日本のGoogle 社員が選んだ Chrome エクステンションのご紹介
Chrome エクステンションは、Chrome に便利な機能を追加することで、自分好みにブラウザをカスタマイズできるブラウザの拡張機能です。世界中の開発者の皆さんのおかげで、様々な種類のエクステンションが多数登録され、多くの方に利用していただいています。 先日、Google の社員に対してよく使っている Chrome エクステンションについてアンケートをおこないました。その中からさらに厳選したトップ10を、今回はランキング形式でご紹介します。ぜひ、試してみてください。 Doc PDF/PowerPoint Viewer 添付ファイルで送られた PDF、PowerPoint プレゼンテーション、その他のドキュメントなどのデータをダウンロードすることなしに、 Google Docs Viewer でブラウザ上で簡単に表示することができますRSS Subscription Extension 専
C++ のプログラムのデバッグを楽にする方法
Google が公開しているソフトウェアの解説シリーズ(→その1 , その2)の続きです。今回は google-glog を使ってスタックトレースを表示する方法についてご紹介します。 C++ でプログラムを書いているとよく遭遇するのがセグメンテーション違反というエラーです。不正なアドレスへのアクセスなどによりセグメンテーション違反が起きると、通常、 UNIX 系の OS では SIGSEGV というシグナルによってプログラムが終了するとともに、 core というファイルが作られます。 core ファイルにはデバッガから参照できるいろいろな情報が残っていますが、多くの場合に役に立つのは、スタックトレースという情報です。スタックトレースを見れば、プログラムがどこでクラッシュしたのか、どのような関数を経由してそこにたどり着いたのかがわかります。プログラムがクラッシュした箇所を特定できれば、単純な
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
Google Japan Blog: Google Web Toolkit で遊んでみました その1
私の場合、Google でエンジニアとして働いていても、C++ でサーバー側のコードを書いている時間が一番長かったりして、案外イマドキの Web2.0的技術、たとえば Google Maps API 等のウェブサービス API や JavaScriptを活用したフレームワークに触れる機会は少なかったりします。しかし、自社で公開している APIやライブラリを知らないのもアレですし、たまには新しいものに挑戦しないと世の中についていけなくなるのではないか、脳年齢の上昇に歯止めがかからないのではないか、セルライトが増加したり血液がドロドロになるのではないか、といった微妙な恐怖が生活習慣病予備軍を襲います。そんなわけで最近ちょっと気になっているのがGWTことGoogle Web Toolkit です。 GWTを一言で述べるなら、Java「だけ」を使ってAJAXアプリケーションを開発するためのフレーム
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