Netflixだって失敗から学ぶ。世界のPM達が注目した10個の教訓 - Quest PM
シリコンバレーのプロダクトマネージャー(PM)界隈で、大御所の一人として有名なGibbson Biddleさん。元はNetflixのVP of productで現在のNetflixの成長の原動力を作った人です。彼のブログは勉強になることが多く、世界のPM達からも一目おかれています。 昨年暮れに投稿された記事は今では2000以上のLikeがつき、日本のPMの皆さんにもぜひ読んでもらいたいと思いました。ツイッター上でGibbsonさんに翻訳していいかと聞いたらあっさり「いいよ」と答えてくれたので、今日はそれについて書きます。 読了目安: 8分 5000字につき長文注意 Gibbson Biddleさん 私はNetflixを例に多くのプロダクト開発戦略について、これまでいろいろなところで書いてきました。他の会社にNetflixの成功と失敗を学んでほしいからです。よく私がお伝えするのは、Netf
4つの戦犯から考えるサービスづくりの失敗
シリコンバレーのスタートアップを数多く取材する中で気付いた「シリコンバレーにおけるディシプリン（規律）の存在」や「General Electric（GE）やIBM、SAPといった老舗企業が必死になってシリコンバレーのスタートアップを真似している理由」、そして「日本企業がイノベーションを実現するための処方箋」について解説します 詳しく知りたい場合は「GE 巨人の復活」をご覧下さい。 http://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P55110/ 今後の記事は「シリコンバレーNext」をご覧下さい。 http://itpro.nikkeibp.co.jp/siliconvalley/
Goをカンストさせる話
QtSPIMでは，遅延分岐を有効にしないと，PC相対アドレスが１つずれる． また，beq/bneでの相対アドレスが格納されている即値フィールドを4倍した値が，アセンブリ言語の第３オペランドの値になっている． ソフトウェアによるオーバーフローの検出（符号なし，符号付き）と2倍長加算の解説をした．
p値ハッキングについての論文を読んだ - tak0kadaの何でもノート
PLOS Biology: The Extent and Consequences of P-Hacking in Scienceを読んだ。 世の中にはp値が小さい(つまり統計的に有意)なデータが尊ばれる傾向がある。そうすると発表される結果は有意なものばかりだし、悪ければ詐称かもしれない。間違った結果を集めてしまうとメタ解析してもバイアスが残る。そこでp-hackの可能性を検定する方法を扱った論文。 のはずなんだけど、知識がないからか「本当にこれでいい」のかという疑問が残った。以下概要。 1. p-hackingとは? 研究者がやりがちなバイアスとしてselection bias、inflation biasがある。selection biasは有意でない実験結果が世に出ないこと。inflation biasはいわゆるp-hackingで、「効果量」が小さいのにサンプルサイズを大きくしたり
RethinkDBはなぜ失敗したのか | Yakst
つまり、これらのマーケットは小さく、しかもデータベースのマーケット自体よりも小さいのです。とは言え、どれかが他よりもマシになりうるでしょうか？ マネージドホスティングは、本質的にはユーザのためにAWSでデータベースを動かすことで、そうすることでユーザたちは自分で動かす必要がなくなります。これらのサービスを使う代わりになるのは、AWSに自分でデータベースを立てることです。したがって、マネージドなデータベースホスティングサービスが課金できる額には、非常に厳しい上限があることになります。Compose.ioやmLabが、RethinkDBよりも1桁あるいは2桁多いユーザを抱えるMongoDBを提供していることを考えて、マネージドホスティングを提供することには少しの良い点もないという結論を下しました。 Database as a Serviceはマネージドホスティングの更に複雑なバージョンです。D
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X線天文衛星ASTRO‐H「ひとみ」 異常事象調査報告書
