Last updated on July 30, 2020, at 5:45 PM PT with new sections below on “What we know now” and “What we’re doing to protect our service”. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- July 30, 2020 As our investigation continues, we’re sharing an update to answer some of the remaining questions based on what we’ve discovered to date. We
Twitter、コードやドキュメント内の用語「Whitelist/Blacklist」「Master/Slave」「Dummy value」などを好ましい用語へ置き換え、具体例も発表 Twitterエンジニアリングチームは、同社のソースコードやドキュメントで使われてる差別につながりかねない用語を、好ましい用語に置き換えると発表しました。 We’re starting with a set of words we want to move away from using in favor of more inclusive language, such as: pic.twitter.com/6SMGd9celn — Twitter Engineering (@TwitterEng) July 2, 2020 上記のように、同社のエンジニアリングチームは「インクルーシブな言語は、誰もが属する
※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Twitter の広告プラットフォームでは、日常業務の一環として数十億もの広告エンゲージメント イベントが日々発生しています。そしてこれらのイベントのひとつひとつが、ダウンストリームの数百もの集約指標に影響を及ぼす可能性があります。広告主がユーザー エンゲージメントを測定し、広告キャンペーンを効率よく追跡できるように、Twitter はさまざまな分析ツール、API、ダッシュボードを提供しています。これらは 1 秒あたりに数百万もの指標をほぼリアルタイムで集約することが可能です。 本投稿では、Steve Niemitz がリードを務めるTwitter の収益データプラットフォームエンジニアチームが、Twitter の広告分析プラットフォームの収益正確性と信頼性を向上させる
Machine learning enables Twitter to drive engagement, surface content most relevant to our users, and promote healthier conversations. As part of its purpose of advancing AI for Twitter in an ethical way, Twitter Cortex is the core team responsible for facilitating machine learning endeavors within the company. With first-hand experience running machine learning models in production, Cortex seeks
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Infrastructure Democratizing data analysis with Google BigQuery Every day, over a hundred million people come to Twitter to find out what’s happening in the world and talk about it. Every Tweet and user action generates an event that we make available for internal data analysis at Twitter. Hundreds of employees analyze and visualize this data, and improving their experience is a top priority for t
Cortex provides machine learning platform technologies, modeling expertise, and education to teams at Twitter. Its purpose is to improve Twitter by enabling advanced and ethical AI. With first-hand experience running machine learning models in production, Cortex seeks to streamline difficult ML processes, freeing engineers to focus on modeling, experimentation, and user experience. Once upon a tim
We’ll discuss our experience running a very large Git repository with the many projects and contributors, discuss the pros and cons of large repositories, introduce some enhancements we are testing to improve fetch performance through journaled replication, and cover some other optimizations we are pursuing.
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