大数据前几年各种概念争论很多，NoSQL/NewSQL，CAP/BASE概念一堆堆的，现在这股热潮被AI接过去了。大数据真正落地到车联网，分控，各种数据分析等等具体场景。 概念很高大上，搞得久了就会发现，大部分都还是数据仓库的衍伸，所以我们称呼这个为“新数仓”，我准备写一系列相关的文章，有没有同学愿意一起来的？请联系我。前面有一些相关文章，大家可以看看： 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） 本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的国内开发者现状，可能不全，有更多信息或者纠正的，请给我留言。 1
哈喽，大家好，我是asong。今天想与大家分享Go语言中结构体标签是怎么使用的，以及怎样定制自己的结构体标签解析。
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者，Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现，而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库，并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
AI科技大本营消息，北京时间周一（2月12日）晚间，Google 宣布，在 Google Cloud Platform（GCP）上正式推出Cloud TPUs 测试版服务，帮助研究人员更快地训练和运行机器学习模型 。目前的收费标准为 6.5美元/Cloud TPU/小时，而且供应有限，需要提前申请。 TPU（Tensor Processing Unit）的全名为张量处理单元 ，是 Google 专为机器学习而定制的一款芯片。在去年 5 月 18 日的Google I/O 大会上，Google 正式推出第
疫情距离我最近的一次，隔离的第10天，居家办公的第8天，希望疫情早点过去，结束隔离✊。
欢迎使用 Jetpack DataStore，这是一个经过改进的全新数据存储解决方案，旨在替代原有的 SharedPreferences。Jetpack DataStore 基于 Kotlin 协程和 Flow 开发，并提供两种不同的实现: Proto DataStore 和 Preferences DataStore。其中 Proto DataStore，可以存储带有类型的对象 (使用 protocol buffers 实现)；Preferences DataStore，可以存储键值对。在 DataStore 中，数据以异步的、一致的、事务性的方式进行存储，克服了 SharedPreferences 的大部分缺点。
机器之心报道 机器之心编辑部 刚刚，谷歌云博客宣布：谷歌云 TPU 机器学习加速器测试版已向外部用户开放，价格大约为每云 TPU 每小时 6.50 美元，而且数量有限。此举意味着这种曾支持了著名 AI
【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，
目录介绍01.整体概述说明1.1 项目背景介绍1.2 遇到问题记录1.3 基础概念介绍1.4 设计目标1.5 产生收益分析02.市面存储方案2.1 缓存存储有哪些2.2 缓存策略有哪些2.3 常见存储方案2.4 市面存储方案说明2.5 存储方案的不足03.存储方案原理3.1 Sp存储原理分析3.2 MMKV存储原理分析3.3 LruCache考量分析3.4 DiskLru原理分析3.5 DataStore分析3.6 HashMap存储分析3.7 Sqlite存储分析3.8 使用存储的注意点3.9 各种数据存
上月初，谷歌宣布其正收购科学数据平台kaggle。其中，kaggle平台的许多评论家以及新闻报道者也以吸收人才的方式一并被收购。与此同时，kaggle平台目前也在大量招聘数据科学家和工程师。 在谷歌宣布收购kaggle平台后，其首席科学家李飞飞在一份声明中以引人关注的模糊术语解释了该收购项目： 在谷歌Next’17大会的主题演讲中，我强调了人工智能民主化的重要性。我们必须降低大家进入人工智能的门槛，使人工智能能够普遍适用于规模较大的开发商、用户和企业社区，以便他们能够将其应用于自己的特定的需求。随着Kag
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
2008年4月7号，Google在Campfire One上介绍了一种简化创建、运行和构建伸缩性Web应用的工具——Google App Engine。简而言之，Google App Engine允许你本地使用Google基础设施构建Web应用，待其完工之后再将其部署到Google基础设施之上。
来源：Google 作者：文强 【新智元导读】还愁用不起GPU？今天谷歌宣布云端可抢占GPU大幅降价，P100的价格每小时0.43美元，换算成人民币只需2.77元。 不是每个人工作的时候都需要GPU
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
Jetpack DataStore 是一种改进的新数据存储解决方案，允许使用协议缓冲区存储键值对或类型化对象。
Scout Suite是一款针对云集群环境的开源安全审计工具，主要针对的是云端环境的安全状况。通过使用云服务提供商暴露的API，Scout Suite可以从高安全风险区域收集配置数据以备研究人员进行人工审计。值得一提的是，Scout Suite在进行完安全审计之后，可以自动给研究人员呈现清晰详尽的攻击面概览，而无需研究人员浏览繁杂的Web控制台信息。
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。
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！
添加服务帐号 google-play-developer-notifications@system.gserviceaccount.com，然后授予其 Pub/Sub 发布商的角色。
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷，涵盖了数据收集，数据整理，网络/算法选择，训练，验证和评估等主题。
.markdown-body{word-break:break-word;line-height:1.75;font-weight:400;font-size:15px;overflow-x:hidden;color:#333}.markdown-body h1,.markdown-body h2,.markdown-body h3,.markdown-body h4,.markdown-body h5,.markdown-body h6{line-height:1.5;margin-top:35px;margin-bottom:10px;padding-bottom:5px}.markdown-body h1{font-size:30px;margin-bottom:5px}.markdown-body h2{padding-bottom:12px;font-size:24px;border-bottom:1px solid #ececec}.markdown-body h3{font-size:18px;padding-bottom:0}.markdown-body h4{font-size:16px}.markdown-body h5{font-size:15px}.markdown-body h6{margin-top:5px}.markdown-body p{line-height:inherit;margin-top:22px;margin-bottom:22px}.markdown-body img{max-width:100%}.markdown-body hr{border:none;border-top:1px solid #ddd;margin-top:32px;margin-bottom:32px}.markdown-body code{word-break:break-word;border-radius:2px;overflow-x:auto;background-color:#fff5f5;color:#ff502c;font-size:.87em;padding:.065em .4em}.markdown-body code,.markdown-body pre{font-family:Menlo,Monaco,Consolas,Courier New,monospace}.markdown-body pre{overflow:auto;position:relative;line-height:1.75}.markdown-body pre>code{font-size:12px;padding:15px 12px;margin:0;word-break:normal;display:block;overflow-x:auto;color:#333;background:#f8f8f8}.markdown-body a{text-decoration:none;color:#0269c8;border-bottom:1px solid #d1e9ff}.markdown-body a:active,.markdown-body a:hover{color:#275b8c}.markdown-body table{display:inline-block!important;font-size:12px;width:auto;max-width:100%;overflow:auto;border:1px solid #f6f6f6}.markdown-body thead{background:#f6f6f6;color:#000;text-align:left}.markdown-body tr:nth-child(2n){background-color:#fcfcfc}.markdown-body td,.markdown-body th{padding:12px 7px;line-height:24px}.markdown-body td{min-width:120px}.markdown-body blockquote{color:#666;padding:1px 23px;margin:22px 0;border-left:4px solid #cbcbcb;background-color:#f8f8f8}.markdown-body blockquote:after{display:block;content:""}.markdown-body blockquote>p{margin:10px 0}.markdown-body ol,.markdown-body ul{padding-left:28px}.markdown-body ol li,.markdown-body
将环境变量GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS设置为包含服务帐户密钥的JSON文件的文件路径。在Linux或macOS系统中设置方法如下：
源码编译是重头戏，这节笔记记录如何使用 make 命令编译相关部件。由于部分包在墙外，带来了一点麻烦，还分享一个 GO 翻墙利器。
昨天我们深入了解了部分SharedPreferences的知识点，今天继续说说SharedPreferences，并简单谈下有没有什么替代品可以解决SharedPreferences的那些问题。
TP和AP最重要的区别就是事物。事务是指对系统进行的一组操作，为了保证系统的完整性，事务需要具有ACID特性，具体指原子性（Atomic）一致性（Consistency）隔离性（Isolation）持
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） 今年二月份的时候，Google 推出了 “全新” 的操作系统 chromeOS Flex，在经过五个多月的早期预览阶段后，chromeOS Flex 在今天推出首个稳定版本（版本 103），稳定版本意味着所有对这个系统感兴趣的用户都可以安装使用了，可以满足用户日常使用需求。 以防大家还不太了解这个 “新” 系统，这里还是做一些简要介绍。chromeOS Flex 与常规 chromeOS 不同，你可以将 chromeOS Flex 安装在原本基于
本框架是Google发布于ICLR2020顶会上，这两天发布于Google Blog上
嗨，猫头虎博主来报道！今天我们的话题是Go在Google App Engine上的全面可用性。🎉 如果你有一个Go应用搁置在那里，或者计划开发一个，现在是时候将它部署到App Engine上了。本文将介绍这一新里程碑以及它对Go开发者的意义。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
也许你是第一次听说这个DataStore，也许你有所耳闻，但从未使用过，不过都没有关系，随着这篇文章去熟悉DataStore。
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。
【新智元导读】今年3月，谷歌联合 7 家顶级风投资本，联合举办机器学习初创公司大赛，挑选底层机器学习技术最具独特性，可扩展，产品能市场化的公司进行投资。今天，竞赛结果公布，用机器学习简化大脑数据分析流程、自动推荐系统和医疗数据标记的 3 家公司获奖，从 350 个团队中脱颖而出。竞赛结果体现了国外机器学习投资趋势，值得关注。 今年 3 月，紧随收购数据科学平台 Kaggle 后，谷歌在首届谷歌云大会 Google Cloud Next 上宣布推出谷歌云机器学习初创公司竞赛，将采取创新机器学习方法的初创公司放
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。
纸质老照片记录下了当时的珍贵时刻，其中的历史意义也更为重要，但纸质极容易损坏，人类该怎么保存它们，让它们恒久远永流传？
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 谷歌最近为其消费提供了云基础设施可靠性指南，该指南结合了工程师的最佳实践和专业知识。 该指南的受众是那些希望为云基础设施做出正确决策以托管其工作负载的消费者。在 Google Cloud 的博客文章中，谷歌的高级工程师 Nir Tarcic 和跨产品解决方案开发者 Kumar Dhanagopal 这样说到： Google Cloud 的基础设施可靠性指南能够带领你了解 Google Cloud 中构建基块的可靠性，
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
1. Google Cloud Next '18年度大会，宣布AutoML Translate, AutoML Natural Language, Contact Center AI, BigQuery ML和Edge TPU
Kubernetes v1.0发布于2015年7月21日。虽然到今天才只有4岁，但Kubernetes的影响力在IT技术领域完全算得上空前绝后，目前，一众大小公司都在使用或正筹划使用这一IT技术发展史上可能最为成功的开源项目。Linux软件基金会的常务董事Jim Zemlin在Google Cloud Next 17大会上曾表示，Kubernetes是“云时代的Linux”。
来源：https://cloud.google.com/blog/products/databases/alloydb-for-postgresql-intelligent-scalable-storage
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
来源：云头条 本文作者：Tyler Treat（Real Kinrtic的执行合伙人） 10年后，没有人会谈论Kubernetes。倒不是由于人们停止使用它，或由于它不受欢迎，而是由于它变成了水电：实用又普遍。容器、Kubernetes和服务网格，它们在将来都很盛行，就像虚拟机、虚拟机管理程序和交换机很盛行那样。计算是一种大众化商品，我才不在乎我的工作负载如何运行，只要它满足我公司的服务级别目标（SLO）及其他要求。单单在AWS内部，就有无数种方法来运行计算工作负载。 这是平台即服务（PaaS）当初
https://cloud.google.com/compute/docs/gpus/grid-drivers-table?hl=zh-cn#windows_drivers
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取Google Workspace域数据的访问权。
如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。
关注容器圈的朋友一定会注意到最近一年的高频词：Service Mesh。这么绕口的词，到底是什么意思？引用一篇文章里对其的解释：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
