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「藤井風マジでヤバいので曲聴け」「藤井風マジでスゴいのでMV見ろ」 以前から色んな人にそういった声をいただいていたんですが逃げてました。なんか「聴いたら才能に絶望する」とか脅されたので… ・藤井風(本名) ・身長181cm ・年齢24歳 ・岡山県の人口約1万人の小さな町出身 ・実家は喫茶店を営んでいる ・4人兄弟の末っ子。「空・陸・海・風」という自然にちなんだ名前がつけられている ・3歳からピアノを習いジャズ・クラシック・ポップス・歌謡曲・演歌など、あらゆる音楽を聴いて育つ ・絶対音感を身につけるための教育を受け、習得 ・一度覚えた曲は忘れず、ピアノで弾くことができる ・父の「これからはYouTubeの時代」という言葉により、12歳からピアノカバー動画をYouTubeにアップ ・ベジタリアン(ビーガン) ・小学生時代、ランドセルの色は黒が多い中、青で登校していた ・映画館に去年初めて行った
2017年6月〜2020年3月まで、Quipperという会社でEngineering Managerをやってみての振り返りです。 ここ数日こつこつと退職エントリを執筆していたのですがこのセクションが長くなりそうだったのと、単体で読まれても良さそうなので1エントリとして切り出しました。*1 マネジャーになった背景から失敗から学んだことから思いついたことをぐだぐだ書いていきますがはっきり言って個人の日記レベルなので野暮なツッコミはなしでお願いします。*2 というかこれは個人の日記ですよ〜。(ここまで防衛線) マネジャーになった背景 / 当初の役割 記憶が確かであれば2016年頃にQuipperにも評価制度が導入されたのですが、当時すでに世界に数拠点あったためCTO@Londonが全員を評価するのは難しくなっていました。可能な限り現地オフィスで現地メンバーを評価したほうが納得感も高い、ということ
プロジェクトの中で、Mastering Bitcoin の読書会を進めていまして、ぼくはこの本を読むのは 3 周目になります。 ただ、読み直す度に新しい発見があるのがこの本であり Bitcoin の技術でして、その中で Bloom Filter についての話題がありました。 Bloom Filter というのは一般的な確率的データ構造であり、アルゴリズムの一つですが、Bitcoin ではそのアルゴリズムの欠点をプライバシー問題を緩和するための一つとして使用していて、そのあたりの話をしたい。でも、そのためには Bloom Filter 自体に言及する必要があるかなと思いまして、このエントリは Bloom Filter とはどういうものか、そしてその数理はどうなるのかを記述したいと思います。 Bloom Filter の特徴 Bloom Filter の欠点 Bloom Filter の仕組み
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