近期Google地球、Google Earth、谷歌地球pro版本启动后提示无法连接到登录服务器或者启动后黑屏，可能是DNS污染、IP屏蔽、协议问题或者网络问题，以下介绍三种方法解决。先说结果：第一种修改host文件方法可能行不通，后续也要更新hosts文件，连接可能不稳定；第二种方法是使用免费加速器，可彻底解决此问题；第三种方法就是使用替代的国产软件，如图新地球、奥维地球等。
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务，T4GPU耗能仅为70瓦，是面向现有数据中心基础设施而设计的，可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
AMD、博通、思科、谷歌、HPE、英特尔、Meta 和微软组建超加速器链路 (UALink) 推广者小组，以对抗 NVIDIA NVLink 。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
在整个创业过程中，他认为最大的困难便是——算力稀缺、算力提供商差异巨大，让大模型的训练比预期要难得多。
张量处理单元( Tensor Processing Unit, TPU ) 是谷歌专门为神经网络机器学习开发的人工智能加速器 专用集成电路(ASIC) ，特别是使用谷歌自己的TensorFlow软件。谷歌于 2015 年开始在内部使用 TPU，并于 2018 年将它们作为其云基础设施的一部分并通过提供较小版本的芯片出售给第三方使用。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】谷歌费心打造的年终总结第三弹，火热出炉了！ 刚刚，Jeff Dean发推表示，谷歌重磅打造的超级硬核年终大总结，出第三弹了！ 第一弹：「超详超硬Jeff Dean万字总结火热出炉！图解谷歌2022年AIGC、LLM、CV三大领域成就」 第二弹：「谷歌2022年度回顾：让AI更负责任，主要做了4点微小的工作」 伟大的机器学习研究需要伟大的系统。 随着算法和硬件越来越复杂，以及运行规模越来越大，执行日常任务所需的软件的复杂性也在不断增加。
机器之心报道 机器之心编辑部 「当前的 AI 模型只做一件事。Pathways 使我们能够训练一个模型，做成千上万件事情。」 在谈及当前的 AI 系统所面临的问题时，低效是经常被提及的一个。 谷歌人工智能主管 Jeff Dean 曾在一篇博文中写道，「今天的人工智能系统总是从头开始学习新问题 —— 数学模型的参数从随机数开始。就像每次学习一项新技能（例如跳绳），你总会忘记之前所学的一切，包括如何平衡、如何跳跃、如何协调手的运动等，然后从无到有重新学习。这或多或少是我们今天训练大多数机器学习模型的方式：我们
学习课件、视频作品、影视剧素材，网上海量的视频资源不断拓宽着人们的认知水平。将珍贵的视频下载到各种存储介质中长期保存，方便以后反复观看的同时，还能防止资源下架、失效、被封杀的情况出现。有关下载网络视频的软件，怎样把网上的视频下载下来的相关问题，本文将进行详细介绍。
在国内，许多人希望使用手机代理IP来访问被封锁或限制的网站或服务，但是在国内使用手机代理IP需要拥有海外网络环境。
来源 ：腾讯产业加速器x36氪 ---- 2020年3月18日，腾讯交出了2019年的最后一份答卷——2019Q4财报与全年业绩报告。其中，To B业务成绩亮眼，营收占比由2018年Q1的35%增长至2019年Q4的47%。这份成绩单的背后，是腾讯全面拥抱产业互联网的成果。 产业互联网是一张由众多企业织起的大网，需要产业链上下游伙伴的紧密合作。马化腾曾言：“把另外半条命交给合作伙伴。”从中便可一窥合作伙伴对腾讯的重要性。 腾讯云启产业生态平台作为连接腾讯与生态伙伴的桥梁，在2018年腾讯公布“93
谷歌宣布将以“有限数量”向谷歌云客户开放张量处理器（Tensor Processing Unit，简称TPU）服务，按时收费，每小时成本6.50美元。 谷歌宣布张量处理单元（TPU）现在已经可以在谷歌云平台上供研究人员和开发人员试用，该模块是为谷歌服务（如Search、Street View、Google Photos和Google Translate）提供神经网络计算支持的定制芯片。 TPU是一个定制的特定于应用程序的集成电路（ASIC），专门为TensorFlow上的机器学习工作负载定制。谷歌两年前推出
该来的终于还是来了，Google蓄力的Edge TPU终于正式对外公布了，不仅如此，此次Google还带来了基于Edge TPU的AIY Edge TPU开发板以及AIY Edge TPU加速器，全面帮助工程师将机器学习部署到AI产品开发中去。
【新智元导读】随着谷歌推出第二代既能推理又能训练的 TPU 芯片，搜索巨头和 AI 芯片商英伟达势必要决出高下。智能时代，英伟达和谷歌的前景如何？The Motley Fool 刊登分析文章，精辟总结指出两者强弱。 为了在人工智能市场抢占更大的份额，英伟达和 Alphabet 这两家公司结成了意想不到的对手。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。 就让我们仔细看看英伟达和谷歌在人工智能上的渊
来源/作者：李宽wideplum ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 今天编译一篇文章，来讲一讲SaaS订阅模式的优势。 许多公
GPU和像谷歌TPU这样的硬件加速器大大加快了神经网络的训练速度，推助AI迅速成长，在各个领域发挥超能力。
连英伟达最新一代机器学习GPU：Tesla T4都能免费蹭，穷苦羊毛党也顿时高端了起来。
有很多人会问为什么游戏需要加速器？只有经历过外服游戏的玩家就非常清楚，显卡带来的帧数下降不算什么。网络延迟对游戏的影响更大，延迟造成的卡顿，游戏掉线，游戏出现人物瞬移，装备自动丢弃等问题都会让游戏玩家崩溃。对于游戏玩家来说，200M网速也相当于很卡了。最好的解决方法就是使用游戏加速器。接下来我们看一下它的定义:能让用户快速、安全地连接的一种服务，让用户的游戏体验更高。今天我们来看看游戏加速器有哪一些可以选择的。
机器之心报道 编辑：张倩、蛋酱 虽然是 130nm 工艺，但终究是免费的，还有教程手把手教，还要啥自行车？ 昨天，谷歌开源博客 [1] 宣布，该公司硬件工具链团队正在启动一个新的开发者门户网站，来帮助小型开发者社区开启自己的 Open MPW shuttle 项目。谷歌将通过这个网站帮助小型开源芯片项目进行芯片制造，而且是免费的。 MPW 指的是多项目晶圆（Multi Project Wafer），即将多个使用相同工艺的集成电路设计放在同一晶圆片上流片，制造完成后，每个设计可以得到数十片芯片样品，这对于原
【新智元导读】英伟达创始人黄仁勋在9月26日GTC北京的主旨演讲中，隆重介绍了NVIDIA Tensor RT 3。今天英伟达的官方博客则着重介绍了NVIDIA深度学习加速器(NVDLA)这一免费开源架构。在会后新智元对黄仁勋的专访中，黄仁勋谈到了谷歌TPU与Tensor RT 3 的区别，并表示中国整个计算机产业的技术水平已经是世界一流。 GPU 不光能做 Tensor 的处理，还能做很多其他任务 2017年5月GTC 美国的大会上，黄仁勋宣布，将开源 Xavier DLA 供所有开发者使用、修改。初期版
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
深度神经网络（DNN）推动了许多机器学习任务的发展，包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明，DNN模型越大，其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明，模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如，2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率，但仅仅过了三年，冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去，后者以1.458亿（前者的36倍还多）的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而，在这段时间里，GPU的内存只提高了3倍左右，当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此，我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。
对于喜欢玩游戏的人来说，会特别看重玩的过程中不会出现卡顿，不出现断联和登录难的情况，这就需要用到游戏加速器了。尤其是外服游戏，因为服务器本身就不在国内，所以经常会出现网络传输不稳定的情况，卡顿，断连等情况也频频出现，所以需要记住游戏加速器才能够畅快地玩游戏。那么游戏加速使用哪个加速器比较好？有免费的吗？
根据《全球互联网现象报告》，流媒体视频占互联网带宽流量的53.7%，OTT内容的快速增长给现有的基础设施带来了压力，CDN加速变得尤为重要。 4月，谷歌推出了Media CDN 服务，这是一个使用与 YouTube 相同的基础设施来交付内容的平台，旨在为广大客户提供全方位的自动化内容交付体验、让服务内容更加靠近于终端用户。Media CDN 加入了 谷歌 的 Web 和 API 加速 CDN 产品组合，相比于其他的CDN，谷歌声称Media CDN 具有独特之处，例如为个人用户和网络条件量身定制的交付协议
如今的手机都配备了可在设备上直接运行 AI 的硬件；Google 鼓励编码人员利用它。
前两天删掉手游加速器那文章很多小伙伴一直追着问鸭，删掉是因为之前分享过另一款，思前想后还是分享出来。
以下文章来源于微伴助手 ，作者微伴君 近日，腾讯SaaS加速器三期最终入围名单出炉，“微伴助手”不仅成功跻身45强同学企业，也成为“最受VC关注企业”之一。 腾讯SaaS加速器三期复试：微伴助手 CEO 肖弘 然而如今势头正盛、备受关注的微伴，在2年之前确是对未来充满了迷茫。 微伴产品升级发布会-CEO肖弘发言节选 今天，我们很开心地和企业微信一起在广州举办了微伴的产品升级发布会。2年前当我们在听了企业微信的宣讲之后当天立项做微伴的时候，对未来还是一片茫然，只是隐约觉得这是一个不容错过
摘自：网易科技 Google X（存活时间：一天） Google X是谷歌旗下的一个神秘部门，曾研发出谷歌眼镜、无人驾驶汽车等黑科技产品。然而在10年之前，Google X 这个名字还曾经被用在一项失
AiTechYun 编辑：xiaoshan.xiang 图灵奖于昨天公布，Dave Patterson和John Hennessy凭借一项名为RISC的技术，赢得了计算机行业的最高奖。更巧的是他们均就职于谷歌，他们现在正在推动特殊用途的芯片的发展，如谷歌用于加速人工智能的TPU。 这一奖项以英国研究人员艾伦•图灵(Alan Turing)的名字命名。图灵在二战期间帮助破解了德国的Enigma密码，奠定了计算机科学的基础。这一奖项被认为是计算机科学的诺贝尔奖。 RISC是精简指令集计算的缩写，使得处理器的性能
来源：云头条 本文作者：Tyler Treat（Real Kinrtic的执行合伙人） 10年后，没有人会谈论Kubernetes。倒不是由于人们停止使用它，或由于它不受欢迎，而是由于它变成了水电：实用又普遍。容器、Kubernetes和服务网格，它们在将来都很盛行，就像虚拟机、虚拟机管理程序和交换机很盛行那样。计算是一种大众化商品，我才不在乎我的工作负载如何运行，只要它满足我公司的服务级别目标（SLO）及其他要求。单单在AWS内部，就有无数种方法来运行计算工作负载。 这是平台即服务（PaaS）当初
我之前一直在用 Safari 浏览器，最喜欢的就是阅读器功能。不过后来发现谷歌浏览器有那么多各种各样神奇的插件后，就逐渐开始使用谷歌浏览器。之后看到有意思的插件就下载下来尝试一下，不好用就再删掉，这样反反复复的最终留下来了几款感觉还挺实用的免费插件给小伙伴们推荐一下。（以下排名不分先后）
来源：GGV纪源资本 ID:GGV capital 作者：Glenn Solomon 编辑：张颖 ---- 在过去20年里，我们见证了SaaS软件和公有云这两大万亿级企业服务市场的诞生。马上，我们就要迎来下一波万亿级企业服务热潮，那就是——开发者平台。 为什么开发者平台会是下一波万亿级热潮的重点呢？在我看来，原因很简单：开发者平台公司们所构建的技术不仅让软件开发和数据管理变得更加方便、快捷、安全，也使得这项技术的大众化成为可能。 我们先一起来回顾下前两大热潮，然后再来探讨开发者平台崛起的原因。
Internet Download Manager（简称IDM） 是Windows平台老牌而功能强大的下载工具，一种将下载速度提高多达5倍。那如果想要使用这款软件，那就需要安装这款软件，如何正确的下载和安装呢？今天，小编就教一教大家如何正确安装IDM下载器，让你轻松掌握全过程。
【新智元导读】人机对战第二场，柯洁认输，AlphaGo中盘获胜将比分改写为2：0，TPU可谓是本次AlphaGo升级的秘密武器。 由此，许多人认为，谷歌与英伟达必有一战。谷歌已经开始向中国市场上的企业和开发者兜售自己的TPU，加上TensorFlow和谷歌云等标志性业务。这对在深度学习上获利丰厚的英伟达来说可能并不是一件好事。 柯洁又输了，与AlphaGo的对决比分被改写为0：2 ! AlphaGo变得更强大了，此前DeepMind和谷歌团队在新闻发布会上说，。除了算法上的改进之外，他们也特别强调了谷歌云和
选自The Next Platform 作者：Paul Teich 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、黄小天 在最近的 2017 Google I/O 大会上，谷歌发布了 TPU2(第二代 TensorFlow 处理单元)；近日，TIRIAS Research 的一位顶尖技术专家和首席分析师 Paul Teich 在 Nextplatform 发表文章，对 TPU2 机器学习集群做了深度揭秘，提出了一些不同观点，比如他认为 TPU2 是内部专属产品，Google 不太可能出售基于 TPU 的
选自Medium作者：Adi Fuchs 机器之心编译 在上一篇文章中，前苹果工程师、普林斯顿大学博士 Adi Fuchs 聚焦 AI 加速器的秘密基石：指令集架构 ISA、可重构处理器等。在这篇文章中，我们将跟着作者的思路回顾一下相关 AI 硬件公司，看看都有哪些公司在这一领域发力。 这是本系列博客的第四篇，主要介绍了 AI 加速器相关公司。全球科技行业最热门的领域之一是 AI 硬件， 本文回顾了 AI 硬件行业现状，并概述相关公司在寻找解决 AI 硬件加速问题的最佳方法时所做的不同赌注。 对于许多 AI
Docker Hub 作为目前全球最大的容器镜像仓库，为开发者提供了丰富的资源。Docker Hub 是目前最大的容器镜像社区，程序员开发者从Docker Hub上获取容器镜像的时候很不方便。Docker Hub 镜像加速器可以帮助开发者更快地下载 Docker 镜像。
来源｜作者：李宽wideplum ---- 今天编译一篇生动有趣的文章，通俗易懂的来讲一讲SaaS的免费模式。 夏天到了！阳光，假期，海滩，还有，柠檬水摊。 孩子们站在一个个路边的小亭子旁边，一瓶瓶冰凉的柠檬水，玻璃杯，和诱人的微笑。 Joshua是那些八岁孩子中的一个，他第一次设立了自己的柠檬水摊位。 摊位摆好了，柠檬水也准备好了，他可以开始卖了。 就在这时，他意识到了一件事: 他家附近大约有5个卖柠檬水的摊位，而且都是一样的。他希望自己的摊位能够引人注目。于是他想出了一个计划。 在
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。
来源：ToBeSaaS 作者：戴珂 ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 SaaS半成品的价值衰减 前几天在跟一位销售同学交流
数据猿导读 被称为创投界的“黄埔军校”、比哈佛还难进的微软加速器是如何甄选创业公司的？微软加速器在微软的商业体系中处于何种地位？数据猿对微软加速器·北京CTO王雷进行了专访，看看他是如何为我们描述微软
来源｜作者：李宽wideplum ---- 今天编译一篇文章来讲一讲免费模式。 当你决定选择免费试用、免费增值还是演示模型时，你需要非常小心。 不幸的是，你不能只是从谷歌搜索利弊或问一个 SaaS 创始人同伴哪种商业模式最适合你。 为什么不呢？ 因为这些建议来自于管理完全不同业务的人——不同的目标受众、不同的定价策略、不同的产品。 对他们有用的东西不一定对你有用。 本文将分享给你可以用来帮助决定免费试用、免费增值或演示模型是否适合你的业务的唯一框架。 看下MOAT框架: 市场策略（M）: 你的进入
区块链技术与云计算、5G通信、人工智能等信息技术的有机融合，将成为构成数字经济和智慧社会的重要基础设施。为进一步推动区块链产业生态建设，腾讯今日正式发布区块链加速器“腾讯产业加速器—区块链”，聚焦技术、服务、应用场景三大方向，30个加速席位虚位以待。
作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
区块链技术与云计算、5G通信、人工智能等信息技术的有机融合，将成为构成数字经济和智慧社会的重要基础设施。为进一步推动区块链产业生态建设，腾讯近期正式发布区块链加速器“腾讯产业加速器—区块链”，聚焦技术、服务、应用场景三大方向，30个加速席位虚位以待。
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