日本企業で「グローバル経営」を学ぶチャンスとは - グローバル経営の極北
日本経済は依然として非常に規模が大きく、顧客の要望は厳しく競合との争いも熾烈。さらに教育水準も高く、人材の質は平均的に高い。ということで、日本企業に勤めることで、巨大な市場規模と洗練度を誇る日本市場での戦い方を学べる。もしくは、輸出が中心の企業であっても、長期的な視野で顧客と関係を構築していく企業文化から学ぶことは多い。一方で、日本企業では、世界で標準的とされている経営モデルやマネジメント手法を身につけることは結構難しい。この現実をもとに、日本人としてどうキャリアを組み立てていくか。これは自分も常に考えているポイント。 日本企業の経営の相対的な「ゆるさ」は逆にチャンスで、僕がいま日本企業にいたら、海外買収先の管理職や経営陣になれるよう画策する。こういう画策が人づてにできたりするのがいい意味の日本企業の「ゆるさ」。買収先で国際標準の経営にもまれて、失敗をたくさんすると色々学べると思う。ただ、
電子工作出張セット公開します – Mechanic Note
東京に来ています。今回出張セットとして持ってきた部品,工具類の取り合わせがちょうど良かったので公開します。 普段とは違うところでちょっとした電子工作をする時の参考になると嬉しいです。 ジャンクボックス 小分けされた130mm × 60mmのパーツボックスに、なくしても困らない余剰部品を入れています。 中身は 抵抗器: よく使う値を3本づつくらい.色のパターンを暗記しているものが良いです. キャパシタ: よく使う値を数本。僕の場合は101とか104とか100μあたり トランス: 意外と使い勝手がいいトランス.片側だけコイルとして使ったりもできます.小型のST-32を愛用しています ジャンパワイヤ: 短めのものを取り混ぜて20本くらいあると便利 動作確認用部品: LED,圧電ブザー,イヤホンとイヤホンジャックなど 入力用部品: ボリューム,ピエゾ,タクトスイッチなど 半導体: トランジスタ数石
テストがうまくいかないプロジェクトに捧ぐ、正しいテストの考え方 - Qiita
この記事の対象者 プロジェクトでテストを書いている。(書いたことある) テストが重要らしい事は知っているが、テストの恩恵をそこまで実感できていない。 結局手動テストに依存したバグフィックスをしている。 はじめに 私はテストの設計手法、実装に関する知識は多く持っていましたが、知らなかったことはテストの考え方でした。 テストが重要らしいことを知っている人は多いと思います。 しかし、実際に恩恵を実感できていない人もいると思います。 事実、 テストが重要だと発信している人 と、 テストが重要らしいことを知っている人がいます。 後者の人は、とりあえずテストを書く事ができます。しかし、テストに時間を割く割りに、最終的には手動テストでバグを発見することに依存している事も多いかなと感じます。 世間ではテスト書くのが当たり前、テストは重要！という風潮であるのに、何故テストが重要であると実感できないのでしょう
C++ コードを内面からキレイに保つ 5 つのレシピ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自分で作ったオープンソースな C++ ライブラリ, メモリリークやバグの少ない状態で, いろいろな人に安心して喜んで使ってもらえるように, 普段から内面をキレイに保っておきたいですよね! ここでは C++ のコードを内面からキレイに保つレシピを集めてみました. (追記) @MitsutakaTakeda さんの C++ コードのデトックスも合わせて読んで, この春, 一歩先行くぬけがけ美ワザを極めちゃお! http://qiita.com/MitsutakaTakeda/items/6b9966f890cc9b944d75 Instru
DockerでJupyter Notebook環境をお手軽に準備する(TensorflowやGraphvizもあるよ） - Qiita
はじめに ちょっとデータ分析や機械学習をやってみたい、んだけど環境準備が少し面倒だとか、 ハンズオンとかやるんだけど環境セットアップの説明だけで結構時間を使ってしまう、ということがなきにしもあらずかと思います。 Jupyter Notebookは機能的にも素晴らしい環境ですし、Webブラウザがあれば使うことができます。そういう環境はDockerに入れておくと便利で、各自のLocalで起動して使うか、クラウドサーバで起動しておけば、Webブラウザがあれば誰でも使えるのでお手軽です。 既に公開されているDocker Containerもあるのですが、いくつか欲しいものが足りないので追加したものを作ったので共有します。 Jupyter Notebook Docker Container Dockerファイルはここにあります。 https://github.com/mokemokechicken/
99 Haskell Problems より、[31] でもその前に - Qiita
追記 Qiita の記事の中にすでにもっと早くてエレガントなコードを書いていらっしゃる記事を見つけました。 Haskell で「素数列」をつくる。 なお、さらに元ネタはこちらだそうです。 エラトステネスの小型高速遠心分離機 コメントにも有りましたが、これらの実装も実はエラトステネスのふるいではなく（Haskell の遅延評価のせい？）いわゆる試し割りということになるそうですが、コードゴルフにも採用されてる位短くてかつ早いとなると、、、 一見したところ何をしているか分からなかったのでちょっと紐解いてみます、以下本質的にはHaskell で「素数列」をつくる。からのコピペです、ちょっと型とか二乗とか改変していますが（手元の環境では違いが出ませんでしたが、もしかしたら高次の影響があるかも分かりません、掛け算の方が安価なのかも） Fast primes from http://qiita.com/
![99 Haskell Problems より、[31] でもその前に - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/74874ac1b650d6c3416e332809810cc19f2aab62/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGODQwNzQlMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM3MDI5ODA_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9MjQ3MTJhNjBiMDYyYjcyOTVhMGZhOWZiZDY0NDRjZDA%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D075908c02c17ec0b5d54406ff4d367d4%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9OTklMjBIYXNrZWxsJTIwUHJvYmxlbXMlMjAlRTMlODIlODglRTMlODIlOEElRTMlODAlODElNUIzMSU1RCUyMCVFMyU4MSVBNyVFMyU4MiU4MiVFMyU4MSU5RCVFMyU4MSVBRSVFNSU4OSU4RCVFMyU4MSVBQiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWYxZmQzY2E1YmEwMTdlOWE0ZWI2NTg3YmZmNGUzMjZk%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBicmFfY2F0X2tldCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWVmYTYzMzQxYzUyYjYxMGYzYjg3NDlmMzgxZWYxZWRh%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5765ae18ffd4ed4106c9071a23b23c9a)
Haskellで無限個の無限リストをソートされた形で結合する - プログラムモグモグ
CodeforcesやProject Eulerの問題には、無限リストをうまく使うと綺麗に解くことができる問題がたくさんあります。 数列の性質から探索範囲の上界を決めて解を探索することが多いのですが、きちんとした根拠を持って上界を決めることができることは少なく、余裕を持って十分に広い範囲で計算して解を求める解法がよく取られます。 Haskellの特徴である遅延評価とその洗練された糖衣構文を用いると、無限リストを簡単に扱うことができます。 上界を適当に定める解法よりも、より宣言的で美しく、時に効率的なコードで同じ解を得ることができます。 しかし、無限リストをきちんと、それも無限個の無限リストをきちんと扱うとなると、意外と苦労します。 この記事では、無限個の無限リストをソートされた形で結合する方法について説明します。 一般的な無限リストではなく、条件はかなり絞っていてます (そうでないと原理的
無料でbitbucketのリポジトリをCI - Qiita
ゴール bitbucketのレポジトリにpushしたら、jenkinsに通知されてビルドが実行される 使うもの CloudBees (javaのpaasサービス / 最初からjenkins入ってる) 手順 ステップ1. まずは手動でbuildするところまで設定 CloudBees側 CloudBeesアカウント取得 jenkins(すでにインストールされてる)を起動(10分位かかる) 新しくビルドジョブを作成 ソースコード管理のURLを記入 例) git@bitbucket.org:XXXXX/XXXX.git ビルド手順を設定(テストの実行とか) CloudBees Public Key※1を手元にコピーしておく BitBucket側 アカウント設定設定画面からssh key※1を登録 注)レポジトリの設定ページの”デプロイ鍵”に設定しても手動ビルドは通るが、 pushを検知してbuil
x86 Bit manipulation instruction set - Wikipedia
Bit manipulation instructions sets (BMI sets) are extensions to the x86 instruction set architecture for microprocessors from Intel and AMD. The purpose of these instruction sets is to improve the speed of bit manipulation. All the instructions in these sets are non-SIMD and operate only on general-purpose registers. There are two sets published by Intel: BMI (now referred to as BMI1) and BMI2; th
Aurélien Jarno
After many years of effort, I am happy to announce that Debian riscv64 is now an official architecture! This milestone is not the end of the journey but rather the beginning of a new one: the port will need to be rebootstrapped in the official archive, build daemons will have to be reinstalled and handed over to DSA, many bugs will need to be fixed. If everything goes well, the architecture will e
QEMU CPUエミュレータユーザードキュメント
Table of Contents 1. はじめに 1.1 特徴 2. Installation 2.1 Linux 2.2 Windows 2.3 Mac OS X 3. QEMU PCシステムエミュレータの起動 3.1 はじめに 3.2 クイックスタート 3.3 起動 3.4 キー操作 3.5 QEMUモニター 3.5.1 コマンド 3.5.2 整数の表現方法 3.6 ディスクイメージ 3.6.1 ディスクイメージ作成のクイックスタート 3.6.2 スナップショットモード 3.6.3 qemu-imgの起動 3.6.4 Virtual FATディスクイメージ 3.7 ネットワークのエミュレーション 3.7.1 VLAN 3.7.2 TAPネットワークインターフェースの使い方 3.7.3 ユーザーモードでのネットワークの使い方 3.7.4 QEMUの間でのVLANの接続 3.8 Linu
Mac で QEMU と Raspberry Pi で Mathematica / おのひろきおんらいん
先日の記事を書き直します． Linux が動くワンボードコンピュータ Raspberry Pi 版の Mathematica が無料で配布されるようになりました．ぼくも早速試してみる事にしました． まずはエミューレータで Raspberry Pi を試してみました． まずは Mac に QEMU をインストール．ぼくは Homebrew でインストールしました． $ brew install qemu homebrew の環境が整っていれば，これで簡単にインストールできます． 次に QEMU で Raspberry Pi のエミュレータが動くまでは以下の URL のサイトを参考にしました． QEMU - Emulating Raspberry Pi the easy way (Linux or Windows!) http://xecdesign.com/qemu-emulating-ra
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
Vim-Galore : Vimについて知っておくべき全てのこと(4/5) | プログラミング | POSTD
(訳注: 2016/2/26、記事タイトルを変更いたしました。) 特定のトピックについての記述をご希望ですか？ Issue を立てるか、 Twitter で私までお知らせください！ありがとう！ はじめに Vimとは何か？ Vimの基本原則 最初の一歩 ミニマルなvimrc 自分の実行しているVimの種類を知る チートシート 基礎 バッファ／ウインドウ／タブ アクティブ／読み込み済み／一覧表示／名前付きバッファ 引数リスト マッピング マップリーダー レジスタ 範囲 マーク機能 補完 モーション／オペレータ／テキストオブジェクト autocmd 変更履歴リスト／ジャンプリスト アンドゥツリー クイックフィックスと位置リスト マクロ カラースキーム 折り畳み機能 セッション ローカリティ 使用方法 オフラインでのヘルプ オフラインでのヘルプ（代替案） オンラインでのヘルプ クリップボード クリ
Vim-Galore : Vimについて知っておくべき全てのこと(3/5) | プログラミング | POSTD
(訳注: 2016/2/26、記事タイトルを変更いたしました。) 特定のトピックについての記述をご希望ですか？ Issue を立てるか、 Twitter で私までお知らせください！ありがとう！ はじめに Vimとは何か？ Vimの基本原則 最初の一歩 ミニマルなvimrc 自分の実行しているVimの種類を知る チートシート 基礎 バッファ／ウインドウ／タブ アクティブ／読み込み済み／一覧表示／名前付きバッファ 引数リスト マッピング マップリーダー レジスタ 範囲 マーク機能 補完 モーション／オペレータ／テキストオブジェクト autocmd 変更履歴リスト／ジャンプリスト アンドゥツリー クイックフィックスと位置リスト マクロ カラースキーム 折り畳み機能 セッション ローカリティ 使用方法 オフラインでのヘルプ オフラインでのヘルプ（代替案） オンラインでのヘルプ クリップボード クリ
A tour of Nix
If you can see this, questions.json wasn't loaded properly! Javascript execution: failed, are you blocking JS execution? This webpage won't work without JS!
iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]
iOS SDK では Core Image の CIDetector クラスで簡単に顔認識をおこなうことができます。iOS 7 からは、笑顔やまばたきの検出も可能に なりました。 が、CIDetector は detectorOfType:context:options: というメソッドの第1引数で Detector Type を指定できる設計になっているものの、 Detector Types - CIDetector Class Reference と、4つしか定義されてないので、結局のところ 顔・矩形・QRコード・文字領域しか認識できません。 ##車やロゴや犬やネコを認識する OpenCV には顔検出用の手法として、 Haar分類器 というものが実装されています。 この手法の詳細はここでは省略しますが、この手法は、 顔検出だけでなく、車やペット等、さまざまな対象を検出 するのに広く使用
![iOS - 「顔以外」のものを画像認識する - Qiita [キータ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/376b1be571e65f84e93aa1b9c22dcb6744d9ea3b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Fadvent-calendar-ogp-background-7940cd1c8db80a7ec40711d90f43539e.jpg%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMzE4MCUyRnByb2ZpbGUtaW1hZ2VzJTJGMTQ3MzY4MjczMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmZm09cG5nMzImcz00NDJlOWJiOTJlNDczZTQ2YmU2NmIxYTQ5MTI3ZDIzMw%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D9de1faed9bda523cecd7da0832a3a5ab%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JUUzJTgwJThDJUU5JUExJTk0JUU0JUJCJUE1JUU1JUE0JTk2JUUzJTgwJThEJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTgyJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJTkyJUU3JTk0JUJCJUU1JTgzJThGJUU4JUFBJThEJUU4JUFEJTk4JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJTIwb24lMjBpT1MmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtcGFkPTAmcz00YzliNjg0YTJkNTc3MzQwZWMzY2VjNmNiYjMxOTMyMQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzaHUyMjMmdHh0LWNvbG9yPSUyMzNBM0MzQyZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz02MWM0NzViYmFmMDUxNjEzM2FmYmYyZmVkMjExMjE2Mg%26blend-x%3D242%26blend-y%3D454%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Ko44Oz44K444OL44Ki44Go5Lq655Sf44Kz44Of44Ol44OL44OG44Kj%26txt-x%3D242%26txt-y%3D539%26txt-width%3D838%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%25233A3C3C%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D28%26s%3De7055a35dd243671728763ea4a2864bd)
Colorkrew Blog
フロントエンド開発ツールマップみたいな何か。JavaScriptフレームワーク、AltJS、CSSプリプロセッサ、HTMLテンプレートとかまとめ。 2月1日より社員になりましたくぼたなるひとです。初ブログです。つーかいっそ今日から社員なので初業務です。 ちなみにデザイナーです。でもフロントエンドエンジニアになりつつあります。でもデザイナーです。 はい、意味不明な前置きはやめて本題です。 今日はフロントエンド開発ツールについて概観してみようと思います。 「やっぱりフロントエンドエンジニアじゃねえか！」とか言わないでください。 HTML/CSS/JavaScriptだよね。フロントエンド開発の人が扱うものといえば、基本はHTML/CSS/JavaScriptという認識ですよね。 その他ツールとしてはブラウザとエディタさえあれば、極端ですが即開発できます。簡単ですね。 およそ間違ってないですね。
連載記事 「ステップ・バイ・ステップ・シェルスクリプト」
2つの顔を持つソフトウェア：シェル ステップ・バイ・ステップ・シェルスクリプト（1） この連載では、シェルスクリプトで実用的なプログラムを組むことを目標にして、シェルの基本的な知識を説明していきます
bashで始めるシェルスクリプト基礎の基礎（1/2）
GUIに対するCUIの優位性の1つとして、作業の自動化が挙げられる。普段行う作業を1つのコマンドにまとめたり、複数のファイルに対して同じ処理を繰り返し行ったりといったことが比較的簡単なのだ。WindowsにもWSH（Windows Script Host）が用意されている。しかし、Linuxのbashスクリプトの方が簡単なのだ。 シェルスクリプトの基本はコマンドを並べること コマンドによる作業を自動化するには、その内容を記述したテキストファイルを用意すればいいのです。このテキストファイルを「シェルスクリプト」といいます。 最も簡単な自動化 最も簡単なシェルスクリプトは、コマンドをそのまま並べることです。例えば、tarコマンドでファイルのバックアップを取るとしましょう。単純にルートディレクトリから下を全部バックアップするにしても、/devや/tmpは必要ないですね。すると、
Rolling with Ruby on Rails
Now, next, and beyond: Tracking need-to-know trends at the intersection of business and technology AI/ML Few technologies have the potential to change the nature of work and how we live as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Future of the Firm Everything from new organizational structures and payment schemes to new expectations, skills, and tools will shape the future of the fi
Clojure開発環境をアップグレード - haiju's 開発メモ
↓の記事と手順的には関連性がある。 Twitterの自分のTLでなるほど！そうなのかー！ と気づいたのでメモ。 [手順] 1. Leiningenをアップグレード。 方法は手動かOSのパッケージマネージャかで異なる。 詳細は↓の記事参照。 2. ターミナルでreplを起動。 -> % lein repl 3. 実行ログは以下。 Retrieving org/clojure/tools.nrepl/0.2.12/tools.nrepl-0.2.12.pom from central Retrieving clojure-complete/clojure-complete/0.2.4/clojure-complete-0.2.4.pom from clojars Retrieving org/clojure/clojure/1.8.0/clojure-1.8.0.pom from centra
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Amazon.co.jp: 英語スピーキングルールブック−論理を学び表現力を養う: 石井洋佑: 本
IntelliJ IDEA 15.0.4 リリース | Post Blog
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