Googleが開発した高速ファイル転送ツール「CDC File Transfer」が無料公開中
Googleが提供していたクラウドゲームサービス「Stadia」は、スペックの低いPCやスマートフォンなどでもインターネットを介して高画質なゲームを楽しめるサービスとして注目を集めていましたが、2022年にサービス終了が発表されました。そんなStadiaの開発過程で生み出されたファイル転送ツール「CDC File Transfer」が、オープンソースで公開されています。 GitHub - google/cdc-file-transfer: Tools for synching and streaming files from Windows to Linux https://github.com/google/cdc-file-transfer CDC File Transferの開発チームによると、Stadiaの開発にはLinuxマシンが用いられていたとのこと。しかし、市場に流通している
軽量インストーラーとIDEに見られるVisual Studio 2017の進化
まずVS 2017自体の動作がキビキビとしたものとなった。その代表といえるのが軽量インストーラーと呼ばれる新しいセットアッププログラムだ。また、これまでも完成度の高かったIDEだが、より効率的な開発を行えるような新機能が追加されている。さらにVSをAzure、VSTS、Xamarin Test Cloud、VS Mobile Centerなどと組み合わせることで、クラウドでホストされるモバイルアプリの開発、テスト、ビルド、配布、インサイトの取得からのアプリの改善といったスパイラルのスピードアップが狙えるようになるだろう。 本稿では軽量インストーラーとIDEに焦点を当て、VS 2017がどのような進化を遂げたのかを見ていくことにしよう。より詳細なVS 2017の紹介記事は後日公開の予定だ。なお、本稿ではVS 2017 Communityエディションをインストールしている。 VS 2017の軽
グーグルが開発費を負担「日本発のプロトタイプ」がすごーい！ (2/2)
会話の音声ログを解析しオリジナルの英会話レッスン 「ELI（エリ）」は、洋服の襟に付けるマイクデバイス。利用者の日常会話の音声ログを解析し、最適な英会話レッスンを生成するというもの。音声認識、音声合成、自然言語処理、翻訳などの技術をどのように利用すればよいかというアイデアを、本プロジェクトを進行する上でグーグルのサポートを得たという。 将来的には、個人の口癖やよく使う言い回し、職業的によく使う言葉にあわせて英会話を学習できるようにしたいそうだ。 いま訪れている場所の「別の時間」に出会える、偶然の楽しさ デバイスにGPSを内蔵、利用者が訪れた場所で「Chronoscape（クロノスケープ）」を覗きこみダイヤルを左に回すと、同じ場所で撮影された場所の異なる季節、天気、時代の画像をランダムに見ることができる。スマートフォンやPCの画像検索で見ることとの違いは、「覗きこむ」という行動で生まれる「何
Google Mock：はじめの一歩
CodeZineでgtest（Google Test）を紹介したのは4年も前のこと。ひさしぶりにgtestのGitHubを覗いてみたらgtest 1.8.0がリリースされていました。この版の以前との大きな違いは"Mockのサポート"のようです。C++でMockを提供してくれるUnit Test Frameworkはそんなに多くはなかったと記憶しています。 Google製Mockの使い心地を試してみることにしました。 『Google製のC++ Unit Test Framework「Google Test」を使ってみる』（CodeZine） google/googletest（GitHub） Mockとは Unit Testは通常低いレイヤの関数／クラスから行われます。関数f()をテストするとき、f()がg()を呼んでいるなら、まずg()をテストして正しく動いてくれることを確認してからでない
Android BLE API及びAndroid Beacon Libraryの設計の酷さを技術的に説明する
はじめに Android 4.3 から、BLE (Bluetooth Low Energy) 用の API が提供されるようになりました。その後、Android 5.0 で android.bluetooth.le というパッケージが追加され、BLE 用の API が再定義されました。しかし、輪をかけて酷くなりました。 しばらく BLE の仕事を離れることになりそうなので (そして恐らく戻ってこないので)、Android BLE API に対して言いたいことを忘れないうちに書いておこうと思います。なお、主に BLE アドバータイズメントパケットのペイロードの話になります。BLE API 全体については扱いません。 1. ペイロードのフォーマット BLE アドバータイズメントパケットのペイロード部のフォーマットが BLE の仕様でどのように定義されているかを知れば、あるべき API の姿が想
「きっかけはグーグルからの提案だった」――米IBM幹部が語るPOWERオープン化の狙い
「1年前、グーグルから『ITインフラの選択肢を増やしたい』と話を持ちかけられたのが、POWERをオープン化するきっかけだった」。米IBMのPOWER関連事業を統括するゼネラル・マネージャーのダグ・バローグ氏はこう語った。 「OpenPOWER Foundation」は、IBM、グーグル、エヌビディア（いずれも米国）など5社で2013年に設立した業界団体。その後韓国サムスン電子、日立製作所などを迎え入れ、2014年6月時点で加盟を23社に増やした。 OpenPOWER Foundationが目指すのは、POWERを中心とする次世代データセンター向けインフラの開発と、POWERを中心としたエコシステムの形成だ。POWERは、Power Architectureをベースとしたマイクロプロセッサである。 米IBMは、POWERの知的財産を加盟企業に提供。加盟社はその役割に応じ、POWERプロセッサ
米Googleが「POWER9」搭載サーバーを開発中、設計図はOCPで公開へ
米Googleは2016年4月6日（米国時間）、同社と米Rackspaceが共同で米IBMの次期プロセッサ「POWER9」搭載サーバーを開発中であり、設計図は「Open Compute Project（OCP）」の中でオープンソースとして公開する予定であることを明らかにした（写真1）。同日に米サンノゼで開催された「OpenPOWER Summit 2016」で発表した。 IBMは2013年に「OpenPOWER Foundation」を設立し、POWERプロセッサの知的財産（IP）を他社に公開している。既にIBM以外の米国や中国の複数のメーカーがPOWERを搭載する独自サーバーを販売しているほか、2018年にはIBM以外のメーカーが開発したPOWERプロセッサも市場に登場する予定。OpenPOWER Summit 2016は、OpenPOWER Foundationが開催したイベントだ。
人工知能の発展に量子コンピュータが不可欠な理由
米Googleが2015年12月に「既存のコンピュータに比べて1億倍高速」と発表して以来、カナダD-Wave Systemsが開発する「量子アニーリング型」の量子コンピュータへの注目が高まっている。この量子コンピュータとはどんなもので、何の役に立つのか。なるべく平易に解説したい。 記者は日経コンピュータの2014年4月17日号で「驚愕の量子コンピュータ」という記事を書き（ITproにも転載している）、量子アニーリング型の量子コンピュータの仕組みについて詳しく解説した。ただこの記事に対しては「難しい」という率直な感想も頂いているので、今回は例えなどを交えながら、「中身」ではなく「価値」を理解していただけるような記述を目指したい。 まず最初にお断りをしておくと、「量子アニーリング型」の量子コンピュータは、先に開発が進められていた「量子ゲート型」の量子コンピュータとは全くの別物だ。2013年以前
Google Glass無しでは生活できない ～ メモを見ながら買い物し読めない言葉はグラスで翻訳
もうGoogle Glass無しの生活には戻れない。スーパーマーケットでは、両手でショッピング・カートを押しながら、Google Glassに買い物リストを表示して売り場を移動する。料理の途中でGoogle Glassでレシピを確認する。コーヒーを作りながら、Google Glassに語りかけ音楽をスタートする。スマートフォンと比較して、ハンズフリーで情報にアクセスでき、デジタル・ライフが劇的に便利になった。 やはりGoogle Glassは買い物に便利 Google Glassは買い物で威力を発揮するといわれてきたが、実際に使うと、これを実感する。スーパーマーケットに行く前に、冷蔵庫をチェックして、買い物リストを作る。このリストをEvernoteに保存し、共有オプションで「Glass」を選択すると、Google Glassでメモを閲覧できる。上の写真（出典はいずれもVentureClef
グーグルがChrome DevToolsの学習ビデオを公開。DOM操作からプロファイリング、メモリリークの発見まで詳しく学べる
グーグルがChrome DevToolsの学習ビデオを公開。DOM操作からプロファイリング、メモリリークの発見まで詳しく学べる 学習内容は全部で以下の7つのレベルに分かれており、17本のビデオと、レベルごとに用意された、実際に自分で操作して解いてみる75以上の例題から構成されています。レベルをクリアするとバッジがもらえるようになっています。 Level 1: Getting Started & Basic DOM and Styles Level 2: Advanced DOM and Styles Level 3: Working With the Console Level 4: Debugging JavaScript Level 5: Improving Network Performance Level 6: Improving Performance Level 7: Memo
企業システムの発想を刺激する、Googleクラウドの構成要素
本連載「企業向けシステムを構築するパブリッククラウド」ではさまざまなパブリッククラウドを、エンタープライズの業務システムで利用する観点で解説している。今回は「クラウド」というタームを最初に使い始めたといわれるGoogleを（再度）取り上げる。六本木の華やかなオフィスを訪問して取材をした内容をベースに、筆者の私見を交えながら解説を試みる。なお、Googleの成り立ちなどについては、過去の記事を参照していただきたい（過去の記事はこちら：「Google App Engine」の企業利用におけるさまざまな課題）。 これまでの連載 第12回：インスタンス型ではなく“リソース型”を提唱する「GMOクラウド Public」 第11回：ユニークなサービスで差別化を図る「BIGLOBEクラウドホスティング」 第10回：システム管理者に優しいIaaS「ニフティクラウド」 連載インデックス：企業向けシステムを構
米カリフォルニア州知事が無人車両走行法案に署名、Google本社で署名式
米カリフォルニア州のJerry Brown知事が現地時間2012年9月25日、公道における自動走行車両の運転を許可する法案（SB 1298）に署名した。2013年1月1日に発効する。 新たに施行される法律では車両管理局（DMV）が自動走行車両の安全と性能の基準を定め、車両操作の申請および承認プロセスを確立し、運転免許保持者が自動走行車両をテストできるようにする。 同法案を提出したAlex Padilla上院議員（民主党）によると、署名式はカリフォルニア州マウンテンビューにあるGoogle本社で行われた。Googleは2010年10月に、トヨタ自動車のハイブリッド車「プリウス」を改良してビデオカメラやレーダーセンサーなどを搭載した無人走行可能な自律型自動車の開発を明らかにした（関連記事：Googleが自動運転カーを開発、公道22万キロの走行に成功）。Googleはこれまでにカリフォルニア州で
コードレビューいろいろ - steps to phantasien
コードレビューの話をいくつか見かけた. (1, 2, 3) 私もはやりにのってなにか書いてみたい. といってもリンク先についてどうこう言う気はない. ふだんからぼんやり感じていることをテキストにしてみたい. コードレビューの様式 コードレビューのやりかたは色々ある. 話の背景をあきらかにすべく, まずは私が参加したり見聞きしたりしてきた方法を紹介したい. ただとりとめなく列挙しても見通しが悪いから, 方法を評価する軸を見立てておこう. コードの粒度: 一回のレビューでレビュアが目を通すコードの量はどのくらいだろう. プロジェクト全体? モジュール単位, 機能単位, それともクラス単位? 古典的なレビュー様式はこれら <論理的な単位> でレビューをすることが多い. 最近はブランチやコミットのような <ひとまとまりの変更> を単位とする方法に人気がある. Github の Pull Reque
Google自動運転カー、48万キロを無事故で走破 レクサスのSUVも登場
米Googleは8月8日（現地時間）、自動運転カープロジェクトの実験車での走行距離が累計で30万マイル（約48万キロ）を突破したと発表した。これまで無事故だったという（2011年8月の追突事故は人による運転中だったのでカウントされていない）。 現在、実験車は十数台。車種はトヨタのプリウスが中心だったが、新たにSUVタイプのレクサス（RX450h）が追加された。異なる環境・車種でアルゴリズムをテストするのが目的という。 Googleは次のステップとして、これまで必ず2人乗りで行ってきた実験を、通勤のような決まったルートの走行では1人での乗車に切り替える。将来的には完全に自動車に運転を任せて通勤中に仕事ができるようにしたいが、当面は人は運転席に座って必要に応じて運転を補佐するとしている。 Googleは2010年から自動運転カーの開発を続けており、3月には20万マイル（約32万キロ）を走破。5
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
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