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？
CDP Public Cloud现在可以在Google Cloud上使用。对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。CDP公共云已在Amazon Web Services和Microsoft Azure上提供。通过添加Google Cloud，我们实现了提供混合和多云架构的愿景，无论如何部署平台，都能满足客户的分析需求。
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。
在上一篇文章中，我讨论了Knative用于快速部署和自动调整无服务器容器。如果您希望您的服务由HTTP调用同步触发，那么Knative服务是很好的选择。然而，在没有服务器的微服务世界中，异步触发器更加常见和有用。这时，Knative三项赛就开始发挥作用了。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族，同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK，包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门，以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
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。
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
最近一直在想如何利用 COS 简化静态博客的搭建过程。搜了很多的静态博客搭建过程，发现大部分的静态博客都要通过编译才能生成静态页面。功夫不负有心人，终于让我找到了一个超简洁博客的搭建方法。
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
之后使用了B站图床 到最后还是想到了老办法 Microsoft E5套餐里面免费大碗的Onedrive（当然也可以用Sharepoint）
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。
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
大数据文摘作品 编译：钱天培、龙牧雪 连发三条推特！今天凌晨时分，李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision，可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习，每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展！ ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面，或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
近日，一名叫Matt Fraser的小哥用Cloud AutoML制作了一个分类器，能识别分类澳大利亚的各种毒蜘蛛。
前言 你是否遇到过这样的场景：兴致勃勃地观看心爱的视频，正当到了激动人心的高潮部分，却突然因为网速过差被迫陷入“转圈圈”的人生以及社会的大思考中。又或者是身为网速畅通无阻的vip玩家，却因为视频只有低劣画质而仰天长叹，为这尊贵的网络资源无用武之地感到惋惜。 以上种种，是否是你所遇到的视频网站的各种痛点缩影？如果是，那么福音来啦！本期 COS 音视频实践，将利用对象存储（Cloud Object Storage，COS）数据处理基于数据万象 CI 提供的HLS 自适应多码率功能，助你播放多清晰度视频，
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。
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
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。
关键时刻，第一时间送达！ 📷 还记得去年5月，谷歌大脑团队对外宣布推出AutoML系统，让人工智能自动编写机器学习程序，试图使机器学习模型的设计变得更为简单。短短三个月后，AutoML在一次图像内容分类的测试中，以82%的准确率击败了编写AutoML的研究人员。 1月17日，基于自身云平台，谷歌又推出了机器学习系统Google Cloud AutoML，为更多正在尝试搭建机器学习模型的开发者、分析人员、企业群体，降低了使用人工智能相关工具和框架的门槛。“目前，全球只有少数企业在ML和AI的研发上投入足够的人
近年来，云计算的模式逐渐被业界认可和接受。越来越多的企业将其业务迁移上云，业务上云的模式多种多样，包括公有云、私有云、混合云和社区云。其中公有云以其低成本、灵活性等优势备受中小企业的青睐。企业只需承担一定的费用，专注于自身业务，将底层设施的安装和维护工作交给云服务提供商即可。但如今网络安全形势严峻，业务的安全性也是企业必须考虑的重点。
使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服，有两个无法避免的运维问题。
Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供的云平台,。Google云平台提供很多功能，包括计算服务，存储服务，网络服务，大数据服务，人工智能服务，以及谷歌的产品等，可以用来搭建加速服务, 网站和存储数据等等。本文将介绍如何申请GCP一年的免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建，运行有意思的镜像。
文章首发于若绾 Chevereto V4的进阶使用：挂载外部对象存储拓展存储空间，转载请注明出处
在本节中，您将基于从上一节中获得的理解，并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中，您将学习不同的 TensorFlow 工具，例如 TensorFlow Hub，TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
按要求转自：FreeBuf.COM 编译：Alpha_h4ck 近期，一群来自华盛顿大学网络安全实验室（NSL）的计算机专家发现，恶意攻击者可以欺骗Google的CloudVision API，这将导致API对用户提交的图片进行错误地分类。 近些年来，基于AI的图片分类系统变得越来越热门了，而这项研究针对的就是这种图片分类系统。现在，很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片，例如那些具有暴力性质或色情性质的图片，而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。 虽然这种分类系统使
对象存储以独立的对象的形式管理数据，而不是传统的文件层次结构或块存储的形式。每个对象包括数据、元数据和唯一标识符。元数据是描述数据的信息，比如创建日期、类型和其他相关信息。
本次的议题，关于云存储的一个攻击利用方式，在SRC漏洞挖掘，或在火线安全平台的众测项目中，我们也会收到很多关于对象存储的一个劫持和权限配置的一些问题，对象存储在安全这一块也是一个不可忽略的方向。
今天在旧金山举行的谷歌Cloud Next大会上，谷歌迎来了全新的突破，发布了一系列关于人工智能的公告。亮点主要包括：AutoML增添了自然语言处理（AutoML Natural Language）和翻译（AutoML Translate）；Contact Center AI和TPU 3.0。
互联网后台架构技术的发展一日千里。身处技术变革浪潮的后台同学，应该都深切地感受到了云原生技术在公司内外的蓬勃发展。云原生技术正在逐渐成为后台工程师与架构师们的必修课，而 kubernetes 正是云原生的基石，聚光灯下的焦点。
近期，一群来自华盛顿大学网络安全实验室（NSL）的计算机专家发现，恶意攻击者可以欺骗Google的CloudVision API，这将导致API对用户提交的图片进行错误地分类。 近些年来，基于AI的图片分类系统变得越来越热门了，而这项研究针对的就是这种图片分类系统。现在，很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片，例如那些具有暴力性质或色情性质的图片，而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。 虽然这种分类系统使用了高度复杂的机器学习算法，但是研究人员表示，他们发现了一种非
在多云策略与数据迁移趋势下，企业往往需要将数据在不同云服务提供商之间进行迁移。本文介绍如何使用rclone工具同步腾讯云COS（Cloud Object Storage）桶中的数据到华为云OBS（Object Storage Service）。先决条件是您已经使用华为云在线迁移工具完成了初始数据迁移，现在我们需要保持后续的数据一致性。
很早之前一直想写一个自己的网盘系统，用来存储自己工作和生活中的文件和图片等资料，但是因为
谷歌又有了大动作。在大洋彼岸的谷歌Cloud Next conference大会上，谷歌一口气发布了多款AI新品和工具，主要包括：
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
在这篇文章中，我将向您展示如何使用Python构建自己的答案查找系统。基本上，这种自动化可以从图片中找到多项选择题的答案。
导语：本文将介绍新手如何使用对象存储 COS，主要面向小白用户，旨在快速带领用户了解 COS 的优势、功能、费用、接口及控制台指南。 01 什么是对象存储 腾讯云对象存储 COS（Cloud Object Storage，COS）是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制，可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。同时为用户提供了高数据持久性、高可用性、高性能的对象存储服务。 1.1 产品优势 稳定持久：提供数据跨多架构、多设备冗余存储，为用
腾讯云对象存储 COS（Cloud Object Storage，COS）是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制，可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。同时为用户提供了高数据持久性、高可用性、高性能的对象存储服务。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。
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：
稍微有点想法的公司不是已经部署了AI项目就是在部署AI项目的路上。确实，在全面商业化的今天，这种激情促进了人工智能的普及，也在一定程度上降低了企业的成本，提高效率。
它们两的相同点是：它们都存在误判的情况。例如，使用哈希表时，不同元素的哈希值可能相同，所以这样就产生误判了；而布隆过滤器的特征是，当布隆过滤器说，某个数据存在时，这个数据可能不存在；当布隆过滤器说，某个数据不存在时，那么这个数据一定不存在。
当进行元素判断时，查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1，如果全部为 1，则表示此值存在，如果有一个值为 0，则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的，所以即使这个位置是 1，并不能确定是那个元素把它标识为 1 的，因此布隆过滤器查询此值存在时，此值不一定存在，但查询此值不存在时，此值一定不存在。
1.配送范围特别大的门店 2.促销活动特别多的门店、商家等 3.高频用户下的订单列表
Google Colab免费为TPUs提供实验支持！在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
WordPress 可以通过第三方插件将多媒体内容保存在腾讯云 COS上，将多媒体内容保存在 COS 上有以下好处：
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 这是什么？ 熟悉枪械的盆友可能一眼就认出这是步枪，即使对枪种类不熟悉的同学也能认出这最可能是枪。 但……这道题对谷歌Cloud Vision A
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