ソフトウェア開発の生産性を阻害する「気軽に聞けない」ことの考察と対策 - メソッド屋のブログ
マイクロソフトの DevOps テクニカルエバンジェリストになる前から、ずっと不思議だったことがあります。 それは、「アメリカのエンジニアの生産性の高さ」です。素晴らしいサービスは大抵彼らから生まれていますし、彼らを見ているとアウトカムも生産性も非常に高く感じます。 私は個人的にこの秘密を解く旅の途中にいます。私はインターナショナルチームに所属しているのですが、同僚と一緒に働いたり、ハッカソンをしたりして気づいた１つの仮説について共有したいと思います。 気軽に「聞けないこと」が生産性を阻害しているのでは？ 以前私は「米国のエンジニアはコンピュータサイエンスを専攻している人が多くすごく優秀で、さらに英語が出来るので、技術収集するのも楽だから相当アドバンテージがある」と思っていました。 英語に関してはそうだと思いますが、彼らの個々の人がそんなに優秀かというとそうでもないことに気づきました。それ
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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