桌面应用程序经常需要把一些配置信息存到本地，包括应用程序的配置（基于应用的全局配置）和用户（基于登陆用户的个性化配置）的配置。这里介绍一个开源的配置库项目。 SettingsProvider.net是在GitHub上的一款参数配置组件，能够基于普通配置文件、ProgramData目录文件、独立存储区文件等方式的配置文件存储，它主要是基于Json格式进行的配置保存到硬盘文件里 return viewState; } public bool ContainsKey(string key) { return ViewStates.ContainsKey(key); } }保存用户和应用的配置信息 ，会在当前目录里生产配置文件。? admin文件是用户名是admin的用户的配置，appsetting文件是应用程序的配置文件，配置文件是以json的形式存储。
当时的问题是，谷歌正在成长，所以它的计算基础设施也在扩张。计算机硬件很少出错，直到问题积累爆发——然后就会一直无法运转。线路磨损、硬盘坏道、主板过热。 但此时的谷歌仍然更像一家初创公司，使用的是缺乏这种功能的廉价计算机。这家公司已经到了发展的拐点，它的计算集群变得无比巨大，大到无法忽视这种硬件故障。 谷歌要跟上万维网增长速度的唯一办法就是购买消费级电脑并将它们组成集群。因为电脑的一半成本都花在了对谷歌无用的软盘驱动器、金属机箱上，因此谷歌购买电脑主板、硬盘，然后自己组装电脑。 同时，谷歌的数据中心专家按照软件生成的指令来设置硬盘、电源供给和记忆条。这样即使某个部件坏了，整个系统仍然能够运转。今天，谷歌的工程师处于一个「存在锁链」中，从 Level 1 开始。 但它也会创建一个工具，谷歌的任何程序员都可以使用它来运行其数据中心的机器，就好像它们是一台行星大小的计算机一样。
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01.使用篇1)准备阶段 Colaboratory是一款谷歌服务，这里我推荐使用chrome浏览器+谷歌访问助手，这样在访问谷歌相关网站的时候就非常的方便。 2)基本用法 用过jupyter notebook的朋友应该对这个界面非常的熟悉，事实上colab的操作与普通的notebook相似度非常高，下面我们就新建一个Python3的notebook(下图)， colab中的代码文件是放在云端服务器中运行的，但存储的位置却是同一账户的谷歌云端硬盘，如果不进行关联设置，colab会默认将notebook文件放到云端硬盘根目录下的“Colab Notebooks” colab的notebook在云端服务器中运行期间是没办法直接读取本地文件的(比如数据集)，如果想让程序读取指定文件，只能将其放到谷歌云端硬盘中，然后将云端硬盘挂载到colab。 注意:不同的环境在这一步的执行情况可能会不太一样，需要灵活对待。?接着再执行下面两行代码，由于我在挂载前云端硬盘中有文件，所以加上了nonempty参数，否则可以忽视。 !
Iwao 的团队使用了一个名为 ycruncher 的程序，该程序由谷歌云平台计算引擎上运行的 25 个虚拟机驱动。计算过程一共产生了 170TB 的数据，相当于整个国会图书馆印刷藏品数据量。 此外，随着计算的进行，在潜在的硬件中断或故障中生存下来会变得越来越困难。我们决定使用云来计算 π。使用 Compute Engine，谷歌云的高性能基础设施，比使用专用物理机器有许多好处。 首先，Compute Engine 的实时迁移功能允许在基础设施更新时应用程序继续运行。 在云计算出现之前，分发如此大的数据集的唯一可行方法是运送物理硬盘。此外，在云环境中运行还有很多好处：可以选择多种硬件，包括支持 AVX-512 的最新英特尔 Skylake 处理器。 方便你在自己的工作中使用这些数字，我们将计算出的 π 数字作为快照在谷歌云平台上提供。每个快照都包含一个带有十进制数字的文本文件，你可以根据这些图像创建一个新的永久磁盘。
问题的根源是，随着谷歌的发展，它的计算基础设施也在不断扩大。计算机硬件很少出故障，但到了硬件非常多的时候，故障就会经常出现。电线磨损、硬盘崩溃，主板过热。 世界上最强大的计算机系统，如安装在美国国家航空航天局、金融公司等的，它们使用了特殊的硬件，可以承受单比特翻转。但当时仍像一家初创公司的谷歌使用的是更便宜的计算机，没有这样的能力。 因为这些电脑一半的成本都在谷歌认为是垃圾的部件上——软盘驱动器、金属机箱——因此公司会订购原装主板和硬盘驱动器，然后将它们装在一起。 他们帮助推动了对谷歌核心软件的几次重写，系统的容量升了几个数量级。与此同时，在谷歌庞大的数据中心里，技术人员按照软件生成的指令更换硬盘、电源和记忆棒。即使部分部件损坏或崩溃，系统仍能正常运行。 随着更多的程序员使用MapReduce从谷歌的数据中获得见解，转录一百多种语言的用户语音邮件、回答他们的问题、自动完成他们的查询和翻译成为可能。这些系统是使用相对简单的机器学习算法开发的。
原文：History of massive-scale sorting experiments at Google 作者：Marian Dvorsky 译者：孙薇 责编：钱曙光，关注架构和算法领域自从相关工具创建以来 不幸的是，该基准测试所使用的文件格式并不包含任何内嵌的校验和，无法让MapReduce发送通知（在谷歌，通常使用MapReduce的方式就是使用内嵌校验和的文件格式）。 最终，通过将输出结果三路复制到GFS，我们解决掉了瓶颈，这也成了我们那时在谷歌的标准用法，少一路都会有很高的风险损失掉数据。 最终，在分布式存储中输入输出以及将中间数据保存在硬盘中以支持容错（由于在实验中，某些硬盘甚至整台服务器都会宕掉，而且这种情况会频繁出现，因此容错非常重要）的问题上，性能达到了指定MapReduce架构的硬件极限性能的将近两倍 2012（50PB，23小时，36.2TB分钟，50 MB秒worker）在这个测试中，我们将注意力转向更大规模的数据排序，通过调用我们在谷歌所能控制的最大规模集群，将shuffle的数据量提到最大，然后运行相应的
从软件向硬件探索的路上，大佬们面对的最大问题是环境的变化。在软件设计中，程序员可以控制他们的环境。但硬件世界是凌乱且不可预测的。即使最聪明的计算机也不可能为每一种可能性做好准备。 谷歌以测试软件而闻名。它可以不断地调整其搜索算法以确保他们为用户提供最相关的结果。? 图：Project Wing 首次测试一架无人机，它可以像直升机一样盘旋，像飞机一样滑翔，但是设计有缺陷。 硬件部分却相对更加复杂。工程师们需要经历一系列如设计、建造、试飞、撞击、重建、再测试的复杂过程。而一次微小的局部精确调整，比如升降舵补助翼的调整，将耗时数周。 2014年初，谷歌创始人Brin曾试图要求加快无人机研发的速度，在五个月内实现用无人机向非谷歌员工首次送货。并推动了在澳大利亚的狗粮递送。 在那之后，研发团队用南非航天工程师戴夫·沃斯（Dave Vos）接替了研发团队领导人罗伊。沃斯先生给以不拘一格自由式为主的谷歌文化氛围带来了一丝陌生的严肃，旨在沿用航空工业的严谨作风。
大数据文摘出品编译：DonFJ、周家乐、李雷、小七、胡笳、jin、钱天培单丝不成线，孤木不成林，浑身是铁也打不成几根钉子。谷歌的伟大有一多半要归功于公司中亲密无间、协同工作的程序猿们！ 两位创始人Page和Brin都不是专业的软件工程师，他们更像是个实验室的研究人员，用自己在搜索领域的学术知识搭建一个原型系统。 然后为了保证设备的可用性，谷歌会向生产商购买“芯儿”，就是主板和硬盘之类的东西，再把他们拼到一起使用。在加利福尼亚谷歌的一栋大厦里，有1500台这样的混用设备堆在六英尺高的机架上。 ，以确保一个微小的硬盘故障不会导致整个系统的瘫痪。他们在爬虫进程中添加各种检查点，以确保程序能够在进程中途自动重启。通过开发新的编程和压缩方案，他们迅速高效实现了系统容量的翻倍。 Andrew Ng当时正在谷歌主持一个秘密项目，研究神经网络-由虚拟“神经元”组成的软件程序。Jeff在他的大学期间曾经接触过神经网络；那时的神经网络还无法解决现实世界的问题。
本文链接：https:blog.csdn.netweixin_40313634articledetails102290589 Centos 是用U盘启动器安装的，如果是第一次安装Linux 系统，建议OS 安装过程比较简单，再这里只是记录下安装后遇到的一些问题。1. 安装好后， 飞行模式无法关闭，导致Wife无法打开连接？ ? 解决按快捷键关闭飞行模式的硬件设置：Fn + F22. 安装中文输入法？ 原因：搜国输入法是dep格式的，无法直接安装，所以最终采用的系统自带的中文输入法 安装： 【设置】 -》 【Region & Language】 点击左下角的 “+” 号， 找到中文拼音，并添加。 打开谷歌浏览器，安装插件： 【谷歌浏览器】-》设置 -》【更多工具】-》 【扩展程序】 ? 【打开开发者模式】-》【加载已解压的扩展程序】-》 选择助手工具的解压文件夹 -》 【打开】 效果如下图： ?附录： U盘启动器制作 谷歌访问助手
1.谷歌机器人联合创始人离职，加盟丰田实验室? 一年前，谷歌机器人首席设计师Andy Rubin离职，整个团队被整合到Google X硬件实验室中，旨在帮助谷歌机器人部门重新定位，寻找机器人技术在现实世界中真正能够发挥作用的领域。 Facebook 在全世界建立了多个数据中心，这种新型的光盘将主要部署在数据中心中。3.福特或与谷歌合作，建最大无人车队? 而目前拥有无人车车辆最多的企业是谷歌，谷歌已经拥有53辆无人驾驶汽车，其中包括谷歌利用雷克萨斯SUV改装的实验车辆，也包括谷歌自己的自动驾驶原型车，此前有传闻说谷歌将与福特联手制造自动驾驶汽车，因此谷歌与福特合作可能建立最大的无人车队 NVIDIA 和 PC 制造商合作开发了这个新的认证程序，满足 Oculus 和 HTC 去年发布设备的最低要求的硬件，将会获得 “GTX Geforce VR Ready” 的认证。
(50:22)建立在G套件与应用程序脚本谷歌应用程序脚本是一个定制的JavaScript无服务器运行时，具有与G套件和其他谷歌服务的紧密集成。 这是自动化常见任务、扩展编辑器(文档、表格、幻灯片、表单)功能以及创建与谷歌和外部服务的其他集成的好方法。Apps Script也是支持G Suite插件和App Maker的技术。 或者，通过创建一个Gmail附加组件将应用程序集成到Gmail中，用户可以在Gmail中访问应用程序的功能。在Gmail中呈现时，电子邮件标记将普通消息转换为结构化的操作项。 用硬盘备份你的应用数据Drive API允许你将应用程序中的数据与用户的谷歌Drive账户同步，因此它在任何地方都可用。 对于创建、复制和导入导出文件，以及更改驱动器中的文件权限，Drive API也是合适的工具。与G套件交互的api我们的REST api允许您的应用程序与用户的邮件、日历、联系人和其他数据集成。
对此，谷歌研究人员表示：「事实上，我们的研究专注于构建更好的量子计算硬件，推动整个研究方向向前发展。因此，我们很高兴可以看到这一研究在研究社区引起了很多反响。 的处理器是量子比特数量更少的 Sycamore 时，研究人员表示，两种处理器的控制方法有很大不同，而在研究中需要在硬件基础上构建完整的软件架构。 「但很多应用方向是我们现在还无法想象的。」不过，其认为量子比特数量扩展的过程需要解决的是连接性和效率的问题，目前的量子计算架构在理论上是可以支持扩展到上千，甚至更多量子比特数量的。 而 IBM 提出利用硬盘存储来解决存储量子态空间不足的办法，在实践中效果不一定比谷歌的算法更适合 Summit 这样的超算。 但这不妨碍现有谷歌工作的重要意义。」张胜誉认为应从硬件和软件两个层面来看。「我觉得更值得关注的是谷歌团队量子硬件方面的进展，毕竟我们最终是要用量子计算机硬件来运算实际问题的。
是否我们现在的系统框架已经过时了？是否应该效仿谷歌、亚马逊或者领英的技术和方式？本文作者提出的UNPHAT方法非常实用，它教你如何在急着行动前，清醒的想一想，最适合自己的选择才是对的。 比如，作为一名软件工程师，我是否该效仿谷歌建立MapReduce框架？是否应该像领英一样用Kafka来搭建系统？ 在问了几个问题后，我们确定了如果需要从固态硬盘中读取一个5000万行、80字节宽的表格的完整的文件，大概需要5秒。虽然这个速度比较慢，但是仍比实际查询快了2个数量级。 GFS（可扩展的分布式文件系统）和MapReduce是为了处理整个网络的计算量而创造的，例如，在整个网络上重建搜索引擎……上图：硬盘驱动器的每千兆字节的成本（美元）。 在2017年你将使用的硬件设备会有多大的输入输出量呢？考虑到你不会需要和谷歌一样的输入输出量，你是否只需要买一个更好的磁盘呢？使用SSD你会花多少钱呢？或许你期望可以进行规模化。
本文是这次盘点的第一部分，谷歌将稍后推出第二部分，介绍机器学习在医疗、机器人等不同科学领域的应用与创造性，以及对谷歌自身工作带来的影响。谷歌大脑团队致力于拓展人工智能在研究和系统工程方面的进展。 本文将对 2017 年的工作进行盘点，包括基础研究工作，机器学习的开源软件、数据集和新硬件。核心研究谷歌大脑团队的研究重心是提升对机器学习的理解，提高解决该领域问题的能力。 TensorFlow 用户在全球的分布在整个团队的历史中，我们创建了一些工具，帮助我们自己开展机器学习研究，并将其部署到诸多谷歌产品之中。 除了 TensorFlow，我们还发布了 deeplearn.js，一个用于浏览器的深度学习 API 的开源硬件加速实现（无需任何下载或安装）。 第一代 TPU 部署在我们的数据中心已有三年，在谷歌搜索，在谷歌翻译，在谷歌图片，在 AlphaGo 对战柯洁和李世石中，以及在许多其他研究和产品应用中，都有 TPU 在发挥作用。
从“盒子”到“丸子”再到“棒子”，近年来谷歌陆续推出了各种形态的创新硬件产品，不断改变传统的娱乐影音生活，下面就让我们来盘点一下这些在谷歌娱乐影音之路上的硬件产品。 在接口方面，第二代Google TV机顶盒最大程度优化了接口设计，使得在应用程序、电视节目和网络内容之间切换变得更加容易。 遗憾的是Nexus Q自发布后由于功能性上的缺陷始终未能正式上市，但是不得不承认它从设计到制造都令人感到印象深刻，这一改很多人眼中 Google 作为洋溢着工程师文化的团体无法做出有设计感产品的成见。 在这一过程中，Google不但向世人展现了其自身前瞻的理念和先进的技术，也积累了如顶级芯片解决方案提供商Marvell之类的合作伙伴关系，为未来的技术创新和产品市场化奠定了决定性的基础。 转载声明： 本文转自 盘点谷歌娱乐影音之路上的硬件产品（商业价值）
最近由于iOS更新，Youtube应用程序目前无法在iOS上运行。另外，iOS还提供了一些独有的应用程序，比如流行的“无尽之剑”游戏、Twitter的客户端Tweetbot。 其实一些最受欢迎的应用程序在两个平台上都是支持的，这是我们比较谷歌和苹果应用程序的本质发现。 但对于平板电脑的话，针对iPad开发的应用程序会更多些。 但是如果苹果的硬件功能更新，一些旧设备可能无法获得所有功能的升级了。设备选择Android设备各式各样，因为大小和硬件功能不同而具有多样性价格。 任何人都可以创建和分发的免费的Android应用，用户可以自由地从谷歌商店下载的应用程序。 然而，还有就是，谁想要在谷歌商店发布他们的应用程序（无论是免费或付费的应用程序），需要一次性支付25美元登记费。 发表在谷歌商店的应用服务同样要经过谷歌审查。
Pixel 3&Pixel 3 XL：毫无秘密的新品，但有AR和AI摄像撑场子硬件配置：缺乏惊喜谷歌这次的Pixel 3 XL可以说是开创了“新机花式泄露”法。 归根结底，大概还是因为谷歌对其软件AI算法有绝对的信心吧。?“明显白、不是粉、就是黑”三种颜色可供购买据悉，Google Lens现已整合到新品的相机应用中。 此外，还可通过Ambient EQ功能，自动调节室内的亮度和色温；通过Home View远距离查看家中情况；以及让用户通过语音查看天气和通勤等信息，还能创建提醒日程。 一方面，与其他硬件厂商相比，Pixel 3和Pixel 3 XL在性能、参数等“硬指标”上都并不突出，作为谷歌的新一代旗舰，并没有让我们感到眼前一亮。甚至可以说，相当一部分人的内心或许毫无波澜。 正如上文所体现的，AI 算法始终贯穿在本次发布的几款新品中。
经过查找相关资料，现整理解决方法如下：一、安装谷歌应用商店（Chrome Store）外的扩展插件1、将谷歌应用商店（Chrome Store）外的扩展插件安装程序，下载后，保存在本地硬盘上。 将保存下来的*.crx文件或*.js文件直接拖拽到浏览器的“扩展程序”页面（即在谷歌浏览器地址栏输入：chrome:chromeextensions）。 注意：中间有空格！！切记！！ 二、安装谷歌应用商店（Chrome Store）内的扩展插件因为谷歌退出中国事件的影响，导致了谷歌浏览器在国内的使用情况也不容乐观。 同时谷歌应用商店（Chrome Store）内的扩展插件也不时出现错误，无法进行安装了。下面是本站提供的无法在线安装谷歌应用商店（Chrome Store）内的扩展插件的解决方法，简单而快速有效。 提醒：Chrome 21+以上版本需要将保存下来的*.crx文件或*.js文件直接拖拽到浏览器的“扩展程序”页面（即在谷歌浏览器地址栏输入：chrome:chromeextensions）。
谷歌Colab是一个免费的云服务，现在它支持免费的GPU！您可以;提高您的Python编程语言编码技巧。开发利用流行的库如深学习应用Keras，TensorFlow，PyTorch，和OpenCV的。 将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要特征是：Colab提供GPU并且完全免费。有关该服务的详细信息，请参见常见问题页面。让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹? image.png由于Colab正在开发您自己的Google云端硬盘，我们首先需要指定我们可以使用的文件夹。我在Google云端硬盘上创建了一个名为“ app ” 的文件夹。 image.png我创建了一个空的“app”文件夹创建新的Colab笔记本通过右键单击>更多> Colaboratory创建新笔记本? ls您将看到应用程序文件夹内容，不再需要一直添加驱动器应用程序。
我们其实知道，自研芯片并不能在硬件利润上带给谷歌更多的价值，其中最有价值的地方在于将谷歌AI上面的优势通过软硬件的结合，在智能终端上得到更好的应用。我们也都知道，谷歌在AI芯片上入局最早，实力强劲。 如果谷歌不是有着TensorFlow、Halide以及编译器等AI算法和开发软件，谷歌的AI芯片的很多设计显然是无法发挥太大作用的。软硬件结合，才让谷歌的芯片设计走得更为彻底和硬气。 而由于当时没有多少要在专门硬件上运行的应用，因此使用谷歌大型数据中心的富余计算能力就能满足算力要求。 当然，最重要的因素还在于谷歌在AI芯片上的创新优势。我们知道，AI芯片的研发，本身是一个周期长且耗费巨大资金的项目。芯片设计到成品的周期可能赶不上AI算法的发展进程。 谷歌最硬核之处就在于拥有庞大的数据和AI算法。伴随着应用层面不断丰富的数据体验和AI体验，比如在飞行模式下实现语音实时转录文字的功能，手机的硬件性能以及系统的兼容支撑就可能成为智能手机的性能天花板。
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