プロとしての行為 Act as Proffesional
スーパーエンジニア達の習慣が大人気だったので、自戒の意も込めて、反面教師として成長しないエンジニアの悪習慣について僕の経験と視点からまとめてみる。 業務時間外での学びがない プロ野球選手は日々練習をして、試合という本番で勝敗の結果を出して評価されるこれをエンジニアに置き換えると、どこかで練習をして、仕事という試合をして、ソフトウェアという勝敗の結果をつくりだす。プロ野球選手が試合を練習だと思って取り組んでいたら、結果を出せるのだろうか？ 業務外で練習をして、本番で良い結果を出せるように努力しよう。練習大事!! 時間をかければよいものができると信じているいくら時間をかけたって、バグのないエレガントなコードのソフトウェアはできない。効率的に仕様を満たしていくことが求められている。むしろ、時間をかけるべき所は上記で指している練習!! 参考：集中力を発揮して、生産性を高めるために知っておくべきこと
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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