2019-02-26 to abs, chromeウェブストア, chrome拡張機能, google chrome, googlenews, javascript, policy, security, アプリ, サポート, サーバー, セキュリティ, ツール, データ, ドメイン, プライバシー, ライブラリ, 企業, 安全, 研究者, 米国, 脆弱性, 調査結果, 開発 by takuya
Kubernetesなどの開発をホストするCloud Native Computing Foundationは、Cloud Native Buildpacks （CNB）を同団体の初期プロジェクトであるサンドボックスプロジェクトとして採用したことを発表しました。 Buildpacksは、任意のプログラミング言語で書かれたアプリケーションのソースコードとフレームワーク、ライブラリ、ランタイムなどをまとめて実行可能なパッケージとしてコンテナ化する仕組みです。 参考：PaaS基……
機械学習の開発にTensorFlowを使うことで得られる最大の強みは抽象化だ。アルゴリズム実装のこまごました部分をすべて自力で扱ったり、関数の出力を別の関数の入力に結びつける適切な方法を理解したりしなくても、開発者はアプリケーションの全体のロジックに専念できる。舞台裏の詳細はTensorFlowに任せればよい。
TensorFlowは、Google Brainチームが開発したオープンソースのライブラリで、大規模な機械学習や数値計算に使える。機械学習や深層学習、ニューラルネットワークのさまざまなモデルやアルゴリズムが、共通の抽象化のもとで使いやすくまとまっている。Tensorflowのアプリケーションの開発には、Python用のフロントエンドAPIが提供されている。開発したアプリケーションの実行には、高速なC++が使われる。
Facebookは、同社が開発し、実際にネットワークトラフィックの管理に使用しているソフトウェアライブラリ「Katran」をオープンソースとして公開した。また、バックボーンネットワークを構築する際の作業を自動化するツールを発表した。 このツールはFacebook主催の年次技術カンファレンス「Networking @Scale」で紹介されたもので、その詳細は2本のブログ記事で説明されている。 FacebookがKatranを作ったのは、ネットワークの負荷分散を改善しながら、バックエンドサーバにより大きな柔軟
