転職 Advent Calendar こんにちは、 @ma3tk です。 この記事は 転職（その２） Advent Calendar 2016 の 15日目の記事です。 みなさん転職された時のお話が多いですが、本日はちょっとまた違った視点で「いい会社かどうかを見分けるためにどうするべきか」について書きたいと思います！ 後ほど見分けるためのチェックリストも記載しています。 いい会社かどうか この記事を読まれてる方は多分 Web 系の方が多く、ご自身や周りの同僚が転職する機会が多いのではないかなと思います。 知人の紹介で転職される方だと信頼関係があって魅力も伝わりやすく採用される率も高いケースが多いですね。 そうでない場合、「エージェント経由」or 「求人が載ってるサイトを巡る」などで、多数ある企業から絞り込んでいくと思いますが、これって相当大変ですよね。 「会社の名前を聞いてもぶっちゃけ知ら

Evernoteが今週、プライバシーポリシーを更新する予定であることをひっそりと発表した。サービスを向上するためという名目で、Evernoteの社員の一部がユーザーのコンテンツにアクセスし、内容を確認することを可能にするものだ。 同社は「プライバシーポリシーの更新に関するお知らせ」の中で、ノートを含むユーザーのデータをどのように扱うかを説明した。また、今回の更新は「弊社の機械学習テクノロジーが正しく機能していることを確認することが目的」だとしている。 Evernoteの「機械学習テクノロジー」には、自然言語による検索など、人工知能（AI）的な機能が搭載されているようだ。 今回のプライバシーポリシーでは、ユーザーのデータにアクセスできる一部のEvernote社員に対し、「身元調査を行ったうえで、最低でも年に一度（中略）セキュリティ・プライバシー研修を実施」するという条項が追加されている。 ユ

この記事は、Pepabo Managers Advent Calendar 2016 の12日目の記事です。 11日目は、kwgcさんの「スニーカーについて」でした。 以下のような項目についてお話ができればと思います。 現在の立場について どのような経歴からマネージャー職になったか 足りないと思ったスキル 会計 面接 コーチング ファシリテーション プロダクト開発 それをどのような手段で身につけてきたか 本を読む 計画 実践 問題の発見 改善 (PDCA) 先輩マネージャーを見る 問題だったプロセスや気付き とにかく行うMTG 共通認識・理解 どのように解決したか、改善したか MTG 目的を決め、意思決定者を決める 共通認識・理解 徹底的に話す 新たに見つかった足りないスキル 最近考えていること 最後に 現在の立場について プロダクトに関わるマネージャーです。現在担当しているプロダクトは写

example.comゾーンには次の内容で登録されているものとします。 example.com. 86400 IN A 192.0.2.80 送信側メールサーバは次のような順番で処理を行います。 宛先メールアドレス"foo@example.com"のドメイン名"example.com"に対するMXレコードを問い合わせる。 "example.com"に対する回答として0個のMXレコードを受け取る。（MXレコードが登録されていないため。なお、"example.com"そのものは存在するため、回答のステータスとしては"NOERROR"である。） "example.com"に対するAレコードを問い合わせる。（MXレコードが存在しないときには、Aレコードにフォールバックするため） "example.com"に対する回答としてIPアドレス"192.0.2.80"を値とするAレコードを受け取る。 IPア

英Raspberry Pi財団は、5ドルの格安版「Raspberry Pi Zero」を日本で2017年第1四半期にも発売するという。 Raspberry Pi Zero向けの公式ケースも2017年2月に世界で発売する予定だ。来日中のRaspberry Pi財団CEOのEben Upton氏が明らかにした。 2015年11月に欧米で発売したRaspberry Pi Zeroは、価格が5ドルと安価なのが最大の特徴。通常のRaspberry Piと同じOSやアプリが動作し、性能はRaspberry Piの初期版とほぼ同じ。 HDMIやUSBのポートもあり、デスクトップPCとして使える。最新のRaspberry Pi 3と比べると性能は12分の1程度だが、電子工作やサーバーの用途なら十分に使える。 （以下略） http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/12

この記事は、Python Advent Calendar 2016の14日目の記事です。 概要 NewsDigestでは、配信するニュース記事のカテゴリを機械学習アルゴリズムによって分類しています。具体的には、１日約1000件の記事を「エンタメ」「政治」「スポーツ」といった10種類のカテゴリに分類しています。 NewsDigestでは、そのようなカテゴリ分類をサーバーモジュールに密結合で行うのではなく、社内に分類のための汎用APIを設けています。 この汎用 API を実現するにあたって、よりスケーラブルにするために、サーバーレス(AWS Lambda)な機械学習 API を検討したので、その紹介というか、サーバーレス API を作るためのチュートリアルになります。 実際に動く API は https://3lxb3g0cx5.execute-api.us-east-1.amazonaws.

最近の無線機器はお互いの無線アクセスポイントが連携して、自動的に利用チャンネルを選択する機能がありますが、これを利用すると意図せず重なってしまうことがあるため、明確なチャネル設計が必要になっている現状です。 2.4GHz帯は近隣の利用帯域から外す 2.4GHz帯は、到着範囲が広いため、上下左右の建物の電波も届いてしまいます。 InSSIDerなどのソフトウェアを利用し、他の電波の強さを測る必要があります。 5GHz帯は各種レーダーの影響から外す 5GHz帯は選べるチャネルも多いため、2.4GHz帯と比べ、同一エリアに設置できるアクセスポイント数が多くできます。さらに、最新製品では1.7Gbpsというスピードを出せるという魅力的なチャンネルです。 しかしながら、5GHzを使うにおいて見過ごせない特徴（弊害）があります。 それは、チャンネル数を広げたため、気象レーダーや空港レーダーが利用する周