シュールすぎるぜ… ※こちら、コメディアンのキートン・パティさんが考えたネタ(本当にAIが作った訳ではない)の可能性があるとのこと(ページ下部に追加ツイート載せました。)
![Netflixが人工知能に40万時間分のホラー映画を見せて作らせたという『世界初のAIによるホラー映画』が面白い「風邪の時に見る夢じゃん」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/11f7f9e5e01bad104ecd7aed3197e7134514679a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2Fc9c79ad8318f57cc15ebb4e06d1838ff-1200x630.png)
時間がたつに連れて、私のフォーカスは、「カスタマーが何を言っているのか?」から、「まずはテストしよう!」というコンシューマー・サイエンスの態度に変わりました。私のチームのカスタマーに関するインサイトは向上し、学びの速度も上がり、何がカスタマーを喜ばせるのかについてのある仮説を形成するに至りました。 以下が、コンシューマー・サイエンスとカスタマーオブセッションのために私達が使ったリサーチの手法です。 既存のデータを使って過去と現在のカスタマーの行動を理解する。 私達の作っているものに対してカスタマーがどう反応するのかを聞くために、フォーカス・グループや一対一のインタビューやユーザーテストといったクオリティティブなリサーチをする。 カスタマーがどういった人たちなのかを、デモグラフィック(人口統計学的属性、つまり性別、年齢、住んでいる地域、所得、職業、学歴、家族構成など)、競合する製品の使用度、
There are many performance tools nowadays for Linux, but how do they all fit together, and when do we use them? At Velocity 2015, I gave a 90 minute tutorial on Linux performance tools. I’ve spoken on this topic before, but given a 90 minute time slot I was able to include more methodologies, tools, and live demonstrations, making it the most complete tour of the topic I’ve done. The video and sli
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