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Google I O 2018观看Flutter

距离Google I / O 2018仅仅一周之遥,Flutter将在活动中展示风格,包括会话,代码,办公时间,交互式沙箱空间等等。 要查看各种与Flutter相关的会话,请访问https://google.com/io/,在这里您可以在线观看以下每个会话,包括直播和点播: 今年的IO大会Google花了很多的时间来介绍Flutter 月10日下午3:30 PDT - 将Firebase添加到您的跨平台React Native或Flutter应用 此外,请务必查看Flutter Sandbox的虚拟漫游,这些虚拟漫游将在5月9日前g.co /io/guides提供。

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Google Cloud platform创建Kubernetes cluster并使用

登录Google Cloud platform,创建一个新的Kubernetes Cluster: ? 该集群的node个数选择为1,从Machine type下拉列表里选择CPU配置: ? 即可在Google Cloud Shell里用kubectl命令行访问这个Kubernetes cluster: ?

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    使用GardenerGoogle Cloud Platform创建Kubernetes集群

    或者Openstack轻松创建Kubernetes Cluster。 现在使用kubectl get ns,就可以看到Kubernetes cluster的三个namespace,和我们前面dashboard里观察到的一致。 ? 使用kubectl get node -o wide, 看到一个工作节点,和之前Kubernetes dashboard里观察到的一致。 ? 使用kubectl get svc查看生成的service,供外部访问的IP地址从EXTERNAL-IP处获得:35.233.45.209: ? 浏览器里直接访问这个ip地址,看到nginx默认的首页,说明部署Google Cloud Platform的Kubernetes cluster能够正常工作了。 ?

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    使用GardenerGoogle Cloud Platform创建Kubernetes集群

    或者Openstack轻松创建Kubernetes Cluster。 [1240] 现在使用kubectl get ns,就可以看到Kubernetes cluster的三个namespace,和我们前面dashboard里观察到的一致。 [1240] 使用kubectl get node -o wide, 看到一个工作节点,和之前Kubernetes dashboard里观察到的一致。 deployment nginx --type=loadBalancer --port=80 --target-port=80 [1240] 使用kubectl get svc查看生成的service,供外部访问的 IP地址从EXTERNAL-IP处获得:35.233.45.209: [1240] 浏览器里直接访问这个ip地址,看到nginx默认的首页,说明部署Google Cloud Platform的Kubernetes

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    Google Kubernetes Cluster 使用 HANA Expression Database Service

    Google Kubernetes Engine (GKE) 提供了一个托管环境,开发人员可以使用 Google 基础架构 GKE 中部署、管理和扩缩容器化应用。 SAP HANA Expression 是 SAP HANA 的简化版本,旨在在笔记本电脑和其他主机(包括云托管的虚拟机)运行,当然也就支持本文刚刚描述的 Google Kubernetes Cluster 运行。 Google Cloud Platform 创建 Google Kubernetes Cluster 实例 登录 Google Cloud Platform 控制台: 点击控制台左上角的 Hamburger IP 地址之后,访问其 3000 端口,就可以浏览器里登录 SQLPAD 了: 点击 Sign In,创建一个 Administration account.

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    Google Cloud platform创建Kubernetes cluster并使用

    登录Google Cloud platform,创建一个新的Kubernetes Cluster: [1240] 该集群的node个数选择为1,从Machine type下拉列表里选择CPU配置: [1240 Kubernetes集群创建好之后,点击Connect, [1240] 即可在Google Cloud Shell里用kubectl命令行访问这个Kubernetes cluster: [1240] 创建一个新的

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    Google Cloud platform的Kubernetes集群部署HANA Express

    Google Cloud platform的Kubernetes cluster,新建一个hxe.yaml文件: [1240] 将如下内容拷贝进yaml文件: kind: ConfigMap apiVersion

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    Google 人工智能领域的高歌猛进——机器学习加大投资使 Google 跻身科研前列

    这是世界最优秀的几个学术期刊。去年,Alphabet 的 Google 在这几个学术期刊都发表了论文。 对 Google 而言,2016 年称得上是奇迹之年,在过去的这年中它的研究人员成功顶级期刊发表论文,并且论文的绝对数量创下记录。 我们 Clarivate Analytics 旗下的科学网(Web of Science)找到了类似的数据,并且 Clarivate 确认了上述增长。 去年,DeepMind 著名的《自然》杂志发表了两篇文章,该杂志曾刊登了DNA 结构和人类基因序列的首篇报告。 12 月,Google 研究部门科学家美国医师的八月期刊 JAMA 发表了该期刊的第一篇深度学习论文。论文论述了深度学习程序可以像医生一样从视网膜图像诊断失明的原因。

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    Google Cloud platform的Kubernetes集群部署HANA Express

    Google Cloud platform的Kubernetes cluster,新建一个hxe.yaml文件: ?

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    Android 11google的 Pixel 机器 Benchmarks 测试 大幅下降

    Google发布其流行的Android操作系统的新版本时,我们希望看到典型的跨代特性和安全性增强功能,从而使体验更加强大和强大。 另外,如果幸运的话,我们甚至可以期望会不时看到一些性能提升,因为Google的移动操作系统已经过优化,可以充分利用功能越来越强大的移动平台。 适用于Android 11的Pixel 4 XL的3DMark Sling Shot Extreme测试中,我们看到总体基准测试(与Android 10相比)的性能下降了大约9%,其中分别下降了5%和 尽管这些图形基准测试在这一点尚需时日,但它们仍是OpenGL ES 2.0和3.0类图形性能的非常可靠的指标。 再次,我们看到Android 11Pixel 4 XL的性能出现一些明显的挫折。总体得分和大多数其他基准组件下降了10%(包括Web浏览下降7%。

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    满足GDPR要求,Google Analytics 4删除特定用户的信息

    因为GDPR的要求之一就是:欧盟公民有权要求个人数据被删除,如果你使用Google Analytics 4,Google Analytics 4是作为数据处理者,而你是作用数据控制者,数据处理者需要遵循欧盟的 Google Analytis 4提供了两种删除特定访客信息的方式。 Google Analytics里点击“分析”——“分析中心”——“空白”,然后分析法里选择“用户分层图表”: ? 选择好后,你就可以看到有client id的报告: ? 点击删除后,24小时之内数据就不会出现在用户分层图表,63天内就会删除该用户标识关联的所有数据。 如果是API删除的,72天内会删除与用户标识关联的所有数据。

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    Install Google Chrome on Fedora 2827, CentOSRHEL 7.5 ( fedora 28 等 安装 chrome)

    今天使用 fedora 安装 chrome 的时候遇到了问题,今天进行将安装过程进行记录下来。需要安装第三方软件仓库。 安装并开启chrome 仓库,安装这个 rpm 包就是/etc/yum.repo.d 文件夹中生成仓库文件: dnf install fedora-workstation-repositories dnf config-manager --set-enabled google-chrome Fedora 26/25 CentOS/RHEL 7.5 ,使用下列代码添加仓库: cat << EOF > /etc/yum.repos.d/google-chrome.repo [google-chrome] name=google-chrome baseurl=http://dl.google.com 则命令中chrome安装文件位置分布如下,使用rpm 命令可进行检测: /etc/cron.daily/google-chrome /opt/google/chrome /opt/google/chrome

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    完全云端运行:使用谷歌CoLaboratory训练神经网络

    Colaboratory 笔记本存储 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。 Colaboratory 笔记本存储 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。 谷歌允许使用其服务器的一台 linux 虚拟机,这样你可以访问终端为项目安装特定包。如果你只代码单元中输入 !ls 命令(记得命令前加!),那么你的虚拟机中会出现一个 datalab 文件夹。 我们的任务是将数据集放置到该机器,这样我们的 notebook 就可以访问它。你可以使用以下代码: 输入 !ls 命令,检查机器是否有该文件。 它们 Colaboratory Notebook 中显示如下: 进行预测,构建混淆矩阵。 训练网络后,就可以 X_test set 上进行预测,以检查模型新数据的性能。

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    使用 Jetpack 卡片库 Wear OS by Google 谷歌创建自定义卡片

    作者 / Jolanda Verhoef,开发者关系工程师 我们 2019 年推出了卡片,从那时起,该功能便成为 Wear OS by Google 谷歌智能手表最实用的功能之一。 卡片访问速度快,使用便捷,且设计为可滑动访问,用户可直接在手腕上了解所需资讯及待办事项。同时,卡片也可以让用户控制想了解的信息和操作。 我们很高兴宣布 Jetpack 卡片库 将推出 Alpha 版。 开发者可以使用该库 Wear OS 智能手表创建自定义卡片。我们将在今年晚些时候推出相应的 Wear OS 平台更新,届时用户便能使用此类自定义卡片。

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    机器学习Google已为你准备好所有开发工具

    开发者大会上,Google 介绍了开源机器学习生态体系 Tensor Projects 的概念。 开发者们可以 TensorFlow 简单修改几行代码,即可接入谷歌 TPU 的算力。 Google 也发展了算法部署的工具。 TFX 上一个受欢迎的组件是 TensorFlow Serving,它可以帮助把模型部署到服务器,然后远程调用。 很多应用目前已经使用 Google Service 中的 TensorFlow Lite,每个月有超过 4 亿用户,完成 200 亿次推理。 大会现场,Google 向我们展示了 MediaPipe 骨骼绑定、动作和手势识别等计算机视觉任务的能力,只需本地 GPU 和摄像头,算法就可以实时探测出面前人们的各种动作。

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    入门 | 完全云端运行:使用谷歌CoLaboratory训练神经网络

    Colaboratory 笔记本存储 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。 Colaboratory 笔记本存储 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。 谷歌允许使用其服务器的一台 linux 虚拟机,这样你可以访问终端为项目安装特定包。如果你只代码单元中输入 !ls 命令(记得命令前加!),那么你的虚拟机中会出现一个 datalab 文件夹。 我们的任务是将数据集放置到该机器,这样我们的 notebook 就可以访问它。 你将在 CoLaboratory 看到所有处理过程,而不是自己的电脑

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    【永久免费使用谷歌GPU】英伟达可能要发布专用于挖矿的GPU

    GPU训练模型可以将训练速度提升接近40倍,将2天的训练时间减少到几个小时。但是——提升速度通常意味着你要花钱。 无限量12小时连续访问,永久免费使用谷歌GPU Colab相当于是Jupyter notebook的google docs。Colab的目标是作为一个教育和研究工具,机器学习项目上进行合作。 最棒的是,Colab提供无限量12小时连续访问k80 GPU,这是非常强大的。(12小时候连接会被断开,但你可以无限次使用。) Colaboratory 可与 Google Cloud BigQuery 结合使用。 Bourdakos也P100 GPU运行了它,并且每步都将其降至0.4秒。 不过,正所谓一分钱一分货,免费的东西不一定是最好的。

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    免费使用谷歌GPU资源训练自己的深度模型

    因为,资本主义国家有个公司叫Google,其有一个工具称为Google Colab,Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。 它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全云端运行。 Colaboratory 笔记本存储 Google 云端硬盘中,并且可以共享,就如同使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用,而且其后端有一个K80 GPU支持。 为了免费使用这个GPU需要满足以下几条要求: 第一,有一个Google账号; 第二,会访问外国网站; 没有第三。 import files file.download("path/to/file") 后言 注:此GPU的使用也有一些麻烦,比如要访问外国网站,而且代码必须是notebook

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