モバイル広告という急成長市場で躍進するベンチャー企業。会社説明会には学生が1万8000人以上集まると言います。給与など待遇面が比較的いいこともありますが、“就職氷河期に経験した大企業のひどい仕打ち”を反面教師に、証券会社出身の増永社長は「サービス残業・ノルマ・競争なし」などのユニークな経営を打ち出しています。それゆえに人気で、競争率約1000倍にも上ります。採用面接は2カ月間にも及ぶほど厳しいのですが、「それでも入りたい会社」だそうです。 NBO： 最後の面接では2時間かけているそうですが、何をチェックしているんですか？ 「利他の心」と「物事を突き詰める力」が大事 増永： 2つのことを見ます。 1つは、その人が他人に貢献する気持ちを持っているかどうか。P・F・ドラッカーが言っているように「知識労働者の仕事は、人に貢献して初めて仕事」になります。独断的な方に“仕事”はできないからです。 永禮
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン 英語は暗記するだけではなく、作文や会話で使うことによって身につく。資格試験にあたっても、教科書を読みこみながら、過去問を解いていくことで実力になっていく……。 “インプット”と“アウトプット”の相乗効果は、おもに勉強法の分野でよく強調されます。入力ばかりに時間を割きがちだが、出力にも同じくらいの時間を使うべし。出力過程でこそ必要な入力要素が明確となり、アウトプットはインプットを効率化させるのだ、と。 こうした勉強法を心掛けている方は多いはずです。私もその効果はかなりあると思います。また、これは組織を活性化させたい場合にも適用できる方法だと考えています。 ただし、個人の勉強ではすぐにでも実践できるのですが、集団に対してだと何をどうしていいかがイ
上げておきます。 Rを高速化するための10の方法 id:syou6162 自己紹介 吉田康久 id:syou6162 syouでおk Tsukuba大学の4年生 最近の出来事 卒研おわた ノンパラメトリック回帰 自分でRのパッケージを作ってみた 初めて!! 漢ならコードで語れ、ということで自分のパッケージを作った - Seeking for my unique color. Google summer of code Rのプロジェクトがあるので応募しようと思っている ここから本題 Rを高速化するための10の方法 注意 割とアドバンスな内容を話すかも だけど、R初心者の人にも役に立つような話も折り混ぜていくので聞いてやってくだしあ＞＜ きっかけ 卒論が理論&シミュレーション Macbookをがんがん回す まともに回すと3日かかる＞＜ 3つのステップ Rレベルでの高速化 Cレベルを使った高速化
米 Amazon.com が展開している電子ブックリーダー"Kindle"。その第2世代である"Kindle 2"の出荷が始まりましたが、目玉の1つであった「テキスト読み上げ機能」で機能の一部制限が行われています： ■ Amazon Backs off Text-to-Speech Feature in Kindle (New York Times) 本のテキストを読み上げた声を聴けるという、いわゆる「オーディオブック」と呼ばれるものが既に流通しているわけですが、Kindle 2 ではオーディオブックでなくても（Kindle フォーマットの英文電子ブックであれば）全てのテキストを自動読み上げしてくれる機能が付いていたわけですね。これに対し、著作者団体が「著作のテキスト版と音声版は別物であり、音声版を提供する許可を取らずに自動的に読み上げることを可能にするのは著作権侵害である」という訴えを起
前回、『世界最大のコンサル会社が最低の仕事をする理由』というエントリーで、小さい規模で機能していた優れたアプローチを大規模な形にスケールさせることで硬直化してしまうという話をしました。 → http://it-ura.seesaa.net/article/114822601.html どんなに優れた人材や組織であっても規模の拡大によって生じる品質の低下（劣化）を生じてしまうということなのですが、10人や20人くらいの組織であれば個々人の連携によってそれなりのパフォーマンスは期待できます。 「我々の間には、チームプレーなどという都合のよい言い訳は存在せん。有るとすればスタンドプレーから生じるチームワークだけだ。」 と言ったのは攻殻機動隊の荒巻さんですが、では、一体何人を超えると組織のチームワークを期待することが難しくなってくるのでしょうか？ これについて、とても興味深い数字を発見しました。そ
The document discusses analyzing the community structure of a Twitter social network with 329 users and 75 topics. It proposes using the favorite function and weighted reciprocal of favorites between users to cluster the network into communities. It describes implementing the analysis in R using the igraph package and discusses that calculating communities for the whole network of 5000 users would
書きたいことが貯まり過ぎて何から書いたらいいものか悩むが、、やはり、これだろうか。 今、私の発言が英語圏のITニュースで大きな話題になっている。 事件の全貌は、Apple Insiderか、私の英語のブログを読んでくれるのが一番いい（コメントもおもしろいのでぜひ！）： Apple Insider: Japanese "hate" for iPhone all a big mistake nobilog returnes: My view of how iPhone is doing in Japan by Nobi (Nobuyuki Hayashi) かいつまんで書くと、若いライターが功を急いで、ちゃんとした取材をしたわけでもないのに、自分の使いたかったセリフを私が言ったことにしてしまったという記事ねつ造事件で、私が「P905iが凄い！日本でiPhoneを持っていると間抜けに見える」とい
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