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：
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
go里面一般会使用Context进行超时控制以及参数传递, 其中超时控制可以使用context.WithDeadline()或者context.WithTimeout()实现, 二者实现效果是一致的.
数据科学领域有一部分研究者和开发者已经选择学习这些新技术了，但在预测性和规范性建模的问题类型和技术方面（我们 90% 的工作就是这些），学习深度学习技术却与我们的大部分工作方向背道而驰。
选自DataScienceCentral 作者：William Vorhies 机器之心编译 参与：Panda 深度学习技术往往比较复杂，从头开发的难度较大，但现在有一些公司提供了能帮助开发者轻松使用深度学习的自动化深度学习（ADL）平台，比如微软的 CustomVision.AI、谷歌的 Cloud AutoML、OneClick.AI。Data Science Central 近日发文对这三个平台进行了比较和盘点，机器之心对该文做了编译介绍。 阻碍我们使用深度学习方法的原因有很多，其中最主要的是深度学习
新智元报道 来源：Google Cloud Next18 作者：新智元编辑部 【新智元导读】谷歌云年度Next大会召开，李飞飞和李佳的“佳飞?”组合也迎来了她们在谷歌云的又一座里程碑：度过艰辛时刻
整个操作过程，从导入数据到标记和训练模型，都只需要用鼠标拖放界面即可完成。 人工智能和深度学习首席科学家李飞飞本周在某个新闻发布会上表示，人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛高的领域，需要专业知识和资源，很少有公司自己能雇佣起机器学习和数据科学家。 兵贵神速，在今天的凌晨，谷歌就发布了用机器学习来训练机器学习的神器：Cloud AutoML Vision。 AI训练AI 谷歌的Cloud AutoML到底是什么？ Cloud AutoML是一套机器学习产品，其背后的逻辑是用AI制作AI。它能够使具有有限机
import org.apache.beam.sdk.util.BackOff; //导入依赖的package包/类
gRPC 中的负载平衡基于每个调用而不是每个连接发生。即使所有请求都来自单个客户端，我们仍然希望它们在所有服务器之间进行负载平衡。
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
近期，由Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschoren撰写的《AUTOML：方法，系统，挑战》“AUTOML: METHODS, SYSTEMS, CHALLENGES (NEW BOOK)” 221页的草稿版本已经放出，详细讲解了所有AutoML系统背后的基础知识，以及对当前AutoML系统进行了深入描述，Auto-WEKA、Hyperopt-Sklearn、Auto-sklearn等，最后介绍了AutoML的挑战。作者当前正在完成这本新书的编辑工作，它将由NIPS 2018出版发行。
也就是说，一般的分类或者回归的机器学习模型即将或者已经实现了低门槛或者零门槛甚至免费建模的程度。
gRPC是由google开发的，是一款语言中立、平台中立、开源的RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)框架。
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
今年7月的谷歌Next大会上，李飞飞宣布了两年前推进的Contact Center落地、AutoML推出自然语言和翻译服务、TPU 3.0进入谷歌云，这意味着谷歌云拥抱AI First后迎来里程碑式成就，这被外界认为是李飞飞在谷歌的最后“官方发布”。
这个名为“模型搜索”（Model Search）的平台，不仅可以用多个AutoML算法自动写出你想要的AI模型，还能帮你选出写得最好的那个。
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。
根据 GitHub 活跃数、开发人员使用人数、在招聘描述中出现的频率等综合数据分析，Google的 TensorFlow 仍稳居第一，被广大网友一致认为非常适合入门学习的 Keras 、人气涨势迅速的 PyTorch 、还有 Caffe 、Theano、MXNet 、CNTK 、Caffe 2.0、FastAi 等框架都紧随其后，受到越来越来多开发者和企业的关注。
前端使用Create React App脚手架，默认以localhost:3000端口启动； 后端使用golang-gin框架，使用8034端口启动。 登录模块走的是sso,前后端分离，后端需要向前端写入认证cookie
在人工智能迅速发展的领域中，NVIDIA TAO 5.2版本崭露头角，引入了突破性功能，推动视觉AI模型开发迈向新的高度。无论你是初学者还是资深数据科学家，这一低代码、开源的AI框架通过迁移学习提供了一条无缝高效的路径，以实现最先进的准确性并具备生产级吞吐量。
让我们先来看一个简短的童话故事… 从前，有一个魔法师，他使用一种无人再使用的编程语言，在一种无人再使用的框架下训练模型。一天，一位老人找到他，让他为一个神秘的数据集训练一个模型。 这位魔法师孜孜不倦，尝试了数千种不同的方式训练这个模型，但很不幸，都没有成功。于是，他走进了他的魔法图书馆寻找解决办法。突然，他发现了一本关于一种神奇法术的书。这种法术可以把他送到一个隐藏的空间，在那里，他无所不知，他可以尝试每一种可能的模型，能完成每一种优化技术。他毫不犹豫地施展了这个法术，被送到了那个神秘的空间。自那以后，他明白了如何才能得到更好的模型，并采用了那种做法。在回来之前，他无法抗拒将所有这些力量带走的诱惑，所以他把这个空间的所有智慧都赐予了一块名为「Auto」的石头，这才踏上了返程的旅途。 从前，有个拥有「Auto」魔石的魔法师。传说，谁掌握了这块魔法石的力量，谁就能训练出任何想要的模型。
通过grafana监控面板，发现了几个高频的业务缓存节点出现了大量的fin-wait2，而且fin-wait2状态持续了不短的时间。通过连接的ip地址和抓包数据判断出对端的业务。除此之外，频繁地去创建新连接，我们对golang net/http transport的连接池已优化过，但established已建连的连接没有得到复用。
编辑：cecilia 马文 弗朗西斯 【新智元导读】昨天，谷歌重磅发布Cloud AutoML，这个无需写代码，全自动训练的AI工具被视为谷歌在机器学习服务（MLaaS）领域全力加速追赶其它科技巨头的核武器，微软和亚马逊在机器学习服务领域早有动作，三家PK战况如何，各有哪些产品，目前MLaaS还处于起步阶段，未来的展望又有哪些？ 谷歌昨天宣布推出AutoML Vision，是其机器学习即服务（MLaaS）的重大改进，试图弥补在过去一年左右与微软的竞争差距。 亚马逊AWS去年11月份在AWS Re：Inve
所谓AutoML，全称是Automated Machine Learning，即自动机器学习技术，它的发展现状可以参考下面的综述文章。
谷歌希望客户借助AI更轻松地找到合格的求职者。为此，它今天宣布推出其Cloud Talent Solution（以前称为Cloud Job Discovery）的求职功能。
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。尽管
澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章，称谷歌的研究者们正在利用人工智能开发更强大的人工智能。 谷歌已经宣布了人工智能的另一项重大进展，即一种新的机器学习方法，能够
本文探讨了科技巨头在AI领域的竞争现状和未来发展趋势。随着AI技术的不断发展和应用，科技巨头们纷纷投入巨资进行研究和开发。谷歌、Facebook、微软和亚马逊等公司都在争夺AI社区的领导地位。目前，谷歌在AI领域处于领先地位，但其他公司也在努力迎头赶上。未来，开源框架市场可能会越来越统一和标准化，AI社区将不断为市场带来更多的解决方案。
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。
开了好多端口，现实当中端口越多漏洞越多，但是具体到这些靶机，很可能意味着很多兔子洞，所以枚举的时候一定要小心分辨
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
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
hello，大家好呀，我是既写 Java 又写 Go 的小楼，在写 Go 的过程中经常对比这两种语言的特性，踩了不少坑，也发现了不少有意思的地方，今天就来聊聊 Go 自带的 HttpClient 的超时机制。
本文我们使用 go-micro 构建微服务的服务端和客户端，并使用 gin 集成客户端构建 HTTP Api，在代码中模拟客户端 RPC 调用服务端方法返回 408 的问题，以及怎么解决？
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。
我们正在进入数据科学实践的新阶段，即“无代码”时代。 像所有重大的变化一样，这个变化还没有在实践中清晰地体现，但这个变化影响深远，发展趋势非常明显。
http协议是业务中使用最广泛，开发者接触最多的协议之一。最近笔者我也是因为业务中遇到一些问题，才深入阅读一些源码，带着问题来学习，能学习得更好，更有效果。
在国内，探智立方就是持有这样愿景的一家公司，这家成立于今年年初的公司致力于开发一个有「自主模型设计」能力的平台——DarwinML——以进化算法为基础，找到模型不依赖人工设计的「进化之路」，从而降低人工智能的应用门槛，让各行业的 IT 人员，行业专家能更简便的将人工智能落地于各种适合并需要的场景中，解決人才短缺及技术能力不足的普遍問題。
首先需要设置用于自动化 ML 模型训练的计算目标。 用于图像任务的自动化 ML 模型需要 GPU SKU。
几十年来，正如摩尔定律所描述的那样，通过缩小芯片内部晶体管的尺寸，计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难，业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面，从而继续提升计算能力。
对于很多企业来说，在云平台上运行的业务遭遇中断可能难以避免，其供应商提供的服务也不完全可靠。除非已经在两个云平台或多个云平台上运行服务，否则无法快速迁移工作负载。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
