Googleの新プロジェクトがスゴすぎる、可能性はストリートビューの比ではない「Tango」が真に驚異である理由
昨日、突然発表されたGoogleの新プロジェクト「Tango」の無限大の可能性に胸をときめかせたのは筆者だけだろうか。 Google、スマホに人間レベルの空間認識能力を与えるプロジェクト「Tango」を発表 個人的にはかなりインパクトのあるニュースだったが、それほど大きな話題にはなっていないようだ（少なくとも日本国内では）。 Tangoが驚異的なプロジェクトになりうる理由を、Googleマップのストリートビューと比較しつつ、妄想を交えながら気楽に考えてみたい。 スマホで部屋を3Dモデル化した動画が公開 まず、TechCrunchが新たに公開した動画を見てみよう。 室内を撮影 雑然と物が置かれた部屋を、Tangoの試作スマホによって撮影していく。この試作機には、モーションセンサや奥行きを感知するDepthセンサ、カメラ、高性能プロセッサが搭載されている。 部屋内を移動しながら、ゆっくり撮影し
X, the moonshot factory
We create radical new technologies to solve some of the world’s hardest problems We create radical new technologies to solve some of the world’s hardest problems X is a diverse group of inventors and entrepreneurs who build and launch technologies that aim to improve the lives of millions, even billions, of people. Our goal: 10x impact on the world’s most intractable problems, not just 10% improve
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
MapReduce - naoyaのはてなダイアリー
"MapReduce" は Google のバックエンドで利用されている並列計算システムです。検索エンジンのインデックス作成をはじめとする、大規模な入力データに対するバッチ処理を想定して作られたシステムです。 MapReduce の面白いところは、map() と reduce() という二つの関数の組み合わせを定義するだけで、大規模データに対する様々な計算問題を解決することができる点です。 MapReduce の計算モデル map() にはその計算問題のデータとしての key-value ペアが次々に渡ってきます。map() では key-value 値のペアを異なる複数の key-value ペアに変換します。reduce() には、map() で作った key-value ペアを同一の key で束ねたものが順番に渡ってきます。その key-values ペアを任意の形式に変換すること
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
