ITエンジニアの年収をGitHub解析から予測可能に。OSSが年収アップにつながる時代へ。 - Findyブログ
ITエンジニアの年収をGitHub解析から予測可能に。OSSが年収アップにつながる時代へ。 2018.03.12 ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングする転職サービスFindyでは、サービス利用時にGitHubアカウントで登録頂くと、オープンになっているコード等を解析し、スキルを偏差値化するサービスを提供しています。その分析結果を記事にまとめました。 エンジニアの「スキル偏差値」を算出したい方はこちらから！ GitHubでの活動 / OSS 活動に積極的でアウトプット評価の高い人は年収が高い傾向がある まず、以下のグラフ(n=399人)をご覧ください。 このグラフはFindyがエンジニアユーザーのGitHubアカウントを解析し、スキルを偏差値化したもの、およびエンジニアのユーザーから現在の年収レンジについてヒアリングさせていただいたものをもとにグラフ化したものです。（前回記事のグラフの
Atomの重要なプリミティブの最適化 | POSTD
これまで数カ月にわたり、私たちはAtomのパフォーマンスの改善に取り組んできました。その結果、最適化するための課題として特に興味深いのが マーカ という構造体だと分かりました。マーカはバッファの内容が変更されても、バッファの論理的な領域を追跡することができます。例えば、以下の図で緑色のハイライトがかかった部分のマーカは、文字列を書き換えたとしても同じ領域に残り続けます。 マーカは、Atomの機能を幅広くサポートする基本的なプリミティブです。検索および置換を行う場合には、マーカを使うことで 検索結果のハイライト表示 ができます。スニペットの場合も、文字列を書き換える際にマーカを使い、 タブストップで移動する位置 を追跡することができます。さらにはスペルチェックの場合でも、マーカを使って スペルミスのある単語を抽出 したり、その単語を書き換える際の再チェックをしたりすることもできます。そもそも
計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
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