Публикации по теме 'google-cloud-platform'
Сила облачной платформы Google
Углубленный взгляд на инфраструктуру и услуги GCP
Введение:
Облачные вычисления стали неотъемлемой частью современных предприятий и организаций, предоставляя масштабируемые и экономичные решения для хранения данных, вычислений и разработки приложений.
Среди основных игроков в индустрии облачных вычислений Google Cloud Platform (GCP) является популярным выбором для многих компаний благодаря своей мощной инфраструктуре, широкому спектру услуг и инновационным функциям.
II...
Google I/O 2023: обзор объявления с точки зрения облака
На Google I/O 2023 представлены новаторские инструменты искусственного интеллекта и усовершенствования для облачной разработки.
Google I/O , ежегодная конференция разработчиков, проводимая технологическим гигантом, всегда была краеугольным событием в мире технологий. На этом долгожданном мероприятии Google представляет свои последние технологические достижения, делится новостями о существующих проектах и определяет направление развития технологий на год вперед.
Google I/O 2023..
Ваша очередь PyTorch!
Подписывайтесь на меня"…
Pytorch — это фреймворк для машинного обучения с открытым исходным кодом, созданный в рамках стажировки Адама Пашке , который в то время был студентом Soumith Chintala (один из разработчиков Torch и работает исследователем в Meta — ранее Facebook).
У меня нет особого предпочтения к фреймворку, но я всегда работаю, тестируя их и рассматривая их преимущества, если вы попытаетесь сравнить Tensorflow и PyTorch , вы найдете сходство по сути, они оба были..
Как обновить ОЗУ до 25 ГБ в Google Colab, возможно, с графическим процессором Tesla P100 бесплатно
Я сохраню это простым и милым
Откройте этот блокнот в Colab and Run: https://github.com/satyajitghana/TSAI-DeepVision-EVA4.0/blob/master/Utils/Colab_25GBRAM_GPU.ipynb
Вот и все, у вас есть сеанс с высокой оперативной памятью 25 ГБ 🤩 в Colab, Go Crazy!
Если вы откроете файл .ipynb с помощью блокнота, вы увидите эти метаданные.
"machine_shape": "hm"
что позволяет исполнять High Memory в Colab
Я чувствую, что сеанс с высокой памятью имеет..
Как создать и развернуть стек MERN на GCP GKE Autopilot
Пошаговое руководство с примером проекта
GKE — это решение Kubernetes, управляемое GCP, которое позволяет запускать контейнерные приложения и управлять ими в облаке. Поскольку это управляемая служба Kubernetes, Microsoft позаботится о многих вещах для нас, таких как безопасность, обслуживание, масштабируемость и мониторинг. Это позволяет нам быстро развертывать наши…
5 лучших курсов Firebase и Firestore от Udemy и Coursera в 2021 году
5 лучших курсов Firebase от Udemy, Pluralsight, Coursera для изучения онлайн в 2021 году
Привет, ребята, если вы пробовали создать веб-приложение или мобильное приложение, то знаете, что это не всегда просто, особенно если вы не разработчик полного стека с многолетним опытом.
Хорошая новость заключается в том, что если вы не хотите тратить время на настройку полноценной серверной части, которая часто не требуется для небольших приложений, то Firebase действительно может вам..
Как Google Natural Language API может сэкономить вам сотни часов
Для тех, кто считает лишнюю работу болезненной и ценит автоматизацию.
Я влюбился в Google Natural Language API , и вам он тоже понравится! Опыт программирования не требуется!
У вас есть несколько документов, которые необходимо объединить в один основной документ на основе пересекающихся тем?
Позволь мне привести пример. На моей текущей работе большинству новых сотрудников предоставляется обширный документ Google по адаптации со всей информацией, необходимой им для достижения..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..