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。
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）
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。
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。
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。
在使用App Engine时，开发者们通常会面临需要发送爬虫ip请求的情况，而Python中的requests库是一个常用的工具，用于处理爬虫ip请求。然而，在某些情况下，开发者可能会遇到一个名为AttributeError的问题，特别是当他们尝试在App Engine上使用requests库时。在本文中，我们将探讨这个问题的背景以及可能的解决方法。
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。
随着互联网和公有云的发展，越来越多的企业把数据放到公有云上，COS（Cloud Object Storage）作为腾讯云的对象存储产品，提供了高容量、高可靠、低成本的存储解决方案，也使得客户把越来越多的业务数据放到了COS上。
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。
Presto 在 Facebook 的诞生最开始是为了填补当时 Facebook 内部实时查询和 ETL 处理之间的空白。Presto 的核心目标就是提供交互式查询，也就是我们常说的 Ad-Hoc Query，很多公司都使用它作为 OLAP 计算引擎。但是随着近年来业务场景越来越复杂，除了交互式查询场景，很多公司也需要批处理；但是 Presto 作为一个 MPP 计算引擎，将一个 MPP 体系结构的数据库来处理海量数据集的批处理是一个非常困难的问题，所以一种比较常见的做法是前端写一个适配器，对 SQL 进行预先处理，如果是一个即时查询就走 Presto，否则走 Spark。这么处理可以在一定程度解决我们的问题，但是两个计算引擎以及加上前面的一些 SQL 预处理大大加大我们系统的复杂度。
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。
本文提出了一个将轮询重定向到 Amazon Simple Storage Service（S3）的解决方案，S3 是一个由公有云提供商 Amazon Web Services（AWS）管理的高可用、可扩展和安全的对象存储服务。我们将会展现一个使用 AWS Lambda 函数的 serverless 实现，但是如果你想使用 S3 的话，并不强制要使用 AWS Lambda 函数。
账户中的访问策略包括用户组策略、用户策略、存储桶访问控制列表（ACL）和存储桶策略（Policy）等不同的策略类型。
Google Research的TabNet于2019年发布，在预印稿中被宣称优于表格数据的现有方法。它是如何工作的，又如何可以尝试呢？
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。
最近，谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector，简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序，它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
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。
原文： https://thenewstack.io/deleting-production-in-a-few-easy-steps-and-how-to-fix-it/
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。
本文为 Serverless 社区成员撰稿。作者云洋，从事信息管理工作，多年电子政务信息系统建设管理经验，对 Serverless 技术和架构有浓厚兴趣。供稿请戳~ 这个假期挺长的，不过有幸在腾讯云 Serverless 在线直播里看到了 Serverless 的相关课程，从第一期学完，还是凭添了很多学习乐趣。 前面三节课学了一些 Serverless 的基本知识和架构特点，也跟着开发部署，其实都蛮有趣的，唯一就是都没有管理后台。第四期课程很好的弥补了这一不足。刘宇老师给大家带来的项目 Python+HT
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。这个服务目前是基本免费，用来做一些小型网站的存储或者博客图片外链是非常不错的选择。
使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服，有两个无法避免的运维问题。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
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
文章来源：火线Zone社区，链接：https://zone.huoxian.cn/d/907-aws-s3
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
Unlimited Capacity：公有云的存储服务具有易扩展的特性，用户可以非常方便的根据其存储容量需求，对其已有的存储服务的容量进行扩展，因此从用户角度来说，公有云的存储服务具有无限容量的特点。
在 common.runtime.properties中的 druid.extensions.loadList 中添加 "druid-s3-extensions" 。最终如下
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 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。
上一章介绍了创建Python分布式应用的Celery和其它工具。我们学习了不同的分布式计算架构：分布任务队列和分布对象。然而，还有一个课题没有涉及。这就时在多台机器上部署完成的应用。本章就来学习。 这里，我们来学习Amazon Web Services (AWS)，它是市场领先的云服务产品，以在上面部署分布式应用。云平台不是部署应用的唯一方式，下一章，我们会学习另一种部署方式，HPC集群。部署到AWS或它的竞品是一个相对廉价的方式。 云计算和AWS AWS是云计算的领先提供商，它的产品是基于互联网的按需计算
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。
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南，以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
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。
数据库通常会在您的基础架构中存储一些最有价值的信息。因此，在发生事故或硬件故障时，必须具有可靠的备份以防止数据丢失。
谷歌地球引擎是一个计算平台，允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种：
您是否厌倦了在日常工作中做那些重复性的任务？简单但多功能的Python脚本可以解决您的问题。
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
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。
经过上一篇《屏幕分享》功能的实践，我们知道了如何使用官方提供的功DEMO，快速开发。今天我们来尝试使用官方提供的组件和自定义的UI实现功能。
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。
不难看出, 其中commodity hardware, massive storage和enormous processing power就是Hadoop的重要特点. 而The Hadoop Distributed File System(HDFS)作为Hadoop的核心子项目之一, 是Google File System(GFS)的实现, 为分布式计算提供数据存储和管理的功能.
来源：https://cloud.google.com/blog/products/databases/alloydb-for-postgresql-intelligent-scalable-storage
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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。
在分布式系统中，由于网络延迟、节点宕机等各种原因，会出现一些异常情况，如某个服务的响应时间变慢或者宕机。这时候如果不采取措施，可能导致整个系统的性能下降或者不可用。本文主要介绍如何使用服务雪崩、服务限流、服务熔断和服务降级等技术手段来解决这些异常情况。
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