是的，你没有听错，只要1美元，只要1美元，买1赠300，还在犹豫什么，机不可失，失不再来，赶紧掏出你的电脑抢购吧！ 背景 由于深度学习计算量大，常常会遇到一个训练跑几小时甚至1天多的情况。...用了之后觉得价格挺公道的。 google cloud有专门的ml-engine（machine learning engine）模块，可以直接用来跑tensorflow，不用像虚拟机一样开关机。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。 ?...详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/ml-engine/ 运行完之后会提示运行成功，并且返回当前任务状态。...之后可以随时查看当前任务状态 gcloud ml-engine jobs describe ${your job name} 也可以进入可视化页面查看，下图是运行结束后的作业截图 ?
是的，你没有听错，只要1美元，只要1美元，买1赠300，还在犹豫什么，机不可失，失不再来，赶紧掏出你的电脑抢购吧！ 背景 由于深度学习计算量大，常常会遇到一个训练跑几小时甚至1天多的情况。...google cloud有专门的ml-engine（machine learning engine）模块，可以直接用来跑tensorflow，不用像虚拟机一样开关机。只需要根据需要指定配置就行。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。.../gcloud/reference/ml-engine/ 运行完之后会提示运行成功，并且返回当前任务状态。...MODEL_BINARIES=$OUTPUT_PATH/export/Servo/{你的时间戳}/ 生成模型 gcloud ml-engine versions create v1 \ --model
Cloud TPUv2（如上图所示）可以加快最先进的深度学习模型的训练 教程目录 指向 JPEG 数据的 CSV 文件 启用 Cloud TPU 服务账号 复制 ResNet 代码 [可选] 在本地尝试数据预处理...[可选] 在本地尝试进行数据预处理 为了确保我们包的创建工作奏效，你可以尝试运行下面的流程将 JPEG 文件转换为 TensorFlow 记录： #!...损失曲线（见下一节 TensorBoard 中的示意图）在 250 步时并没有停滞（收敛），所以我将该值增大到 1,000。 「steps_per_eval」变量控制了评估的频率。...你可以通过 TensorBoard 查看最终的模型的质量（令其指向输出目录）： ? 没有严重的过拟合现象——损失曲线和评估准确率大致相等 ? 准确率确实太低了，只有 80%。...ml-engine models create ${MODEL_NAME} --regions $REGION gcloud ml-engine versions create ${MODEL_VERSION
当前的框架 上一代的分布式强化学习代理（例如IMPALA）利用专门用于数值计算的加速器，充分利用了（无）监督学习多年来受益的速度和效率。RL代理的体系结构通常分为actor和learner。...目标模型的变量和状态信息将保持在本地，并将每个环境步骤的观察结果发送给学习器组件。同时，由于该模型使用了基于开放源代码通用RPC框架的网络库，因此它的延迟也将保持在最低水平。...单机本地机器训练 ./run_local.sh [Game] [Agent] [Num. actors] ./run_local.sh atari r2d2 4 ....如https://cloud.google.com/ml-engine/docs/ working-with-cloud-storage所述，授予对AI Platform服务帐户的访问权限。...在您的shell脚本中进行云身份验证，以便SEED脚本可以使用您的项目： gcloud auth login gcloud config set project [YOUR_PROJECT] gcp/train
现在我准备开始训练了，通过 gcloud 命令行工具就可以。注意，你需要从本地克隆 tensorflow/models/research，从该目录中运行训练脚本。...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...如果想运行如下脚本，你需要定义到达你的MobileNet 配置文件的本地路径，从训练阶段中下载的模型检查点的数量，以及你想将导出的图表写入的目录的名字： # Run this script from tensorflow...现在我们准备将模型部署到 ML Engine 上，首先用 gcloud 创建你的模型： gcloud ml-engine models create tswift_detector 然后通过将模型指向你刚上传到...gcloud ml-engine versions create v1 --model=tswift_detector --origin=gs://${YOUR_GCS_BUCKET}/data --
如果你没有安装它们，你可以在访问下方链接安装 gcloud：https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart-debian-ubuntu gsutil：https...* gs：// $ {YOUR_GCS_BUCKET} / data / 使用GCS中的TFRecord文件，返回models/research本地计算机上的目录。...要启动训练，请运行以下gcloud命令： gcloud ml-engine jobs submit training `whoami`_object_detection_`date +%s` \ --job-dir...在我们开始我们的训练工作后，运行以下命令来开始评估工作： gcloud ml-engine jobs submit training `whoami`_object_detection_eval_validation...边界框非常准确，但在这种特殊情况下，我们模型的标签预测是不正确的。没有ML模型可以是完美的。
然后，我将创建一个云存储桶（Cloud Storage bucket）来打包我模型的所有资源。 ? 我将在这个桶中创建一个名为/ data的子目录来放置训练和测试的TFRecord文件 ?...现在已经准备好所有的训练文件，我可以使用gcloud命令来开始训练。 请注意，您需要在本地拷贝一份tensorcow / models / research并在该目录下运行以下的训练脚本： ?...在进行训练的同时，也开始进行评估工作。 使用以前没有训练过的数据来评估我的模型的准确性： ?...首先，使用gcloud命令创建你的模型： ? 然后通过将模型指向刚刚上传到云存储的已保存模型ProtoBuf来创建模型的第一个版本： ?...将模型部署到机器学习引擎：我使用gcloud CLI将我的模型部署到机器学习引擎 我的模型：https://cloud.google.com/ml-engine/docs/deploying-models
虽然批量标准化在tf.nn模块中也可用，但它需要额外的记录，因为均值和方差是函数的必需参数。 因此，用户必须在批次级别和训练集级别上手动计算均值和方差。...将我们的代码打包到Python包后，我们可以使用Cloud ML Engine并行执行多个实验： # def ml-engine function submitMLEngineJob() { gcloud...很明显，批量标准化显著加快了深度网络的训练。如果没有批量标准化，随着每个后续层的增加，训练步骤的数量都会增加，但使用它后，训练步数几乎保持不变。...在实践中，它是面对更困难的数据集，更多层网络结构时取得成功的先决条件。 ? 如果没有批量标准化，达到90％准确度所需的训练迭代次数会随着层数的增加而增加，这可能是由于梯度消失造成的。...同样，如下所示，对于具有7个隐藏层的全连接的网络，没有批量标准化的收敛时间较慢 ? 上述实验利用了常用的ReLu激活功能。
在大型的需要存储大量状态的游戏服务器端上，使用Map接口还能自动化提供分布式存储和本地进程存储（使用发起请求端的堆内存），能极大的提高数据存取效率。...因此GCloud使用类似Coherence的思想，使用Map接口提供分布式缓存+持久化，以及带本地缓存功能。...同时也提供了所有GCloud能里的Lua调用接口封装，这可以让游戏程序员直接用Lua来使用GCloud的所有功能和性能。...GCloud采用ZooKeeper作为集群中心点，而所有的GCloud Server都自动在ZooKeeper上注册服务和查询、访问服务，因此整个集群没有单独故障的可能。...所以容灾和扩容也基本上是自动的。没有单点、自动容灾扩容，形成了GCloud自动化运营最重要的能力。 游戏服务器端，一般都会有大量的临时状态，比如玩家在游戏世界中的位置，玩家的HP数值等等。
1 旧金山“老古董”列车控制系统引发热议，没有软盘走不了 负责运营当地地铁轻轨系统的旧金山交通局（SFMTA）号称是全美第一家使用软盘介质的机构。...Roccaforte 表示，交通局的列车升级项目不仅涉及软盘迁移，还需要“对当前列车控制系统及其所有组件进行全面检修，包括车载计算机、中央与本地服务器以及通信基础设施。”...ID 名为 Workaccount2 的 Hacker News 用户认同上述观点。...他们公司为另一个全球大城市的基础设施提供新的计算模块，这些基础设施仍然依赖于 20 世纪 80 年代初的英特尔 CPU。也就是说，他们公司正在为装有超过 40 年历史的芯片的机构安装新电路板。...ID 名为 Zuu47 的用户则表示，人们没有意识到云上的新系统可能会被黑客攻击，使用软盘更安全。
通过 Vertex AI 访问 Gemini 假设您已经拥有一个启用了计费的活跃项目，以下是从本地工作站访问 API 的步骤。 创建一个 Python 虚拟环境并安装所需的模块。...这种方法会在您的开发工作站的 $HOME/.config/gcloud/application_default_credentials.json 中创建应用默认凭据(ADC)。...$ gcloud init $ gcloud auth application-default login 您会看到浏览器窗口弹出，要求您的谷歌凭据来完成认证过程。...文本生成和聊天补全的关键区别在于能够在历史记录列表中维护对话历史。传递历史记录列表可以自动为模型提供上下文。它甚至可以保存到本地磁盘并加载以接上同一线程。...$ pip install -U google-generativeai 导入模块并查看是否可以列出可用的模型。
但由于我需要测试的某个事项需要一个全新的集群，所以简单地删除所有的pod、service、deployment等，来让集群变得“像新的一样”并没有任何作用。...同时，我还需要一个尽可能与生产环境相似的集群，所以所有的本地解决方案（如Minikube、Vagrant等）都没有任何作用。...这是为什么我用Bash编写它的原因，而我唯一的依赖项是安装和配置了GCloud CLI（带有默认区域和项目集）。 30秒启动虚拟机 我们从虚拟机开始。...同时，我尝试了许多轻量级发行版，但它们要不就是没有核心模块，要不就是需要花很长的时间启动。...正如你所见，这个解决方案没有什么特别之处，只有几个GCloud和curl命令粘贴在一个bash脚本中。但这可以很快完成工作。 [在这里插入图片描述] 下一步是？
1.原生方式：使用 kubectl logs 直接在查看本地保留的日志，或者通过docker engine的 log driver 把日志重定向到文件、syslog、fluentd等系统中。...3.Sidecar方式：一个POD中运行一个sidecar的日志agent容器，用于采集该POD主容器产生的日志。 三种方式都有利有弊，没有哪种方式能够完美的解决100%!...简单说下实现原理：容器中填写的日志目录，挂载到宿主机的/data/logs/namespace/service_name/$(PodName)/xxx.log里面，如果是sidecar模式，则将改目录挂载到...*匹配的)，没有namespace的日志都会打到这里 4....，收集后的一条数据如下： { "_fileName":"/data/work/logs/xxx_2019-05-22-0.log", "_sortedId":"660c2ce8-aacc
谷歌开源的 ClusterFuzz 是一个可扩展的模糊测试基础设施，可在软件中发现安全性和稳定性问题。...谷歌的内部实例运行在超过25,000台机器上。 准确的重复数据删除崩溃。 问题跟踪器的全自动错误归档和关闭（仅限现在的单轨）。 测试用例最小化。 通过二分法找回回归。...但是，也可以在没有这些依赖性的情况下在本地运行。 虽然ClusterFuzz可以跨平台运行，但只能在Linux和macOS上进行开发。...（可选）登录 Google Cloud 帐户：如果您只是在本地运行 ClusterFuzz，则无需执行此操作。...如果您计划在生产环境中设置 ClusterFuzz，则应使用 gcloud 工具对您的帐户进行身份验证： gcloud auth application-default login gcloud auth
目前可以肯定的是，这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。...运行 gcloud beta run deploy 只要几分钟，Cloud Run 就会使用一个可定制、可开放的域名启动新应用了。...第一步是： 在你的账号中启用 Cloud Run API； 安装 Google Cloud SDK； 使用 gcloud components install beta 安装 Beta 组件。...image gcr.io/semaphore2-stg/markoci-demo-cloud-run:${SEMAPHORE_GIT_SHA:0:7} --region us-central1 上线运行 在本地终端或者...这是因为还没有完成最后一步：在 Google Cloud Run 控制台中开放服务 完成之后的浏览页面： ?
1.原生方式：使用 kubectl logs 直接在查看本地保留的日志，或者通过docker engine的 log driver 把日志重定向到文件、syslog、fluentd等系统中。...三种方式都有利有弊，没有哪种方式能够完美的解决100%问题的，所以要根据场景来贴合。...简单说下实现原理：容器中填写的日志目录，挂载到宿主机的/data/logs/namespace/service_name/$(PodName)/xxx.log里面，如果是sidecar模式，则将改目录挂载到...*匹配的)，没有namespace的日志都会打到这里 4....，收集后的一条数据如下： { "_fileName":"/data/work/logs/xxx_2019-05-22-0.log", "_sortedId":"660c2ce8-aacc
APK是否打进Jar包 1.apk用winrar打开，提取class.dex文件，用dex2jar转换为jar文件 Temp目录 数据缓存（Data caches），写入临时文件和其他操作系统维护相关的东西就扔到...移动到子目录后，右键重导入 变为普通jar包，icon也从拼图变为jar包样式 再build，出包正常，temp目录也只有一个GCloudCore.jar 接入不同sdk版本需求 例如gcloud...● minSdkVersion：>=15 ● targetSdkVersion：28 先到本地 Android SDK 目录下，打开sdk manager 下载 android-28。...有时报这错，一直找到不哪个类被重复打包，只能导出as工程进行调试，会比editor输出更多错误信息 Program type already present : com.xxx.xxxx.BuildConfig...jar包被重复打包，他内部自带了BuildConfig，再打包时又生成了BuildConfig 解决办法：改AndroidMainifest里的包名，然后重新生成
安装并使用Azure帐户登录（如果您还没有免费帐户，则可以创建一个免费帐户）。如果没有，请跳过本节。 首先，让我们创建一个资源组。您可以在这里使用任何您喜欢的地区，而不是美国东部。...安装并使用您的GCP帐户登录（如果您还没有免费帐户，则可以创建一个免费帐户）。 您可以使用以下命令设置区域和区域，也可以在执行每个命令时通过zone选项。...： $ gcloud config set project jhipster-demo-deepu 现在，让我们使用以下命令为我们的应用创建集群： $ gcloud container clusters...让我们将其命名为app-istio.jdl，然后运行import-jdl命令。...$INGRESS_IP.nip.io,获取URL ，使用凭证 用户：admin，密码：admin来登录： Kiali服务图 结论 Istio提供了构建模块，以一种更为Kubernetes原生的方式构建分布式微服务
这很好地表明了该工具的受欢迎程度，以及对其本地支持的需求。 Kubernetes v1.23 引入了一个 alpha 质量的实现，原生支持使用 gRPC 查询工作负载状态。...gcloud container clusters create test-grpc \ --enable-kubernetes-alpha \ --no-enable-autorepair...no-enable-autoupgrade \ --release-channel=rapid \ --cluster-version=1.23 你还需要配置 kubectl 来访问集群： gcloud...例如，它有一个有用的grpc-health-checking[8]模块，该模块暴露了两个端口——一个是提供健康检查服务的端口，另一个是对 make-serving 和 make-not-serving...containerPort: 5000 - containerPort: 8080 readinessProbe: grpc: port: 5000 如果文件名为
] 如果运行的是 zonal 集群，设置缺省的 compute zone： gcloud config set compute/zone [COMPUTE_ZONE] 如果运行的是 regional 集群...，设置缺省的 compute region： gcloud config set compute/region [COMPUTE_REGION] 更新 gcloud 到最新版本： gcloud components...update 为集群启用 Pod 的垂直自动伸缩功能 可以使用下面的命令创建包含 Pod 垂直自动伸缩功能的新集群： gcloud beta container clusters create [CLUSTER_NAME...将上述代码命名为 my-rec-deployment.yaml，创建对象： kubectl create -f my-rec-deployment.yaml 稍候片刻，查看 VirticalPodAutoscaler...my-vpa.yaml，并创建该资源： kubectl create -f my-vpa.yaml 几分钟之后，再次查看 Pod： kubectl get pods 会看到 Pod 名称已经发生了变化，如果没有
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