このとき意識しておくべき点は以下のようなことになります。 エンジニアを貫くか管理職系にいくかは本人の志向によって決めるエンジニアから管理職になったが、やはりまたエンジニアに戻るという選択肢もあるロールチェンジするときには十分な教育が必要(これは従来型のパスだろうと同じだが)自分が管理職だった場合に、自分よりもレベルが上のエンジニアが管理対象になることがある(部下の方が給与が高いことも当然ある)要はそれぞれのロールが違って責任が違うだけなので、上司なので偉いとかそういう話ではないエンジニアは多くの場合、技術が分かっていない人から技術的な指示をされることに抵抗感を持つ。すなわち技術的な点の意思決定については現場やチーフエンジニアやプリンシパルエンジニアといった上級のエンジニアに委譲した方がよい年功序列ではなくて、各レベルで定められたJob Descriptionに合致しているかどうかが次のレベ
Linus Torvalds / 青木靖 訳 2016年2月 (TED2016) クリス・アンダーソン 奇妙な話です。あなたのソフトウェアであるLinuxは何百万というコンピュータの中にあり、インターネットのかなりの部分を動かしています。さらに実際に使われているAndroid端末が15億台くらいあって、その1台1台にもあなたのソフトウェアが入っています。これはすごいことで、その開発本部ともなれば、さぞ大層な施設なんだろうなと思っていたので、この写真を見たときはびっくりしました。これがその — Linux世界本部なんですよね?(笑)(拍手) リーナス・トーバルズ 大したものには見えませんよね。この写真の中で最も興味深く、多くの人が反応する部分は、あのトレッドミル・デスクです。私の仕事場で一番興味深いものですが、私はもう使っていません。この2つは関連していると思います。私の働き方として、外的な
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <script type="text/javascript" src="../dist/videocontext.js"></script> </head> <body> <!-- A canvas needs to define its width and height to know how many pixels you can draw onto it. Its CSS width and height will define the space it takes on screen If omitted, the canvas dimensions will be 300x150 and your videos will not rendered at their optimal defi
私自身、独立するまで3回転職しているので、何度かは「会社辞めます」と上司や社長に伝えていることになるのですが、その際に思ったのは、辞める時に伝えた時の反応やコミュニケーションで会社の本当の姿が見えるなーと思いました。 いままではぼんやりとそう思っていたのですが、先日友人との話の中で「会社が本当に社員をどう思っているか」「辞めた社員がその会社のことを何と言うか」は辞める時の対応によってだいぶ変わるなーと感じる場面がありました。 辞めるときの対応として印象的だったのはその友人が話していたことを簡単に書くと、前職はIT系スタートアップを辞めることを代表の方に伝えたところ、「なるほど…。そういうことか、わかったよ。給与2倍にするから」と言われたそうです。 まじか…という感じですが、結構こういう社長というか会社あるんですかね!? どうやらこの会社は退職者が続いていて、本当の理由はこの代表の価値観につ
エンジニア組織を強くするための本を出版しました Qiitaでエンジニアリングをめぐる様々なコミュニケーションの問題とその解決策や考え方を書いてきた。それらの背後にあるエッセンスをこの度書籍として出版するに至りました。 エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング この書籍は、エンジニアリングを「不確実性を削減する」という第一原理で捉え直し、様々なエンジニアリングとその間のコミュニケーションをめぐる現象を説明していくものです。 はじめに 最近、メンター制度として新入社員や若手のメンバーに対して、先輩をつけて相談事に乗ってあげたり、仕事のサポートをしたりといったような教育プログラムを組む企業が増えています。このメンターという役割は、ちょっとした訓練が必要だったりするのですが、このあたりの研修や訓練をせずにいきなり明日からメンターね!なんてことがままあります。
Neural networks provide the possibility to solve complicated non linear problems. They can be used in various areas such as signal classification, forecasting timeseries and pattern recognition. A neural network is a model inspired by the human brain and consists of multiple connected neurons. The network consists of a layer of input neurons (where the information goes in), a layer of output neuro
Introduction JavaPoly.js is a library that polyfills native JVM support in the browser. It allows you to import your existing Java code, and invoke the code directly from Javascript. JavaPoly works even if the user does not have Java installed on their computer. It finally allows Java to become a first class citizen by running directly in the browser's script tags (and interacting directly with th
Apache Hadoop (以下Hadoop) が登場して10年が経ち、その間にHadoopとそのエコシステムも誰も予想できないほど大きく進化してきた。当初バッチ処理専用と言われていたHadoopも、今やSQLエンジンや機械学習など様々なアプリケーションを動作させることができる汎用基盤となっている。しかし、「Hadoopとは何か?」「Hadoop入門」のような初心者向け記事は未だに初期の頃のHadoopを想定した説明しかしておらず、現在のHadoopについて正しい情報を伝えていないように見える。一方、「最新のHadoop」といった類の記事は新機能や性能向上ばかりに着目し、それらの進化がどのような意味をもたらしているかについて説明をしていないように感じる。この記事では、10年に渡る進化を遂げたHadoopが現在どのような使われ方をしているのかについて簡単にまとめる。 「Linuxはこう使う
Go1.5とGo1.6でGoのGCのレイテンシが大きく改善された.この変更について「ちゃんと」理解するため,アルゴリズムレベルでGoのGCについて追ってみた. まずGoのGCの現状をパフォーマンス(レイテンシ)の観点からまとめる.次に具体的なアルゴリズムについて,そして最後に実際の現場でのチューニングはどうすれば良いのかについて解説する. GoのGCの今 最初にGoのGCの最近の流れ(2016年5月まで)をまとめる. Go1.4までは単純なStop The World(STW)GCが実装されていたがGo1.5からは新たなGCアルゴリズムが導入された.導入の際に設定された数値目標は大きなヒープサイズにおいてもレイテンシを10ms以下に抑えることであった.Go1.5で新たなアルゴリムが実装されGo1.6で最適化が行われた. 以下は公開されているベンチマーク.まずはGo1.5を見る. Gophe
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
Emacs で apache-mode を使おう!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
書こう書こうと思いながらこのタイミングまでのがしてしまいました。 今一番 Node.js の中で hot な discussion の一つと言えるでしょう、『ES Modules が Node.js の中でどうなるか』です。 ES Modules 現況 ES2015 が発刊されてそろそろ一年です。 ES2015 にある機能は Node.js v6でも 93% 程度カバーされています。モダンブラウザでも大体が90%を超えています。しかし、 ES Modules だけはまだどのブラウザも実装しきれていません(kangax compat table は ES Modules は省かれてます)。 そもそも ECMAScript 2015 自身で定義されたのは構文だけなので、構文はともかく、どうやってモジュールを取ってくるかという Loader の部分がまだ決まりきっていません。 https://w
カナダ人の少年が衝撃的な偉業を成し遂げた。カナダ・ケベック在住の15歳の少年William Gadoury君は、「マヤ暦で2012年に世界の終りが予言されている」という逸話を知ったことをきっかけに南米の古代文明に興味を持ち、3年前からある仮説を立てて独自に「研究」を行っていた。その仮説とは、マヤ文明の古代都市が星座の並びを模して配置されているというものである。 Gadoury君は 「なぜマヤ文明の都市は川から離れた山奥の不便な場所に造られたのか?」 と疑問を持ち、上述の仮説を思いついた。この仮説を検証するためにGadoury君が使ったツールはなんとGoogle Maps。Gadoury君はマヤのGISをダウンロードして地図上にプロットし、その地図に南米から見ることのできる範囲の星図を重ね合わせてみた。 結果、驚くべきことが明らかになった。マヤ文明の117の都市が実際の星の並びと一致していた
https://github.com/Songmu/ghch mackerel-agent のリリースフローでは、前回のリリース以降の、pull requestのマージ履歴を拾って、そこからChangelogを自動生成するということをおこなっている。 これは、1年半前くらいにPerlで書いていたのだが、この度汎用的にしてGoで書きなおした。それが ghch。前回打ったsemverっぽいgit tag以降のマージ履歴を抽出してくれる。例えば、こういう風にmackdownで出力がされる。 % ghch --format=markdown --next-version=v0.30.3 ## [v0.30.3](https://github.com/mackerelio/mackerel-agent/releases/tag/v0.30.3) (2016-04-27) * retry retire
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