您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分,EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互,所以您不需要关心它们如何工作。
机器之心报道 机器之心编辑部 你不能这样对比啊。 今年 7 月初,Meta AI 发布了一个新的翻译模型,名为 No Language Left behind (NLLB),我们可以将其直译为「一个语言都不能少」。 顾名思义,NLLB 可以支持 200 + 语言之间任意互译,Meta AI 还把它开源了。平时你都没见到的语言如卢干达语、乌尔都语等它都能翻译。 论文地址:https://research.facebook.com/publications/no-language-left-behind/ 开
最近,谷歌宣布正式发布 Hive-BigQuery Connector,简化 Apache Hive 和 Google BigQuery 之间的集成和迁移。这个开源连接器是一个 Hive 存储处理程序,它使 Hive 能够与 BigQuery 的存储层进行交互。
作者:Norman P. Jouppi, Cliff Young, Nishant Patil, David Patterson
首先要确定项目需求,这个阶段主要工作室规划芯片的功能以及各项指标,接着进行系统级别的设计,对芯片的各个子模块进行建模,然后进入具体的设计流程,分为前端和后端,前端主要包括RTL设计与验证,硬件仿真验证,DFT还有电路综合,后端流程中主要包括版图设计、物理验证、版图后仿真等等,直到最后的GDS
作为图灵奖得主、计算机架构巨擘,David Patterson 在 2016 年从伯克利退休后,以杰出工程师的身份加入了谷歌大脑团队,为几代 TPU 的研发做出了卓越贡献。
与已有方法不同,该方法能够基于之前的经验进行学习,并随着时间不断改进。具体而言,在大量芯片 block 上执行训练时,该方法能够更迅速地为新的芯片 block 进行优化布局。
它就是JAX,一款由谷歌团队打造(非官方发布),用于从纯Python和Numpy机器学习程序中生成高性能加速器(accelerator)代码,且特定于域的跟踪JIT编译器。
才把神经系统从最原始的雏形——阿米巴(Amoeba)变形虫分化出可对外界环境刺激做出响应的内浆,进化到现在的高度复杂的人脑。
作者 | Jon Udell 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 渗透测试人员、合规性审计员和其他 DevSecOps 专业人员花了大量时间编写脚本来查询云基础设施。人们喜欢用 Boto3(Python 版 AWS SDK)来查询 AWS API 并处理返回的数据。 它可以用来完成简单的工作,但如果你需要跨多个 AWS 帐户和地区查询数据,事情就变得复杂了。这还不包括访问其他主流云平台(Azure、GCP、Oracle Cloud),更不用说 GitHub、Salesforce、Shodan、Sl
今天要聊的批处理,在前些年,有个忽悠人的外号,就是所谓的大数据。最经典的处理模式就是MapReduce,它起源于谷歌的《MapReduce:Simplified DataProcessing on Large Cluster》,初起风光,花式刷论文灌水,但是MapReduce饱受诟病,因为这是一个相当低层次的编程模型,类似于sql语句的group by。Hadoop的MapReduce作为一个逐渐走向没落的编程模型,我们学习更应该是其体现的理念,比如和Unix一样的,采用了统一的接口,对logic和wiring的分离。
现在,谷歌的电子表格(Spreadsheet)应用获得了许多新功能,目的是让数据透视表(一种强大的数据分析工具)变得更容易访问。 用户将能够从表格的“Explore”选项卡中获得建议,该选项卡的目的
G Suite是一组应用程序,包括Gmail、文档、表格、幻灯片、站点等,以及供组织使用的一组消息传递、协作、安全和遵从性工具。G Suite开发者平台是一个工具和资源的集合,它允许您将软件与G Suite及其用户集成,或者创建完全在G Suite中运行的新应用程序。
了解您的目标客户是谁以及他们在哪里寻找信息至关重要,这有助于确定适当的关键词和内容战略。
最近几天,人们对于视频大模型 Sora 的讨论热度持续升高,信息早已破了圈,相关的投资热点都已经出现了两轮。
如果您曾经使用过中国品牌的智能手机,那么您可能已经处理了令人讨厌的“电池优化”功能,这些功能会在后台杀死所有您喜欢的应用程序。对于那些希望某些应用程序因某种原因在后台继续运行的用户而言,这种行为不仅令人烦恼,而且对于那些不了解不是应用程序错误的用户的糟糕评论的开发人员来说也很烦人。虽然谷歌仍然没有完全解决这个问题(他们通过声称这种行为可能已经违反了Android兼容性定义文档的要求而挥之不去),该公司正采取行动反对一项“节省电池”的行为改变一些原始设备制造商。 “为了帮助解决这个问题,我们在Android Q中添加了一个CTS测试,以确保应用程序不会在从最近被刷新时被杀死。
AI 科技评论按:ACM 通讯(ACM Communications)在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章,带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程,以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题:专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是,这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
最近工作忙,又努力在写干活,没怎么关注互联网行业的发展。周末好不容易补补课,就发现了谷歌在其非常成功的云产品BigQuery上发布了BigQuery ML。说白了就是利用SQL语句去做机器学习。
选自blog.bradfieldcs 作者:Tyler Elliot Bettilyon 机器之心编译 哈希算法一直是索引中最为经典的方法,它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月,Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型,探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法,并描述在机器学习与深度学习时代中,如何将索引视为模型学习比哈希算法更高效的表征。 2017 年 12 月,谷歌和麻省理工学院的研究人员发表了一篇研究论文 The Case for
・谷歌是机器学习领域的开拓者,发布了其中一种最早的通用框架TensorFlow。 ・Meta发布AI框架PyTorch之后,TensorFlow逐渐失去了开发人员的青睐。 ・如今谷歌内部正押宝在一个取代TensorFlow的新AI项目JAX上。 2015年,谷歌开源了谷歌大脑(Google Brain)团队一个名为TensorFlow的小型研究项目,那年它实际上创立了现代机器学习生态系统。 TensorFlow迅速流行起来,谷歌也成为了主流AI产品的管家。 谷歌的TensorFlow曾经是无处不在的机器学
四月初,谷歌大脑团队使用 AI 进行芯片布局的一篇相关研究论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》在 ArXiv 上公布。在 Azalia Mirhoseini 这篇 ArXiv 论文中,她和谷歌高级软件工程师 Anna Goldie 表示,对芯片设计进行了足够长时间的学习之后,团队开发的算法可在不到 24 小时的时间内为谷歌 TPU 完成设计,且在功耗、性能、面积都超过了人类专家数周的设计成果。她们认为,理想情况下,新设计出的芯片应该能够很好地满足当今 AI 算法的需求,“如果 AI 能够缩短芯片的设计周期,在硬件与 AI 算法之间建立共生关系,会进一步推动彼此的进步”。
【新智元导读】 TensorFlow Serving 开源的一年半时间里取得了许多进展和性能提升,包括开箱即用的优化服务和可定制性,多模型服务,标准化模型格式,易于使用的推理API等。本文是研究团队撰写的回顾,并提出接下来创新的方向是Granular batching和分布式模型服务。 自从2016年2月 TensorFlow Serving 开源以来,我们做了一些重大改进。现在,让我们再回到这个项目开始的地方,回顾我们的进展过程,并分享我们下一步的方向。 在 TensorFlow Serving 启动之前
问题导读 我们在学习一项新知识,可能不太关注它的产生背景,但是任何故事如果脱离了它的时代,就不会在有意义。如果想了解Hadoop,我们需要知道 1.它是如何产生的? 2.如何发展起来的? 1.MapReduce设计理念与基本架构 Hadoop学习环境的搭建方法,这是学习Hadoop需要进行的最基本的准备工作。我们将从设计理念和基本架构方面对Hadoop MapReduce进行介绍,同样,这属于准备工作的一部分。通过本章的介绍将会为后面几章深入剖析MapReduce内部实现奠定基础。 MapReduce是一个
1月份的课程表已经安排上了,在四个星期的时间内,将会有6.S094自动驾驶的深度学习技术、6.S091深度强化学习、6.S093以人为本的人工智能三门课,MIT科学家Lex Fridman和他请来的一群工业界大佬,共同打造产学研结合的多维课程,即使不是MIT的学生也可以看讲课视频学习。
谷歌希望减少绩效评估给员工带来的负担,因此决定将原来每年两次的绩效考核取消,改为全新的、每年一次的 GRAD 考核,希望以此减少文书工作量,并从影响力角度关注员工动向。
Facebook Facebook收购VR音效公司 Facebook收购公司Two Big Ears,给其VR子公司Oculus进一步铺路。收购之后,Facebook将免费提供TBE公司VR影视音频工
正如业界此前所预料的,Android和Wear OS都迎来了一波更新,更是贴上了“史上最大升级”、“最具雄心之一”等标签。
不久前,谷歌学术(Google Scholar)公布了2021年最有影响力的论文列表,结果在意料之中。
---- 新智元报道 编辑:桃子 拉燕 【新智元导读】陷入被动的谷歌做出了一个重大决定:谷歌大脑和DeepMind正式合并,强强联合能否打赢OpenAI? 今天,谷歌终于放大招了! CEO劈柴正式宣布,Google DeepMind成立,谷歌大脑和DeepMind两个世界级AI团队正式合体了。 合并后的Google DeepMind将由DeepMind首席执行官Demis Hassabis领导,前谷歌AI负责人Jeff Dean接任首席科学家一职。 新版必应、GPT-4装进办公全家桶,微软接连
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Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架,相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍印象深刻:Attention Is All You Need。
8号楼,一切还是如平常一样运行,但在这里工作的几十个员工,内心却总感觉有一片阴霾挥之不去。
还记得年初那个踹不倒的人形机器人吗,一个在雪地行走和摔倒后自己爬起来的视频,让它在一夜之间成了网红,然而其拥有者谷歌却开心不起来,不久就传出要卖掉它的消息。近日,国外某知名媒体爆料,谷歌网红机器人终于
作为一款重要的容器编排工具,Kubenetes Deployment能够为我们带来出色的部署能力——但在实际操作中,我们该如何将其整合至自己的Codeship工作流当中?这个问题的具体答案取决于您所使
11月19日消息:谷歌是于本月举行的Cloud Live会议,并在本次会议上首次宣布将推出谷歌IaaS基础架构服务Compute Engine云计算平台带来的autoscaling服务功能,目前处于Beta测试版。 该功能,在会上谷歌展示了使用autoscaling功能,为一个系统提供每秒处理将近150万个请求的数据处理和吞吐能力。 autoscaling是一项Web服务,旨在根据用户定义的策略、时间表和运行状况检查自动配置。该服务在避免过度配置的条件下保持足够的性能,同时也能够减少一些管理费用。该服务要达
我忍不住的想:有没有什么办法,能够提高针对SEO行业的监督能力,来限制他们割韭菜的行为?试图提高行业自律肯定是行不通的,我认为最行之有效的方式还是韭菜们团结起来,看能否实现逆袭。
批归一化和激活函数是深度神经网络的重要组成部分,二者的位置常常重合。以往的神经网络设计中通常对二者分别进行设计,而最近谷歌大脑和 DeepMind 研究人员合作提出了一种新方案:将二者统一为一个计算图,从低级原语开始进行结构进化。研究者利用层搜索算法发现了一组全新的归一化-激活层 EvoNorms。这些层中的一部分独立于批统计量(batch statistics)。
最近一段时间,人工智能突然霸屏了,先有百度无人驾驶“刷屏”朋友圈,后有阿里巴巴发布新款人工智能硬件……在技术快速更新迭代的当下,人工智能正在从方方面面改变我们的生活模式和生产方式,其在为人类带来更多便
因为从2019年Google I/O展现的新进展来看,谷歌几乎没有新推出什么软硬一体的AI新产品,反倒是各种基于手机的AI应用解决现实挑战。
还记得上个月红遍网络的一段Google Atlas机器人视频吗?一个两腿直立行走的机器人,可以在冰天雪地中稳健行走,可以按照设定准确搬运箱子,甚至在被推倒之后还能像人一 样踉踉跄跄的站起来。这是来自美
【新智元导读】北京时间19日凌晨1点,谷歌2016 I/O大会将在加利福尼亚州山景城举行。毫无疑问,AI和VR将成为本次大会的两大核心看点。今年以来,各大科技公司纷纷发力AI,一直在该领域深耕多年的谷歌会有什么战略和动作,会对当下的AI产业格局产生怎样的影响?作为本次I/O大会报道的一部分,新智元带来了本次大会的日程,为您解读其中与人工智能密切相关的活动安排。 当地时间5月18日早10点(北京时间19日凌晨1点),谷歌I/O大会将在美国加利福尼亚州山景城举行。目前,人工智能已经成为各大公司的必争之地,上个
如今人工智能(AI)的焦点与90年代时期时有很大的区别。20年前,人工智能关注的重点在于基于逻辑的AI,通常属于知识表示,即KR(Knowledge Representation),而今天的关注重点在于机器学习和统计算法。这种转变对AI很有帮助,因为机器学习和统计为解决特定问题(比如图像识别)提供了有效的算法,而KR从来没有达到这种效果。但我认为钟摆转过头了,丢失了一些有价值的东西。 知识表示并不是一个单一的内容。如果要完全概述知识表示,我会集中在它“应用哲学”方面——常识性概念的逻辑表示,将重点放在明确的
机器之心报道 机器之心编辑部 谷歌的下一代架构 Pathways 已经用来训练大模型了。 随着规模的增加,模型在处理多个任务时的性能逐渐提高,而且还在不断解锁新的能力。 在探讨现有 AI 模型的局限时,谷歌人工智能主管 Jeff Dean 曾经说过,今天的人工智能系统总是从头开始学习新问题。最终,我们为数千个单独的任务开发了数千个模型。以这种方式学习每项新任务不仅需要更长的时间,而且还需要更多的数据,效率非常低。 在 Jeff Dean 看来,理想的发展模式应该是训练一个模型来做成千上万件事情。为了实
【新智元导读】神经结构自动搜索是最近的研究热点。谷歌大脑团队最新提出在一种在移动端自动设计CNN模型的新方法,用更少的算力,更快、更好地实现了神经网络结构的自动搜索。
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用,用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外,查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据,增加了联邦查询并发性限制,从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库,通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库,主要用
GWT是什么 如今,编写网络应用程序是一个单调乏味且易于出错的过程。开发人员可能要花费 90% 的时间来处理浏览器行话。此外,构建、重复使用以及维护大量 JavaScript 代码库和 AJAX 组件可能困难且不可靠。Google Web Toolkit (GWT) 允许开发人员使用 Java 编程语言快速构建和维护复杂而又高性能的 JavaScript 前端应用程序,从而降低了开发难度,尤其是与 Eclipse Google 插件结合使用时,优势更明显。 google的官方说的很详细 http://c
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
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