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。
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。
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。
该篇概述了ArcGIS Pro下正射制图的基本流程，并以大疆无人机影像为例，解释操作流程和关键参数。
机器学习十大不可忽视项目 前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level
前言：那些流行的机器学习项目之所以受欢迎，一般是因为其提供了一种多数人需要的服务，或是因为它们是第一个（也许是最好的）针对特定用户提供服务的。那些最流行的项目包括Scikit-learn、TensorFlow、 Theano、MXNet 、Weka 等。根据个人使用的工作系统、深度学习目标不同，不同的人认为流行的项目可能会有些许差异。然而，这些项目共有的特性是它们都面向大量的用户提供服务。但是仍然存在很多小型的机器学习项目：pipelines、wrappers、high-level APIs、cleaner
本文介绍ENVI软件中，手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法；其中，所用软件为ENVI Classic 5.3 (64-bit)。
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族，同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK，包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门，以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
Cloudlist是一款整合了多个云端资源的工具，可以帮助广大研究人员从云服务商那里获取到云端资产的相关信息，比如说主机名称和IP地址等等。该工具主要为蓝队研究人员设计，可以帮助蓝队成员更好地管理和评估云端资产的攻击面，只需很少的配置工作，就可以跨多个云维护一个集中的资产列表。
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
你想开始进行深度学习吗? 这有一篇关于Keras的深度学习的文章（地址见下方链接），对图像分类的神经网络做了一个总体概述。然而，它缺少一个关键的因素——实际的动手练习。本文将试图填补这一空白。 文章：
Kedro是一个工作流开发工具，可帮助你构建强大，可扩展，可部署，可重现和版本化的数据管道。 我们提供标准的方法，你可以：
有人认为，由于软件工具的不充分，无法保证完全复现机器学习模型的结果，机器学习领域正「陷入危机」。这个危机可以通过为机器学习从业者提供更好的软件工具来解决。
编辑手记：Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移，其战果可喜可贺，然而每一次成功，都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中，面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题，Evernote是如何处理，并设计新的架构的，我们一起来学习。 注：本文来自Evernote官方文档翻译，若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾： 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台（GCP）的方法论 系统架构
认证是任何应用中最突出的功能之一，无论它是本机移动软件还是网站，并且自从保护数据的需求以及与机密有关的隐私需求开始以来，认证一直是一个活跃的领域。 在互联网上共享的数据。 在本章中，我们将从基于 Firebase 的简单登录到应用开始，然后逐步改进以包括基于人工智能（AI）的认证置信度指标和 Google 的 ReCaptcha。 所有这些认证方法均以深度学习为核心，并提供了一种在移动应用中实现安全性的最新方法。
在本章中，我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念，并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
几项数据处理、几何和辐射改进，以及新的数据分发过程，定义了 Collection 2 Level-1 数据。此页面提供了有关用户可以在 Landsat Collection 2 Level-1 数据中找到的更改的详细信息。请参阅本页下方列出的特定于仪器的数据格式控制手册，以更全面地了解这些数据特征。
人们出于各种原因在GitHub上发布他们的代码项目，大多数是因为他们想向公众展示编码技能或推广自己的产品。考虑到这一点，我们可以用4个标准点来定义“成功”的GitHub项目：
ABoVE: AirSWOT Water Masks from Color-Infrared Imagery over Alaska and Canada, 2017
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
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。
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。
昨天（2019.05.06）的国内股市大家也都看到了，川普的一句推特威力真的太可怕了......（虽然今天涨了一点回去，但是本质上还是亏了呀）
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站，他们通常会提供清理过的数据，并且已经有了可以复制或改进的图表，我们既可以从这些图表中找寻灵感，也可以对这些图表直接进行二次改进
【新智元导读】今年3月，谷歌联合 7 家顶级风投资本，联合举办机器学习初创公司大赛，挑选底层机器学习技术最具独特性，可扩展，产品能市场化的公司进行投资。今天，竞赛结果公布，用机器学习简化大脑数据分析流程、自动推荐系统和医疗数据标记的 3 家公司获奖，从 350 个团队中脱颖而出。竞赛结果体现了国外机器学习投资趋势，值得关注。 今年 3 月，紧随收购数据科学平台 Kaggle 后，谷歌在首届谷歌云大会 Google Cloud Next 上宣布推出谷歌云机器学习初创公司竞赛，将采取创新机器学习方法的初创公司放
关于Cliam Cliam是一款针对云端安全的测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松枚举目标云端环境的IAM权限。当前版本的Cliam支持下列云端环境：AWS、Azure、GCP和Oracle。 Cliam同时也是一个云端权限识别工具，该工具是一个命令行接口工具，不仅可以枚举目标云环境的特定权限，而且还可以检测云服务提供商的服务或资源子集。 工具安装 广大研究人员可以直接访问项目的【Releases页面】下载最新版本的Cliam（开发版，非稳定版）。 或者，也可以使用下列命令将该项目源码克
近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取Google Workspace域数据的访问权。
Cliam是一款针对云端安全的测试工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松枚举目标云端环境的IAM权限。当前版本的Cliam支持下列云端环境：AWS、Azure、GCP和Oracle。
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。此举意味着这种曾支持了著名 AI
在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识，欢迎关注我们的微信公众号。 📷 一 、Tensorflow教程资源： 1)适合初学者的Tensorflow教程和代码示例：(https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Ex
导读：用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难，如果你想要通过成本优化削减成本，你的整体成本包括资源和人力，可能会不降反增。不想在机器闲置时停止？因为这样你可能需要反复的启停，并且重新配置环境或者准备数据。想要通过使用抢占实例降低成本？解决抢占实例的调度问题也可能会花上几周时间。如何很好的利用地区之间的巨大价格差异，或者不同云厂商之间更大的价格差异来降低成本？
本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Bruce H. Cottman 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
雷锋网消息，2019 年 7 月 11 日，Google 宣布旗下的 Google Cloud Platform（GCP）在最新一轮的 MLPerf 基准竞赛中创造了三个新的表现记录，这三个记录都是基于 Cloud TPU v3 Pod 实现的。
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
TerraGoat是一款专门针对Terraform的安全漏洞学习基础设施，TerraGoat中所有存在的安全漏洞都是软件开发人员故意留下的，可以更好地帮助广大研究人员深入学习和研究跟Terraform相关的安全漏洞。
Diagrams 是一个以代码形式绘制云系统架构的工具，贯穿“图表即代码”的理念。它可以在没有任何设计工具的情况下对新系统架构设计进行原型设计，还可以描述或可视化现有的系统架构。Diagram 支持主要提供商包括：AWS、Azure、GCP、Kubernetes 等，并且还支持 On-Premise 节点、SaaS 和主要编程框架和语言。Diagram as Code 允许您在任何版本控制系统中跟踪体系结构图变更。
自从2005年 Etsy 网站开始运营，Etsy.com 和大多数相关的服务就被部署在自托管的数据中心。今年早些时候，我们决定评估是否要把所有服务部署到云上。 当时，在我们自己的硬件上运营数据中心是一
AI科技大本营消息，北京时间周一（2月12日）晚间，Google 宣布，在 Google Cloud Platform（GCP）上正式推出Cloud TPUs 测试版服务，帮助研究人员更快地训练和运行机器学习模型 。目前的收费标准为 6.5美元/Cloud TPU/小时，而且供应有限，需要提前申请。 TPU（Tensor Processing Unit）的全名为张量处理单元 ，是 Google 专为机器学习而定制的一款芯片。在去年 5 月 18 日的Google I/O 大会上，Google 正式推出第
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务，随着这一日期的临近，许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案，而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
栅格数据在 Earth Engine中表示为Image对象。图像由一个或多个波段组成，每个波段都有自己的名称、数据类型、比例、遮罩和投影。每个图像都将元数据存储为一组属性。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
目前，云计算的经济利益偏向于短暂的工作负载而非永远在线的工作负载。一个短暂的例子是云功能，例如Amazon Lambda或GCP云功能或Azure功能。短期云功能比始终在线的云VM或永远在线的本地VM更具成本效益。另一个短暂的例子是临时使用云计算进行灾难恢复或机器学习(ML)模型培训。通常不需要D/R资源，也不需要ML GPU资源池。如果您的企业需要持续不断地拥有大量GPU资源，那么肯定是在内部而不是在云中构建。
微软Project Brainwave是一个基于FPGA的低延迟深度学习云平台。微软创新地使用了英特尔提供的Stratix10 FPGA，创新的硬件赋予了这一深度学习云平台强大的计算性能。随着英特尔在人工智能领域的投入不断深化，越来越多的云服务提供商通过英特尔架构获取更高的性能，以及更可控的基础设施构建和运维成本。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
随着 AI 技术的发展，人类社会正处于火热的智能化革命之中，AI 能力已经渗透到各行各业，在语音、图像以及 NLP 领域，已获得了突破性的进展和效果。
作者 | Arunn Thevapalan 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
Landsat Collection 2 是对 Landsat 档案的第二次主要再处理工作，它带来了多项数据产品改进，这些改进应用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发功能方面的进步。
在过去几年中，机器学习开辟了很多新的领域，出现了很多高级应用案例：Facebook的脸部识别、Netflix的电影推荐、PrimaAI的图像风格转移、Siri的语音识别、Google Allo的自然语言处理等等。
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