AI研习社按:3 月初,谷歌在 Google Cloud Next 2017 大会上对外公布了 Cloud Machine Learning API 更新。此次更新覆盖了包括计算机视觉、智能视频分析、语音识别、自然语音处理、机器翻译和职位搜索等在内的诸多领域,被认为是谷歌云近段时间最大规模的一次升级。在此次更新中,最受关注的可能就是能够进行视频识别的 Video Intelligence API 了。 在发布会上,谷歌云工程师 Sara Robinson 曾针对 Video Intelligence API
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。
自从计算机出现以来,我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法,存储在计算机上的信息(也称为数据)有多种形式,数据变得如此重要,以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中,包括数据库、blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析,并且产生的数据量非常巨大!有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要,只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
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。
我有一个关于使用断点续传到Google Cloud Storage的上传速度的问题。我已经编写了一个Python客户端,用于将大文件上传到GCS(它具有一些特殊功能,这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因)。在大约2个月前运行的测试中,它很好地利用了可用的连接带宽,其中25Mbps连接中大约有20Mbps。该项目被冻结了将近2个月,现在,当重新打开该项目时,同一客户端以非常慢的速度上载,速度约为25Mbps的1.4Mbps。我已经编写了简单的Python脚本来检查它是否也会遇到相同的问题,并且速度稍快一些,但仍约为2Mbps。Gsutil工具的执行效果几乎与我的Python脚本相同。我还以超过50Mbps的上传速度在不同的网络基础架构上运行了该测试,效果非常好。
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。
本文是来自Seattle Video Tech的演讲,讲者是来自于Google公司的Joey Parrish。使用ffmpeg来准备视频内容需要写出冗长的难以理解的脚本,本次演讲介绍了Shaka Streamer这一开源工具来简化配置。
关于GasMasK GasMasK是一款功能强大的开源网络情报工具,该工具由多种信息收集工具构成,可以算得上是广大安全研究人员的一把“瑞士军刀”了。在该工具的帮助下,我们可以轻松执行开源网络情报收集工作。 支持收集的信息 ask bing crt censys.io dns dnsdumpster dogpile github google googleplus instagram linkedin netcraft pgp reddit reverse dns shodan twitter v
在军事、安防、监控领域,从输入视频中检测物体的任务扮演者关键的角色。姿态变化、衣着、背景杂斑、光照、容貌等因素会使这个任务变得更具挑战性。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
如果您细心对比过 JSON Java SDK 和 XML Java SDK 的文档,您会发现并不是一个简单的增量更新。XML Java SDK 在架构、可用性和安全性上有了非常大的提升,而且在易用性、健壮性和性能上也做了非常大的改进。如果您想要升级到 XML Java SDK,请参考下面的指引,完成 Java SDK 的升级工作。
关于Domain-Protect Domain-Protect是一款功能强大的子域名安全保护工具,可以帮助广大研究人员更好地保护自己的网站抵御子域名接管攻击。该工具支持实现以下两个目标:
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。
项目链接:https://github.com/signatrix/efficientdet
如果您需要更多的灵活性上传图片到谷歌地球引擎(EE),比 代码编辑器UI 或upload在命令 “earthengine”命令行工具 提供,您可以通过描述使用被称为一个JSON文件“的图片上传这么做manifest”并使用upload image --manifest命令行工具的命令。
BERT是谷歌去年推出的NLP模型,一经推出就在各项测试中碾压竞争对手,而且BERT是开源的。只可惜训练BERT的价格实在太高,让人望而却步。
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。
FaaS(函数即服务)、Serverless、小程序和弹性云计算的诞生可以归因于云计算发展的趋势和应用架构的演变。
归属模块: Access Methods,一种我们用来对数据库数据进行读或写的方式。
近期,Milvus 发布了全新升级的 Milvus 2.3 版本,内核引擎加速的同时也加入了诸如支持 GPU 这样实用且强大的特性。可以说,以 Milvus 2.3 为代表的 Milvus 2.x 版本无论在功能还是性能上都远超 Milvus 1.x 版本。因此,有很多新老用户反馈,想要将存量向量数据从其他数据源迁移到 Milvus2.x 中,为了解决这一需求,Milvus-migration 项目应运而生。
Google 在设计 Ruby Serverless Runtime 时面临的一些设计问题,做出的决策以及为什么做出这些决策。
基础设施即代码(Infrastructure as Code)是软件开发中一个引人入胜的领域。虽然作为一门学科,它相对年轻,但在其短暂的存在期间,它已经经历了几次具有开创性意义的转变。我认为它是当今软件开发创新最热门的领域之一,许多参与者——从大型科技公司到初创企业——都在创造新的方法。如果完全实现,这些方法有可能彻底改变我们编写和部署软件的方式。
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。
大家好,我是猫头虎!今天,我要分享一个激动人心的话题:Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中,我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中,以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
作为一款重要的容器编排工具,Kubenetes Deployment能够为我们带来出色的部署能力——但在实际操作中,我们该如何将其整合至自己的Codeship工作流当中?这个问题的具体答案取决于您所使
MinIO 是全球领先的对象存储先锋,在标准硬件上,读/写速度上高达183 GB / 秒 和 171 GB / 秒。MinIO用作云原生应用程序的主要存储,与传统对象存储相比,云原生应用程序需要更高的吞吐量和更低的延迟。通过添加更多集群可以扩展名称空间,更多机架,直到实现目标。同时,符合一切原生云计算的架构和构建过程,并且包含最新的云计算的全新的技术和概念。
本次我们讲一下如何利用colab训练深度学习(Tensorflow)模型,并上传到Google云平台上面。然后我们再通过GEE进行调用,这样我们在GEE上面运行自己的深度学习模型了。
为了连接到 TPU,我们必须配置一台虚拟机(单独结算)。要注意的是虚拟机和TPU是分别计费的。
Serverless架构是一种现代化的云计算范式,它允许开发者构建应用程序而无需管理服务器基础架构。本文将深入探讨Serverless架构的关键概念,为您提供一份全面的指南,并提供带有实际代码示例的技巧,以帮助您构建出色的无服务器应用。
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。
我一直想做一个网页应用,奈何没有系统学习过前端,直到后来我接触到腾讯云无服务器云函数 SCF,让前端可以快速获得后端的能力同时,一并解决了前端数据请求跨域的问题。 没错,云函数 SCF 就是那种一旦用了就无法回到原来那种神奇的东西,让人不禁感叹为什么没有早点遇到 SCF 然后我花了大概一天的时间编写调试上线发布云函数(应用后端),然后又用了一天的时间学了下前端,主要是确定要用到的技术栈(后面我会再讲到这个问题),然后第三天正式开始开发应用,将云函数引入前端调用,测试数据,调整布局,打包网页发布到 codi
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。
目前各个安全厂商都开始积极地挖掘情报数据的价值,研究威胁情报分析与共享技术。越来越多的安全厂商开始提供威胁情报服务,众多企业的安全应急响应中心也开始接收威胁情报,威胁情报的受重视程度日益变高。根据SANS 发布的全球企业的威胁情报调查报告(The SANS State of Cyber Threat Intelligence Survey: CTI Important and Maturing),94% 的受访企业表示目前已有威胁情报项目,70% 企业采了用威胁情报供应商的商业源。
1、部署好MinIO后,可以在浏览器输入http://127.0.0.1:9001进入到Login画面
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。
本文提供视频讲解,详细见地址:https://www.bilibili.com/video/BV1GV411y711
只要人工智能(AI)是充当副驾驶而不是自动驾驶的角色,就存在开发一种促进人类与人工智能之间有效协作语言的空间。这可以通过减少认知负荷并支持快速测试来实现,从而显著地缩短迭代时间。此外,人工智能简化了新语言的采用。
轻量对象存储(LighthouseCOS)是腾讯云专为中小企业开发者打造的易用、稳定、灵活扩展的轻量级数据存储服务,适用于云端网站、小程序、课堂演示、云盘/图床等场景下的数据存储和处理任务。轻量对象存储无目录层次结构、无数据格式限制,开箱即用、计费简单,为用户提供简单易用、高性价比的轻量存储体验。
语音识别技术,也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition,简称ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年,直到2009年,Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中,语音识别才取得了巨大突破。
一般来说,想给微信公众号增加更多的功能,需要有一台服务器,来进行公众号后台服务的搭建。那么在 Serverless 架构下,是否有更简便的方法来实现这么一个公众号后台呢?我们试试? 初步搭建 一、Serverless 原生开发 首先要有一个微信公众号! 接下来,我们要为我们的函数计算服务申请固定 IP: 点击白名单之后,我们可以填写表单,完成固定公网出口 IP 的申请。 接下来进行代码开发。 将函数绑定到公众号后台,并按照文档在函数中完成一个基本的鉴定功能: def checkSignature(
📷 📷 import json import hashlib import time import requests import re import threading from pymongo import MongoClient from qiniu import Auth, put_data import multiprocessing import sys sys.path.insert(0, '/data/MyBlog') from MyBlog.settings import MEDI
目前,可以通过 COS 上传接口,如 PUT Object、CompleteMultipartUploads 等将文件存储至 COS 存储桶中,我们针对以下三种场景提供上传时同步获取文件信息的方式:
IAC(基础设施即代码),是指通过编写代码来进行基础设施的定义,部署,更新与销毁。让基础设施的变更同代码一样,具有版本控制的能力,同时可以通过codeReview 进行审阅,保障其可靠性与一致性。只需要做好基础设施可变与不可变部分的划分,即可通过流水线工具及相关策略对可变部分进行动态调整,完成基础设施的自动化编排与管理。
针对上述的客户需求,我们通常可以通过COS清单和COS的访问日志来分析,但COS清单或者日志的量通常都是比较大的,需要通过一个比较好的工具来完成分析任务,这里介绍下如何通过ClickHouse,来原生的分析存储在COS上的清单和日志文件。
需求描述 在对接COS客户中,经常会遇到客户的一些COS分析需求,主要集中在两个方面: 1、COS Bucket的对象分析,比如: 前缀为xxx的对象的总大小 后缀为xxx的对象的总大小 xxx日期前的对象总大小 对象size在某个范围内的个数 2、COS Bucket的访问分析,比如: xxx时间段内请求Topx的文件 xxx时间段内请求Topx的客户端IPs/Agents xxx时间段内所有的GET/PUT请求,或指定request PATH 针对上述的客户需求,我们通常可以通过COS清单和COS的访
https://github.com/nottombrown/rl-teacher
由于我的服务器大多都是轻量应用服务器,近期轻量云也推出了个轻量对象存储,套餐包的形式相比cos资源包还是挺划算,最主要的是没有读写请求计费,一个套餐包涵盖所有内容。
是一个工具类,代码比较简单,函数也比较少,主要难点还是在于一些包可能大家不是很熟悉,下面一起来学习下。
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