Google に入るまでの話
how_i_got_into_google.md Googleに入るまでの話 (Developer Relations) コンテキスト: https://togetter.com/li/1331865 前提条件 部署 グーグルジャパンではなくてUSの本社での採用の話。私が受けたのはSoftware EngineerではなくてDeveloper Advocate。Engineering組織の下についているのでコーディング面接有り。ただし評価項目がSWEとは異なる。 英語 アメリカの4大卒、新卒の時のTOEICは900点以上だったはず（覚えてない）。面接時点でアメリカの現地企業で4年実務経験有り。 面接時点の経験 CSの授業は受けたことが無い。動画サービスを作っているベンチャー企業でPMのような「コードを書く以外でやらなきゃいけない仕事」をしていたので、知らない技術を振られても要件定義したり仕
Google I/Oで日経電子版が事例として紹介された話 — HACK The Nikkei
Web 開発チームの宍戸(sisidovski)です。現在カリフォルニアの Mountain View で開催されている Google I/O 2018 で、日経電子版が Web パフォーマンス改善のセッションで事例として紹介されたので報告させてください。 何が紹介されたの 電子版モバイル Web https://r.nikkei.com が、パフォーマンスの最適化事例として紹介されました。既にいくつかの資料やカンファレンスで公開していますが、r.nikkei.com はパフォーマンスを最重要の KPI として、例えば以下のようなパフォーマンス向上のためのベストプラクティスを愚直に検討・実行しています。 アセットの圧縮 HTTP キャッシュ 画像サイズ、フォーマット、最適化 遅延ロード Resource Hints による先読み ルーティングベースの JS/CSS ファイルの分割 サードパ
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io18
Google I/O 2018で発表された10個のコト：AIがもう、凄すぎる #io182018.05.09 09:30171,080 編集部 西谷茂リチャード あれにもAI、これにもAI、すべてにAIマジックを。 Googleが毎年開いている開発者向けの発表会、Google I/O。2017年に初めて｢AIファースト｣の方針を打ち出した当時も、AIネタは結構お腹いっぱいでした。が、2018年は前年にも増してAIに続くAIの発表。しかもそのAIの進化っぷりと言ったら……もう凄すぎて……。だってキーノートの冒頭にジャブで打ってくる発表が｢AIにより目の検査だけであらゆる重病を検知できるようになりました｣ですよ？ なので御察しの通り、やはり今回の1番の目玉はGoogle アシスタントです。新機能がいくつか追加されていて、なかでもGoogle アシスタント自身が電話をかけちゃう機能は別次元。あと
【保存版】Google検索品質評価ガイドラインの完全日本語翻訳 SEO担当者必見(2015年11月版) | 大阪 バリューエージェント
2015年11月にGoogleが公開したGoogle General Guidelines（Google検索品質評価ガイドライン）をすべて日本語に翻訳したものを公開します。元のPDFファイル160ページをすべて翻訳しています。 SEOコンサルタント、Web担当者、Webコンサルティングをする方には必見の内容です。ぜひご覧ください。 翻訳文の中でリンクがたくさんありますが、アクセス出来ないリンク(www.raterhub.com など)があります。翻訳前のデータでもアクセスできない状態です。リンクがあるという認識を持って頂くためにあえてそのままにしております。ご了承ください。また、画像などは翻訳していません。Google検索品質評価ガイドラインの原盤をご覧頂きながら見ると理解を深めやすいと思います。翻訳はなるべく忠実に行っておるつもりですが誤訳などがありましたらご連絡頂くと幸いです。また、最
Microsoft、“Googleより2倍正確な”画像認識技術「Project Adam」を披露
米Microsoftの研究部門、Microsoft Researchは7月14日（現地時間）、本社キャンパスで開催中の年次カンファレンス「Faculty Summit 2014」でディープラーニング（深層学習）研究プロジェクト「Project Adam」の成果を披露した。 Project Adamは、機械学習と人工知能（AI）の研究プロジェクトで、その目的はあらゆる物体を視覚的に認識することという。 このプロジェクトで、インターネット上の1400万件以上の画像データを2万2000のカテゴリーに分類した画像データベースを利用する「深層神経ネットワーク（DNN）」を構築した。カンファレンスのデモでは、ステージに連れてきた犬にWindows Phone端末のカメラを向けてCortanaに「この犬の犬種は何？」と尋ねるとCortanaが写真を撮影することを求め、撮影すると「ローデシアン・リッジバッ
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
AngularJSの設計思想 [Google I/O 2013] - ワザノバ | wazanova.jp
[Video] https://www.youtube.com/watch?v=HCR7i5F5L8c AngularJSのHype (盛り上がり感)があるようなので、GoogleのMisko HeveryとBrad GreenがGoogle I/O 2013でAngularJSの設計思想について語っているのを紹介します。 アプリ開発は、雛形構文（ボイラープレート）を利用しながらデータをブラウザとDBの間でやりとりさせるのが中心で、気づいてみると同じ雛形構文を書く作業をかなり繰り返している。コードを書いてる時間よりもコードを読んでいる方に時間がとられることも多い。この雛形構文を使った作業を極力減らして、アプリに付加価値をもたらすコーディング作業だけを抽出したいと思った。 コーディング作業が効率的になる構造が欲しかった。 フレームワークにテストを組み込むが、フレームワーク自身をきっちりテスト
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
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
パスワード認証