2016 年穀歌開源了這些超酷炫的專案

兩味真火發表於2016-12-20

摘要: 人工智慧可以可以創作藝術和譜寫曲子了,手機感測器也可以成為強大的研究實驗室了,普通耳機也可以實現 VR 中的 3D 全景音效了……這些你還不知道?來看看谷歌的這些超酷的開源專案吧!

開放原始碼軟體讓 Google 能夠無需重新發明輪子就能夠快速有效地進行開發,也讓我們能夠集中注意力來解決新問題。我們知道,支援開源,就是站在了巨人的肩膀上,所以 Google 員工能夠輕鬆地將他們在內部工作的專案作為開放原始碼釋出。

我們已經發布了超過2000萬行的開原始碼,包括 Android,Angular,Chromium,Kubernetes 和 TensorFlow 等專案。 我們的版本還包括許多您可能不熟悉的專案,例如 CartographerOmnitone 和 Yeoman

回顧我們在 2016 年開源的專案,有很多令人興奮的事情。 我們釋出了很多開源軟體、硬體和資料集,來看看今年的一些版本。

負載均衡系統 Seesaw

Seesaw是由我們網路可靠性工程師用 Go 語言開發的基於 Linux 虛擬伺服器的負載平衡平臺,就像所有好的專案一樣,這個專案也是為了解決實際問題而產生的。

Seesaw釋出的部落格中這樣寫道:“我們需要能夠處理單播(unicast)和任播(anycast)虛擬 IP (VIPs) 流量,使用 NAT 和 DSR (也被稱為 DR) 執行負載均衡,執行鍼對後端的健康檢查。特別是,我們需要一個容易管理的平臺,可以自動部署配置的變化。在評估了一些包括現有的開源專案的平臺之後,我們沒能找出一個能夠滿足我們所有需求的平臺,所以我們決定自己著手開發一個可靠和可伸縮的負載均衡平臺。”

它讓我們提高了服務可用性並降低了管理開銷。我們很高興能夠把它分享出來,希望其他企業也能夠從中受益。

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)是一種能夠自適應式評估多種供應商安全和隱私防護策略的評估調查問卷。

我們每年對數百家供應商的安全性進行評估,因此開發了 VSAQ 來自動化大部分初始資訊的收集。許多供應商發現我們的問卷直觀靈活,所以我們決定分享出來。 VSAQ 框架包括四個可擴充套件的問卷模板,涵蓋Web應用程式,隱私程式,基礎設施以及物理和資料中心安全。

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Nest開源的Thread協議 OpenThread

Nest 開源的 OpenThread 是基於其 Thread 協議實現的,通過 6LoWPAN 標準連線的智慧家居網路。OpenThread 的開發由 ARM,微軟,高通,德州儀器和其他主要供應商支援。

OpenThread 是 Nest 主要負責的,而不是 Thread Group。通過 OpenThread,Nest 希望將Nest 產品中所用的技術在更多供應商和製造商中廣泛採用,以加速智慧產品家居網路產品的開發進展。隨著越來越多的供應商運用 Thread,製造商可以有機會選擇一個成熟的網路技術,而不需要建立它們自己的產品,消費者將會有越來越多安全可靠的相關產品可以選擇。

創作藝術和譜寫曲子的機器智慧 Magenta

我們可以使用機器學習創造引人注目的藝術和音樂嗎?Magenta 可以幫你實現,它是 Google Brain 團隊建立的一個基於 TensorFlow 的專案,目的是提高音樂和藝術生成的機器智慧的藝術水平,並建立一個藝術家,程式設計師和機器學習研究者的協作社群。

點這裡聽聽谷歌人工智慧的第一首歌曲

普通耳機實現 VR 中的 3D 全景音效 Omnitone

虛擬現實(VR)如果沒有空間音訊的話其實並沒有那種身臨其境的感覺,而很多VR開發都是在專有平臺上進行的。Omnitone 是由 Chrome 小組成員建立的一個跨瀏覽器支援的開源空間音訊渲染器,Omnitone 基於標準的 Web Audio API,提供身臨其境的體驗,可以與 WebVR 等專案一起使用。

原理圖:

實驗記錄應用 Science Journal

今天的智慧手機有很多感測器,可以告訴我們周圍的很多有趣的事情。通過這款應用,你可以利用你手機中的各種感測器來測量您的環境,如光和聲音,因此您可以繪製您的資料,記錄您的實驗,並組織您的問題和想法。讓手機成為一個強大的研究實驗室。

我們推出了 Science Journal 是為了幫助教育工作者、學生和公民科學家利用這些感測器。

這個你可能覺得沒什麼用的 App,卻意義深遠:Google Science Journal

ROS 系統支援的 SLAM 庫 Cartographer

Cartographer 是一個利用ROS系統支援的 2D 和 3D SLAM(simultaneous localization and mapping)庫。 這個庫庫組合來自各種感測器的資料來計算定位和地圖環境。

SLAM 是眾多自動駕駛平臺的重要元件,比如自動駕駛汽車、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感測器配置上,Cartographer 能實時建立全域性一致的地圖。

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