2016 年穀歌開源了這些超酷炫的項目

開放源代碼軟件讓 Google 可以無需從新發明輪子就可以快速有效地進行開發,也讓咱們可以集中注意力來解決新問題。咱們知道,支持開源,就是站在了巨人的肩膀上,因此 Google 員工可以輕鬆地將他們在內部工做的項目做爲開放源代碼發佈。html

咱們已經發布了超過2000萬行的開源代碼,包括 Android,Angular,Chromium,KubernetesTensorFlow 等項目。 咱們的版本還包括許多您可能不熟悉的項目,例如 CartographerOmnitoneYeomanlinux

回顧咱們在 2016 年開源的項目,有不少使人興奮的事情。 咱們發佈了不少開源軟件、硬件和數據集,來看看今年的一些版本。程序員

負載均衡系統 Seesaw

Seesaw是由咱們網絡可靠性工程師用 Go 語言開發的基於 Linux 虛擬服務器的負載平衡平臺,就像全部好的項目同樣,這個項目也是爲了解決實際問題而產生的。後端

Seesaw發佈的博客中這樣寫道:「咱們須要可以處理單播(unicast)和任播(anycast)虛擬 IP (VIPs) 流量,使用 NAT 和 DSR (也被稱爲 DR) 執行負載均衡,執行鍼對後端的健康檢查。特別是,咱們須要一個容易管理的平臺,能夠自動部署配置的變化。在評估了一些包括現有的開源項目的平臺以後,咱們沒能找出一個可以知足咱們全部需求的平臺,因此咱們決定本身着手開發一個可靠和可伸縮的負載均衡平臺。」瀏覽器

它讓咱們提升了服務可用性並下降了管理開銷。咱們很高興可以把它分享出來,但願其餘企業也可以從中受益。安全

供應商安全評估調查問卷 VSAQ

VSAQ (Vendor Security Assessment Questionnaire,供應商安全評估調查問卷)是一種可以自適應式評估多種供應商安全和隱私防禦策略的評估調查問卷。服務器

咱們每一年對數百家供應商的安全性進行評估,所以開發了 VSAQ 來自動化大部分初始信息的收集。許多供應商發現咱們的問卷直觀靈活,因此咱們決定分享出來。 VSAQ 框架包括四個可擴展的問卷模板,涵蓋Web應用程序,隱私程序,基礎設施以及物理和數據中心安全。網絡

http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0309/baa75ec0cfcb2de.png

Nest開源的Thread協議 OpenThread

Nest 開源的 OpenThread 是基於其 Thread 協議實現的,經過 6LoWPAN 標準鏈接的智能家居網絡。OpenThread 的開發由 ARM,微軟,高通,德州儀器和其餘主要供應商支持。app

OpenThread 是 Nest 主要負責的,而不是 Thread Group。經過 OpenThread,Nest 但願將Nest 產品中所用的技術在更多供應商和製造商中普遍採用,以加速智能產品家居網絡產品的開發進展。隨着愈來愈多的供應商運用 Thread,製造商能夠有機會選擇一個成熟的網絡技術,而不須要建立它們本身的產品,消費者將會有愈來愈多安全可靠的相關產品能夠選擇。負載均衡

創做藝術和譜寫曲子的機器智能 Magenta

咱們可使用機器學習創造引人注目的藝術和音樂嗎?Magenta 能夠幫你實現,它是 Google Brain 團隊創建的一個基於 TensorFlow 的項目,目的是提升音樂和藝術生成的機器智能的藝術水平,並創建一個藝術家,程序員和機器學習研究者的協做社區。 

點這裏聽聽谷歌人工智能的第一首歌曲

 

普通耳機實現 VR 中的 3D 全景音效 Omnitone

虛擬現實(VR)若是沒有空間音頻的話其實並無那種身臨其境的感受,而不少VR開發都是在專有平臺上進行的。Omnitone 是由 Chrome 小組成員創建的一個跨瀏覽器支持的開源空間音頻渲染器,Omnitone 基於標準的 Web Audio API,提供身臨其境的體驗,能夠與 WebVR 等項目一塊兒使用。

原理圖:

Google發佈Omnitone ,爲VR音頻製做帶來了什麼改變?

實驗記錄應用 Science Journal

今天的智能手機有不少傳感器,能夠告訴咱們周圍的不少有趣的事情。經過這款應用,你能夠利用你手機中的各類傳感器來測量您的環境,如光和聲音,所以您能夠繪製您的數據,記錄您的實驗,並組織您的問題和想法。讓手機成爲一個強大的研究實驗室。

咱們推出了 Science Journal 是爲了幫助教育工做者、學生和公民科學家利用這些傳感器。 

這個你可能以爲沒什麼用的 App,卻意義深遠:Google Science Journal

ROS 系統支持的 SLAM 庫 Cartographer

Cartographer 是一個利用ROS系統支持的 2D 和 3D SLAM(simultaneous localization and mapping)庫。 這個庫庫組合來自各類傳感器的數據來計算定位和地圖環境。

SLAM 是衆多自動駕駛平臺的重要組件,好比自動駕駛汽車、倉庫中的自動叉車、掃地機器人、UAVs 等。在產業界和學術界常見的傳感器配置上,Cartographer 能實時創建全局一致的地圖。

文章部份內容編譯自:https://opensource.com

原文做者:Google 開源推廣團隊成員 Josh Simmons

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