データの鬼、Googleが解析した「よい上司を製造する8つの条件」
検索結果によって人の流れを自由に操る力をもつGoogle。その中で「よい上司」としてチームをまとめ結果を出すには何が必要なのでしょうか。人事チームによる解析計画「Project Oxygen」によって実に驚くべき結論が現れました。 Google流マネジメントの限界 Googleが採用するのは一言でいえば「天才」。豊富な知識と高い技術力をもち、しかも自分で考えて動ける人々が厳しい倍率を潜り抜けてやってきます。そういう人材に自由にさせておけばそれなりに結果が出る……これがGoogle流マネジメントだ、というのが共通の見解でした。 しかし実際には「デキる」チームとそうでないチームが生まれてしまうという現象が起こっていました。しかも「デキる」チームは何をやってもよい結果を出してしまうのです。ならば「高い能力を持った管理職」が大事なのではないか、そういう人物は何を備えているのか。これを探るべく人事チ
文字コード変換ミスによる文字化けパターンと想定される原因 - drk7jp
とあるシステムでデータベースから引いてきたデータの表示が文字化けするという不具合がありました。 データベース内のデータとしては文字化けしていない状態で格納されていることはわかっていたので、どこかしらの文字変換で化けていることはわかっています。まずはどの誤変換により文字化けするのか原因切り分けのために、decode/encode の組み合わせによる文字化けパターン一覧を作りました。おかげさまでどのパターンに類するものか判別することができ、無事に改修することができました。 その話はまた別にするとして、今も昔も変わらず文字化けに悩む人は意外と多いと思います。誤変換結果一覧は原因解析の参考になると思い、記事としてまとめることにしました。 文字コード変換ミスによる文字化けパターンを可視化するプログラムと一覧表 まずは誤変換を生成する perl スクリプトです。プログラムはとっても簡単で、「文字化けで
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