工数見積もりのコツ - Qiita
はじめに 本稿では、仕事をする上での作業工数の見積もり方法について説明します。 工数とは何か 工数(こうすう1)というのは、仕事において、あるひとつの作業を完了するまでにかかる総累計時間のことです。情報処理技術者試験に出てくるTAT(ターンアラウンドタイム)とは意味合いが異なります2。 例えば、ある作業に40時間(40H3)かかるとした場合、工数は40時間であるといえます。1日8時間勤務だとした場合、40時間は5人日(にんにち)と表現することができます。さらに、1ヶ月20日勤務だとした場合、0.25人月(にんげつ)と表現することもできます。 一般的に工数の単位は「人日」および「人月」で扱います。 学生時代は工数を気にすることはないですが、ITエンジニアとして会社で働くようになると、かならず工数を意識する必要があります。 なぜ工数を意識する必要があるのか なぜ工数を意識する必要があるのかとい
ブラウザ拡張Selenium IDEでユーザー操作を記録・再現できる！UIテストの自動化に活用しよう - ICS MEDIA
ブラウザ拡張Selenium IDEで ユーザー操作を記録・再現できる！ UIテストの自動化に活用しよう Selenium IDE（セレニウム・アイディーイー）とは、ブラウザ操作を記録・再現できるChrome、Firefoxで利用可能な拡張機能（アドオン）です。 手軽に記録・再現ができるため、アイデア次第で色々な使い方ができます。筆者は、会社の打刻操作（社内サイトへアクセス → ログイン → 打刻ページへ遷移 → 打刻ボタンをクリック）を記録し、自動実行することでいち早く出社ができるようにしていました。 その他にも開発時に繰り返し行うようなデバッグ作業やルーティーン作業を記録することで、以下のような活用もできます。 入力フォームなどに文字を入力する操作を記録しておき、自動入力させる。 ゲームやSPAのデバッグ時に、スタート画面からデバッグしたい画面までの移動操作を記録しておき、任意の画面へ
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
ソートアルゴリズムを極める！ 〜 なぜソートを学ぶのか 〜 - Qiita
NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回はソートについて記します。 0. はじめに データ構造とアルゴリズムを学ぶと一番最初に「線形探索」や「ソート」が出て来ます。これらのテーマは応用情報技術者試験などでも頻出のテーマであり、アルゴリズムの Hello World とも呼ぶべきものです。 特にソートは、 計算量の改善 ($O(n^2)$ から $O(n\log{n})$ へ) 分割統治法 ヒープ、バケットなどのデータ構造 乱択アルゴリズムの思想 といった様々なアルゴリズム技法を学ぶことができるため、大学の授業でも、アルゴリズム関連の入門書籍でも、何種類ものソートアルゴリズムが詳細に解説される傾向にあります。本記事でも、様々なソートアルゴリズムを一通り解説してみました。 しかしながら様々な種類のソートを勉強するのもよいが、「ソートの使い方」や
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