张量处理单元（TPU）是能够大大加快深度学习模型训练速度的硬件加速器。在斯坦福大学进行的独立测试中，在 TPU 上训练的 ResNet-50 模型能够在 ImageNet 数据集上以最快的速度（30 分钟）达到预期的准确率。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署。作者首先介绍了Google Cloud Platform的特点和优势，然后详细讲解了如何利用TensorFlow和Keras在Google Cloud Platform上部署和训练深度学习模型。作者还通过一个实际的案例演示了如何使用Google Cloud Platform进行训练和部署深度学习模型，并分享了在使用过程中需要注意的一些重要细节。
本文介绍了如何使用Google Cloud Platform进行深度学习训练和部署，包括TensorFlow、Keras、PyTorch等框架的使用。作者通过在Google Cloud Platform中创建项目、配置训练环境、使用Cloud Storage上传数据集、使用TensorFlow训练模型、将模型部署到Cloud Machine Learning Engine中等一系列操作，展示了如何使用Google Cloud Platform进行高效的深度学习训练和部署。
编辑：闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招：刚刚，Jeff Dean连发十条Twitter，介绍最新发布的测试版Cloud TPU，目前在美国地区开放，每小时6.5美元。谷歌表示，一个Clou
tekton中以pod为Task的运行单元，而Task中的step实际就是一个个容器 ,其中用到了许多容器用于进行初始化动作，本文将分析各个容器在tekton task运行时起到的作用
Node.js是一个能够在服务器端运行JavaScript的开放源代码、跨平台JavaScript运行环境。 Node采用Google开发的V8引擎运行js代码，使用事件驱动、非阻塞和异步I/O模型等技术来提高性能，可优化应用程序的传输量和规模。 Node大部分基本模块都用JavaScript编写。在Node出现之前，JS通常作为客户端程序设计语言使用，以JS写出的程序常在用 户的浏览器上运行。 目前，Node已被IBM、Microsoft、Yahoo!、Walmart、 Groupon、SAP、 LinkedIn、Rakuten、PayPal、Voxer和 GoDaddy等企业采用。 Node主要用于编写像Web服务器一样的网络应用，这和PHP 和Python是类似的。 Node.js允许通过JS和一系列模块来编写服务器端应用和网络相关的应用。 核心模块包括文件系统I/O、网络（HTTP、TCP、UDP、DNS、TLS/SSL等）、二进制数据流、加密算法、数据流等。Node 模块的API形式简单，降低了编程的复杂度。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
摘要 深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 机器学习与深度学习应用
翻译 | AI 科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组
该来的终于还是来了，Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了，不仅如此，此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器，全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过 App 创建，随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
谷歌为其机器学习框架TensorFlow定制的芯片——TPU正在向边缘设备发展。在旧金山举行的Cloud Next会议上，谷歌宣布推出Edge TPU和Cloud IoT Edge。
选自Google Blog 作者：李飞飞、李佳 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 李飞飞一直倡导AI民主化，今日谷歌云发布Cloud AutoML，希望帮助ML/AI专业知识和能力有限的企业也能够使用AI技术构建定制化AI模型。目前已有一万多家企业使用Cloud AutoML。 谷歌发布 Cloud AutoML，旨在帮助更多公司构建高质量定制化模型。李飞飞和李佳在相关博客中称：「Cloud AutoML 将帮助 AI 专家更加高产，不断拓展 AI 的新领域，帮助经验不足的工程师构建梦寐以求的强大 AI 系
【新智元导读】谷歌今天宣布推出用于边缘计算的Edge TPU，作为Cloud TPU的补充，目前Edge TPU仅用于推理，专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。除了自用，谷歌Edge TPU也将提供给其他厂商使用，进一步把开发者锁定在谷歌生态系统，或对整个智能云计算市场带来巨大冲击！
首先还是拿个友商出来做对照。当初是在大四毕业的暑假到研究生的第一年期间考的VCP和VCAP，vSphere的版本还在6.5/6.7，放在今天多少有点过气。但我还是打算把VMware拎出来，看看VMware vSphere虚拟化架构。
今年初，我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力，今天我们高兴的宣布，TensorFlow 2.0 正式版现已推出！
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
假设我们有一个任务，需要将一些数据从数据库中提取出来，然后写入到文件中。为了完成这个任务，我们需要执行以下步骤：
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。
在军事、安防、监控领域，从输入视频中检测物体的任务扮演者关键的角色。姿态变化、衣着、背景杂斑、光照、容貌等因素会使这个任务变得更具挑战性。
没等回 Google Search，先收到了 Google Cloud 要进入中国的消息。
Discuz！ML 是一个由 CodersClub.org 创建的多语言，集成，功能齐全的开源网络平台，用于构建像 “社交网络” 这样的互联网社区。该引擎基于 Comsenz Inc. 创建的着名的 Discuz！X 引擎开发。
Spring Cloud Task是一个用于构建短暂的微服务任务的框架。它提供了一个简单而强大的任务执行模型，使得开发人员可以轻松地定义和运行任务。本文将介绍如何使用Spring Cloud Task通过命令行启动任务。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
正文之前，小梦先来说说什么是TensorFlow。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统，可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学 习领域。TensorFlow可运行的设备非常广泛，小到一部智能手机。大到数千台数据中心服务器，都可以运行TensorFlow。而且呢，TensorFlow是开 源，这会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。 TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持
经常看到网友在问如何在Linux上安装FTP工具 、如何使用SZ工具、如何使用SCP(Linux传输数据的工具)等工具的问题，其实用户的本质需求还是希望能有上传下载数据的产品功能。 这里笔者推荐使用对象存储工具中的cosfs，来快速实现数据文件的上传与下载。（本文在腾讯云CentOS 7.8 系统上测试通过）
谷歌全新发布Cloud AutoML，预计的语音、图像、NLP、翻译等系列服务中，首先发布的是AutoML Vision，任何人都能上传图片，然后让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。李飞飞在Twitter连发两条信息说：“在短短的几个月里，将尖端技术转化为数百万的产品，这是一个相当鼓舞人心的旅程！我们希望AutoML Vision是我们客户的第一选择。” 📷 📷 李佳在朋友圈中称：今天我们 CloudAI 团队推出了 Cloud AutoML, 自动生成 ML 模型的技术。这是飞飞和我加入谷歌云以来的一
TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的，但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入/导出图像的方法。有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。请参阅 TFRecord 页面以了解有关 Earth Engine 如何将数据写入 TFRecord 文件的更多信息。
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践（全）》，感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ，里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作，本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节，在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中，已经详细介绍了腾讯深度学习平台，也就是Mariana项目的实现细节了，这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来，腾讯
Cloud TPU意图优化计算受限问题，并让机器学习模型训练更加容易。 当地时间凌晨6点多，Google Brain负责人、谷歌首席架构师Jeff Dean连发10条Twitter，只想告诉人们一件事情——我们推出了Cloud TPU的beta版，第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来使用它，不过数量有限，你需要先行填表申请。 一直以来，TPU都被用于谷歌内部产品，随着Cloud TPU的开放，不管是云服务还是AI芯片市场，都将迎来一场变动。 谷歌开放Cloud TPU测试版每小时6.5美元 数量有限
AiTechYun 编辑：nanan IBM声称POWER9服务器和Beastly处理器（GPU）相结合，可以让Google Cloud发生颠覆。 IBM宣称，其POWER服务器上的机器学习不仅比Go
【导读】本文利用TensorFlow构建了一个用于产品推荐的WALS协同过滤模型。作者从抓取数据开始对模型进行了详细的解读，并且分析了几种推荐中可能隐藏的情况及解决方案。 作者 | Lak Laksh
作者: 陈迪豪，就职小米科技，深度学习工程师，TensorFlow代码提交者。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累，在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比，TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的，而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用Te
TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累，在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比，TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的，而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow，著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和
大数据文摘作品 作者：钱天培、小鱼 就在刚才，Google宣布TPU测试版对外开放！ 9个月前，Google在I/O大会上揭开TPU的神秘面纱。（点击查看大数据文摘相关报道） 当时，仅有极少部分开发者有幸能够一探其究竟。而从今天起，所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU！ 据Google称，每个云端TPU都由四个定制的ASIC构成，每个板卡可以提供高达180 teraflops的浮点性能和64 GB的高带宽内存。作为对比，目前市面上广泛试用的英伟达Tesla P100 G
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
我需要对腾讯云对象存储cos某一桶下目录前缀为xxx/的文件进行递归遍历，然后给文件添加cdn域名并对资源进行预热.
导语：虽然已经发过很多篇关于Tensorflow的入门推文了，不过我觉得有的读者应该是处于门外汉的状态，何不趁此就开始自己动手走一遍呢？另外再次感谢支持小编上课的小伙伴们，在本日同篇推文附上榜单。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累，在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比，TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是
Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累，在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。
【AI100 导读】Google Cloud Next'17 大会刚刚宣布了对 Kaggle 的收购，就启动了总奖金额高达200万美元的谷歌云机器学习初创大赛。看来不但机器学习的关注度正在节节高升，
文章更新: 20170614 初次成文 应用名称:Syncthing 应用包名:com.nutomic.syncthingandroid 备注说明:暂无 在上一篇文章中: 树莓派折腾记:安装和配置Syncthing 小苏为大家介绍了如何在树莓派上安装和简单配置Syncthing。所以这篇文章呢，就让小苏写写安卓设备上的Syncthing吧~ Android上的Syncthing同样是一款开源且免费的应用，Android上的Syncthing以二进制文件libsyncthing.so
有重要文件存放在cfs文件系统（Cloud File Storage），该文件丢失对业务有严重影响，为确保文件系统可用性，防止出现只读、挂载失败等异常，现对改文件系统进行监控。
一直以来，Google 就通过自研 AI 芯片以满足其神经网络日益增长的计算需求。北京时间昨日晚间，远在太平洋彼岸的 Google Cloud Next 2018 大会上，Google 正式对外宣布推出 Edge TPU，一款能使传感器和其他设备更快处理数据的 AI 专用芯片。
数字化时代下，企业的发展与数据库的建设息息相关。如果搭建云下数据库，不仅要通过大量的运维投入保证数据库稳定运行，随着企业规模与数据量的发展，还要应对数据库扩容、弹性、运维、备份等各种各样的问题，云下数据库对企业提出的要求日益增长。此时有两种应对之法，一是凭借扩充技术团队解决问题，但这无疑将会带来不菲的运维与人员成本，二则是把一切交给云服务。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
在微信小程序中，我们可以通过云开发API数据库的功能，直接在小程序中使用云端数据库。有时，我们可能需要将数据库中的数据导出到本地，以便进行数据分析或备份。本文将通过案例和代码的方式，详细介绍微信小程序云开发API数据库的导出方法。
在使用App Engine时，开发者们通常会面临需要发送爬虫ip请求的情况，而Python中的requests库是一个常用的工具，用于处理爬虫ip请求。然而，在某些情况下，开发者可能会遇到一个名为AttributeError的问题，特别是当他们尝试在App Engine上使用requests库时。在本文中，我们将探讨这个问题的背景以及可能的解决方法。
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