When to Rewrite from Scratch - Autopsy of a Failed Software
It was winter of 2012. I was working as a software developer in a small team at a start-up. We had just released the first version of our software to a real corporate customer. The development finished right on schedule. When we launched, I was over the the moon and very proud. It was extremely satisfying to watch the system process couple of million of unique users a day and send out tens of mill
Zinniaの多クラス分類法 - 射撃しつつ前転 改
ZinniaというSVMベースの新しい手書き文字認識エンジンがリリースされたので、早速ソースコードを少し読んでみた。 文字認識というのは、機械学習では多クラス分類という問題に分類される。しかもクラス数が認識したい文字数（数千文字程度だろう）分だけ存在するという、なかなか計算量的に厳しい問題である。二値分類器を使って多値分類器を構成する方法にはone vs rest, one vs one, その他にもいろいろあるらしいが、その中のどれを使っているのかというところに興味があった。Webによると、50〜100文字/秒の認識速度と書いてあったので、コードを読む前の予測としては、one vs oneかなーと思っていた。（速度的にはone vs oneの方がone vs restより速い。） しかし、そんな予想を裏切り、recognizer.cppの148行めあたりからには以下のようなコードが書いて
急須のえらびかた - ほぼ日のにほん茶 - ほぼ日刊イトイ新聞
新茶の季節になりました。 「ほぼ日のにほん茶」は、今年も 築地の老舗・うおがし銘茶さんが厳選した 香り高い新茶をご用意しています。 発売は５月29日（金）からですので、 もうすこしお待ちくださいね。 さて、お茶に欠かせない道具といえば、急須。 いい急須って、いったい、 どういうものなんでしょう？ にほん茶チームのと 静岡出身のお茶好き乗組員が うおがし銘茶・築地新店の店長であり、 茶器の仕入れも担当されている樋口さんに 急須のえらびかたを教わってきました。 ＜お茶のおいしいいれかた動画はこちら＞
週50時間以上働いても、仕事の成果は変わらない | ライフハッカー・ジャパン
これまで週に50時間以上働いたことがある人は、長時間働くとどれくらい惨めな気持ちになるかを知っているでしょう。しかし、夜遅くまで続けても、効率よく仕事をこなすことを望むのは難しいのです。ビジネス系サイト「Enterpreneur」で指摘されているように、ある時点を過ぎると、長時間労働で生産性が上がることはほとんどありません。たまの残業であれば2〜3時間で仕事を仕上げることは可能でしょうが、これは言わば火事場の馬鹿力のようなもので、その時限りの効果があるだけです。慢性的に週50時間以上も働いていると、労働生産性が低くなるのです。 スタンフォード大学のある調査で、1週間の労働時間が50時間を超えてしまうと、1時間当たりの労働生産性が急激に低下し、55時間以上になるとさらに悪化し、もはやこれ以上働いていても無意味という結果が明らかになりました。これは実際その通りで、週に70時間以上働いていても、
信号処理・画像処理における凸最適化
日本オペレーションズ・リサーチ学会「最適化の基盤とフロンティア」研究部会（http://dopal.cs.uec.ac.jp/okamotoy/woo/ 第4回 2015/11/28）の講演スライド（微修正版）Read less
iTunesから熊本とエクアドルに力を。国際赤十字とアップルが募金プログラム開始
iTunesから熊本とエクアドルに力を。国際赤十字とアップルが募金プログラム開始2016.04.22 20:45 塚本直樹 募金に場所は関係ない。 4月14日に発生した平成28年熊本地震。またその直後にはエクアドルでもマグニチュード7.8の地震が発生し、500人以上の死者が出ています。そんな熊本とエクアドルの両被災地を支援すべく、アップルが国際赤十字・赤新月社連盟と連携して、iTunesストアとAppストアからの募金プログラムを立ち上げました。 この募金プログラムは国際赤十字・赤新月社連盟（IFRC）を通じて募金することができます。IFRCはいわば各国赤十字社の国際的な連合体。募金できる額は500円、1,000円、2,500円、5,000円、1万円、2万円まで幅広く選択が可能です。 なお日本では、日本赤十字社が銀行振込や郵便振替、コンビニエンスストア端末などを通じて義援金を募っています。日
パナソニックが南アフリカで大規模商品発表会 | NHKニュース
大手電機メーカー「パナソニック」は、アフリカが今後の市場として大きな成長を期待できるとして、南アフリカに新たな現地法人を設立するとともに、大規模な商品発表会を現地で開催しました。 こうしたなか、このメーカーでは、中間所得層が増えている南アフリカに今月、新たな現地法人を設立し、今後、地元で家電製品などの販売を本格化させたい考えで、会場では、家庭用からビジネスまで幅広い品揃えの新製品を展示していました。メーカーでは、とりわけアフリカの若者たちに向けて販売の強化を目指していて、会場でもオーディオ機器や携帯電話などに若者たちの人気が集まっていました。 現地法人の前田弘史社長は「中長期的にはアフリカの市場はさらに大きくなり、私たちの販売も大きく伸びていくことを期待しています」と話していました。
When Does Deep Learning Work Better Than SVMs or Random Forests®? - KDnuggets
When Does Deep Learning Work Better Than SVMs or Random Forests®? Some advice on when a deep neural network may or may not outperform Support Vector Machines or Random Forests. If we tackle a supervised learning problem, my advice is to start with the simplest hypothesis space first. I.e., try a linear model such as logistic regression. If this doesn't work "well" (i.e., it doesn't meet our expect
プログラミング面接を突破する方法 (前編) | POSTD
本稿は本来、当サイト会員にお渡しする資料として作成したものですが、このたび公開することにしました。 プログラマとして腕が立つということが、その職で入社面接を受けた時の合否にどれほど影響するかというと、意外なほど重要性は低いのです。生産性の高いプログラマならば必ず、何週間も何カ月も広範囲に拡大し続ける問題を解決する力を持っているはずです。これに対して面接での質疑応答は、1つのトピック当たりせいぜい1時間です。そんな面接で成功するためには、緊張する中で小さな問題を素早く解決し、同時にあなたの考えを明確に説明しなければなりません。これはプログラミングとは異なるスキルです ^(1) 。まず断っておきたいのは、面接官の中には往々にして場慣れしておらず、どこか上の空な態度で求職者に接し（そういう面接官は面接よりもプログラミングがしたいのでしょう）、実際の業務とは全く無関係な質問をしてくる人がいます。そ
株主へのレターから読み取るアマゾンの3つのフォーカス｜決算が読めるようになるノート
アメリカの会社は12月決算の会社が多く、株主総会が3月頃に開かれます。アマゾンは「利益を出さない」会社として有名で、一見すると株主軽視にも見えますが、株主総会に際して、ジェフ・ベゾスCEOから、非常にしっかりしたレターを株主に宛てて出しています。 今日はこのレターの内容を詳しく見ながら、アマゾンの3つのフォーカス（重点）エリアを詳しく見てみたいと思います。 今日は図表はいつもに比べて少な目ですが、非常に示唆に富むレターなので、英語に翻訳も付けてお届けします。 アマゾンは史上最速で売上10兆円へに到達した会社レターの冒頭で、 This year, Amazon became the fastest company ever to reach $100 billion in annual sales. Also this year, Amazon Web Services is reachin
The amazing power of word vectors | the morning paper
the morning paper a random walk through Computer Science research, by Adrian Colyer Made delightfully fast by strattic For today’s post, I’ve drawn material not just from one paper, but from five! The subject matter is ‘word2vec’ – the work of Mikolov et al. at Google on efficient vector representations of words (and what you can do with them). The papers are: Efficient Estimation of Word Represen
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