初めて書くPRD（プロダクト要求仕様書）｜Miz Kushida
※ Product Manager Advent Calendar 2018 の1日目の記事となります。 はじめにプロダクト・マネージャーの皆さん、PRD（Product Requirements Document）に何を書いていますか? ここでは”初めて”書くPRDとして、一体どういう内容を書けばいいのかを述べたいと思います。具体的な粒度については、Product Huntの例（本文参照）を見ていただければと思います。 PRD Template例えば、プロダクト・マネジメント界隈では知らない人はいないであろう、及川さんのこちらの記事にもPRDについて述べられています。 上記の記事は2017年のものですので、内容もアップデートされていると思いますが、参考になる部分は多々あります。上記の記事の再掲となりますが、記載すべき内容の見出しを以下に列記します。 1. 概要 2. 背景 3. プロダク
GoogleのProduct Managerになりました｜natsumi.kondo
要約: 日本で文系営業職からキャリアをスタートし、アメリカに渡ったのちにGoogleのエンジニア系職種であるProduct Managerになった人の話です。 このnoteは、へぇそんなキャリアもあるんだ〜という一つの参考に、また、現状打破のために何かしたいけど何をすればいいのと思っている方へ、なにかシェアできたらと思いいろいろと書きました。長いです。 まずかんたんに私の経歴を。 慶應義塾大学環境情報学部卒業 →リクルートキャリアで法人向け転職支援事業の営業 (n年) →Google日本法人で大手法人向け広告営業 (4年) →Google日本法人で大手法人向け広告プロダクトスペシャリスト (2年) →Google米国本社でGlobal Product Lead (4年) 福島県で高校時代までを過ごし、留学経験もなく、リクルートキャリアで営業として楽しく働いていましたが、頑張っていたら運よく
Meta、画像内アイテム識別のAIモデル「SAM」と大規模データセットを無償公開
米MetaのAI部門であるMeta AIは4月5日（現地時間）、画像内から個々のオブジェクトを選択できるAIモデル「SAM（Segment Anything Model）」（なんでもセグメントするモデル）をオープンライセンス（Apache 2.0）で公開したと発表した。 このモデルと共に、SAMのトレーニングに使われる大規模画像データセット「SA-1B」も公開した。このデータセットは、大手写真企業からの約1100万枚のライセンス画像と、そのセグメンテーションモデルで生成された11億枚以上のプライバシー保護された画像に基づくセグメンテーションマスクが含まれる。このマスク数は既存のセグメンテーションデータセットの400倍に相当するという。 セグメンテーションは、AIモデルが特定の画像内のオブジェクトを認識できるようにするコンピュータビジョンのタスク。正確なセグメンテーションには、強力なAIトレ
[Rust] 四分木による経路探索
ChatGPT の勢いがすごいですね。きっと我々の仕事はなくなるのでしょう。 そんな中、空気を読まずに経路探索のアルゴリズムについて語ります。 この記事は swarm-rs というゲーム実装のノートの一部 (こちら) を翻訳し、少し肉付けしたものです。 まず前提ですが、経路探索するのは二次元の占有グリッド(Occupancy grid)の中です。 地形情報がバイナリイメージとして与えられていると考えても良いです。 経路探索のアルゴリズムとしては、ダイクストラ法とA*が有名ですが、これらについては良い教材が腐るほどあるので触れません。 ただ、どちらも探索空間をグラフとして表現することを前提とします。 占有グリッドをそのまま探索空間とすると、ゴールに至るまでのピクセルのほとんどを評価する必要があるので、探索計算が非常に長くなる傾向があります。 ここでは、バイナリイメージで与えられた探索空間をい
![[Rust] 四分木による経路探索](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5a30de0c6bb747af463842e344dd3bb08c2a3892/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--DtEfBqdd--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BRust%25255D%252520%2525E5%25259B%25259B%2525E5%252588%252586%2525E6%25259C%2525A8%2525E3%252581%2525AB%2525E3%252582%252588%2525E3%252582%25258B%2525E7%2525B5%25258C%2525E8%2525B7%2525AF%2525E6%25258E%2525A2%2525E7%2525B4%2525A2%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Amsakuta%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EvQUFUWEFKeG5tZ0ZYQlJsZjJpZVh1QWlwOG9LaFdpT2FSczg2dXRzWlcwN3o9czk2LWM%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
今まで意識したこともなかった領域に言葉で触れる方法を教えてくれる、期待の新進アメリカ作家のＳＦ短篇集──『アメリカへようこそ』 - 基本読書
アメリカへようこそ (角川書店単行本) 作者:マシュー・ベイカー,田内 志文KADOKAWAAmazonこの『アメリカへようこそ』はアメリカの新進作家マシュー・ベイカーの初の短篇集の邦訳である。どうやらアメリカでは「注目すべきストーリーテラー10人」に選ばれるなど注目の作家のようだが僕は聞いたことがなく、ＳＦの短篇集らしいという前情報だけで読み始めたのだけど、これが読んだらたまげてしまった。 扱っている題材はマインドアップロードから犯罪をおかすと記憶を消される世界の男の話まで奇想系まで様々なのだが、とにかくその筆致、語りは誰かに似ているようで似ていない、オリジナルなもので、他で体験できない心地よさが残る。「これまで意識したこともなかった領域に言葉で触れた」とでもいうような短篇群で、その良さがうまく表現できないのだが、だからこそたまげたのだ。単純明快でわかりやすい作品ではないが、その分、文の
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