検索エンジン Miniseをリリース + WEB+DBで全文検索の特集記事 - DO++
全文検索エンジンの Minise: MIni Search Engineをリリースしました． このエンジンは全文検索の基本的な機能をサポートしたもので，索引手法は逐次検索（索引無），N-gram，転置ファイル，接尾辞配列をサポートしており，そこそこ最適化を行ってます．Wikipedia日本語版を実験で使ったもので20万文書で構築時間が500秒前後，検索時間が一クエリあたり数msとなっています． BSDライセンスで公開しています． 割りきって，機能を絞ってシンプルな構成にしていますので改造したりしやすいようになっています。まだ、ドキュメントはないですが、C++ APIとして利用しやすいようにもなっていますので、研究用途などで新しい索引やランキングとかでの利用も想定しています（実際に研究用で使ってます）． --- 今回の全文検索ライブラリを開発する機会になったのが，私が担当した今月号のWEB+
Google Slides: Sign-in
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SVMソフトウェアの比較 - tsubosakaの日記
オープンソースのSVMソフトウェアの基本デフォルトの設定で比較などをしてみた。 利用データはLIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-labelのa9aとnews20.binaryを利用した。 データセットの詳細は以下のようになっている データセット名 訓練データ数 テストデータ数 データの次元 a9a 32561 16281 123 news20.binary 15000 4996 1355199 なお、news20.binaryでの訓練データとテストデータの作成については id:n_shuyoさんの記事を参考にした。 比較に用いたソフトウェアは以下の5つ LIBSVM リンク SVM-Light リンク TinySVM リンク SVM-perf リンク LIBLINEAR リンク 測定結果は以下のようになった。パラメータの設定
実行中のアプリケーションを外から観察するコマンド。 - こせきの技術日記
strace システムコールをトレース。カーネルと何を話しているか。 strace -p PID でプロセスにアタッチ。実行中のプロセスをトレース。 straceを使ったデバッグ - SourceForge.JP Magazine : オープンソースの話題満載 Linuxカーネルの作り出す世界 − ＠IT自分戦略研究所 - ふつうのLinuxプログラミング 青木峰郎 システムコールとライブラリ関数 − ＠IT自分戦略研究所 システムコール・ライブラリルーチン - UNIX の部屋 ltrace 共有ライブラリの呼び出しをトレース。*.soと何を話しているか。 ltrace -p PID でプロセスにアタッチ。実行中のプロセスをトレース。 ltrace で共有ライブラリの関数呼び出しをトレースする - bkブログ 404 - エラー: 404 - Linux JF ƒ‰ƒCƒuƒ‰ƒŠ‚ÌŠ
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
Linuxカーネルの基本機能：ITpro
カーネルはLinuxシステムの中核をなす重要なソフトウエア部品です。Linuxを使いこなすためには，カーネルの動作や仕組みに対する理解が欠かせません。本連載では，Linuxカーネルの役割とその仕組みを体系的に紹介します。 第1回 カーネルの機能とその利用法 第2回 プログラムとプロセス 第3回 プロセス・スケジューリング 第4回 プロセス・メモリー管理 第5回 カーネル・メモリー管理 第6回 割り込み管理 第7回 ファイル・システム（前編） 第8回 ファイル・システム（中編） 第9回 ファイル・システム（後編） 第10回 ファイル名の文字コード 第11回 デバイス・ドライバ 第12回 ソケット･インタフェース 第13回 IPとルーティング 第14回 TCPとUDP 第15回 パケット・フィルタリングとQoS機能 第16回 排他制御機構 第17回 モジュール機構 第18回 カーネルの起動処理
くさもち研究室生活ブログだったもの LSHまとめ(1)
LSHは近似最近傍探索(Approximate Nearest Neighbor)アルゴリズムの一つ． 近似最近傍探索とは，簡単に言うとクエリqから半径(1+ε)内にある点vを探索すること． つまり，半径(1+ε)の点のうち，どれか1つでも探索できればおｋ． 言葉の意味そのままに最近傍探索(Nearest Neighbor)の条件を少し緩くした探索といえる． （実は，特徴ベクトルの次元がd=2の場合なら，ボロノイ図を使えば近似最近傍探索ができる） LSHはハッシュ関数を用いた確率的探索で近似最近傍探索を解く． そう，実はハッシュ関数を用いるということ以上に確率的探索ということに大きな意味がある．（これが自分にとってはかなりやっかいな問題） LSHでは，クエリqと近傍(半径(1+ε)以内)にある点ではハッシュ値が一致する確率が高く， クエリqと遠い位置にある点ではハッシュ値が一致する確率が低
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