長文日記
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伊藤直也氏が「Web開発は高度化している」と語る理由と、押さえておきたい3つの技術領域【2014年前半のインプットlog】 - エンジニアtype
KAIZEN platform Inc. Senior Technology Advisor 伊藤直也氏（@naoya_ito） 2002年に新卒入社したニフティでブログサービス『ココログ』の開発担当となり、一躍有名になる。その後、はてなで『はてなブックマーク』など各種サービスを立ち上げ、2010年にグリーへ入社。2012年に同社を退職して以降は、フリーランスとしてベンチャーの技術顧問などを請け負う。自身のブログ『naoyaのはてなダイアリー』が人気 「Webアプリの実装で差別化は無理」という考えが変わった 現在、KAIZEN platform Inc.をはじめ複数社の技術顧問を務めている伊藤直也氏。「普段から、アウトプットの目的なく技術の勉強をすることはほとんどない」という性分から、今年上半期は「顧問としてベストプラクティスを提供するために知っておくべき領域」にフォーカスして情報収集を
質問：フルスタックエンジニアを目指すべき？
最近「フルスタックエンジニア」という言葉をよく聞くようになりました。そもそもフルスタックエンジニアって何なのでしょうか？ソフトウェアエンジニアが目指すべき理想像といえるのでしょうか？もしそうだとすれば、どうすればフルスタックエンジニアになれますか？ 回答 こんにちは。グリーでCTO（最高技術責任者）をしております、ふじもとです。このたび、ITproで連載記事を持つことになりました。僭越ではございますが、少しばかりの経験を生かして、ソフトウエアエンジニアの皆さんの悩みにお答えしていきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。 さて、第1回の悩みは「フルスタックエンジニア」です…。少し前によく聞きましたねー、最近は落ち着いているようですが。 言葉をそのまま解釈すれば、すべてのTechnology Stack (技術構成要素、とでもいいますか) に精通しているエンジニア、ということになります。
個人がネットでお金を稼ぐにはブログ並の長文は不要？ | らふらく^^ ~ブログで飯を食う~
ふと、タイトル通りのことをTwitterのbotを見ていて思いました。これからは文章を用いずに、商品の魅力を伝える事が重要になってきます。 時代にマッチした表現を知りたいのなら、見ておきましょう。 140文字のつぶやきの媒体価値は上がっていく Wearable Technology / Keoni Cabral 140文字のブックレビューbotを見てると、読書熱が上がるんですよ。こうやってさっと読めて商品を知れることはユーザーとしてありがたいし、メディアの観点で考えると価値があると思うんですよね。 つぶやきで商品の魅力を端的に表現する力はこれから確実に必要になっていきますから。 「稼ぐ」というキラーワードで良い宣伝に例えばこちらのつぶやき。 こちらはお金に関するワードをうまく盛り込んでいます。 【稼げる 超ソーシャルフィルタリング】情報収集と加工技術を上げるための本。http://t.co
妻に公開鍵暗号を教えてみた - 西尾泰和のはてなダイアリー
何気なく放送大学をつけていたら公開鍵暗号の話をしていた。 妻「この話、何度聞いてもわかんないのよね」 僕「え、どこがわからない？どこまではわかってる？」 妻「平文はわかるけど、鍵を共有するとか秘密にするとか、署名するとかがよくわからない」 僕「あー、鍵に例えているのが逆効果なのか」 「鍵」をNGワードに指定 僕「じゃあ『鍵』という言葉を使わずに説明してみよう。暗号って『平文を暗号文に変換する方法』で伝えたい文章を暗号文に変えて送り、受け取った人はそれに『暗号文を平文に戻す方法』を使って元の文章を得るわけだ。その目的は、途中の通信文が敵に取られたりしても通信の内容がバレないようにするため。」 妻「うん」 僕「昔の暗号化の方法は、片方の方法がわかるともう片方の方法も分かった。例えば『アルファベットを後ろに1個ずつずらすと平文に戻せます』って教えてもらったら、『なるほど、前に1個ずつずらせば暗号
機械学習はどの分野に属するのか？ | POSTD
機械学習は、学際的な分野であり、密接に関連する分野である人工知能やデータマイニングと区別しようと考えると、かなり困惑するかもしれません。 この記事では、機械学習に関連したこうした分野について学びます。特に、機械学習が、どのようにして数学や人工知能の分野の上に成り立っているのか、そして機械学習がデータマイニングやデータサイエンスといった分野の中でどのように使用されているかということを学び、こうした分野の境界について学びます。 基礎 機械学習は、数学とコンピューターサイエンスの分野を基礎として成り立っています。特に、機械学習の手法は、線形代数と行列代数を使用して説明されることが多く、その作用は、確率、統計学というツールを使用して理解されることが多いです。機械学習にとっての基礎科目を代表する統計学、確率、人工知能の分野です。 確率 確率理論の分野では、ランダムな事象の可能性を描写する研究が行われ
Re: ご注文は自動化ですか？[2]
- version 1.02 (July Tech Fest の資料アップデート版です) Re: ご注文は自動化ですか？[2] オーケストレーションで仕事を楽しくする話 Serf とか Consul とか聞くけど、イマイチわからん！という疑問はありませんか。 どのような働きをするのかや、使いどころを、皆さんと共有したいなと思っています。 1. オーケストレーションとは ← update! 2. 基本編 ・ Serf, Consul, envconsul 3. 実践編 ・ API 連携 4. まとめ #hbstudy 60 http://connpass.com/event/7322/ July 20, 2014, @ Shinjyuku, Tokyo, Japan Read less
![Re: ご注文は自動化ですか？[2]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af3fbcaeba1147216eec91aaf638a49d23a036b5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Freistheorderanautomation2-140721190205-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
車輪の再発明 | POSTD
3日間にわたり、第3回 Citizen Cyberscience Summit に参加してきました。これまでで最大規模となった今回は参加人数だけでなく、大勢の人たちが生み出した新規プロジェクトの数にも満足できるイベントでした。 いくつか講演やワークショップをのぞけば今のトレンドが分かります。 様々なグループが「車輪の再発明」をしていました。 そこで議論になるのは、やはりその 良し悪し でしょう。 話を進める前に白状しておくと、私も個人的にシチズンサイエンスを活かした”もう1つの”フレームワークを開発しています。つまり、それなりに車輪の再発明に貢献しているわけです。 私にとって車輪の再発明は珍しいことではありません。Red Hat 5.2以来のGNU/Linuxユーザですし、オープンソースコミュニティでは同じ議論を何度も見てきました。「次のウィンドウマネージャ？今年こそGNU/Linuxでし
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元運用担当者が,現役時代に本当に欲しかったもの. Osc2014 kansai kyoto terraform introduction