障害対応の心構え | Wantedly Engineering Handbook
このドキュメントはインシデント発生前に予防として読んでおくことを想定しています。 緊急時は Incident Response (internal) 及び #war_room (internal) を確認してください。 インシデント対応について Incident Response (internal) がより網羅的かつ真とするドキュメントです。 このドキュメントでは上記のドキュメントの内容を補足する内容として特に new joiner が認識しておくべき情報を抽出/加筆したものです。 もし上のドキュメントとこの章に食い違いが生じる場合は上のドキュメントを真としてこの章を編集してください。 各チームで new joiner を受け入れるときにこのドキュメントを一律に共有することで共通認識を得ることを目的にします。 このため主に障害対応経験が少ない人に向けた最低限の心構えを共有するものであり障
社内の知らないことを探すパターン - Konifar's ZATSU
社で何かキャッチアップするのがめちゃくちゃ上手い人がいる。 情報がまとまっているか、参照しやすいかといった社の状況にもよるのだけれど、上手い人には一定のパターンがある気がしていて、そのへんを雑にまとめておきたい。 検索対象の選択肢を持ち、最速を意識している Slackのやりとりを検索する、GitHubのIssueやPRを探す、Google Driveを検索するといった感じでまずシュッと探してみる癖が染み付いている どこに情報がまとまっているかを見極め、選択肢のうちどこからあたるかのが最速かを素早く判断している 検索条件を駆使している ワードでの検索だけではなく、日時の範囲指定、投稿者・メンション先といったフィルタリング、除外設定などを駆使している インデックスとなる人や聞く場所を作っている 人に聞いた方が早いことも多いので、どこで誰に聞けば辿れるかインデックスを作っている。人や場所がない場
『日本の少子化対策はなぜ失敗したのか？』 日米の「親の愛情」の違い - Thoughts and Notes from CA
2022年の日本の合計特殊出生率は1.26と過去最低とのこと。1989年に1.57という出生率がを記録し、「少子化」という言葉が広がってから、30年以上改善の兆しの見られない。本日紹介する『日本の少子化対策はなぜ失敗したのか？』は、タイトル通り殆ど効果のみられない日本政府の少子化対策の何が間違えであり、なぜ失敗したのかを、社会学の視点からまとめあげている。筆者は「婚活」、「パラサイト・シングル」などの言葉を作り出した社会学者の山田昌弘氏。とらえどころのない社会的事象を端的かつ適切な言葉に落とし込むその能力で、日本の少子化の問題点を完結かつ明確にまとめあげているのは流石。 日本の少子化対策はなぜ失敗したのか？～結婚・出産が回避される本当の原因～ (光文社新書) 作者:山田 昌弘 光文社 Amazon 親の愛情と、世間体意識、そして、リスク回避意識の三者が結合して、少子化がもたられされていると
検収合格証の交付と課題管理台帳 東京地判平30.2.6（平26ワ10135） - IT・システム判例メモ
検収合格証を交付していたことから開発義務の債務不履行を否定し、課題管理台帳の内容も正常稼働を妨げる要因となるものはないとして稼働保証責任の不履行も否定した事例。 事案の概要 （複雑な経緯をたどっているため、大幅に簡略化している） Ｘは、倉庫管理システム（ａシステム）の販売を行うために、Ｙとの間で、プログラム等販売契約（本件販売契約）を締結した。本件販売契約では、Ｙが、ａシステムのソースコード等をＸに提供するとともに、ＹがＸに対し、Ｘがこれを使用、複製、改変、販売等することを許諾することが含まれていた。 Ｙは、ａシステムのソースコード（本件プログラム（Ｂｉｚ版））をＸに交付し、Ｘは、検査合格証をＹに交付した。Ｘは、本件販売契約に基づきＹに対し、代金として合計で約4200万円を支払った。 その後、Ｘは、Ｙに対し、本件プログラム（Ｂｉｚ版）には多数の瑕疵があり、Ｙが修正をしないことを理由に、本件
生成AI/LLMから事業価値を創出するための条件とは｜Weights & Biases Japan
Weights & Biases のnoteをフォローしてくださいWeights & Biases Japan（W&B Japan）では、エヌビディア合同会社と共催で招待制のエグゼクティブラウンドテーブルイベントを9月末に開催しました。このラウンドテーブルでは、生成AI・LLM開発を開始した、または開発を検討中の企業のエグゼクティブの皆様をご招待し、企業が質の高い生成AIモデルを自社開発することからどのように独自の製品・サービスの開発に繋げ、競合優位性を確立できるのか、その最前線から学び、ディスカッションの中から新たな方向性を見出すことを目的にしました。 本イベントではWeights & Biases COOのYan-David Erlich、東京大学の松尾豊先生、アクセンチュアの保科学世さんに、それぞれの目線から生成AIの自社開発および活用の現状と意義につい
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