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OpEx Learning Resources Lean Six Sigma Articles, Guides, Insights, and more! This is the account of my interview experience with Google in 2006. This article discusses Google Job Interview Questions – my experience and why I rejected their offer. This is my story. PS: Also while you’re here, feel free to: download hundreds of Lean, Six Sigma, and Strategy Consulting Templates for Free and Read our
For at least the third time this month, Google is grappling with performance and availability problems in the Gmail service of Google Apps, the suite of hosted services that many consider a potential threat to Microsoft's Office suite of desktop software. The latest problem began affecting users on Tuesday morning (EDT). It remained unresolved Tuesday evening, affecting also regular Gmail users wh
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Now, next, and beyond: Tracking need-to-know trends at the intersection of business and technology AI/ML Few technologies have the potential to change the nature of work and how we live as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Future of the Firm Everything from new organizational structures and payment schemes to new expectations, skills, and tools will shape the future of the fi
The 73rd kernel reading party (YLUG) - Andrew Morton - 1:22:45 - Mar 12, 2007 YLUG () Rate: YLUG(Yokohama Linux Users Group) The 73rd kernel reading party Andrew Morton(Linux Kernel Maintainer) Download video - iPod/PSP | Embed video Download is starting. Save file to your computer. If the download does not start automatically, right-click this link and choose "Save As". How to get videos onto t
Partner Solutions Organization -- World Tour 2007: Building Bridges, Crossing Frontiers Bridges are not only the superstars of the engineering world; they influence the development of cultures, environments and lives in more ways than we can count. Come hear about how the Partner Solutions Organization (PSO) is building bridges between Google and its Partners and crossing innovation frontiers in t
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Googleの技術が凄いという話は良く聞く。しかし、何故Googleの技術力が高いのかについての論考はあまりないように思える。ドクターが多いからという理由がよく挙げられる。では、Google以外の会社は何故そうしなかったのだろう? Googleの技術力の源泉は、技術者の多くが計算機科学の研究者であることだと思う。話を進める前に、研究者と普通のプログラマの違いを定義する。ここでは、研究者はアルゴリズムの考案に長けている人々、プログラマはアルゴリズムの実装に長けている人々とする。また、アルゴリズムを、コンピュータを望み通り動作させる方法と定義する。もちろんこの分類は乱暴だ。また、優秀な研究者は優秀なプログラマなことが多いし、逆もまたしかりだが、ここでは無視する。また、考慮の対象分野をWebサービスに限定する。 研究者が新たなアルゴリズムを考案するには、それは、彼らが未解決の問題を解く人々だから
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