日本のWebエンジニアの大半が、変化に対応しきれなくなっている件について。 - 日々、とんは語る。
先週書いた10年のツケを支払ったフロント界隈におけるJavaScript開発環境（2016年4月現在）。という記事がまずまずの反響を得たのですが、僕の予想とは異なり、「こんなに多くのツールやフレームワークを必要とする現状はおかしい」といった、状況批判の意見が多く集まりました。 Mediumなど海外メディアでは、もはやこの種のツールを組み合わせたフロントエンド開発が当たり前として受け入れらており、この半年間ほどは「実際にどの組み合わせがベストか」という議論が行われていました。そして、そういった議論もようやく落ち着きを見せ、おおよそ僕が書いたような組み合わせに帰結しつつあります。 そのため、まさか「フロントは変化が激し過ぎる」とか「保守が大変そう」などといったような、1年くらい前に言われていた意見が、いまだに多くを占めるとは、まったく予想していなかったというのが正直な意見です。ひと昔まえであれ
Graphviz
Please join the Graphviz forum to ask questions and discuss Graphviz. What is Graphviz? Graphviz is open source graph visualization software. Graph visualization is a way of representing structural information as diagrams of abstract graphs and networks. It has important applications in networking, bioinformatics, software engineering, database and web design, machine learning, and in visual inter
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
ある程度の年齢を迎えたプログラマが生き残るには - ひがやすを技術ブログ
ある程度の年齢を迎えたプログラマが抱える悩みに、「若手のプログラマと比べて、どうやって価値を出していくか」という問題があります。これは言い換えれば「同じような生産性であれば、相対的に給料の低い若手のプログラマに置き換えられてしまうのではないか」という悩みです。 35才(2004年)でプログラマとしてオープンソースを始め、今年で42才になる俺が通りますよ。 35才までは、SIerの中でSEをやってたので、そんなにプログラムは書いたことがないです。 上記のエントリには、いろんな戦略が書いていますが、ぶっちゃけ戦略は一番重要なことではなく、一番重要なのは、常に自分の価値を高めるために努力し続けることです。 努力や挑戦をやめたら、自分の価値はどんどん陳腐化して下がっていくのは当たり前なのです。 自分がどんなことに挑戦してきたのかちょっと書いてみますね。 2004年1月、プログラマとして何か新しいこ
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