ブラウザは、Webページを見るためだけのものではなくなり、今では製品のUIや支払い・決済、機器・システムとの連携等に用いられ、Webプラットフォームとして再定義されるようになりました。自動車・テレビ・ゲーム機など、私達の生活に身近なモノにACCESSのWebプラットフォームが採用されています。 本インターンシップでは、Webプラットフォーム開発エンジニアとして、スマートテレビのUI開発に関する疑似プロジェクトを体験。具体的にはスマートテレビ上で動作するHTML5アプリケーションの開発と、ACCESSの「NetFront® Browser BE※1」のベースとなるChromiumを使用したブラウザの機能拡張を通して、Webプラットフォーム開発チームで実際に行われる実装〜テストまでの開発の流れを体験できます。 開発言語は主にC++、JavaScriptを使用します。基礎レベルの経験があれば大丈

20xx年、春。新学期がはじまり、ようやく大学受験の事を考えはじめた頃。せっかく咲いた桜が大雨で散ってしまい、学校に向かう道路には、ピンクの絨毯が敷き詰められた。 ビルの隙間を高気圧が運んできた暖かい風が吹き抜けると、未だ枝に残っていた花びらがひらひら舞い、歩きだしたわたしの鼻をかすめた。 相変わらず学校に行っても誰かと楽しく話すという事はなかったけれど、ただただ穏やかな日々だった。好きな音楽を聴いて、好きな本を読み、帰り道、遠回りをして神保町へ何度も足を伸ばした。 そんな生活と並行して、いつの間にかチャットが日課になっていた。テキスト主体、perlで作られた簡素なチャットだったと思う。そこには理系の大学生が集まるチャットルームがあり、よく顔を出すようになった。 面倒事が嫌だったのか、はっきりは覚えていないけれど、男性と自己紹介をし、名前もよくありそうなものをつけて、半年ほどすごしていた。

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自分の密かな趣味の一つに、Wikipedeiaの興味深い記事の収集があるんだけど、特に人物の記事と言うのは簡潔な表記なのに長編小説を読んだかのように強烈な印象を与えるものが多い。随分数が溜まったので、一押しの記事をいくつか貼ってみ… https://t.co/v7x8ymcMOB

1. （日本の皆様へ） このメッセージをどうお伝えすればいいのかわからないので、オブラートに包まずにそのままお伝えいたします。 私のことを個人的に知っている皆さんは、私は比較的人生に対して楽観的な人間だと思ってくれていると思い… https://t.co/nI89KlEFfq

いわゆるコンサルファームと言われる会社に転職してから1年半は、本当に資料という資料をつくることができませんでした。 さすがに、上司の指示のもと作業はできましたが、資料（いわゆるパッケージにまとめる）ということはまったくもってできませんでした。 特に、前職がIT系のベンチャーでどちらかというと「感情オリエンテッドな資料作成」がメインだったのが原因で、入社してから「論理的に資料をまとめるって、どういうこと？」となっていました。苦笑 （前職の中では論理的なほうだったので、イケるかと思ったのが間違いでした） 血反吐を吐きながら1年半もがき苦しんで、多くの資料作成の本を読みながらどうにか資料をつくれるようになってきたときに振り返りとして作成したスライドを見つけたので、公開します。笑 本当にたくさん読んだんですが、その中で大事だなと思った点だけ抜粋的にまとめています。 （ただ、このスライド自体、完成し

この記事は「ネオサイタマ電脳IRC空間」からサルベージされた2016年1月の記事です。Twitterを取り巻くUNIXシーライフと電子の海は2016年当初と比べて大きく変わっているため、具体的ノウハウのいくつかは現在の状況には当てはまりません。我々自身もすでに考え方を変えている部分もあるのですが、戦略を練るプロセスのテストケースとしては有効だと思うので、そのままアーカイブとして残しています。 今日でニンジャスレイヤーのTwitter公式アカウントが開設から2000日目！ そこで、Twitter上でのニンジャスレイヤーの歩みを振り返りつつ、Twitter上で小説を連載するうえで重要と思われることを我々なりにまとめてみたいと思います。もしTwitterを小説連載の場として考えている人がいれば、何かの参考になるかもしれません。長い記事になると思いますが、よろしくお願いします。 Twitterで連

著者のLuke Posey氏は、現在、P＆Gアメリカ法人で機械学習エンジニアとして働く傍ら、AIスタートアップMalgoの共同設立者に名を連ねています（同氏に関する詳細はこちら）。同氏がMediumに投稿した記事では、データサイエンティストを雇用する際に生じる業務上のミスマッチが風刺されています。 近年データサイエンティストが「セクシーな職業」として注目を集めているのは周知の通りですが、本来はアナリストあるいはエンジニアのほうが適任な業務に対してもデータサイエンティストを重用する傾向がある、と同氏は指摘します。 アナリストを雇うべきなのにデータサイエンティストを雇ってしまうミスマッチは、統計学に関する学術的訓練を受けた人材が高額な報酬を欲しいがゆえに、データサイエンティストを名乗ることに起因します。その一方でビジネスに精通した本来的な意味でのアナリストは目立たなくなり、企業は高額でデータサ