エンジニアリングマネージャー業の抽象度マッピング 〜EMの成長プロセスとそれを支えるアジャイル〜 2023.01.11 #RSGT2023 Yoshiki Iida
エンジニアリングマネージャー業の抽象度マッピング / Abstraction mapping of engineering manager's job
エンジニアリングマネージャー業の抽象度マッピング 〜EMの成長プロセスとそれを支えるアジャイル〜 2023.01.11 #RSGT2023 Yoshiki Iida
チームの心理的安全性を可視化するワークショップ「片思いマッピング」 / Kataomoi Mapping at furiconf2022
ふりかえりカンファレンス2022で登壇させていただいた際の資料です。 https://confengine.com/conferences/furiconf2022/proposals https://retrospective.connpass.com/event/239349/ 社内で自称…
スクラムフェス新潟2023 アジャイルテスター視点で、ユーザーストーリーマッピングを活用した効果的なプロダクト開発 https://confengine.com/conferences/scrum-fest-niigata-2023/proposal/18346
今日から使える「実例マッピング」 / How to Use Example Mapping #pmconf2022
Product Manager Conference 2022での登壇資料です！
【翻訳記事+α】受け入れ基準の設定時などに役立つプラクティス「実例マッピング(Example Mapping)」 - ブロッコリーのブログ
はじめに（実例マッピングを紹介するに至った背景） このブログで何回かお伝えしたように、先日『Agile Testing Condensed』の日本語翻訳本を出版しました。 leanpub.com この書籍の中で、実例マッピング（Example Mapping）が紹介されています。 このプラクティスは大変素晴らしいものだと感じているのですが、残念ながら日本ではあまり知られていません。*1また、書籍の中では軽く紹介している状態です。 そこで、プラクティスの詳細の説明をするべきだと感じ、実例マッピングの記事の著者であるMattにも許可をもらい、英文を翻訳する形で紹介します。 なお、原文のページはこちらです。 cucumber.io 2020年11月20日追記：実例マッピングの事例および、どのように会話して実例マッピングを作っていくのかについてスライドにしました。 speakerdeck.com
Node Target Mapping
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
【発表資料中のURL】 ※複数ページで出てくる場合は、初出のページ数に掲載 ◆P3 ・Introducing Example Mapping ・<…
Go / Elasticsearch Elasticsearch の Mapping 管理を Go + CUE に移行した Elasticsearch の Mapping JSON を全て Go の構造体で定義していたのを Go + CUE に移行したので知見を共有します。 Overview こんにちはponです。私が働いている白ヤギコーポレーションではElasticsearchを利用しているのですが、顧客ごとにIndexの設定、言語、Analyzerなどをカスタマイズできるようになっています。そのため、顧客の設定をDBから取得してGoで構造体を通してJSONを生成し、Mappingを作成/更新する機構が存在します。これを Go + CUE に移行して課題が解決できたので共有します。少し珍しいCUEのusecaseだと思います。 Before CUEの紹介の前に、まずは弊社が抱えていた課題
日本の生物多様性地図化プロジェクト Japan Biodiversity Mapping Project：J-BMP
J-BMP: 生物多様性の保全に関連する50項目以上の地理情報を高解像度（1km x 1km）で可視化。都道府県・市区町村などの地理スケールで集約した保全カードをPDFで表示
GitHub - system-sekkei/ccsr-object-mapping: オブジェクトと画面・テーブル・JSONのマッピング
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Mapping Japan cultural heritages with OpenSource based architecture FOSS4G 2023
Mapping Japan cultural heritages with OpenSource based architecture Japan fascinates the world with its rich culture, materialized with a full of cultural sites in its territory as example. To protect it, the Law for the protection of cultural properties established a “cultural heritage” designation system, where designated places should be preserved. With the collaboration of the Nara National Re
去年 2020 年の 10 月 6 日にプレビューとしてリリースされ、12 月 16 日に GA (一般提供)になった Cloud NAT の機能に、Endpoint-independent Mapping の有効化/無効化という機能があります。 これが何なのかよく分からなかったので調べてみました。（なお、結局は Cloud NAT 特有の話ではなく、NAT 一般における「Endpoint-independent Mapping」の話なので、ご存知の方は以降読まなくても大丈夫です。) Cloud NAT のアイコンCloud NATEndpoint-independent Mapping の話に入る前に、前提となる Cloud NAT の紹介をします。 Cloud NAT は Google Cloud の仮想マシン (VM) に外部 IP アドレスをつけなくても外部（インターネット）と通信
Brainio is an application that helps you build lifelong knowledge. It combines note taking and mind mapping so you can unleash the visual potential of your brain.
地図タイルのURLを掲載しています． 本記事は，随時更新していきます． XYZ tilesを使う際の注意 QGISなどでURLを読み込んでも画面に何も表示されない場合があります． これは，画面の縮尺が，対象の地図タイルを表示するために最低限必要な表示縮尺より小さいから起こります． したがって，画面の縮尺を上げる（拡大する）ことで，表示されるようになります． しかし，真っ白な画面のどの領域に拡大すればいいのかは不明確です． よって，まずURLを読み込むだけで表示できる地図タイル（国土地理院標準地図，OpenStreetMapなど）を読み込み，そこから適切な領域に絞っていく方法が良いと思います． 国土地理院 情報の出典は，国土地理院 地理院タイル一覧 （ https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html ） です． なお，本ブログで紹介しているのは
Tokyo Projection Mapping Project 東京都プロジェクションマッピング事業
【本日の上映時間】 19:30～ ／ 20:00～ ／ 20:30～ ／ 21:00～ ／ 21:30～ ※荒天時等を除き、毎日上映 プロジェクションマッピングの上映時間中は「TOKYO Night & Light」の詳細ページにて、現地で流れているものと同じ音楽をお聞きいただけます。 ぜひ、都庁舎が見える様々な場所からTOKYO Night & Lightをお楽しみください。 ※上映前にホームページを閲覧している場合は、上映時間になりましたら、ホームページのリロードをお願いいたします。リロードを行わない場合はご視聴できない可能性がございます。 ※『舞台に立って（YOASOBI）』は、音楽再生を行いません。予めご了承ください。
【論文読み】A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping - 自律ロボット × Deep Learning の研究動向
【論文読み】A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping - 自律ロボット × Deep Learning の研究動向 Localization, Mappingとは? 人間は、知覚機能を用いて、自分が何歩動いたかなどの自己の動作や、周辺の環境を認識します。そして、その認識を頼りにして、複雑な3D空間の中で自分の位置を特定します。 この自己動作の認識や、特定した自己位置を用いて、目的地へ移動したり、体の運動制御が可能になります。 自動運転車やドローンなどの自律ロボットも、同様に、センサー情報を用いて、環境を認識し、自己位置を推定することで、次の動作などの決定を行うことができます。 自律ロボットが、高度な自律性を実現するためには、正確でロバストな自己位置の獲得と、様々な状況に適応するための世界モデルの段階的な構築と維持が必要にな
ソニー独自技術「360 Spatial Sound Mapping」が実現する新360立体音響体験 次世代ホームシアターシステム『HT-A9』 | ソニー
クーポン・お買い物券:coupon枚 ソニーポイント:pointポイント 一度サインアウトして、再度サインインしてください
GitHub - geektutu/7days-golang: 7 days golang programs from scratch (web framework Gee, distributed cache GeeCache, object relational mapping ORM framework GeeORM, rpc framework GeeRPC etc) 7天用Go动手写/从零实现系列
7 days golang programs from scratch (web framework Gee, distributed cache GeeCache, object relational mapping ORM framework GeeORM, rpc framework GeeRPC etc) 7天用Go动手写/从零实现系列
2023-03-19 YAPC::Kyoto 2023
FAST AND CLEAN WEBSITE PLANNER It’s bigger than you think and goes beyond planning a website Sitemap builder Wireframes Figma Export to file Notes Upload designs Estimate project costs Team dashboard Sitemap.xml generator SEO Tags Create your visual site map or app structure using our interactive flow, taking full advantage of drag-and-drop. Dive deeper with page content blocks that make your stru
実例マッピングで要件のレビューサイクルを回してる話 / Example Mapping Review Cycle
[JaSST nano vol.18](https://jasst-nano.connpass.com/event/263810/) 引用 The secrets of effective collaboration : https://docs.google.com/presentation/d/1uunQ8Md8p52rC_D6Adhgib8jH6B9YLAuFJhXDLGCgEw 今日から始める「実例マッピング」 : https://speakerdeck.com/rikasato/how-to-use-example-mapping-number-pmconf2022 参考 Agile Testing Condensed Japanese Edition : https://leanpub.com/agiletesting-condensed-japanese-edition Th
Basics of AR: SLAM – Simultaneous Localization and Mapping – andreasjakl.com
In the first part, we took a look at how an algorithm identifies keypoints in camera frames. These are the base for tracking & recognizing the environment. For Augmented Reality, the device has to know more: its 3D position in the world. It calculates this through the spatial relationship between itself and multiple keypoints. This process is called “Simultaneous Localization and Mapping” – SLAM f
Today we report a significant advance in understanding the inner workings of AI models. We have identified how millions of concepts are represented inside Claude Sonnet, one of our deployed large language models. This is the first ever detailed look inside a modern, production-grade large language model. This interpretability discovery could, in future, help us make AI models safer. We mostly trea
GitHub - smicallef/spiderfoot: SpiderFoot automates OSINT for threat intelligence and mapping your attack surface.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.
The Taliban have taken control of Afghanistan, almost 20 years after being ousted by a US-led military coalition. Emboldened by the withdrawal of US troops, they now control all key cities in the country, including Kabul.
PLEASE NOTEThe Washington Post is providing this story for free so that all readers have access to this important information about the coronavirus. For more free stories, sign up for our Coronavirus Updates newsletter. Covid-19 has killed more than 6 million people and infected more than half a billion since it first emerged in Wuhan, China, in late 2019, according to data compiled by Johns Hopki
The Keywords Mapping Cheatsheet For Different Types of Sites [with a Google Sheets Included]
The Keywords Mapping Cheatsheet For Different Types of Sites [with a Google Sheets Included] Keyword mapping is one of those key (and unfortunately sometimes overlooked) activities when developing an SEO process, as by establishing what pages should rank for which keywords, it forces us to: Connect the identified popular and relevant queries to target with the page of the right “nature” to rank at
![The Keywords Mapping Cheatsheet For Different Types of Sites [with a Google Sheets Included]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f267965bee32e37441d5293ba03d91ab0c926b6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.aleydasolis.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F09%2Fcheatsheet-keyword-mapping.jpeg)
SwiftUI: Mapping Firestore Documents using Swift CodableApplication Architecture for SwiftUI & Firebase Last time, we looked at how to connect a SwiftUI app to a Firebase project and synchronise data in real time. If you take a look at the code we used for mapping from Firestore documents to our Swift model structs, you will notice that is has a number of issues: self.books = documents.map { query
backdoor_analysis.md Discord Room for discussion https://discord.com/invite/maFYmgQkYH Github repository: https://github.com/smx-smx/xzre Init routines Llzma_delta_props_decoder -> backdoor_ctx_save Llzma_block_param_encoder_0 -> backdoor_init Llzma_delta_props_encoder -> backdoor_init_stage2 Prefix Trie (https://social.hackerspace.pl/@q3k/112184695043115759) Llzip_decode_1 -> table1 Lcrc64_clmul_
![[WIP] XZ Backdoor Analysis and symbol mapping](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ef26f6cb4349557952890dbe3e567f7f98dc151/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgithub.githubassets.com%2Fassets%2Fgist-og-image-54fd7dc0713e.png)
CSVをいじりたい C#からCSVをいじりたいとき、ありますよね。 Webの世界ではJSONあたりが一般的ですが、社内システムなんかではまだまだ現役だったりします（ですよね？）。 C#でCSVを読み込むとなると、以下の3つの方法が考えられるかと思います。 1. string.Split(',')でがんばる CSVは単にカンマで区切られただけのファイルなので、場合によってはこれが一番簡単です。 ただし、各要素の中にカンマが入っていたり改行が入っていたりすると途端にめんどくさくなります。というか無理なのでは。 2. TextFieldParserを使う こいつは結構優秀で、カンマが紛れ込んでいようが改行が突っ込まれてようがパースしてくれます。 ただし各要素を string[]で返してくるので、クラスに詰め込み直すのがちょっと面倒です。1行読み込んだら1インスタンスで返して欲しくないですか？（わ
Elasticsearchの"index.mapping.total_fields.limit"を監視する話 - その手の平は尻もつかめるさ
Elasticsearchには index.mapping.total_fields.limit という設定があり、これは何かというと「1つのindexあたりが保存できるフィールドの上限数」を表現しており、この上限に触れると Limit of total fields [1000] in "your_index" index has been exceededのようなエラーが発生してindexができなくなります。 この上限への対症療法としては先人たちが示している通り様々あるのでそちらに譲り *1、本記事ではこの index.mapping.total_fields.limit を監視する方法について考えていきましょう。上にも書きましたが、この上限にヒットするとそのindexに対するindexingが完全にストップするのでマズいんですよ…… (もちろん、Elasticsearchのパフォーマ
Mapping the Damage From the Earthquake in Turkey and Syria (Published 2023)
The comments section is closed. To submit a letter to the editor for publication, write to letters@nytimes.com.
dokcer-composeでちょっとハマったのでメモ TLDR 単純に docker-compose run service_name すると設定したportがmappingされない docker-compose run --service-ports service_name すれば良い 詳細 ↓のようなdocker-compose.ymlがあったときに version: '3.5' services: a: image: hoge ports: 1234:1234 service_aだけ実行したかったので、 $ docker-compose run a /bin/bash とaだけrunした。 プロセスをチェックしてみると、portsをmapping されていない。 $ docker-compose ps Name Command State Ports --------------
GitHub - freeplane/freeplane: Application for Mind Mapping, Knowledge Management, Project Management. Develop, organize and communicate your ideas and knowledge in the most effective way.
Freeplane is a free and open source software application that supports thinking, sharing information, getting things done at work, in school and at home. It provides you a set of tools for mind mapping (also known as concept mapping or information mapping) and navigating the mapped information. Freeplane is also a more robust and superior alternative to Xmind, Mindmeister, and similar mind mapping
※ここでは疑似相関を考慮していない。 これら２つの時系列の因果関係を推定する際、その方法は大きく３つあげられる。 ・VARLiNGAM ・Granger因果 ・CCM 生物学・生態学分野において、そのデータは決定論的なものである。その際、各時系列変動は線形性を有するものは少なく、大抵は非線形な力学系を有する。よって、既存の「モデルリング→処理・推定」を実行することは、モデルフリーな推定よりも正確性が落ちる可能性がある。CCMは数式を仮定せず、時系列の観測値のみから系の状態空間を再構成して挙動を解析する手法である。この手法は2012年にScienceで発表されたものである。今回はこのCCMについて理解を深める一助とする。 CCMの大まかな例 ２変数XとYが$ X_t=f(X_{t-1}) $、$ Y_t=g(X_{t-1}, Y_{t-1}) $に従う時、XがYに一方的に影響を与える(X→Y
New in Prometheus v2.19.0: Memory-mapping of full chunks of the head block reduces memory usage by as much as 40% | Grafana Labs
Solutions All end-to-end solutions Opinionated solutions that help you get there easier and faster
GitHub - jldodds/coq-lean-cheatsheet: A quick reference for mapping Coq tactics to Lean tactics
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Dive Deep into Complex Ideas Connect Thoughts and Visualize Knowledge Connect Thoughts, Visualize Knowledge, and Uncover Insights Connect Thoughts, Visualize Knowledge, and Uncover Hidden Insights in Your Personal Research Workspace
Climate change: Mapping in 3D where the earth will become uninhabitable
Globus erkunden Durch den Klimawandel ist in weiten Teilen der Welt der natürliche Lebensraum der Menschen bedroht: Im Jahr 2100 werden alle Regionen, die hier rot eingefärbt sind, Projektionen zufolge „unbewohnbar“ sein – weil dann extreme Hitze, tropische Wirbelstürme, der steigende Meeresspiegel, Wassermangel oder mehrere dieser Faktoren zusammen das Leben unter natürlichen Bedingungen dort sch
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
User Story Mapping - Scrum Niigata
事例から学ぶ実例マッピングのやり方 / Example Mapping
Elasticsearch の Mapping 管理を Go + CUE に移行した - 好奇心に殺される。
What Is Coronavirus: Mapping the Pneumonia-Like Respiratory Illness in China, Globally
Cloud NAT の Endpoint-independent Mapping とは？
Note taking and mind mapping combined in one app
XYZ Tiles（地図タイル）のURL一覧 | Mapping Life
ORM - Object-relational mapping
Features. Website Mapping Tool | Octopus.do
Mapping the Mind of a Large Language Model
Mapping the advance of the Taliban in Afghanistan
Mapping the worldwide spread of the coronavirus
SwiftUI: Mapping Firestore Documents using Swift Codable
[WIP] XZ Backdoor Analysis and symbol mapping
【C#】CsvHelperでMappingクラスを使わずにCSVファイルを読み込む - TERRYのブログ
docker-compose run は portをmappingしない - フリーランチ食べたい
時系列分析における因果推定(主にConvergent Cross Mapping) - Qiita
Think Machine — AI-Powered 3D Mind Mapping