老朋友都知道，之前的旧博客是用Wordpress搭建的，出于各种原因导致加载比较慢，再加上受到了大佬们的安利，所以改用了现在的Typecho，整站访问速度看起来还不错，但是某些地方还是有些瑕疵，所以在那之后我就一直在找能够有效加速网站访问速度的方法 ，然后在今天找到了谷歌BBR拥塞控制算法，开始着手配置。 ，造成整个网络的抖动性加剧。 BBR 由 Google 开发，供 Linux 内核的 TCP 协议栈使用，有了 BBR 算法，Linux 服务器可以显著提高吞吐量并减少连接延迟，简单来说 BBR 能加速网络传输速度。 相比锐速BBR的加速效果更为温和，并且占用内存小对服务器压力也很小，当时理想情况下是可以跑满整个服务器物理带宽，比锐速更加稳定，能够有效的降低服务器的网络丢包率，减少网络拥堵。
1.背景 我们在维护 WP-China-Yes 插件的同时也在维护一套完善的前端加速服务，从即日起，我们将公开全新升级的加速服务给各位站长/开发者使用。 谷歌前端库： 源地址：ajax.googleapis.com 替换为：gajax.cdn.wepublish.cn 已对外链做替换，可直接使用。 谷歌字体库： 源地址：fonts.googleapis.com 替换为：gfont.cdn.wepublish.cn 已对外链做替换，因为Google针对不同UA返回不同css，此项针对不同UA单独缓存 谷歌字体文件： 源地址：fonts.gstatic.com 替换为：gstatic.cdn.wepublish.cn 一般用不到，在引入字体的时候已做替换。 /js/wplink.js 一般不需要直接使用，可安装 WP-China-Yes 插件打开后台加速使用。
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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。 机器学习领域尤为如此，需要创建用于神经网络加速的专门架构。 谷歌 Edge TPU 是一个通过 Coral Dev Boardand 和 USB 加速器提供给开发人员的低能耗硬件加速器。 为了创建旨在利用 Edge TPU 加速器架构的 EfficientNet，谷歌调用了 Auto MNAS 框架，并利用在 Edge TPU 上高效执行的构建块（building block）扩增了原始 此外，通过在周期准确的架构模拟器上运行模型，谷歌还创建和集成了一个「延迟预测器」模块，该模块在 Edge TPU 执行操作时能够估计模型延迟时间。 这项研究代表了首次使用 AutoML 构建加速器优化模型的尝试。基于 AutoML 的模型定制不仅可以扩展到各种硬件加速器，还可以扩展到依赖神经网络的多种不同应用。
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：大明 【新智元导读】谷歌发布EfficientNet-EdgeTPU，这是一个源于EfficientNet的定制化图像分类模型，能够通过 Auto ML在谷歌Edge TPU上实现自定义运行，运行速度比ResNet-50快10倍，延时由53ms缩短至5ms。 昨日，谷歌宣布推出EfficientNet-EdgeTPU，这是一个源自EfficientNets的图像分类模型系列，但是可以自定义在Google的 Edge TPU上运行，这是一种节能的硬件加速器，可供开发人员通过 Coral Dev Board和USB加速器运行。 这项研究使用AutoML构建加速器优化模型的第一个实验。基于AutoML的模型定制不仅可以扩展到各种硬件加速器，还可以扩展到依赖神经网络的几种不同应用。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow与机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI 课程主讲是谷歌机器学习技术总监，他主要是介绍他在2001年加入谷歌之后致力于机器学习技术的研究与应用，他很有预见性提出要通过机器学习手段解读数据内隐藏的潜在关系与含义，提到了课程目标是帮助学习者在机器学习道路上顺利前行 第二课 框架处理 课程目标有两个 复习机器学习的基本术语 了解机器学习的各种用途 课程老师来自谷歌技术团队，介绍了什么是监督式机器学习，在监督式机器学习中如何创建模型与输入信息，对以前从未见过的数据做出有用的预测 例如，回归模型做出的预测可回答如下问题： 加利福尼亚州一栋房产的价值是多少？ 用户点击此广告的概率是多少？ 分类模型可预测离散值。 x_input[i]*curr_W+curr_k) plt.plot(x_input, curr_y, label="fit-line") plt.legend() plt.show() 谷歌免费
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow与机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI 很多机器学习问题都不是凸型的，比如神经网络，只有局部最小值，所以从哪里出发开始梯度下降还是比较重要的。美女工程师对上述问题都做了非常形象的阐述。 学习率对梯度下降的影响 学习率过小 ? tensorflow是谷歌推出的通用图表计算框架，tensorflow的中文官方网站提供了大量的tutorial代码教程：https://tensorflow.google.cn/ Tensorflow 第六课：泛化（Generalization） 上课是第二节课出现的那个哥们，主要是讲泛化，首先他就明确了机器学习目的不是拟合当前数据结果，还是能够产生一个泛化的模型。 的样本 2.分布是平稳的：分布不会随时间发生变化 3.我们始终从同一分布中抽取样本：包括训练集、验证集和测试集 谷歌免费 机器学习视频教程 官方学习地址：https://developers.google.cn
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌 从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分，前面相关文章阅读回顾： 谷歌机器学习速成课程系列二 谷歌机器学习速成课程系列一 TensorFlow进行简单的图像处理 Windows下TensorFlow安装与代码测试 第七课 训练集与测试集 主要讲了训练集与测试集方法在机器学习，提到如果我们只有一个数据集我们怎么划分训练集与测试集，一个用于训练，一个用于测试。 实践中机器学习从业人员将大概75%的时间花在特征工程中，特征就是我们要的东西，下面我们一起了解一下特征工程是如何发生的。
（谷歌TPU芯片） TPU是一种专用集成电路（ASIC），作为专门在谷歌云使用的AI芯片，其使命就在于加速谷歌人工智能落地的速度。 Edge TPU体型小、能耗低，因此只负责AI加速判别、加速推算，仅为加速器、辅助处理器的角色,可以在边缘部署高精度AI，是对CPU、GPU、FPGA 以及其他在边缘运行AI的ASIC解决方案的补充。 Pixel Visual Core，是一种图像处理单元（IPU），也是谷歌自研的第一款移动芯片，专门用于加速相机的HDR+计算，其使用了机器学习和计算摄影，可以智能地修补照片不完美的部分，也使图像处理更加流畅和快速 其次是，芯片的设计架构赶不上机器学习算法或神经网络架构的发展速度，导致这些算法架构在现有的AI加速器上效果不佳。 最直观的好处就是加快了谷歌的手机端SoC芯片的研制速度，降低对高通处理器的依赖，并可以迅速应用到下一代谷歌pixel手机上。 另外一个好处是，谷歌主导的芯片设计将使得谷歌像苹果一样建成自己的封闭系统。
到目前为止，Alphabet 一直在谷歌云平台使用英伟达的 GPU 加速其各种 AI 应用，但现在看来，这家巨头很是有意自己单独切入这块有着巨额利润的空间。 谷歌揭幕 TPU 第二代，在谷歌云平台构建机器学习超级计算机 Alphabet 在去年谷歌 I/O 大会上推出了自己的 AI 芯片——张量处理器 TPU。 例如，2016 年 11 月，英伟达就对外公布了，谷歌选择使用英伟达的 Tesla P100 GPU 和 K80 加速器为谷歌计算引擎（Google Compute Engine）和谷歌云机器学习用户提供 在今年 4 月发布的一篇官方博文中，谷歌表示 TPU 比当前的 CPU/GPU 速度快 15~30 倍。 第一代 TPU 只加速推理，但现在第二代 TPU 新增了训练的功能。 此外，英伟达 CEO 黄仁勋还出了一个狠招，他在公司官方博文中写道，要开源英伟达的深度学习加速器。“不需要再来人投资打造会推理的 TPU，我们这里免费提供——由世界上最好的芯片设计师设计。”
2016年5月18日，谷歌官方博客发布消息称：谷歌为机器学习任务研制了专用芯片。文章内容如下： 机器学习为谷歌的许多最受欢迎的应用程序增加了潜在吸引力。 但卓越的软件是需要以卓越的硬件为基础的，于是几年前谷歌启动了一个秘密项目，以测试将定制加速器应用到机器学习中能够取得什么结果。 该项目的研究成果被称为张量处理单元(TPU)，是谷歌研究团队为机器学习定制的一个专用集成电路(ASIC)，并针对谷歌第二代人工智能学习系统TensorFlow做了优化。 TPU主板能够与谷歌数据中心机架的硬盘驱动器插槽匹配。TPU是将研究快速转化为实践的一个例子—从首次硅片测试到在谷歌的数据中心建立起系统并开始运行应用程序，仅用了22天。 谷歌的目标是引领机器学习产业，将TPU部署到谷歌的基础设施中，将帮助把谷歌的能力带给开发者，如TensorFlow和具有先进加速能力的云机器学习。
作者认为，TPU 使得机器学习过程中的分工更加明确，但谷歌近期内不会将其整合到云服务中。结合新智元此前的报道，外界虽然认可 TPU 的技术能力，但也认为在其在一段时间内仍然会限于谷歌内部使用。 如果在机器学习领域没有野心，谷歌也就不是谷歌了。去年这个时候，谷歌发布了定制 TPU 硬件加速器，用以加速其 TensorFlow 深度学习框架。 目前，谷歌正在使用定制 TPU 硬件来加速其内部系统。谷歌的云服务还没有提供这一特性，也不要期望现在能买到 ASIC 并部署到你自己的系统里。 原因很简单。 微软已经对 FPGA 所提供的可能性进行了研究，并公布了部署 FPGA 的服务器设计。机器学习加速是其可承担的许多工作之一。 一切只是开始 谷歌在论文中声称，使用 GPU 级别内存和内存系统可以进一步加强ASIC 的加速，其结果比传统 CPU / GPU 组合快30至200倍。
Cloud TPU意图优化计算受限问题，并让机器学习模型训练更加容易。 Cloud TPU意图优化计算受限问题 并让机器学习模型训练更加容易 谷歌博文显示，Cloud TPU是谷歌设计的硬件加速器，专为加速、扩展特定的TensorFlow机器学习工作负载而优化。 谷歌表示，利用Cloud TPU加上高水平的TensorFlow API，以及谷歌开源的一些高性能Cloud TPU模型，开发者现在能够迅速展开工作，像是： ResNet-50 以及其它流行的图片分类模型 此外，Cloud TPU还提供了一个可扩展的ML平台，对ML计算资源的计算和管理进行了简化： 为团队提供最先进的ML加速，并根据需求的变化动态调整容量（capacity）； 直接使用经过Google多年优化的高度集成机器学习基础设施 不管是Cloud TPU，还是Cloud AutoML，谷歌所针对的都是机器学习模型的加速以及建模等等。 通过AlphaGo对李世石一战，人们见识到了谷歌TPU的厉害。
选自GitHub 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 deeplearn.js 是一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库。 deeplearn.js 提供高效的机器学习构建模块，使我们能够在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接使用的数学函数。 NDArrayMathGPU 当使用 NDArrayMathGPU 实现时，这些数学运算对将在 GPU 上执行的着色器程序（shader program）排序。 这种方法我们并不推荐，但是因为 CPU 常驻内存可以通过 JavaScript 碎片回收器自动清除，所以它对 NDArrayMathCPU 十分有用。 当我们调用一个图方法来添加运算时，我们就会获得一个 Tensor 对象，它仅仅保持连通性和形状信息。
机器之心报道 机器之心编辑部 刚刚，谷歌云博客宣布：谷歌云 TPU 机器学习加速器测试版已向外部用户开放，价格大约为每云 TPU 每小时 6.50 美元，而且数量有限。 虽然新一代 TPU 的适应性如何还有待观察，但是较之于单纯的机器学习任务加速的功能而言，TPU 确实颇具实力。 TPU 可以帮助谷歌的各类机器学习应用进行快速预测，并使产品迅速对用户需求做出回应。 Lyft 希望通过使用 TPU 加速自动驾驶汽车系统的开发速度：TPU 在计算机视觉模型的训练速度上具有优势，可将原先耗时数日的任务缩短至几小时内完成。 Cloud TPU 是谷歌设计的一种硬件加速器，旨在优化以加速和扩大使用 TensorFlow 编程的机器学习工作负载。
Edge TPU是一个体积很小的人工智能计算加速器，有了它，物联网设备就能拥有处理机器学习任务的能力啦！ 谷歌新推出的EdgeTPU放置在一个一美分硬币之上 Edge TPU主要是为了处理所谓“推断”类的机器学习任务。 （这些优势是目前物端机器学习的卖点） ? Edge TPU是TPU的小兄弟，TPU是谷歌公司用来加速人工智能计算的专用处理器，其它消费者能够通过买谷歌云服务来使用这项技术。 ARM、Qualcomm 、Mediatek和其它很多芯片厂商都在做自己的人工智能加速器，英伟达(Nvidia)的GPUs还是市场上最著名的人工智能模型训练芯片。 Rhee说：“Edge TPUs是用来补足和完善我们云端TPU产品的，有了它，你就能够在云端用TPU加速机器学习模型的训练，然后在物端的设备还能有轻量级还快速的机器学习决策能力。
很多小伙伴都需要参考国外的论文、期刊等资讯，大家都知道谷歌浏览器大家无法打开，但基于使用需求，很多小伙伴会使用谷歌镜像来获取所需资讯，这样能够免去翻墙的麻烦，快速满足搜索需求，那么谷歌镜像是什么？ 谷歌镜像是什么 谷歌镜像与谷歌网站没有太大的区别，镜子的意思是镜面，可以理解为主站衍生出的网站，由于谷歌在国内打不开，但很多学术或技术爱好者想获得资料用于考研或工作使用，在谷歌镜像中就能获得相关资料，这是除了百度之外的另一种浏览器 ，虽然与谷歌主站网页速度相比缓慢了一些，但基本能够满足访问需求。 谷歌镜像有什么用 谷歌镜像具有开拓性，虽然谷歌搜索的防火墙被禁止了，在国内网页无法访问谷歌，但使用谷歌镜像可以访问谷歌网站，另外，相对来说谷歌网站中没有那么多广告，页面比较简洁，内容更加权威，对于有学术需求 访问谷歌本站目前比较困难，需要自己搭建服务器或使用翻墙软件，搭建服务器技术性要求较高，普通的市民无法实现，同时这不被法律所支持，建议使用谷歌镜像访问谷歌，不仅快速便捷，也无需安装风险软件，能够解决学术和技术人员的一大难题
2005年推出的Google X试图在搜索引擎主页上加入和苹果Mac OS X一样的Dock栏，把谷歌所有的产品列在上面。然而悲剧的是，这玩意一点都不好用，一天之后就被谷歌关闭了。 谷歌网页加速器(Google Web Accelerator)（存活时间：2005年至2008年） 谷歌于2005年推出了谷歌网页加速器，原理类似于破网软件，能够提升用户浏览网页的速度。 然而颇为讽刺的是，这款软件竟然会屏蔽YouTube视频，用户只有关掉加速器才能够正常播放YouTube视频。这款软件现在依然可以下载到，不过谷歌已经于2008年停止为其提供技术支持。 ? 谷歌阅读器(Google Reader)（存活时间：2005年至2013年） 谷歌阅读器是谷歌于2005年推出的RSS订阅平台，该服务拥有相当不错的用户体验，然而由于用户持续减少，谷歌在2013年宣布关闭该服务 谷歌页面生成器(Google Page Creator)（存活时间：2006年至2008年） 谷歌页面生成器(Google Page Creator)是谷歌推出的一款网页制作工具，用户体验相当一般。
Google 产品中的各种问题，包括医疗、机器人、自主机器学习，以及机器学习硬件加速器。 在最新推出的 TensorFlow 1.0 里面，谷歌推出了替代一系列新功能，比如 scikit-learn 的 tf.contrib.learn、加速动态图计算的 TensorFlow Fold、支持 “在谷歌翻译中使用seq2seq，使得全球沟通更加顺畅。” 用超强大的计算力，让机器学习算法不再成为问题 ? 因此，谷歌大脑在积极研究机器学习加速器。 Jeff Dean 以谷歌自主开发的 TPU 为例子。 TPU 不是别的，正是谷歌专为机器学习应用自己研发的加速器，也是 AlphaGo 打败李世石的秘密武器。TPU 的消息在去年谷歌 I/O 大会公布出来，引发业界震动。
Google 在 2018 年下旬开源了一款新的 Java 工具 Jib，可以轻松地将 Java 应用程序容器化。 [image.png] 开源地址：https://github.com/GoogleContainerTools/jib 一、什么是 Jib Jib 是一个快速而简单的容器镜像构建工具，它作为 Maven </executions> </plugin> </plugins> </build> </project> 由于默认访问谷歌的 gcr.io 仓库，而国内访问 gcr.io 不稳定会经常导致网络超时，所以笔者使用了国内的阿里云镜像服务，那么就不需要访问谷歌的仓库了。 同时，拥有众多技术大牛的「后端圈」大家庭，期待你的加入，一群同频者，一起成长，一起精进，打破认知的局限性。 更多精彩文章，尽在「服务端思维」！ [16a02d216197c4ec?
数据湖加速器（Data Lake Accelerator Goose FileSystem，GooseFS）是由腾讯云推出的高可靠、高可用、弹性的数据湖加速服务。GooseFS 依靠对象存储 COS 作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。GooseFS 采用了分布式集群架构，具备弹性、高可靠、高可用等特性；为上层计算应用提供统一的命名空间和访问协议，方便用户在不同的存储系统管理和流转数据。
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