（主にエンジニア向け）英語を使えるようにする方法 - The HIRO Says
「どうすれば英語を使えるようになれますか？」という相談を受けることが増えてきたので、今日会社で、「英語を使えるようにする方法」と題した勉強会を開催しました。 あくまで私の意見に過ぎないので、チラ裏扱いで、勉強会の内容を公開します。 1. 勉強会の目的 英語を勉強するきっかけを作ること 英語のスキルを向上させる方法を知り、実践できるようにすること 英語を使って、仕事で成果を出せるようにすること 2. 私の実績 「そもそも何でお前が教えるの？」という質問への回答です。 1) TOEIC 895点（あと5点が遠い） 2) Agile2014（アメリカ）で、英語で書いた論文が採択されて登壇しました。 ・採択された論文 3) DevOps Summit 2016（台湾）で、英語でキーノートスピーチを担当しました。 学習のポイント 私が日々実践していることを列挙します。 1. i英辞郎：ボキャブラリー
2017年8月3日 Red Hat、RHEL 7.4リリースで"脱Btrfs"を明らかに | gihyo.jp
「ファイルシステムのBtrfsは、Red Hat Enterprise Linux 6の最初のリリース以来、そのステータスは（RHELにおいて）ずっとテクノロジプレビューでした。Red Hatは今後もBtrfsをフルサポートすることはなく、将来のメジャーバージョンリリース（RHEL 8以降）においては（Btrfsを）削除することになるでしょう」 Red Hatは8月1日（米国時間）、「Red Hat Enterprise Linux 7.4」をリリースしたが、上に挙げた記述はそのRHEL 7.4のリリースノート第53章「Deprecated Fanctionality（サポート中止予定の機能）」に「Btrfs has been deprecated」として含まれているものである。リリースノートでは続けて、RHEL 7では引き続きBtrfsをサポートするが、大きなアップデートを反映
IT業界に蔓延する客先常駐システム開発の変なところ | 株式会社アクシア
IT業界に蔓延する客先常駐によるシステム開発ですが、もう今更言うまでもなく理不尽なことだらけの世界です。 現在の客先常駐のスタイルが続く限りはIT業界の長時間残業の問題を解消することは難しいですし、働き方改革を推進し、日本のIT業界を成長させていくのであれば何としても現在の客先常駐によるシステム開発は消滅させていかねばならないと思います。 客先常駐スタイルのシステム開発の変なところをまとめてみました。 偽装請負が当たり前に行われている 客先常駐の何が一番おかしいかと言えば何といってもこの偽装請負です。どう考えても違法行為なのになぜか中々是正されません。 準委任契約だと請負契約ではないから偽装請負にはならないと勘違いしている愚かな経営者もいますが、違法行為であることは薄々気づいて（というか完全に気づいて）偽装請負に手を染めている経営者もいます。彼らは偽装請負のことを「グレーゾーン」のような呼
新人SEが同じ場所で常駐を続けると蝉になる - 室長のひとりごち
4月入社の新人システムエンジニアも、春のうちに配属になったり、夏のこの時期から現場に配属になったりと、組織の教育制度によりバラバラでその辺りは新人SEをどこまで教育できるかという組織の体力や現場のリソース不足が如実に現れますね。それよりこうして配属時期を思うと、入社してすぐにSEとして認められるなんてある意味すごい業界なような気がしますね…。 新卒の学生が企業を選択するのも、企業が新卒を採用するのもどちらも博打な訳ですが言い方を変えればエンゲージメントなのですよね。合うのか合わないのかはそれぞれの体質みたいなものですから。 新人SE、常駐先に配属になる ワタシもそうでしたが、新人教育というなのちょっとした教育期間後に、速攻で現場に常駐に出されるケースが多いです。現場の規模が大きければ大きいほど、顧客とSIerの双方の依存関係は深いですからワークロードの道幅も広く、業務も顧客よりエンジニアの
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
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