先日倒産したメモリメーカーの友人と飲んできた話
彼は純粋な技術屋といった感じで、 愚痴もまじっていたせいだろうか、何を言ってるかわからない部分もあったが、 いろいろと興味深い話を聞くことができた。 「結局、装置があれば韓国でも中国でもどこでも作れるようになって、値段のたたきあいになっちゃたんだろ」 という私に対して、彼は言った。 「体力勝負で負けたのは否定しない。だけどな、装置があれば誰でも作れるというのは大間違い」 「最大の要因は、やつらの技術力が高かったことだと思う。というかうちの規模の会社が研究開発で対抗できてたのがある意味奇跡。」 メモリは『装置があれば作れる汎用品』なわけではない。ということを彼は熱弁していた。 回路ひとつをとってみても、『アナログ』技術の塊で、 記憶素子のわずかな物理量(数10フェムトとか言ってた)の変化を 増幅する高精度なアンプだとか、 秒速数ギガビットの信号を処理するためにピコ秒単位で 信号のタイミングを
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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