プロとしての行為 Act as Proffesional
スーパーエンジニア達の習慣が大人気だったので、自戒の意も込めて、反面教師として成長しないエンジニアの悪習慣について僕の経験と視点からまとめてみる。 業務時間外での学びがない プロ野球選手は日々練習をして、試合という本番で勝敗の結果を出して評価されるこれをエンジニアに置き換えると、どこかで練習をして、仕事という試合をして、ソフトウェアという勝敗の結果をつくりだす。プロ野球選手が試合を練習だと思って取り組んでいたら、結果を出せるのだろうか？ 業務外で練習をして、本番で良い結果を出せるように努力しよう。練習大事!! 時間をかければよいものができると信じているいくら時間をかけたって、バグのないエレガントなコードのソフトウェアはできない。効率的に仕様を満たしていくことが求められている。むしろ、時間をかけるべき所は上記で指している練習!! 参考：集中力を発揮して、生産性を高めるために知っておくべきこと
数独 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2015年7月） 中立的な観点に基づく疑問が提出されています。（2014年4月） 出典検索?: "数独" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 数独の問題例 数独（すうどく）は、3×3のグループ（ブロック）に区切られた 9×9の正方形の枠内に1〜9までの数字を入れるペンシルパズルの一つである。 同様のパズルそのものは1980年代から世界各地のパズル愛好家には知られていた。日本においては1990年代後半以降、専門誌も創刊されていたが、2005年にイギリスで大衆層を巻き込んだブームが起こり、外国のブームを追うように2006年から日本でも連
Hadoop を使うべき場合・使うべきでない場合 - 武蔵野日記
id:ny23 さんが動的ダブル配列を使って Wikipedia のテキスト処理を高速化なんてのを書いている。たぶんこれのエントリを見る前にMapReduce と四身の拳を見た方がコンテクストが分かると思う。Hadoop 使ってなんでもできそう！ Hadoop の勉強したい！なんて思っている人は読んでみるとよい。 自分の考えについて書いておくと、自分は誰も彼も Hadoop 使いたがる状況には辟易している。ほとんどの人には不要なはずだし、そもそも Hadoop は(ny23 さんも書かれているが)メモリに乗り切らない大規模データを扱いたいときに効力を発揮するのであって、メモリに乗り切るくらいのサイズであれば、データ構造を工夫したり適切なアルゴリズムを選択した方が遥かによい(id:tsubosaka さんも実験されていたが)。たとえデータが大規模であったとしても、たとえば形態素解析なんかのタ
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
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