御徒町@MultiVersionConcurrentClimber(MVCC) @okachimachiorz1 IT業界における営業の役割をちょっと考えさせられている。ほとんど営業が居なくても、仕事が回ってしまう現実を複数社で見た上で、客先の課題に対して自社の持ち玉すらぶつけられない営業の姿も見ると、そもそも営業の存在意義ってなんだとか思う。客と酒飲むだけですか?的な。 2011-01-14 23:11:56 御徒町@MultiVersionConcurrentClimber(MVCC) @okachimachiorz1 個人的には営業は必要だと思うし、一時期、臨時とは言え営業統括までやった経験でいうと、営業を御することができるのは営業経験者だけだと思うし、なにより顧客のリレーションを保持するのは最終的には営業の役回りだという信念はある。 2011-01-14 23:14:46
GNU parallel is a shell tool for executing jobs in parallel using one or more computers. A job can be a single command or a small script that has to be run for each of the lines in the input. The typical input is a list of files, a list of hosts, a list of users, a list of URLs, or a list of tables. A job can also be a command that reads from a pipe. GNU parallel can then split the input and pipe
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Abstract shUnit2 is a xUnit unit test framework for Bourne based shell scripts, and it is designed to work in a similar manner to JUnit, PyUnit, etc.. If you have ever had the desire to write a unit test for a shell script, shUnit2 can do the job. Introduction shUnit2 was originally developed to provide a consistent testing solution for log4sh, a shell based logging framework similar to log4j. Dur
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
日立はHadoopの利用を検討する企業に対し、設計支援や導入検証を行うアセスメントサービスを開始する。ミドルウェアやハードウェアの提供にもつなげる構え。 日立製作所(以下、日立)は1月17日、Hadoopを利用した大量データ分散処理のアセスメントサービスを発表した。2月21日から提供開始する。 具体的には、Hadoopを検討しているがデータをどう処理すべきか判断できない企業に対し、アセスメントサービスを通じて分析や検証を支援したり、ユーザーの目的に合ったデータ処理技術を提案したりすることで、分散処理システムへの投資判断ができる状態に引き上げる。ユーザーが、将来的なHadoopの適用に向けた技術的な検証をしたり、日立のミドルウェア製品によるデータ処理システム構築の計画を立てたりするのに役立つという。 実際のところユーザーは、Hadoopに興味や理解があっても、検証環境を持たないことも多い。本
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