社員をより成長させる、新しい人事評価システム「ペア・コール」とは？ | ライフハッカー・ジャパン
Inc.：人事評価が好きな人はいません。それは納得できると思います。科学的にも、人事評価はほとんど役に立たないことが証明されています。 信じられないかもしれませんが、結論から言うと「他人を面と向かって批判するのが好きな人はいないので、結局誰もが良い評価を受けてしまう」のです。実は、人事評価は恐ろしく時間の無駄なのだと言えるでしょう。 年に一度、上司と向かい合って座る、お決まりの評価面談を終わりにするには、本当のことを知り、実際の評価を聞く質問をするしかありません。評価は昇給や昇進の裏付けとなっているかもしれませんが、建設的なフィードバックを受けたほうがはるかに価値があります。 具体的な提案をするには、良い質問をしなければなりません。スタートアップ企業「CloudPeeps」が行っている「ペア・コール」を参考にしてみましょう。 「ペア・コール」とは何か？ 社内のフィードバックや人事評価を向上
プリキュアで学ぶ劣モジュラ関数 - むしゃくしゃしてやった，今は反省している日記
Machine Learning Advent Calendar 2015 1日目の企画です． 機械学習・人工知能系の国際会議（ICML, NIPS, AAAIなど）のチュートリアルや論文を眺めたことのある人なら，Submodular Function（劣モジュラ関数）という単語に見覚えがあるかもしれません．実際，ICML 2013，AAAI 2015や今年のIBISでも劣モジュラ関数のチュートリアル講演がなされています．今回は，劣モジュラ関数についてプリキュアで解説したいと思います． 劣モジュラ関数とは 劣モジュラ関数は集合関数（ある集合の部分集合を引数に取り，実数値を返す関数）の一種です．具体的には以下の定義を満たす関数です． $f: 2^E \to \mathbb{R}$ が劣モジュラ関数 $\iff$ 全ての$X \subseteq Y$ と $i \not\in Y$ に対して
なぜ関数プログラミングは重要か
John Hughes, Institutionen för Datavetenskap, Chalmers Tekniska Högskola, 41296 Göteborg, SWEDEN. rjmh@cs.chalmers.se この日本語訳は原著者の承諾を得て山下がここに公開するものです。 この訳文についての、御指摘などは山下伸夫(nobsun .at. sampou.org)までおねがい いたします。 翻訳最終更新日 : 2011-09-17 原文 "Why Functional Programming Matters" 日本語訳PostScript この論文は1984年以来何年ものあいだChalmers大学のメモとして回覧された。 1989年と1990年に幾分か改訂をしたのが[Hug89]と [Hug90]である。この版はもとのChalmer大学のメモ のnroff原稿をもとに
Web APIにはJSONベースのフォーマットを使おう - Qiita
{ "response": { "id": 3342124, "message": "Hi!", "user": { "id": 3456, "name": "Taro Yamada", "image_url": "/images/taro.png" } } } など、どの構造がいいでしょうか？ もっと違う構造も考えられます。 JSONはシンプルですが、構造に制約がなさすぎます。適切な設計を行うには適切な制約が必要です。 そこで、plain JSONに少し制約を加えたJSONベースのフォーマットを使うことをおすすめします。 もしあなたが、JSONレスポンスをどのようなフォーマットにするかをチームで議論したことがあるなら、JSON APIは『自転車置き場の議論』に対抗する武器となる。 共有された規約に従うことで、生産性が向上し、汎用的なツールを利用でき、アプリケーションという重要なものに集中
無茶しやがって…… ボルボ、4歳児にトラックをリモコン操作させて頑丈さをアピール
ボルボのトラックの頑丈さをユニークな方法でアピールする動画がYouTubeに投稿され、話題になっています。その方法とは4歳の女の子にトラックをリモコン操作してもらうというもの。オフロードレースさながらのコースが用意されていますが、テストドライバーであるソフィーちゃんは果たして無事ゴールできるのでしょうか。 めっちゃかわいい 難しそうなコースですが…… 難しそうなチャレンジにも思えますが、リモコンを持ったソフィーちゃんはニヤリと笑みを浮かべます。……これは期待してもいいのか！？ リモコンを持つとこの表情！ これはいける！ そんな彼女への最初の関門はクレーン車に吊るされ左右に揺れる障害物。タイミングさえ間違わなければ問題なく通れるはずですが……。 あっ なんとソフィーちゃん、最初の関門に引っかかるというまさかのハプニング！ さすがのソフィーちゃんも渋い顔を見せますが、普通に走行できるためそのま
ChainerとRNNと機械翻訳 - Qiita
自然言語処理とニューラルネット ここ数年で、自然言語処理の分野でもニューラルネットが非常に頻繁に使われるようになってきました。 自然言語処理で主に解析対象となるのは単語の配列や構文木などで、これらの内包する情報を表現するためにrecurrent neural network1やrecursive neural network1などに基づくモデルが頻繁に使われます。これらの最大の特徴はニューラルネットがある種のデータ構造を持っているという点で、1レイヤあたりのノードはそれほど多くない代わりにネットワークの接続が複雑で、しかも入力されるデータごとにネットワークそのものの形状が変化するという特徴があります。このため、伝統的なfeedforward neural networkを前提としたツールキットでは構築が難しいという問題がありました。 Chainerは、そのような問題を概ね解決してしまう強力
GitHub - jjyr/zerotest: Lazy guy's testing tool. Capture HTTP traffic and generate python integration test for your API server.
ZEROTEST Zerotest makes it easy to test API server, start a micro proxy, send requests, and generate test code by these behaviours. Install Stable version: pip install zerotest Develop version: pip install git+https://github.com/jjyr/zerotest.git zerotest require python2.7 or 3.3+ Quick Start Start a local proxy to capture http traffic zerotest server https://api.github.com -f octocat.data Make fe
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