2012年第一陪审团审判，美国地方法院法官William Alsup裁定API可以不受版权限制，但Alsup的观点在上诉中被推翻。...在这次审判中，Google唯一可用论点就是这37个API在“合理使用”的范围内。 在审判中，甲骨文认为Google抄袭了Java API封装件以及相关声明的代码，以便减少对Oracle的版权费用。...这场裁决仅围绕着一个特殊的争议，即Google使用的Java API是否在法律允许的“合理使用”范围之内。...Google发言人在一份声明中说，“今天的裁决表明，Android可以“合理使用”Java API，代表了Android生态系统的胜利、Java编程社区的胜利、以及依靠开放和自由编程语言来构建创新消费产品的软件开发者的胜利...Google的胜利降低了对一些开发商的影响，因为他们一直认为编程语言的API可以自由使用。但这仍然是一个版权保护的案例，至少在一个上诉法院的法律下是这样。
大家好，又见面了，我是全栈君，祝每个程序员都可以多学几门语言。...说了这么多，那么首先同意我以Google Discovery RESTful服务为例，给大家演示怎样用最普通的Java代码调用Google Discovery RESTful服务。...引言： 在“怎样用Google APIs和Google的应用系统进行集成(2)”的以下，我列出了当前Google APIs支持的全部的Google APIs。...事实上这个表格是我用代码调用Google Discovery RESTFul服务自己主动生成的。..."id": "adexchangebuyer:v1", "name": "adexchangebuyer", "version": "v1", "title": "Ad Exchange Buyer API
使用谷歌地图 API 的第一步就是要注册一个 API 密钥，需要注重一下两点： 1.假如使用 API 的页面还没有发布，只是在本地调试，可以不用密钥，随便用个字符串代替就可以了。...file=api&hl=zh-CN&v=2&key=abcdefg）解析： 1.ditu.google.com：也可以用ditu.google.cn，假如你需要在地图上显示大陆以外的具体地图，...就用 maps.google.com 2.file=api 这个是请求API 的JS 文件用的,固定的格式。...五：浏览器兼容性 Google Maps API支持的浏览器种类与Google地图网站相同。...http://maps.google.com/maps?file=api&v=2里面的脚本似乎可以在任何浏览器里面解析而不产生错误，所以您可以在检查浏览器兼容性之前就包含脚本文件。
在此版本中，我们发布了 CRL 与 OCSP Stapling 为客户端提供更灵活的安全防护，新增了 Google Cloud Pub/Sub 集成帮助您通过 Google Cloud 各类服务发掘更多物联网数据价值...Google Cloud Pub/Sub 集成Google Cloud Pub/Sub 是一种异步消息传递服务，旨在实现极高的可靠性和可扩缩性。...异步微服务集成：将 Pub/Sub 作为消息传递中间件，通过 pull 的方式与后台业务集成；也可以推送订阅到 Google Cloud 各类服务如 Cloud Functions、App Engine...图片对于 Google IoT Core 用户，您无需做更多改变就能将 MQTT 传输层迁移至 EMQX，继续使用 Google Cloud 上的应用和服务。...解决从 e4.4.5 以及更早的版本升级 EMQX 的时候，Kafka 资源的认证类型从 PLAIN 变成了 NONE 的错误。
因此可以把软硬件的综合使用成本降到最低； 其次，它灵活。从系统内核到各种应用，你都可以随心所欲定制。...不是说不需要安装深度学习框架吗？ 那得看是谁家的深度学习框架了。 Colab默认安装Tensorflow，因为它是Google自家开发的深度学习框架。...pip install turicreate 你就可以看到Colab帮你辛勤地安装TuriCreate以及全部依赖包了，根本不用自己操心。瞬间就安装好了。 ? 我们重新调用TuriCreate。...下面我们需要做一件事情，就是让Colab可以从我们的数据文件夹里面读取内容。...点击你自己的Google账号。 然后会提示你Google Cloud SDK的权限请求。 ? 点击允许后，你就获得了一长串字符了。复制它们。 ? 回到Colab页面上，把这一长串字符粘贴进去，回车。
如果您想立即查看源代码，所有处理都可以作为一个Google Colab笔记本[2]提供。 使用LangChain和Qdrant实现问答 配置 千里之行始于足下，在我们的案例中，从配置所有服务开始。...我们将使用Qdrant Cloud[3]，因此我们需要一个API密钥。对于OpenAI也是一样-需要从他们的网站上获取API密钥。 构建知识库[4] 我们还需要一些事实来生成答案。...在使用之前，唯一需要做的是将这些部分组合在一起，也可以通过一个函数调用完成。 测试链条[7] 就是这样！我们可以提出一些查询，LangChain将执行所有必要的处理来在提供的上下文中找到答案。...如果您想自己运行该链条，最简单的方法是打开Google Colab笔记本[8]。...References [1] LangChain: https://langchain.readthedocs.io/ [2] Google Colab笔记本: https://colab.research.google.com
第一步：启动 Google Colab 我们可以使用 Colab 在 Web 浏览器上直接运行 Python 代码，使用指南：https://mktg.best/d7b6u。...从 GitHub 上传 Notebook 我们可以使用项目 URL，或者搜索组织和用户等方法，直接从 GitHub 上传 Python 代码。...将完整代码一键上传到 Google Colab notebook ? 同样地，用户可以通过按名称、日期、所有者或者修改日期过滤保存的 notebook，直接从 Google Drive 上传代码。...从 Kaggle 上传数据 从 Kaggle 生成 API Token 来自 Kaggle 的数据可以直接上传到 Colab，不过这需要 Kaggle 的 API Token 才能完成数据导入，步骤如下...Kaggle 数据将在 Colab 中下载和上传，如下所示： ? 从 Google Drive 中读取文件 Colab 还提供从 Google Drive 读取数据的功能。
选自KDnuggets 作者：Chengwei Zhang 机器之心编译 参与：高璇、路 本文介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。...最近，Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项，其浮点计算能力为 180 TFlops。...流程如下所示： 构建一个 Keras 模型，可使静态输入 batch_size 在函数式 API 中进行训练。 将 Keras 模型转换为 TPU 模型。...读者阅读本文时，可以使用 Colab Jupyter notebook Keras_LSTM_TPU.ipynb（https://colab.research.google.com/drive/1QZf1WeX3EQqBLeFeT4utFKBqq-ogG1FN...结论 本快速教程介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。
我们能生成一首诗吗？ （文字生成） 我们可以生成一张猫的照片吗？ （GANs） 我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？ （NMT） 我们可以描述图像内容吗？...eager function是一个逐步运行的界面，其中操作在从Python调用时即刻执行。这使得TensorFlow上手容易，并且可以是研究和开发更加直观。...示例 1：文本生成 我们的第一个例子（https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow...您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它（或者您也可以从GitHub下载它作为Jupyter笔记本）。代码在笔记本中详细解释。...示例 2：DCGAN 在这个例子（https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow
提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型，优雅处理模型过渡，等等。...可以用pip安装：库名叫做google-api-python-client。...所有这些库都可以用pip安装（比如，GCS客户端库是google-cloud-storage）。如果有可用的客户端库，最好不用Google API客户端，因为前者性能更好。...当你打开Colab notebook，它是在一个免费的Google VM上运行，被称为Colab Runtime。...要启动任务，你需要命令行工具gcloud，它属于Google Cloud SDK。可以在自己的机器上安装SDK，或在GCP上使用Google Cloud Shell。
TFX 与Google Cloud紧密集成，可与 Vertex AI Pipelines 一起使用。...TensorFlow Cloud可让用户将本地环境连接到 Google Cloud。...提供的 API 能够弥补从本地机器上的模型构建和调试到 GCP 上的分布式训练和超参数调整之间的差距，而无需使用 Cloud Console。...Google Colab是一个基于云的笔记本环境，与 Jupyter 非常相似。...将 Colab 连接到 Google Cloud 进行 GPU 或 TPU 训练很容易，并且PyTorch 也可以与 Colab 一起使用。 三项对此完，这两个框架可以说是神仙打架了，各有优劣。
这种说法到 2022 年还成立吗？在这篇文章中，作者从模型可用性、部署便捷度和生态系统三个方面对比了两个框架的优缺点，并针对不同身份的读者给出了不同的选择建议。...Cloud： TensorFlow Cloud 是一个可以将本地环境连接到 Google Cloud 的库，它的 API 旨在弥补本地机器上模型构建和调试与 GCP 上分布式训练和超参数调整之间的差距，...Colab： Google Colab 是一个基于云的 notebook 环境，与 Jupyter 非常相似。...Colab 易于连接到 Google Cloud 进行 GPU 或 TPU 训练，并且 Colab 还可以和 PyTorch 一起使用。...不过，一旦准备更深入地了解深度学习的具体细节，你会面临几个选择： 如果你不想安装新框架，并且担心能否适应新的 API，那可以尝试从 Keras 「下降」到 TensorFlow。
这个工具是调用OpenAI的api制作的，体验地址在这www.chatpdf.com 无需注册就能体验，chatpdf目前限制pdf文件在120页以内，当然也可以用你自己的ChatGPT api，点击use...和 ChatGPT 一样，解读 PDF 的内容可以在云端保存，期限是 7 天。...几句话，它就把论文的核心要点讲清楚了，从基本原理到实验方法以及论文结果。而且仅需几秒钟，就给出了答案。要知道，这篇论文算上补充材料有 23 页，自己想弄清楚，怎么也得将近半个小时。...基于 LLM 模型，可以在 Colab 上使用。https://colab.research.google.com/drive/1AVh9dOsG9DKzfK7gOFrJuitPIcLPqlbO?...usp=sharing 其他 参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/2237274
Gemma 由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发，其灵感来自 Gemini，其名称反映了拉丁语_gemma_，意思是“宝石”。...您今天就可以开始与 Gemma 合作，使用 Kaggle 中的免费访问权限、Colab 笔记本的免费套餐以及首次使用 Google Cloud 用户的 300 美元积分。...研究人员还可以申请高达 50 万美元的Google Cloud 积分来加速他们的项目。...还有 即用型Colab和Kaggle 笔记本，以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成，让您可以轻松开始使用 Gemma。...运行 如果你有google账号那就直接打开Gemma的colab页面 (没有的话就注册一个啦) 不出意外你会看到这样一个页面 接下来点击右上角，按照我的截图顺序，选择显卡为t4 点击保存，等待右上角变成这样
Colab也提供了付费服务，包括9.99刀每月的Pro和49.99刀每月的Pro+版，对应更好的GPU算力。Google Drive也可以付费扩容。.../opt/bin/nvidia-smi 全靠运气，这次分到了T4 o(￣▽￣)o 从知乎上参考各GPU比较： 装载云盘 ---- 由于是云端，所以本地数据需要上传到云盘，然后Colab从云盘中获取数据...登录账号后，就可以看到Google Drive中的文件了。 然后从Google Drive中上传的文件和数据都授权给Colab可以读取了。...上面是图形化操作方法，也可以直接用代码进行装载： # 加载盘 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive/') 文件点击这里上传...至此就可以开始你的项目了~ 原创不易，请勿转载（本不富裕的访问量雪上加霜 ） 博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 来都来了，不评论两句吗 如果文章对你有帮助，记得一键三连
像使用 JavaScript API 一样传递参数参数，注意上面语法表中指出的差异。导出任务必须通过start()对定义的任务调用方法来启动。通过调用任务的status()方法来查询任务的状态。...Python API 启动的任务也将出现在同一 Google 帐户的 JavaScript代码编辑器的“任务”选项卡中 。...调用getInfo()Earth Engine 对象以从服务器到客户端获取所需的对象： # 加载Landsat 影像. img = ee.Image('LANDSAT/LT05/C01/T1_SR/LT05...Folium和 ipyleaflet提供交互式地图处理，而图表可以使用Matplotlib、 Altair或 seaborn来完成， 仅举几例。...在您可以运行这些示例之前，您需要将 Folium 导入您的 Python 会话，并向folium.Map对象添加一个用于处理地球引擎图块的方法。
如果从学习的角度上来说，一般的机器学习模型或者深度学习模型单卡还是能够支撑的，视觉领域的不是特别了解，在自然语言处理领域常见的任务（情感分类，序列标注，QA，NMT除外吧），常用数据集单卡都是可以应付的...最近比较大的语言模型，ELMo单卡也是可以训练的，只是时间长一点，BERT单卡调用预训练的模型也没有问题。...从做科研的角度来说，个人觉得不要执着于去做和工业界去拼计算资源的问题，BERT是个好东西拿过来用就可以了。...知乎回答链接： https://www.zhihu.com/question/304263105/answer/617594784 @ Wendell 现在Google Colab上有免费的TPU...当然Colab的TPU有些坑要爬，说几个最关键的，以免大家浪费时间： 1. 除了Mnist之类可以缓存的小数据集，必须用Google Cloud Storage，否则IO会是瓶颈 2.
此版本拥有诸多升级和新功能： Cloud TPU 支持：您现在可以使用 TF-GAN 在 Google 的 Cloud TPU 上训练 GAN。...此外，您还可以在 Colab 的 TPU 教程中免费运行 TF-GAN。 GAN 自学课程：免费的学习资源将有助于机器学习的发展与传播。...简单易上手，对不对~ Colaboratory 教程：我们已完成改进，教程现在可以与 Google 的免费 GPU 和 TPU 搭配使用。 GitHub 代码库：TF-GAN 现在拥有自己的代码库。...这些文档深入探讨了这篇文章中提及的许多主题： Cloud TPU (https://cloud.google.com/tpu/docs/tpus) 开源示例 (https://github.com/tensorflow.../gan/tree/master/tensorflow_gan/examples/self_attention_estimator) Colab 的 TPU 教程 (https://colab.research.google.com
# 挂载谷歌硬盘 from google.colab import drive drive_path = "/content/drive" drive.mount(drive_path, force_remount...本以为轻轻松松就可以了，结果却忽视了谷歌硬盘的上传速度，一个慢字都不能形容它了。 略微思考后，完全可以用colab下载文件，然后解压到谷歌硬盘的指定位置即可。...转念一想抱脸网不就是一个完美的寄存点吗，而且国内还能访问。尝试了下，不仅容量大，而且上传速度也正常（虽然不是很快），堪称完美。...# 挂载谷歌硬盘 from google.colab import drive drive_path = "/content/drive" drive.mount(drive_path, force_remount...可以发现，模型和lora加载成功，也能正常调用。 image-20230405230442956 当然也不能说分享就失败了，我在硬盘下新建了一个lora和一个ckpt用来存所有的模型快捷方式。
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