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手把手教你如何在Python中使用谷歌的视频智能API

第一步 —— 配置 Google Cloud 账号并启用 API 在你的电脑打开 Google Cloud 网站。...提交表单后选择“Create without role”。这步会产生一组公开和私有密钥的 JSON 文件(用于访问 API)并下载到你的电脑。妥善保存好这些文件,第 3 步中将会用到。...现在你已经执行了上述步骤,最后一步是 下载 Google Cloud SDK。 在下载时,访问文件所在目录,解压缩命令行中执行下面的命令以安装、初始化 SDK。...在编写代码之前命令行中安装 Python 软件包 pip install google-cloud-videointelligence 我们总算搞定了。...注意 —— 如果你只是使用 Google Cloud 项目来进行测试而且你不再想用它了,确保你删除你的项目,否则,Google 会因占用他们的资源而收费!

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如何在 GPU 深度学习云服务里,使用自己的数据集?

解决了第一个问题后,我用 Russell Cloud 为你演示,如何上传你自己的数据集,并且进行深度学习训练。 注册 使用之前,请你先到 Russell Cloud 注册一个免费账号。...请你先在 Russell Cloud 建立自己的第一个数据集。 主页,点击“控制台”按钮。 “数据集”栏目中选择“创建数据集”。...执行这两条命令,数据就被上传到了 Russell Cloud。 上传成功后,回到 Russell Cloud 的数据集页面,你可以看到“版本”标签页下面,出现了1个新生成的版本。...你需要到网页,查看“任务”下“运行日志”,系统提供的模拟终端下,查看运行输出结果。...通过一个实际的深度学习模型训练过程,我为你展示了如何把自己的数据集上传到云环境,并且训练过程中挂载和调用它。

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scf上部署pytorch的炼丹模型

如果这对于部署scf环境太大了。...python 然后我们将打包好的python.zip上传到cos [上传cos] 随后新建层并选中我们之前打包好的文件创建层 [上传层] 2.onnxruntime层 zip -r workenv.zip...mnist_cnn_onnx.onnx server.py 创建函数,由于我们的函数文件和模型并不大,我们直接通过本地上传即可 [上传scf函数] 函数的高级配置中将我们之前上传的多个层都绑定。...首先让我们画一张图,这里我用widnwos画图写了一个5,然后把这个5的图片转换为base64 [num5.png] 接下来让我们创建一个测试模板,scf的cloud studio右上角点击测试模板创建一个...[输出结果] 结尾 本次文章我们从无到有的创建了经典的mnist模型,并成功scf上部署和测试。如果大家有类似的模型需要部署scf也可以使用本办法。

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DigitalOcean的服务器用官方Kali镜像构建系统

DigitalOcean是一家类似于AWS,Microsoft Azure,Google Cloud Platform等的云提供商。...不过不用担心,即使磁盘是20 GB,它也会根据所选的droplet plan进行扩展。 安装过程中,选择手动分区并按如下所示进行设置,所有文件都在一个分区中,没有swap文件。 ?...如果出现这种情况,你只需按照Kali Docs站点的说明进行修复,然后再次运行这两个命令即可。...poweroff 上传 虚拟机文件夹中,找到.vmdk文件,然后使用bzip2,gzip或zip压缩它以准备上传到DigitalOcean。...左侧的“Manage”部分中,单击“Images”,然后选择“Custom Images”选项。 ? 我们在此处上传已压缩的磁盘映像。

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【干货】手把手教你用苹果Core ML和Swift开发人脸目标识别APP

Cloud ML引擎使用MobileNet训练模型; 4. 把训练好的模型导出,并将其部署到ML引擎中以提供服务; 5. 构建一个iOS前端,对训练过的模型做出预测请求。...你可以直接从GitHub找到这个项目,地址是: https://github.com/sararob/tswift-detection 现在看来,一切似乎都很简单 我深入讨论这些步骤之前,需要先解释一下术语...我发现有一个Chrome扩展程序,可以下载Google种搜索的所有图片结果。 标记图像之前,我将它们分成两个数据集:训练集和测试集。使用测试集测试模型的准确性。...设置云机器学习引擎 所有的数据都是TFRecord格式,我将数据上传到云端开始训练。 首先,我Google云端控制台中创建一个项目,并开启了云机器学习引擎: ? ?...进行训练工作之前,还需要补充一点。 对象检测脚本需要一个方法来绑定我们的模型校验文件,标签映射和训练数据, 我们将使用配置文件来实现。repo对五个预先训练的模型类型都有配置文件。

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基于 Serverless 的人工智能相册小程序

该小程序保留相册基础功能(新建相册、删除相册、上传图片、查看图片、删除图片,增加人工智能搜索 —— 即用户上传图片之后,基于 Image Caption 技术,自动对图片进行描述,实现 Image...该动作需要注意,注册之前需先判断用户是否已经注册过。如果已注册则默认登陆,否则进行注册并登陆。当用户不想注册时,可以点击体验程序,对程序大部分页面进行预览。但是不能实现有关数据库的增删改查。...图片功能: 图片功能主要包括图片列表以及图片获取、上传和删除。图片获取与删除的过程中,要对用户是否有该项操作的权限进行判断,上传时也要判断是否有上传到指定相册的权限。图片功能相关原型图如所示。 ?...图片功能相关原型图 图片功能部分除了用户侧可见的功能,还有定时任务。当用户上传图片之后,系统会在后台异步进行图像压缩、图像描述和关键词提取等。整体流程如图所示。 ? 图片功能系统后台流程 4....而 Serverless Framework 则是一个非常高效的工具,兼容 Tencent Cloud, AWS, Google Cloud 等多家厂商的 Serverless 架构。

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精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉:第三、四部分

本章中,我们将使用 TensorFlow 对象检测器执行以下任务: 使用 Google Cloud 和 Coco 数据集的预训练模型进行对象检测 使用 TensorFlow Hub 和 Coco 数据集的预训练模型进行对象检测... Google Cloud 使用 TensorFlow 检测对象 以下说明介绍了如何使用 Google Cloud 的 TensorFlow 对象检测 API 来检测对象。...six.moves是一个 Python 模块,用于提供 Python 2 和 Python 3 之间的通用包。它显示图像并在图像绘制边框。 通过检测器之前,图像将转换为数组。...现在,我们需要执行最重要的步骤,这是将 Ubuntu 终端接到 Google Cloud 项目以及您之前创建的存储桶。 为什么需要将 Ubuntu 终端链接到 Google Cloud 项目?...之前的章节中,我们学习了如何在本地 PC 上进行训练,但是本章中,您学习了如何使用云平台执行相同的任务,以及如何使用 Google Cloud Shell for distribution 多个实例中触发训练

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Python Web 深度学习实用指南:第三部分

本节包括以下章节: “第 5 章”,“通过 API 进行深度学习” “第 6 章”,“使用 Python Google Cloud Platform 上进行深度学习” “第 7 章”,“使用 Python...六、Google Cloud Platform Python 深度学习 在上一章中,我们看到了各种组织提供的各种深度学习 API。...本章中,我们将介绍以下主题: 设置您的 GCP 帐户 GCP 创建您的第一个项目 Python 中使用 Dialogflow API Python 中使用 Cloud Vision API...七、AWS Python DL:对象检测和家庭自动化 我们熟悉了 Google Cloud Platform 的一些基于深度学习的产品,并在“第 6 章”,“ Google Cloud Platform...使用 Python 进行深度学习”中学习了如何使用它们。

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零基础可上手 | 手把手教你用Cloud AutoML做毒蜘蛛分类器

对,在这篇文章中,我就小露一手自己是怎样几个小时之内,用开发利器Cloud AutoML 训练出一个毒蜘蛛图片分类器的。...手动下载数百张照片也挺麻烦,所以我用了一个简单的Python脚本小工具批量下载了图片。...谷歌图像搜索下载工具将其结果放入文件夹中,因此及我编写了一个脚本将文件的列表一一放在下面格式的CSV中,最后上传到同一个bucket里。...模型评估 模型训练好后,Cloud AutoML会提供一些不错的工具帮助评估模型是否有效。如果你之前了解过一些机器学习的相关概念,能帮助你更好完成这一步。 ?...这意味着只要你实现了模型的准确性,就可以通过Cloud Vision API指定模型在生产中使用它。理论讲目前数据集还是太小,你需要更多种类蜘蛛的更多的照片才能保证效果。

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GCP 的人工智能实用指南:第一、二部分

第 1 节:Google Cloud Platform 的基础 本节中,我们将介绍 Google Cloud Platform(GCP)的无服务器计算基础。...也可以按需采购 GPU,然后云环境中将其无缝释放回资源池。 为了达到最大的业务影响,某些实验需要迅速投入生产。 敏捷性和快速部署方面,基于云的环境是理想的。 业界已经开始云上进行部署。...本章中,我们将深入探讨可用于 Google Cloud Platform(GCP)构建和运行 AI 应用的选项。 我们将研究 GCP 可用的计算,处理和存储选项,以及业务流程和可视化。...训练分类模型之前,需要对文档内容进行分类,以确保分类的准确率。...对于科学家而言,Keras 的创建是为了进行快速实验。 这是一个 TensorFlow 或 Theano 运行的开源 Python 库。

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Thanos 与 VictoriaMetrics,谁才是打造大型 Prometheus 监控系统的王者?

它有两个作用:1) 将本地超过 2 小时的监控数据上传到对象存储,如 Amazon S3 或 Google 云存储。2) 将本地监控数据(小于 2 小时)提供给 Thanos Query 查询。...Thanos 要求关闭压缩是因为 Prometheus 默认会以 2, 25, 25*5 的周期进行压缩,如果不关闭,可能会导致 Thanos 刚要上传一个 block,这个 block 却被压缩中,导致上传失败...可靠性和可用性 Thanos Sidecar 以 2 小时为单位将本地监控数据上传到分布式对象存储,这就意味着如果本地磁盘损坏或者数据被意外删除,就有可能会丢失每个 Prometheus 实例最近 2...参考 Measuring vertical scalability for time series databases in Google Cloud[23]。...Cloud: https://medium.com/@valyala/measuring-vertical-scalability-for-time-series-databases-in-google-cloud

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NumPy 秘籍中文第二版:四、将 NumPy 与世界的其他地方连接

和 Octave 交换数据 安装 RPy2 与 R 交互 安装 JPype 将 NumPy 数组发送到 JPype 安装 Google App Engine Google Cloud 上部署 NumPy...使用 PIL API 保存图像: data[:,:,3] = 255 data[:,:,0] = 222 img.save('lena_modified.png') 以下是之前图片: 注意 计算机图形中...操作步骤 如果要安装 RPy2,请选择以下选项之一: 使用pip或easy_install进行安装:RPy2 PYPI 可用,因此我们可以使用以下命令进行安装: $ easy_install rpy2...另见 本章中的“安装 JPype” JPype 主页 安装 Google App Engine Google App Engine(GAE)使您可以 Google Cloud 构建 Web 应用。... Google Cloud 上部署 NumPy 代码 部署 GAE 应用非常容易。 对于 NumPy,需要额外的配置步骤,但这仅需几分钟。

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GCP 的人工智能实用指南:第三、四部分

我们已经 Google Cloud 创建了 TPU 和可抢占的 TPU。 我们已经编写了模型并使用TPUEstimator对其进行了训练。...现在,我们可以本地开发和验证训练应用。 运行该应用之前,建议本地运行该应用以进行快速调试,并确保所有程序都能按预期工作。 本地运行应用时,云资源不会产生任何费用。...批量推断期间所做的预测也可以最终利益相关者看到之前进行分析和处理。...将已保存的模型上传到 Google Cloud Storage 存储桶 下一步是将模型上传到 Google Cloud Storage 存储桶。...GCP 的 AI 还使我们创建生产应用之前可以轻松进行各种实验和检验假设。 数据管理和 ML 作为 GCP 的服务提供。 这样就无需管理基础架构和软件。

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教程 | Cloud ML Engine的TPU从头训练ResNet

斯坦福大学进行的独立测试中, TPU 训练的 ResNet-50 模型能够 ImageNet 数据集以最快的速度(30 分钟)达到预期的准确率。.../codelabs/tpu-resnet Cloud Datalab:https://cloud.google.com/datalab Cloud Shell:https://cloud.google.com...你可以根据自己的喜好对图片进行命名,但是它的路径应该是实时的,并且可以谷歌云存储上访问。...自动放缩 TensorFlow 记录的创建 如果你希望更新的数据重新训练你的模型,只需要在新的数据运行这整套流程,但是请确保将其写入到一个新的输出目录中,以免覆盖之前的输出结果。 6....(以上是代码截图) 代码中加粗的行代表了你可能想进行调整的部分: 通过这一行,我们可以启动训练作业之前删除「OUTDIR」。这会让训练从头重新开始。

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WordPress网站图片加载速度提升教程

此外,Google使用页面速度作为排名因素。通过缩短网站的加载时间,您可以提高搜索引擎排名并增加自然流量。 通过减小图片的大小,通常可以帮助Google更快地对其进行抓取和编制索引。...如何设置性能基准 进行任何类型的优化之前,有助于确定性能基准。通过前后测试您的网站,您可以确定所有图像优化工作的切实利益。 每个站点都是唯一的,因此某些优化技术可能会产生比其他更好的结果。...加快网站图片加载速度的建议 创建性能基准后,就该开始着手进行改进了。以下是优化图像并减少页面加载时间的6种方法。 1.选择正确的文件格式 开始优化图像之前,重要的是要确保使用最合适的图像文件格式。...禁止图片盗链 使用其他网站上的图片时,最好先下载该图片,然后再将其上传到您自己的服务器。但是,这并非总是会发生,因为某些网站犯有“热链接”的问题。...这与图像预加载相反,长网页使用延迟加载将使网页加载更快。某些情况下,它还可以帮助减少服务器负载。

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如何优雅的从网络加载点九图?

1 背景 1.1 什么是点九图 其实点九图和我们用的其他格式的图没有什么大的不同,只不过是图片的四周各增加了1px的纯黑(#FF000000)的线进行标记。例如: ?...知道错误的原因后,我们可以做如下几种方式处理: 让产品或者设计师先进行转换后(转换工具由开发提供)再上传到服务器,这时客户端再从服务端拉取到的就是编译处理后的点九图了 将原始点九图上传到一个转换平台,平台进行转换后再上传到服务器...使用上述方案的注意事项: 步骤2画黑线必须是纯黑色像素,且图片的四个角必须为透明像素点,否则Android无法识别,且步骤3中将无法转换 步骤3中,可以使用Android SDK自带工具aapt进行转换...\output表示目标目录 步骤4中,上传过程中不能对转换后的图进行压缩,因为转换后的点九图的黑线信息被保存到了png图片的辅助数据快中,这部分数据压缩的过程中会消失,导致最终客户端拉取到的图片不是点九图...步骤4中,某些cdn因为省流量,或者其他原因,对图片进行压缩或者转码为webp格式,这样会导致最终拉取到的图片不是点九图。

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(转载非原创)前端网页字体优化指南

,甚至有时候一个字体比其他所有的资源(js、css、图片)加起来还要大,对网页的加载性能起到非常关键的影响,因此有必要对字体进行一些优化。...一般地,建议只引入 woff2 就好了,既可以保持代码的简洁性,又可以减少上传到你服务器的文件,何乐而不为?...目前我还没有发现哪个线上网站或 node 库能一步到位转换的, google 搜索好几个线上转换的网站,要么转换完成后无法下载 ,要么转换下载后是个空文件,反正就是不靠谱的东西。...统一渲染时机 将字体转换成 WOFF2 及静态内容网站使用 font-spider 进行按需压缩,可以很好的控制字体的大小。...然后 引入 webfontloader (也可以通过 npm 安装),将你要使用的字体添加到 custom.families 列表中,并在 active 回调中将该字体添加到对应的元素,代码如下:

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WinZip Pro 9 for Mac(专业zip压缩解压工具)

Winzip Mac是Mac的老牌解压缩软件,老字号的压缩软件当然更稳定更靠谱。...– 减小文件大小以克服电子邮件附件限制,更快地共享信息,以及硬盘驱动器或便携式媒体存储更多内容。 – 打开十几种不同的压缩文件格式。...– 使用“刻录到光盘”功能将更多照片和项目备份到CD或DVD。 – 使用“快速查看”工具,以便在决定是否解压缩之前浏览Zip文件的内容。...– 从WinZip直接连接到iCloud Drive,Dropbox,Google Drive和Zipshare。 – 通过压缩存储云中的文件来最大化云存储。...– 使用Cloud Links将文件上传到您的云服务,并通过电子邮件快速发送文件的链接。 – 将Zip文件上传到云服务时,自动获取粘贴到Skype或其他应用程序的链接。

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