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Notes from the Mystery Machine Bus

I've spent the past eight years (starting back in June 2004) writing elaborate rants about a bunch of vaguely related software engineering issues.

I was doing all that ranting because I've been genuinely perplexed by a set of "bizarre" world-views held dear by -- as far as I can tell -- about half of all programmers I encounter, whether online or in person.

Last week, after nearly a decade of hurling myself against this problem, I've finally figured it out. I know exactly what's been bothering me.

In today's essay I'm going to present you with a new conceptual framework for thinking about software engineering. This set of ideas I present will be completely obvious to you. You will probably slap yourself for not having thought of it yourself. Or you might slap the person next to you. In fact you probably have thought of it yourself, because it is so blindingly obvious.

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Stevey's Google Platforms Rant

I was at Amazon for about six and a half years, and now I've been at Google for that long. One thing that struck me immediately about the two companies -- an impression that has been reinforced almost daily -- is that Amazon does everything wrong, and Google does everything right. Sure, it's a sweeping generalization, but a surprisingly accurate one. It's pretty crazy. There are probably a hundred or even two hundred different ways you can compare the two companies, and Google is superior in all but three of them, if I recall correctly. I actually did a spreadsheet at one point but Legal wouldn't let me show it to anyone, even though recruiting loved it.

I mean, just to give you a very brief taste: Amazon's recruiting process is fundamentally flawed by having teams hire for themselves, so their hiring bar is incredibly inconsistent across teams, despite various efforts they've made to level it out. And their operations are a mess; they don't real

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Weekly reports만 올라오니 너무 썰렁해지는 것 같아서..

대학원 생활을 하는 여러분에게 평소에 하고 싶었던 말 몇 가지를 적어봅니다.

Computer Science/Engineering 연구

물리학, 화학, 수학과 같은 자연과학은 신이 만들어 놓은 자연의 이치를 깨닫고자 하는 학문입니다. 진짜 신이 수소, 산소, 질소 등등의 각종 원소를 이용해서 물질을 만들게 하셨는지는 아무도 모릅니다. 단지 과학자들이 하는 일은 현상을 잘 설명할 수 있는 그럴듯한 가설을 만들고 그것이 현상을 제대로 설명하는지를 확인하는 일을 반복할 뿐입니다. 따라서 자연과학에는 "왜?" 그렇게 되었는지에 대해서 물을 필요도 없고, 단지 발견과 경탄만이 존재할 뿐입니다.

그러나 우리가 업으로 삼고 있는 computer science 혹은 computer engineering 분야는 신이 만든 것이 아니라 사람이 만들어 놓은 computer system을 학문의 대상으로 합니다. 따라서, 자연과학과는 본질적으로 학문의 성격이 틀릴 수 밖에 없습니다. Computer science에서의 연구는 어떻게 돌아가는지 "발견"을 하는 연구가 아니라, "왜" 그렇게 만들었는지를 알아내고, "어떻게 하면" 더 잘 만들 수 있을까 위주로 연구가 이루어지게 됩니다. 몇몇 사람들에게 이미 우스개소리로 말한 바 있지만, 결국 연구의 시작은 남이 한 일에 대해서 트집을 잡는 것부터 시작되는 것입니다. 논문을 하나 읽으면, 그 논문의 아이디어는 무엇인지, 어떻게 자신의 아이디어가 좋다고 설득을 했는지, 그리고 문제점이나 제한점은 무엇인지 분석하는 습관을 항상 들이기 바랍니다. 이러한 것을 생각해 보지 않는다면, 아무리 많은 논문을 읽어도 연구에 별 도움이 되지 않습니다. (영어에는 도움이 됨)

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#! /usr/bin/python2.7
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
The `.smi` files should be in the `./smi` folder.
Extracted text will be contained in `.txt` files and located in a `./txt' folder.
"""

import html5lib
import os

cornchz

# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import unicode_literals
from gevent import monkey; monkey.patch_all()

import re
from urlparse import urljoin

from gevent.pool import Pool
import requests

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http://bl.ocks.org/cornchz/eb495322b97bd69362a2

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Run

# from files
./symmetrize.sh input

# from stdin
cat input | ./symmetrize.sh

Sample Input

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Click in the open space to add a node, drag from one node to another to add an edge.
Ctrl-drag a node to move the graph layout.
Click a node or an edge to select it.

When a node is selected: R toggles reflexivity, Delete removes the node.
When an edge is selected: L(eft), R(ight), B(oth) change direction, Delete removes the edge.

To see this example as part of a larger project, check out Modal Logic Playground!

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Description

• Level: Provinces (시도)
• Data format: TopoJSON
• Data source: GADM

The data download script can be found here.

Author

Lucy Park, Team POPONG

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서로 다른 stance에 서서 토론하는 것을 시각적으로 잘 표현한 댓글 시스템을 만들려는 시도.
첫 프로토타입으로 나왔으나 관심을 못 받아서 묻힘-_-;