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#smooshgateとWeb互換性のチャレンジ
ナイトリーバージョンのFirefoxが古いWebサイトを破壊するというバグレポートに対して、Array.prototype.flatten TC39提案の執筆者であるMichael Ficarra氏がsmooshにflattenの名前を変更すると冗談的に提案したところ、JavaScriptコミュニティは声高に反応した。
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機械学習を使って金融詐欺と戦うAirbnb
民泊サイトであるAirbnbは機械学習を使ってクレジットカード不正利用と戦っている。同社は"フリクション"を使って、チャージバックと戦いながら、正当な顧客が予約できなくなるというネガティブな結果を最小限にしている。
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Universal Windows PlatformアプリはWin32機能を追いかける
MicrosoftはUWPアプリのいくつかの制限を外し、ローカルファイルシステムへのアクセスを拡大し、複数インスタンス、コンソールアプリのサポートにより開発者を引きつける。
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子どもと開発チームのためのML解説
Rob HarropのQCon Londonの基調講演では、ソフトウェアエンジニアのためのAIとMLと題して、開発チームとデータサイエンスチームを分離する壁の辺りに、どのようにMLが位置付けられているかが語られた。開発者は、多くの場合、MLの神秘主義のオーラのために、自分の能力開発に不安を感じている。IBMのDale Lane氏はスポンサー講演で、彼がどのようにMLの神秘性を取り除き、子供たちがMLを利用できるようにしたかを話した。
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Java 10リリース
オラクルはJavaの新バージョン - Java 10をリリースした。このリリースはJava 9リリース後たった6ヶ月で来たが、これはたった6ヶ月のライフスパンでの以前のリリースのような新しい機能リリースである。長期間サポートがある次のリリースはJava 11で、9月にリリースされるだろう。
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GitLabの新しい研究がDevOpsの価値と課題にスポットを当てる
GitLabから提供される2018年グローバル開発者レポートによると、ソフトウェア専門家は高度に協調するDevOpsスタイルの環境で働くことの総合的な価値を認識しており、そうしたメリットを経験している。65％の回答者は、DevOpsが非常に時間節約であると言っている。それは、マネージャのみに限定すると81％に上昇する。
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GitHubセキュリティアラートが400万以上の脆弱性を検出
昨年10月にリリースされたGitHubのセキュリティアラートは、開発者がRubyやJavaScriptプロジェクトから脆弱性を取り除くために要する時間を大幅に短縮したとGitHubは述べている。
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OSSライセンスの遵守を簡単にするGitHub Licensed
GitHub Licensedは、オープンソースのツールであり、GitHub上のプロジェクトの依存物のライセンスの正しさの保証とドキュメント化に関する雑務を単純にしてくれる。
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JavaのNestmateが進行中
オラクルがJEP 181 - "ネストベースのアクセス制御" - 俗に言う"nestmate"を発表した。これはプラットフ��ームへの技術的な拡張であり、Java 1.1で導入したアーキテクチャの20年分の負債を精算するものだ。
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Googleが新しいQuantumプロセッサのBristleconeをプレビュー
Googleの研究者であるJulian Kelly氏は、Bristleconeと呼ばれるGoogleの新しい量子プロセッサを発表した。これは最大72量子ビットまで拡張できる。
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Eclipse MicroProfile 1.3が公開
Eclipse MicroProfileは，Java EEを拡張して，エンタープライズJavaマイクロサービスのオープンソースコミュニティ仕様を提供することにより，マイクロサービスへの対応状況を改善するものだ。リリース1.3では，OpenAPI，OpenTracing，Rest Client APIが新たに導入された他，Config APIとMetrics APIがアップデートされている。
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学びのためのペアリング
ペアリングを使えば，新たなトピックを学んで職場に持ち帰ったり，成果を目に見えるものにしたり，成功を共に祝ったりすることが可能になる。学習のパートナは，果敢な目標を立てることを互いに促したり，何らかの行動を宣言したり，その実現のために背中を優しく押したりすることのできる存在なのだ。
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機械学習アクセラレーション向けのGoogle Cloud TPUをベータ版で提供開始
GoogleはカスタムチップTensor Processing Units（TPU）を開発した。それは、TensorFlowフレームワーク用に書かれた機械学習ワークロードを実行するためのものであり、機械学習 (ML) のエキスパートと開発者にベータ版で提供する。GoogleのCloud TPUを使用すれば、MLモデルを低コスト、高性能でオンデマンドで実行できる。