語らるるべき日本のCommon Lisper達 - 八発白中
Lispのエッセイのようなものを継続的にブログに載せていこうとしたのはいいのだが、立て続けに2つ載せたきりなかなか続かない。これはその3つ目のものである。 今回は「人」に焦点をあてて、Common Lispコミュニティで現状活発に活動している人を紹介する。挙げてみると、どうしてもそれなりに親交のある人に偏っている。またいずれ時をおいて第二弾でも書くかもしれない。 佐野匡俊 佐野さんは僕がLispを始めた頃からの知り合いである。最初に会って話をしたのは2010年に米国のリノというカジノ街で開催されたInternational Lisp Conferenceで、その後も国内外のカンファレンスでよく顔を合わせた。 今回紹介する中では年長で、100kgを超える縦にも横にも大きな体つきをしている。「待ち合わせは佐野さん前」と言われるくらい、人混みの中であろうと遠くから見てすぐ分かる。 だが、兄貴分と
「能力不足」で大阪市職員を「解雇」 職員条例で初めて：朝日新聞デジタル
大阪市は３０日、指導や研修を重ねても仕事上のミスが改善されないとして、職員２人を民間の解雇にあたる「分限免職」にしたと発表した。橋下徹市長の主導で制定された職員基本条例の処分要綱に基づく分限処分は初めて。不祥事での懲戒処分や病気での長期療養などが理由の分限免職ではなく、「能力不足」での免職は異例だ。 市によると２人は、都市整備局の男性職員（４３）と港湾局の男性職員（３３）。パソコンでの数字の入力間違いなど初歩的なミスを繰り返したり、昼休みの時間を守らないなどの問題があったとされ、５段階の人事評価で２０１３年度から２年連続で最下位の区分だった。１年以上前から指導してきたが改善がみられなかったとしている。港湾局の女性職員（４６）も上司への報告を行わないなどの問題があるとして条例に基づき、降任処分とした。 条例では、人事評価で最下位区分（全体の５％）が２年続いた職員らを対象に、職場での３カ月間の
起業支援者なんだけど、普段は言わないことを書く。酔ってるから。
起業家支援の仕事をしている。 行政か、金貸しか、コンサルかは秘密。 したたか酔っぱらって気持ちいいので世のため人のためになるけど、普段は絶対言わないことを書く。 今、僕のいる会社を含め世の中は、開業者を倍以上に増やそうとしているけど、この記事を読んでいる君がそれを少しでも考えているなら、 決して起業なんてしてはならない。 特に、今のベンチャーブームにのっかて起業しようと考えている人は絶対にやめたほうがいい。 それはなぜか？今ベンチャーブームに乗せられて起業を考えている人のレベルはたいてい中途半端だからだ。 三桁の起業家とそれ以上の数の起業家になりたい人たちと会ってきた、彼らは大体こんな具合に層別されている。 ①ハイエンド起業家 大抵が社会に適合できなさそうなギーク(IQ MENSAレベル 常人では理解できないスピードで思考するため単体では会話にならない)と、 その人間の言葉を翻訳するビジネ
githubの運用戦術 - Qiita
前提 過去のチームといまのチームでどうやっているかの話 master以外なら force push 可能なことが条件 コミットコメント 一行で概要 WhyやHowを書かせる。 WhereやWhatはいらん、diffを見ればわかる。 (必要なら)詳細 なんでここにこういうことをした？ という細かい説明。 時間に追われてdirty hackをせざるを得なかったのならここにも書いて欲しい。 書かずに変なことしたら俺がハリセン issueだのメモだのへのリンクでもいい 諸注意 日本語OK 英語オンリーにするとみんな面倒臭がって little change for debug とか平然と入れる 詳しく書かせたいし読むのに苦労したくないので日本語を許す コミットのタイミングと粒度 粒度はできるだけ細かく。 １コミット単位でレビュワーがお前何がしたかった？をみるため。 レビュー中にレビューが入った部分は
Handling five billion sessions a day – in real time
Since we first released Answers seven months ago, we’ve been thrilled by tremendous adoption from the mobile community. We now see about five billion sessions per day, and growing. Hundreds of millions of devices send millions of events every second to the Answers endpoint. During the time that it took you to read to here, the Answers back-end will have received and processed about 10,000,000 anal
高次元ベクトルデータにおいて高速な近傍検索を実現するNGTの公開
Yahoo! JAPAN研究所の岩崎です。 私は主に特定物体認識の研究開発を行っていますが、その一方で特定物体認識において必須技術である高次元ベクトルデータの近傍検索の研究開発も行っています。近傍検索の一種であるk最近傍検索とは、クエリとしてベクトルデータが与えられた時に、クエリと空間内に点在するベクトルデータとの距離に基づき近い順にk個のデータを検索する、ことです。kが5の場合の最近傍検索の例を図1に示します。図中の数字は距離の順位で、青い点が検索結果となるデータです。 空間内のすべてのデータとの距離を計算すると時間がかかるので、高速化のためにインデックスを利用します。インデックスを用いることにより数次元といった低次元のベクトルデータ空間では高速な検索が比較的容易に実現できます。しかし、インデックスを用いても100次元を超えるような高次元ベクトルデータの場合には高速に検索することが困難と
ギアチューン
使い方 スロットをクリックして選択 欲しいギアパワーを選ぶ スロットをすべて埋めたら検索開始 重複したら赤枠のギアパワーを変更 複数ページにわたる場合はページめくり ギアパワーを変えて検索できます ロゴをクリックでスクリーンショット画像生成 サブギアパワーを3つ揃える前提です。サブギアパワーの個数はそのギアのサブスロット数を示しています。 ボム飛距離アップはつきやすいブランドがないためメイン専用扱い また、アタリメイド、KOG、amiibo、侵略!イカ娘、ファミ通のブランドはつきやすいギアパワーがないため除外してあります。 偽ブランドいっぱいの名人様向けではありませんので悪しからず。 このツールはprocessing.jsを使用していますがフォントの関係で起動が遅い場合があります。（5秒程度） スマホ版は画像の解像度を荒くし容量を抑えています。通常版もスマホで使えます。 WiiUのブラウザ
A cartoon guide to Flux
Flux is both one of the most popular and one of the least understood topics in current web development. This guide is an attempt to explain it in a way everyone can understand. The problemFirst, I should explain the basic problem that Flux solves. Flux is a pattern for handling data in your application. Flux and React grew up together at Facebook. Many people use them together, though you can use
【うひゃひゃ】 東京に5万隠した、見つけられるかな？？ : あの時の２ちゃんねる
1: 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします 2006/07/30 02:35:56 ID:R8VtFaFu0 東京に５万を隠した・・・・・・その釣りｽﾚを見て俺は憤慨した こんな事で住民を騙す奴の神経が知れない なので、俺はきっかり５万をある場所に隠し、これを最初に発見した VIPPERに譲る事にした ただし、本当に隠してきたので期限は今日一日だけ 明日の０時には回収する 俺も本気でVIPPERの力を一度見てみたい 何度も言うが 本当に隠した！ただし、本当に今日だけの勝負を俺としよう では、第①ヒント 第②ヒント：８：００ 第③ヒント：１５：００ 解答：２３：５５ を発表する では、お互い一つの真剣勝負をやるつもりでやろう スタート 初期の面影を感じさせない土地には、やはりまたしても新しい時代が訪れた 「３」つの「ｇｆｆ」に「＠」をつけると「お」 ここに出来た新たな時代の流れは人
Bashのよくある間違い | Yakst
原文は2015年8月22日時点のものを利用しており、それ以降に追記、更新されている可能性があります。 本翻訳は原作者の許可を得て公開されています。 Thanks for GreyCat! このページはBashプログラマーが陥りがちなよくあるエラーについてまとめました。以下の例は全てなんらかの欠陥があります。 クオートをいつも使い、どんな理由があっても単語分割を使わなければ、多くの落とし穴からあなた自身を守ることができます！単語分割はクオート表現をしない場合にはデフォルトでオンになっている、Bourneシェルから継承された壊れたレガシーな設計ミスです。落とし穴の大半はクオートされていない展開になんらか関連し、単語分割しその結果をグロブします。 1. for i in $(ls *.mp3) BASHプログラマーたちがループを書く際にもっとも犯しがちなよくあるミスは以下のような感じです。: f
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