Ryoichi Imaizumi | 今泉竜一 @r_ima 「でも入れないし…」というコメントが多いので、次は誰かに「私はこうやってGoogleに入った」というエントリーを書いて1000ブクマ目指してほしい。 twitter.com/hatebu/status/… 2019-03-25 08:32:25 Ryoichi Imaizumi | 今泉竜一 @r_ima (Good question!) 期待していたのは、面接でこの問題が出て、こう答えて受かった、という話ではなくて、どういう勉強/準備をしたのか、という話です。面接の時点で英語はどれ位話せたかとか、データ構造やアルゴリズムの勉強は特別に準備したかとか、コーティングはどれ位のレベルだったか、とかです。 twitter.com/tjo_datasci/st… 2019-03-25 10:31:17

著者 : 藤永 丈司 ◆上智大学比較文化学部卒（現：国際教養学部） ◆初受験でTOEIC990（満点）、英検1級、小学校英語指導者資格 ◆ニンテンドー3DS　TOEIC「超速」プログラム・スペシャルアドバイザー ◆日経HR「英語コミュニケーション in Business」特別講師（2017年8月～） ◆日経メディカル「医師のためのDailyイングリッシュ」特別講師（2019年10月～） ◆公式動画チャンネル：マイスキ英語【たった3分で奇跡を起こす！】（2020年2月～） タップして詳しいプロフィールを見る 著者自身の受験英語への疑問や登校拒否といった苦い体験や、10年以上にわたる海外生活から、外国人の英語習得の早さと相対する日本人の遅さの違いを同時に徹底的に解読・研究を繰り返すことで、日本人へ「英語回路」を植え付ける仕組みを解明。 ◆活動 - 芸能人 への個別指導、英会話・ TOEIC講座

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論文紹介・画像引用・GIF引用 NVIDIAより2019.3.18提出 https://arxiv.org/pdf/1903.07291v1.pdf https://github.com/NVlabs/SPADE https://www.youtube.com/watch?v=MXWm6w4E5q0&feature=youtu.be https://gadgets.evolves.biz/2019/03/20/nvidia_smartpaintbrush/ 本研究について ・セマンティックセグメンテーションマスクからリアルな画像への変換 ・エンコーダーを使うことでスタイルの選択も可能 ・SPADE（後述）という正規化層を加えることによって、少ないパラメータで意味情報を捉えた画像合成ができるようになった 欲しい画像を簡単につくれる ・ユーザーがセグメンテーションマスクを描くことで、それに対応

最近、Googleや大学が開催しているキャリアイベントなどに参加する機会がおおかったので、そこで話したことをまとめて書いてみました。2017年4月入社なので、現在2年目が終わろうとしているところです。 なるべく汎用的に、具体的な対策を中心に書いたので、他の外資系企業の採用面接にも役立つかもしれません。参考にしていただければ幸いです。 応募時の経歴 狭義の Computer Science 専攻ではありませんでしたが (電気情報工学科→学際情報学)、選択科目によってはコンパイラやプログラミング言語を自作する実験など計算機科学っぽい科目もありました。 学生のあいだにインターン・フリーランスエンジニアとして業務経験がありました (C++ / Obj-C / Swift)。そのことを記載した上で新卒採用として応募しました。 英語力 留学経験・英語での勤務経験はありませんでした。TOEICは800点

ドワンゴが出したテクテクテクテクが大爆死テクテクテクテクは、8億の費用をかけて、50億の売り上げを見込んでいたが 900万円しか売り上げが無かったという大爆死ゲームとなってしまった 「出来は良いが課金要素が無い」という声が多かった ドワンゴがもう一つ力を入れていたものバーチャルキャストやVTuberなどのVR事業だ https://dwango.co.jp/business/vr.html VR事業は「二桁億くらいかけてドワンゴのメイン事業にする」と宣言されていて テクテクテクテクよりお金をかけているそうだが こちらも「出来は良いがお金を生み出さない」ものとなっている VRライブ・コミュニケーションサービス・バーチャルキャストVR事業の一番のウリは、HMDを使って生ライブ配信が出来るバーチャルキャストだろう しかしバーチャルキャストは始まってから一年近く経つが、配信ランキングを見てもろくに

「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効