ObjectClub - アジャイル勘違い集
やる気さえあればできるというのは、ある意味では正しいのですが、盲目にそう信じてしまうと痛い目を見ることになるでしょう。 アジャイルな手法は、変化に対応したり、コミュニケーションをとったり、改善を模索したりという行動を要求します。 そうした行動が苦手な人や嫌いな人は、アジャイル手法が苦痛になってしまうかもしれません。 さらにそういう人はアジャイル手法に対して意識的・無意識的に抵抗して、チーム全体の足を引っ張ることさえあります。 アジャイルに向いた人もいれば、重厚な方法論に向いた人もいます。向き不向きを考えてメンバーを集めるか、 メンバーが固定しているプロジェクトではそのメンバーに向いたやり方を考えたりしましょう。それがプロジェクト成功の早道です。
AWS News Blog
Announcing Amazon Managed Service for Apache Flink Renamed from Amazon Kinesis Data Analytics Today we are announcing the rename of Amazon Kinesis Data Analytics to Amazon Managed Service for Apache Flink, a fully managed and serverless service for you to build and run real-time streaming applications using Apache Flink. We continue to deliver the same experience in your Flink applications without
Scalaで集合知プログラミング まとめ - Reinvention of the Wheel
Scalaで集合知プログラミングのまとめです PythonとScalaのお勉強を兼ねつつもゆる〜い感じで進めていきますデス 目次 1章 集合知への招待 Scalaで集合知プログラミング その1 2章 推薦を行う 嗜好データの定義 Scalaで集合知プログラミング その2 ユークリッド距離を使った類似度 Scalaで集合知プログラミング その3 ピアソン相関係数を使った類似度と類似度ランキング Scalaで集合知プログラミング その4 アイテムを推薦する Scalaで集合知プログラミング その5 アイテム間の類似を計算する - 嗜好値データの変換 - Scalaで集合知プログラミング その6 deli.cio.us APIの利用準備 Scalaで集合知プログラミング その7 deli.cio.us APIを利用した推薦 Scalaで集合知プログラミング その8 アイテムベースのフィルタリング
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