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2012年5月9日のブックマーク (4件)

  • Wantedly 航海日誌 — 私のようなの素人のためのHacker Way

    今日の航海日誌は仲がお送りします。 ゴールデンウィークはいかがお過ごしでしたか? Wantedlyメンバーは超絶ガリガリコーディングしてました。この1週間でWantedlyが益々パワーアップしました。 今日はかなり脱線しますが、コーディングできるようになって世界が凄く広がったと思うので、私のようにエンジニアとしてはまだまだでも、「プログラミングって何?え、アキバとかそういう系?!」という人、それから、「プログラミングやるとどうやら凄いことになるらしい、けどどうしたらいいかわかんなよ!」という人向けに、エントリーレベルの記事を書こうと思っていました。 エンジニアってカッコイイ、Hackってカッコイイよく記事や公演でいいますが、私自身Facebookで働くまでは、エンジニアの職業自体別になんとも思ってなかった。それよりも、「コンサル」とか「マーケ」とかいうよく分からない職業の方がなんか社会的に

    Wantedly 航海日誌 — 私のようなの素人のためのHacker Way
  • NHK NEWS WEB 夢の車?グーグル・カー実用化へ

    ハンドルやアクセルを操作しなくても自動で走行する車。 SFやアニメの世界に登場する夢のような車がアメリカで実用化に向けて動き出しています。 アメリカ総局の芳野創記者が自動走行車について解説します。 グーグル・カーとは 「グーグル・カー」とも呼ばれる、この自動走行システムは、アメリカのIT企業、グーグルが開発したものです。 トヨタ自動車のハイブリッド車、プリウスを使っていますが、まず目を引くのが屋根の上に置かれた回転式の機器。 実はこれ、レーザーを使って距離を測定し、周囲60メートル以上を立体的に把握する特殊な機械です。 また、バックミラーの近くにビデオカメラが、正面と後部にはセンサーが取り付けられ、歩行者や車を認識して衝突を防ぐ仕組みになっています。 膨大なデータを利用 これだけでは、最新の自動車でも見られる衝突防止装置などとあまり変わりませんが、グーグル・カーの強みは、これまで

    satojkovic
    satojkovic 2012/05/09
    車がコンピュータより早く発明されたのは間違いだったw
  • Git 対 Mercurial:なぜ Git を選ぶのか? - Atlassian Japan

    今回は Atlassian の開発者である Charles O’Farrell によるゲストブログです。チームが DVCS として Git を選択する理由について説明します。Charles はコーディングをほとんど DVCS 上で行い、また ClearCase から Git へユーザーを移行させる作業を行ってきました。 前回の記事では、分散バージョン管理システムとしてチームがなぜ Mercurial を選択するのかについて考えてみました。今回は、分散バージョン管理システム (DVCS) として なぜ Git が有力な選択肢であるのかについて考えてみましょう。 1970 年の黎明期から、ギークたちはどちらが善でどちらが悪かという血なまぐさい論争を長い間行ってきました。それが VimEmacs との間の戦いです。最近では、それとは別のツールセットについて、ギークたちは来の仕事そっちのけ

    Git 対 Mercurial:なぜ Git を選ぶのか? - Atlassian Japan
    satojkovic
    satojkovic 2012/05/09
    gitの安心感ぱねえ
  • “統計の基礎を無視している”Hadoop使いが考えるビッグデータ

    Hadoopをバッチ処理の高速化に活用しているノーチラス・テクノロジーズは、ビッグデータのブームに真っ向から異論を唱える。「ビッグデータは中身のないバズワード」と断言する代表取締役社長 神林飛志氏に、その真意を聞いた。 Hadoop=ビッグデータは大きな誤解 ノーチラス・テクノロジーズは、基幹系システム向けのミドルウェアを手がける国産ベンチャー。Webサービスのように決して派手ではないが、「そもそもダウンすると、飛行機が飛ばないとか、病院で人が死んでしまうとか、電車が動かないとか、生活に影響が出る分野」(神林氏)という、まさにミッションクリティカルな領域のITで、同社の製品は活用されている。 同社の「Asakusa Framework」は、Hadoopを活用した分散処理により、基幹系バッチの高速化を実現する。神林氏は、「Hadoopというと、WebやSNS系、BIやデータ解析での使い方がメ

    “統計の基礎を無視している”Hadoop使いが考えるビッグデータ