エンジニアの稼働率を上げれば上げるほど機能リリースが遅くなっていく｜mtx2s
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
【追記その2】女が求めるコミュ力の正体はこれです
【追記その2ここから】 ホッテントリから消えたから、安心して（たぶん蛇足だけど）書き足します！ 面白いと感じたコメントをメモがてら拾います〜ゆるしてね♡ 「こんなん恋愛工学じゃん」懐かしの単語。意識してなかったけど、私自身は恋愛工学賛成派なので、近いものが無意識下で入ってたかも。 「こいつは健常者に擬態してる発達障害」当たらずも遠からず。苦手分野のIQと得意分野のIQに30くらい差がある凹凸型。数値そのものは問題なく障害とは認められないものの、偏りのある人間である。良くわかったね。 「これはコミュ力じゃなくてサバイバル力」コミュ力＝サバイバル力だよなあって再認識した。 コミュニティ内で死にたくないもん。 参考になる、もっと書いて系のコメ本当にありがとう。自信ついた。あくまで女同士の雑談テンプレなので、実用に足るかどうかわからないけど… 寝て起きたらtogetterまとめされてたhttps:
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【WebUI Forge】embeddings(Textual Inversion)が使えない！認識しない！【stable-diffusion-webui-forge】2024-03-20
LLMを理解する一歩として「ゼロから作るDeep Learning」をやった - $shibayu36->blog;
LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察（2.1） - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
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