「無料アプリはユーザーの敵」という衝撃データ | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
スマートフォンユーザーであれば、無料でアプリが利用できる代わりに、広告が表示される仕組みを理解しているだろう。多くのユーザーは、広告を邪魔に感じても、無料だから割に合っていると考えている。しかし、実際にユーザーが支払う対価はこれだけではない。貴重なバッテリー寿命を何時間分も消耗しているのだ。 広告付きアプリはCPU使用率やデータ通信量を大幅に増やし、通常のアプリに比べ、消費電力が33％も多いことが、南カリフォルニア大学とロチェスター工科大学による研究で明らかになった。このことは、データ通信量に制限があるプランのユーザーの月額料金を高くし、アプリ開発者らにとっては、自社のアプリの評価を下げることにつながる。 研究チームらは「これまで、無料アプリには全くお金が掛からないというのが基本概念だった。しかし、ユーザーは無料アプリは完全に無料ではないことを理解した上でアプリを選んで欲しい」と述べている
スターバックスのフラペチーノを手づくりできる公式のフローズンメーカーが新発売 - 週刊アスキー
フラペチーノを自宅でつくれたら最高ですよね!? そんな夢が叶いそうです。 ●スタバオリジナルのフローズンドリンクメーカーが新発売 スターバックスはフローズンドリンクメーカー『スターバックス フローズンドリンクメーカー』を5月13日より数量限定で店頭にて販売します。 『スターバックス フローズンドリンクメーカー』は簡単にフローズンドリンクをつくれるオリジナルデザインのキッチンウェア。スティックタイプの『スターバックスヴィア フレーバーコーヒー』とミルクがあれが、スタバのフラペチーノ風のドリンクが家で手づくりできるということ！ ブレンダーや氷は一切不要です。
フリーのVM環境を使って、ビッグデータ分析の学習環境をすばやく構築する
はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、（検証環境としては）意外と高額な費用がかかってしまい、永続化
境界例と自己愛の障害からの回復
■境界例が書いた境界例のためのページ■ 境界例というのは、神経症と精神病（うつ病、統合失調症）の境界領域にある症状を指しています。私は専門家ではありませんが、自分の体験などをもとにして自己分析による境界例からの回復を目指したホームページを作りました。 ■ホームページの主旨■ このホームページは、分析的な方法によって回復を目指している境界例の人たちのために、自己分析のための参考となる情報を提供するものです。そのため、少なくとも自分を見つめて分析できる読者を想定しています。重症の人は、自己分析をするよりも治療を受けた方がいいでしょう。（医療とサポートを参照） ■境界例の重症のケース■ 両親の目の前で死ぬんだと言い、窓から飛び降りようとした。母は頭をたたいて「いいかげんにしなさい」とＢ子を抱きしめた。しかし、引っかく、噛む、蹴るなどの暴力行為は両親から治療者にまでおよび、「なんで生きなきゃ
テストケースを動的に生成してJUnitで実行する | DevelopersIO
AWSチームに参画して2ヶ月ほど経ちました。ところが、AWSの構築などにはあまり関わらず、ひたすらAWSに関連するプロダクトの開発を行う毎日です。そんな折、ボスより次のようなリクエストをいただきました。 ユーザが参照できない情報について、参照できないことを検証して欲しい ・・・「出来ないことの検証」です。 「出来ることの検証」であれば、その例をテストケースとして記述してテストを実行すれば検証出来ます。しかし、出来ないことを証明することは非常に困難です。ただ、情報は有限なんで、総当たりにでもやればできるかもしれません。 ！？ システムのインフラは当然のようにAWSです。テストのためのリソースが足りなければ増やせばいいじゃないですか。時間がかかるならば並列化すればいいじゃないですか。テストの時だけ増やせばいいんです。 ならば、総当たりでテストしよう という方針になりました。そして、ブログのネタ
ハーバードはなぜ「福島第二」の事例を教えるのか：日経ビジネスオンライン
ランジェイ・グラティ（Ranjay Gulati） ハーバードビジネススクール教授。専門は経営管理。同校にて組織行動部門長を務め、主にエグゼクティブプログラム（Advanced Management Program）にて教鞭をとる。近年は、不測の事態にも対応できるリーダーシップと戦略について研究を進めている。フォード、GE,日立製作所、本田技研工業、IBM、マイクロソフトなど世界的大企業のコンサルタントとして活躍。共著書に「Leading Sustainable Change: An Organizational Perspective」(Oxford University Press, 2015) 「Management, Preliminary Edition」 (Cengage Learning 2012). 最新の寄稿論文に「How Other Fukushima Plant Su
なぜダメ上司がはびこるのか――HBR歴代論文が示す上司部下関係 | チームマネジメント｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
1969年に刊行された『ピーターの法則』によれば、「組織において人はおのおのその無能レベルまで昇進する。したがって組織はいつか無能な人々の集団となる」という。HBRではこの考え方、および悪い上司という問題はどう論じられてきたのか。代表的な論文でその変遷を振り返る。 マネジャーが常に完璧だったら、マネジメント誌など存在しない。ゆえに、ハーバード・ビジネス・レビューが長きにわたり次の問題を探求し続けてきたのも不思議ではない。マネジャーはなぜ無能なのか。その責任を負い対処すべきは、当人なのか部下なのか――。 この問題を最も鋭く指摘したのは、1969年に刊行された辛口の風刺本『ピーターの法則』（原題The Peter Principle、邦訳は2003年ダイヤモンド社）だろう。同書は真面目なビジネス研究の形を取りながら、すべて架空の事例を使って、マネジャーが無能である根本的原因を発見したと主張して
chefを捨ててシェルスクリプトにした | Ore no homepage
一部のサブシステムの構築で、プロビジョニングツールを捨ててみた。じゃあどうするのかというとシェルスクリプトでやる。今回はこのやりかたが一番楽できるような気がしたので試している。 具体的にはPackerからシェルスクリプトとServerspecを実行してAMIを煮込む。おいしくできあがったらそいつから構築。もしミドルウェアより下の層のコンフィグ類に変更があったらまた煮込む。構築する。新しい方に切り替える。つまり”捨てるインフラ”にする。 プラットフォームはAWS。 (追記)ちなみにchefなどのプロビジョニングツールがめんどくさいからシェルスクリプトにしたというよりは、捨てる前提のサーバだからシェルスクリプトでの構築も選択肢として出てきたということです。ただ自分個人の嗜好としてchefはもう飽きたというのも事実です。なお、オンプレだと同じサーバで継続してプロビジョニングすることになるのでch
4月入社の新人ITエンジニアがGWに読んどくとよさげな良書11選 - paiza times
Photo by aimee rivers こんにちは。谷口です。 4月にから新人ITエンジニアになられた皆さん、研修やお仕事はいかがでしょうか？ 今回は、新人ITエンジニアの皆さんがこのGWに読むのにお勧めな書籍を11冊ご紹介いたします。よかったらGWのまとまった時間や帰省のお供として読んでみてくださいね！連休明けからの業務や今後の開発に役立ちますよ！ ■GitHubについて ◆1.Web制作者のためのGitHubの教科書 Web制作者のためのGitHubの教科書 チームの効率を最大化する共同開発ツール 作者: 塩谷啓,紫竹佑騎,原一成,平木聡出版社/メーカー: インプレス発売日: 2014/10/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (3件) を見る最近、特にWebサービスやアプリ開発をしている企業では、多くがユーザーの反応を見て機能追加やバグ改修を行うといったス
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非エンジニアのためのこれだけは押さえておきたいWEBサービスの基礎技術