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。
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。
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。
使用 Sonatype Nexus 作为 maven 私服，有两个无法避免的运维问题。
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。
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。
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。
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案，其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3]，功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能：
本文介绍了容器对象存储接口 (COSI)，它是在 Kubernetes 中制备和使用对象存储的一个标准。 它是 Kubernetes v1.25 中的一个 Alpha 功能。
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。
文章来源：火线Zone社区，链接：https://zone.huoxian.cn/d/907-aws-s3
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。
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
您要导出的内容 (dataset.mosaic()) 没有应用 visparams。
在 GitHub 或者 Gitee 等其他地方“白嫖“存储难免会遇到无法访问的时候，例如前段时间 jsDelivr 就因为被 DNS 污染导致无法访问、Gitee 公开仓库私有...
原文标题：How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者：Hamel Husain
Heptio Velero ( 以前的名字为 ARK) 是一款用于 Kubernetes 集群资源和持久存储卷（PV）的备份、迁移以及灾难恢复等的开源工具。
Grafana Mimir 是 Grafana Labs 开发的一个 AGPLv3 许可的开源软件项目，与对象存储结合使用时，可为 Prometheus 指标提供可扩展的长期存储。Mimir 使用基于微服务的可水平扩展的架构构建。每个微服务被称为一个组件，Mimir 作为由这些组件组成的单个二进制文件运行。大多数组件都是无状态的，不需要在重新启动之间保留任何数据。这里我们结合 MinIO 来使用 Grafana Mimir。
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。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
星期一的晚上像往常一样我通过观看电视节目来打发时间，但并没有什么有趣的节目。于是我决定在手机上寻找乐趣，我开始漫无目的在Twitter上翻看各种推文，一条Fox News的推送内容引起了我的关注。
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。
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。
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。
Google Compute Engine 的虚拟机提供了一种快速、可靠的方式来运行 Apache Hadoop。如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop
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。🚀
本篇是系列中的第三篇内容，我们继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里，以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
在监控和可观察领域，Prometheus 和 Thanos 已成为处理时间序列数据的两个强大工具。这两个系统都提供强大的特性和功能，帮助组织获得对其基础设施和应用程序的宝贵见解。
SubDomainizer是一款用于查找隐藏在页面的内联和引用Javascript文件中子域的工具。除此之外，它还可以为我们从这些JS文件中检索到S3 bucket，云端URL等等。这些对你的渗透测试可能有非常大的帮助，例如具有可读写权限的S3 bucket或是子域接管等。
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。
Sentry 为 Docker 提供了一个抽象，以在开发中运行所需的服务，称为 devservices。
5.1 网页测试，如果需要https访问，需要申请证书并配置在CLB及harbor服务器上
众所周知，arXiv 是我们搜索、浏览和下载学术论文的重要工具。近 30 年来，arXiv 为公众和研究社区提供了开放获取学术论文的服务。这些论文涉及物理学的庞大分支和计算机科学的众多子学科，如数学、统计学、电气工程、定量生物学和经济学等等。
在云计算客户的拓展过程中，会面临客户的各种需求。其中最常见的需求包括，如何在云计算上构建客户的业务系统，搭建基础架构；另外一个就是如何实现客户数据的高效存储，包括存储新产生的用户数据，以及将现有的用户数据平滑迁移到云计算上来，提供更方便，更快捷的访问。
COS_SecretId 和COS_SecretKey 在 访问密钥 内查看，没有自行创建一个
报告链接：https://hackerone.com/reports/106305
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。
本文从通用的AWS S3协议，以及在兼容S3的第三方应用中使用COS的场景出发，介绍基于MinIO对象存储配置腾讯云对象存储COS的步骤，包括编译环境的准备工作，MinIO Client、MinIO Gateway的配置。
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。
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。
本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较，讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。
我们已经多次关注亚马逊S3、阿里云oss这类对象存储的安全性问题，比如Bucket的权限管理，上传文件的xss问题、AK\SK的保护。如果说对象存储Object Storage Service像云盘，而本文所说的块存储Block Storage是类似于机械硬盘、固态硬盘的“云硬盘”。亚马逊方面在Elastic Compute Cloud (EC2)的实例的持久块存储称为Elastic Block Storage。阿里云EBS是指为ECS云服务器提供的块设备，高性能、低时延，满足随机读写，可以像使用物理硬盘一样格式化、创建文件系统，可用于云硬盘、快照、模板。在底层所承载的分布式存储系统是盘古系统，技术实现类似于HDFS，分为Master、Client、Chunk Server，基本的产品矩阵如下：
文件服务器是一个应用必要的组件之一。最早我搞过FTP，然后又用过FastDFS，接私活的时候我用MongoDB也凑合凑合。现如今时代不同了，开始流行起了OSS。
在前面的几篇文章中大家已经跟着我了解了HDFS以及HDFS的一些基础排障，接下来我们呢继续学习。要学习到的产品是腾讯云产品中的对象存储COS。
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