上篇文章我们讲了怎么使用IBM blockchain platform extension在VS Code编辑器中创建本地运行的智能合约。...创建完智能合约之后，可以在自己搭建的blockchain环境中运行，也可以在各大云平台上面运行。...image 现在，我们将开始在IBM Cloud上设置和配置Hyperledger Fabric网络。...创建IBM Cloud services 登录IBM Cloud,创建IBM Cloud Kubernetes服务。您可以在目录中找到该服务。IBM Cloud提供一个免费集群实例，并在30天后过期。...image 创建fabric网络 在创建好了blockchain platform之后，就可以开始配置fabric网络了。
第 1 节：Google Cloud Platform 的基础 在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。...在本章中，我们将深入探讨可用于在 Google Cloud Platform（GCP）上构建和运行 AI 应用的选项。 我们将研究 GCP 上可用的计算，处理和存储选项，以及业务流程和可视化。...在第 3 章中，我们将介绍 XGBoost（一种功能强大的算法），以及如何利用它在 Google Cloud Platform（GCP）上构建机器学习应用。...在本章中，我们介绍了不同的代码示例，到目前为止，您知道如何使用 Google Cloud AI Platform 提交模型并将这些模型用于预测。...总结 在本章中，我们通过一个实际的示例用例演示了 Keras 与 Google Cloud Platform 的结合使用。 我们了解了如何使用云机器学习引擎。
# 以下示例适用于x64位runtime v3.0.0 mkdir /runtimes cd /runtimes wget https://download.visualstudio.microsoft.com.../runtimes/aspnetcore-runtime-3.0.0-linux-x64/dotnet /usr/local/bin # 安装完成，查看版本信息 dotnet --info # 以下示例适用于...：http://bit.bitdao.cn 框架使用：https://github.com/chenyinxin/cookiecutter-bitadmin-core 总结 以上所述是小编给大家介绍的在Linux...中安装ASPNET.Core3.0运行时的示例代码,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
阅读更多 配置在WebLogic Server中运行CGI程序，提供PHP与Perl的示例 相关的详细说明文档可以看这里 http://e-docs.bea.com/wls/docs81/webapp.../components.html#100540 其实跟Tomcat里支持cgi没有什么两样，在WebLogic Server中也是通过一个CGIServlet来mapping过去的。
第 3 节：Google Cloud Platform 上的 TensorFlow 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。...XGBoost：我们已经在“第 3 章”，“使用 XGBoost 的机器学习应用”中详细了解了此算法，Cloud ML Engine 提供了对该算法的内置包装器，并以并行的方式简化了两个阶段，即预处理和训练...在本章中，我们将研究使用 Google Cloud 服务执行预测所涉及的一些步骤，如下所示： 基于机器的智能预测概述 维护模型及其版本 深入研究已保存的模型 在 Google Cloud Platform...重点是如何使用 Google Cloud 平台训练模型以及其中涉及的步骤。 整个训练代码均来自 Google Cloud 示例示例。 请参阅以下链接以获取训练代码。...本节包括以下章节： “第 10 章”，“构建 AI 应用” 十、构建一个 AI 应用 在本书的最后九章中，我们在 Google Cloud Platform（GCP）的背景下研究了人工智能的基本构成元素
，大致如下： 安装 本地安装 您可以通过pip安装LangFlow： pip install langflow 然后运行： python -m langflow 或者 langflow 在Google...Cloud Platform上部署Langflow 请按照我们的逐步指南，在Google Cloud Platform (GCP) 上使用Google Cloud Shell部署Langflow。...该指南可在Langflow在Google Cloud Platform上的部署[3]文档中找到。...或者，点击下面的 "在Cloud Shell中打开"按钮，在Google Cloud Shell中启动，并克隆Langflow存储库，然后启动一个交互式教程 ，引导您完成设置所需资源和在GCP项目上部署...Cloud Platform上的部署: GCP_DEPLOYMENT.md [4] : https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?
Kaggle在平台上拥有50万数据科学家，它将使Google能够立即在AI社区中拓展其覆盖范围。随着谷歌与亚马逊在云计算领域的竞争难分伯仲，它将需要尽可能多的制胜点。...这场比赛也与Google Cloud Platform进行了深入的整合。 虽然谷歌的收购主要基于Kaggle所构建的社区、而不是其技术价值，Kaggle自身也针对数据科学竞赛开发了不少有用的工具。...数据科学家可以使用一个基于云的平台Kaggle Kernels（曾经被称为Scripts）运行数据分析和建模的代码、将源代码分享给他人以得到社区中的反馈意见，以及将源代码展示在自己的Kaggle资料中。...Geoff Hinton和George Dahl在默克竞争中展示了深层神经网络的力量，Tianqi Chen使用Kaggle Kernels向XGBoost介绍了社区。...在Kaggle社区，我们已经一起取得了很多重要进展！ Kaggle的团队将作为一个整体加入Google Cloud，并将保留Kaggle的独特品牌。
在今年的调查报告中，XGBoost 成为受访开发者最喜欢的机器学习框架之一，排名第三（去年是排名第四）。 图源：XGBoost 核心开发者、CMU 助理教授陈天奇发表感言。...企业云计算 云计算领域最受欢迎的前三位重磅玩家依然是 Amazon Web Services、Google Cloud Platform 和 Microsoft Azure。...同样，亚马逊的 Simple Storage Service（S3）也是最受欢迎的数据存储产品，但 Google Cloud Storage 和 Azure Data Lake Storage 也有较高的采用率...企业机器学习工具 和去年一样，在 ML 的企业客户中，Amazon SageMaker 是迄今为止最受欢迎的选择。...自动化机器学习 Google Cloud AutoML 在 AutoML 类别中保持了第一。 Google Cloud AutoML 技术的采用在过去几年里稳步增长。
但是，谷歌曾多次表示不会对外销售TPU，而是将TPU与谷歌云Google Cloud Platform（GCP）和TensorFlow绑定，让使用GCP和TF的用户享受TPU带来的计算优势。...用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型。...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练了的ML模型。...Cloud IoT Edge可以在Android Things或基于Linux OS的设备上运行，其关键组件包括： 网关类设备runtime（至少有一个CPU），用于边缘数据的本地存储、转换和处理，以及从数据中获取智能...由于Edge ML运行时与TensorFlow Lite接口，因此它可以在网关类设备中的CPU，GPU或Edge TPU上执行ML推理，或者在终端设备（如摄像头）中执行ML推理。
PayPal 已经将大量负载转移到了 Google Cloud Platform，所以分析平台转移到 Google Cloud Platform 是更顺其自然的选项。...我们决定在 Google Cloud Platform 提供的服务范围内，在 BigQuery 中使用 PayPal 提供的私钥来保护我们的数据。...通过这种方式，我们为存储在 Google Cloud Platform 中的所有数据启用了默认加密，这符合我们的内部政策和外部规范。...数据移动、加载和验证 在我们完成这个项目的过程中，很明显数据移动与我们的设置高度相关，并且要使用现有的工具将数据无缝复制到 Google Cloud Platform 会出一些问题。...与 Google Cloud Platform 的关系：这一点也很关键。我们与 Google Cloud Platform 专业服务、客户工程、客户和执行团队建立了良好的关系。
如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop预览版更简单的在 Google Cloud Platform 上运行Hadoop，这样你就可以更加专注于数据处理逻辑而不是集群管理和文件系统...下图是Hadoop在Google Cloud Platform上的图解。在Google Cloud Storage上存储数据时HDFS、NameNode是可选的。 ?...这意味着你在大数据处理时可以从Google的这项技术中获益。...互通性：通过在Google Cloud Storage保管你的数据，你可以从Google上其它已经完美融合的服务中获益。...Google很乐意听到你关于如何更好的在Google Cloud Platform运行Hadoop和MapReduce的反馈和想法。
Kotlin on Google Cloud Platform portal....Like Kotlin on the Android platform, Google is offering a complete SDK for Google Cloud and tutorials...Google将Kotlin视为Android Studio中的主要语言（自称为“头等舱”）语言，以及所有官方Android开发人员的文档。...超越Android，我们很高兴地宣布Google Cloud Platform团队今天推出了专门的Kotlin门户。这将有助于开发人员更轻松地在Google Cloud上查找与Kotlin相关的资源。...它还承诺为Google Cloud Platform上的Kotlin提供一整套API和代码库，以帮助将项目从另一种语言转移到Kotlin，或者从头开始构建一个新的Kotlin项目更容易，更值得做。
一些示例是：Kaggle，Google Colaboratory，Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）。...本文中使用的所有代码都可以在GitHub和Google Colaboratory上找到。...将使用的所有代码都可以在Google Colaboratory上找到。...在这个例子中，将使用XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为分类器。...通过在预处理阶段使用cuDF而不是Pandas，可以为本示例的整个工作流程减少执行时间。
Cortex能够自动调整API，已处理生产环境下的工作负载，避免高延迟，减少AWS账单； 多框架支持：Cortex广泛支持TensorFlow,Keras, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost...开源Github，手把手教你如何配置 目前，创始人也公布了Github地址，给出了大量的运行示例，包括，TensorFlow、PyTorch、XGBoost、scikit-learn。 ?...如上所示，在TensorFlow的分类中，给出了鸢尾花分类、文本生成、情绪分析、图像分类等例子；PyTorch的例子包括，阅读理解、语言生成、图像分类等等。 机器学习神器？网友评论褒贬不一！...Cortex的更新，其创始人也在Reddit 论坛上更新了通知。在Reddit帖子下面，网友也发表了评论：有人认为能够加速机器学习模型的训练，也有认为在支持功能上还有待改进。 ?...为啥不能通过运行Minikube在本地测试Cortex？——来自网友的灵魂三连问 ? 目前也在Google Cloud中，他们提供ML预测服务，但是他们都不使用容器，我认为这是一大优势。
有了这种灵活性，Cloud Run 的用户可以使用他们已经用来在 Google Cloud 上打包和运行容器的工具轻松地运行 Serverless 工作负载，或者将有状态和无状态工作负载一起部署。...在 Google App Engine 中，您只需获取代码并将其部署到 Google 上，然后为您消耗的资源付费-这在 App Engine 上作为包含一个或多个服务的单个资源运行。...对于每种服务，您都可以部署该服务的一个或多个版本，这些版本又可以在一个或多个实例中运行，具体取决于每个版本处理的流量。...对于具有更稳定流量的应用程序，使用自定义运行时或不受支持的编程语言在 Docker 容器中运行，或者要访问在运行在 Compute Engine 上的 Google Platform 项目的其他部分，请使用...容器中或正在 Google Cloud 中运行 Kubernetes 集群，请针对您的 Serverless 工作负载考虑使用 Cloud Run 或 Knative。
image.png 我将从Python Numpy Tutorial中运行一些基本数据类型代码。 ?...image.png 3.在Google云端硬盘中打开文件夹 文件夹与Github repo当然相同:) ? image.png 4.打开笔记本 右键单击>打开方式> Colaboratory ?...运行 现在，您可以在Google Colab中运行Github repo。 ? image.png 一些有用的提示 1.如何安装库？ Keras !...pip install -q xgboost==0.4a30 import xgboost GraphViz的 !...（在本教程中，我更改为app文件夹）使用以下简单代码： import os os.chdir("drive/app") 运行上面的代码后，如果再次运行 !
一、Google Cloud Platform (GCP) 简介 Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供的云平台,。...Docker环境搭建，运行有意思的镜像。...下图是我账号的首页 二、Google Cloud Platform 账号注册 1.注册前提 Google账号 双币信用卡（Visa就可以） 能访问Google 2.账号注册 注册地址...3.2.3.访问web播放器 在浏览器访问地址：http://ip:264，我的web播放器的访问地址是：http://34.68.204.21:264/ 附录： 1.Google Cloud Platform...Cloud Platform免费申请 https://www.wmsoho.com/google-cloud-platform-ssr-bbr-tutorial/ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
边缘处理 ——许多物联网应用程序的默认架构是在边缘或边缘附近运行流分析，以接近事件源。...在某些情况下，ESP在网关、路由器、卡车、汽车或火车上运行，甚至在终端设备中运行。...云ESP ——几乎所有ESP产品都可以在公共或云基础设施即服务（IaaS）上运行。...Databricks Spark Streaming (on Spark) EsperTech Esper Enterprise Edition Google Cloud DataFlow (with...以SDI为重点的产品示例包括： (Google) Alooma Platform Astronomer Cloud, Enterprise, Open/Apache Airflow (Qlik) Attunity
它在数据科学家和ML工程师中获得了显著的吸引力，并拥有出色的社区和行业支持。 在这个网络研讨会上，我们将在Kubeflow上展示一个带有先进数据管理数据，简化了的科学经验。...你将学习如何： 开始使用MiniKF，这是一个可以投入生产、功能齐全的本地Kubeflow部署，只需几分钟即可安装 使用Kubeflow流水线在本地轻松执行端到端Tensorflow示例 了解在流水线运行期间的数据版本控制和再现性...在没有K8s相关知识的情况下运行完整的Kubeflow流水线工作流 视频 https://v.qq.com/x/page/s3006mt5365.html PDF https://www.cncf.io
AutoML 是 Google Cloud Platform 上 Vertex AI 的一部分。Vertex AI 是用于在云上构建和创建机器学习管道的端到端解决方案。...在本文中，我们将讨论在 Google Cloud Platform 上使用 Python 代码进行 AutoML 的好处、用法和实际实施。...如果你不知道你的项目 ID，请运行以下代码以使用 gcloud 命令了解你的 Google Cloud 项目 ID。...在 AutoML 中，你可以使用三种方式上传数据： 大查询 云储存 本地驱动器（来自本地计算机） 在此示例中，我们从云存储上传数据集，因此我们需要创建一个存储桶，在其中上传 CSV 文件。...在云存储中创建一个bucket，并设置来自google云存储的数据路径。
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