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百度发布 PaddlePaddle 新 API；微软更新 Linux 平台虚拟机 DSVM 等 | 开发者头条

PaddlePaddle 是百度研发的深度学习开源平台，于去年 9 月对公众开放，称得上是国内机器学习开源项目的领军者。据悉，新 API 接口大幅精简了 PaddlePaddle 的代码量。...在昨日的 Google Cloud Next 谷歌云开发者大会上，谷歌发布了一项新服务—— Google Cloud Dataprep。...简单来说， Cloud Dataprep 能帮助开发者为机器学习准备、清理数据。...目前 Cloud Dataprep 的公测版本已可下载。据悉，谷歌计划把 Cloud Dataprep 作为一项收费服务。 与此同时，谷歌还宣布了 BigQuery 的一系列改进。...详情：http://venturebeat.com/2017/03/09/google-launches-cloud-dataprep-an-embedded-version-of-trifacta/

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机器学习人工学weekly-12242017

Google的一个工程师做的机器学习101 ppt，非常华丽，可以看看 链接：https://docs.google.com/presentation/d/1kSuQyW5DTnkVaZEjGYCkfOxvzCqGEFzWBy4e9Uedd9k...本周都在学习Google Cloud的一系列跟大数据相关的一系列产品，其实除非是做纯研究，否则要让产品落地的话整个数据链的pipeline非常非常重要，不是打广告，Google这些产品还都挺有用的: Cloud...Dataprep - 洗数据用的 Cloud Dataproc - host在Google服务器上的hadoop/spark Cloud Dataflow - host在Google服务器上的Apache...Beam，跑数据pipeline，支持batch和streaming BigQuery - 数据仓库 Cloud Datalab - host在Google服务器上的jupyter notebook...Cloud Data Studio - 类似tableau画图做visulizaition Cloud ML Engine - 类似TFX+Vizier，或者Amazon SageMaker，也支持调超参

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    Google的一个工程师做的机器学习101 ppt，非常华丽，可以看看 链接：https://docs.google.com/presentation/d/1kSuQyW5DTnkVaZEjGYCkfOxvzCqGEFzWBy4e9Uedd9k...本周都在学习Google Cloud的一系列跟大数据相关的一系列产品，其实除非是做纯研究，否则要让产品落地的话整个数据链的pipeline非常非常重要，不是打广告，Google这些产品还都挺有用的: Cloud...Dataprep - 洗数据用的 Cloud Dataproc - host在Google服务器上的hadoop/spark Cloud Dataflow - host在Google服务器上的Apache...Beam，跑数据pipeline，支持batch和streaming BigQuery - 数据仓库 Cloud Datalab - host在Google服务器上的jupyter notebook...Cloud Data Studio - 类似tableau画图做visulizaition Cloud ML Engine - 类似TFX+Vizier，或者Amazon SageMaker，也支持调超参

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    1年将超过15PB数据迁移到谷歌BigQuery，PayPal的经验有哪些可借鉴之处？

    第一波大迁移是将一个仓库负载迁移到 Google Cloud 中的 BigQuery，耗时不到一年。在此过程中 PayPal 团队还构建了一个平台，可以支持其他很多用例。...我们将一半的数据和处理从 Teradata 系统迁移到了 Google Cloud Platform 的 BigQuery 上。...我们决定在 Google Cloud Platform 提供的服务范围内，在 BigQuery 中使用 PayPal 提供的私钥来保护我们的数据。...数据移动、加载和验证 在我们完成这个项目的过程中，很明显数据移动与我们的设置高度相关，并且要使用现有的工具将数据无缝复制到 Google Cloud Platform 会出一些问题。...我们邀请这些团队参与我们的设计讨论、审查工作项目、审查积压工作、寻求帮助并在遇到问题时共同解决。这还帮助 Google Cloud Platform 针对我们的用例尽早启用特性，并快速响应我们的错误。

    6.4K20

    Elastic、Google Cloud和Kyndryl的端到端SAP可观测性方案：深度解析

    传统的监控解决方案通常无法提供全面的数据视图和深入的见解。在Elastic，与Kyndryl和Google Cloud的合作下，我们为您的SAP环境设计了一个全栈可观测性体验。...Elastic与Kyndryl和Google Cloud的联合方案超越了传统监控，通过Kibana提供SAP生态系统的全面视图，涵盖四个不同层次：1....凭借多年的SAP系统专业知识，Kyndryl开发了一个自定义连接器，用于将SAP应用数据导入Elastic，能够从上述金字塔的第三层生成见解，重点关注应用健康和用户体验。...对SAP可观测性的全面方法不能忽视由销售、财务、物流、生产等活动产生的大量数据。这使得通过揭示隐藏的模式和改进机会来进行数据驱动的决策成为可能。...Cortex框架使得SAP数据可以直接集成到Google BigQuery，Google Cloud的完全托管企业数据仓库。

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    Tapdata Connector 实用指南：数据入仓场景之数据实时同步到 BigQuery

    BigQuery 的云数仓优势 作为一款由 Google Cloud 提供的云原生企业级数据仓库，BigQuery 借助 Google 基础架构的强大处理能力，可以实现海量数据超快速 SQL 查询，以及对...友好兼容：作为 Google Cloud 的一部分，它与 Google 系产品更兼容，对相关用户更友好。 为了实现上述优势，我们需要首先实现数据向 BigQuery 的同步。...登录 Google Cloud 凭据页面： https://console.cloud.google.com/apis/credentials 2....创建 BigQuery 数据集： https://cloud.google.com/bigquery/docs/datasets （*为保障 Tapdata Cloud 正常读取到数据集信息...创建表： https://cloud.google.com/bigquery/docs/tables 操作流程详解（Tapdata Cloud） ① 登录 Tapdata Cloud

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    ClickHouse 提升数据效能

    我们没有在 GA4 中辛苦劳作，也没有担心每个月的第二个星期一，而是开展了一个项目，将所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse，目的是提供灵活、快速的分析并无限保留。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...相反，ClickHouse Cloud 通过小型集群以固定成本提供这些查询（例如每月 BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。...然后，用户可以使用计划INSERT INTO SELECT查询（使用 cron 服务和gcs 表函数）或最近发布的S3Queue将此数据导入 ClickHouse。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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    ClickHouse 提升数据效能

    我们没有在 GA4 中辛苦劳作，也没有担心每个月的第二个星期一，而是开展了一个项目，将所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse，目的是提供灵活、快速的分析并无限保留。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...相反，ClickHouse Cloud 通过小型集群以固定成本提供这些查询（例如每月 BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。...然后，用户可以使用计划INSERT INTO SELECT查询（使用 cron 服务和gcs 表函数）或最近发布的S3Queue将此数据导入 ClickHouse。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

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    ClickHouse 提升数据效能

    我们没有在 GA4 中辛苦劳作，也没有担心每个月的第二个星期一，而是开展了一个项目，将所有 Google Analytics 数据转移到 ClickHouse，目的是提供灵活、快速的分析并无限保留。...如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...相反，ClickHouse Cloud 通过小型集群以固定成本提供这些查询（例如每月 BigQuery 通常会产生最小的查询延迟。...然后，用户可以使用计划INSERT INTO SELECT查询（使用 cron 服务和gcs 表函数）或最近发布的S3Queue将此数据导入 ClickHouse。...最后，认识到并不是每个人都对 SQL 感到满意，并且本着一切都需要生成人工智能才能变得很酷且值得做的精神，我决定衍生一个副项目，看看我们是否可以通过自然语言回答 Google Analytics 问题。

    1.4K10

    构建冷链管理物联网解决方案

    我们之所以选择Google Cloud Platform，是因为它提供了一套工具，可以轻松安全地收集、处理和存储来自车辆传感器的数据。...使用Cloud IoT Core，Cloud Pub / Sub，Cloud Functions，BigQuery，Firebase和Google Cloud Storage，就可以在单个GCP项目中构建完整的解决方案...托管在Google Cloud Storage中的UI只需侦听Firebase密钥，并在收到新消息时自动进行更新。 警示 Cloud Pub/Sub允许Web应用将推送通知发送到设备。...审核 为了存储设备数据以进行分析和审核，Cloud Functions将传入的数据转发到BigQuery，这是Google的服务，用于仓储和查询大量数据。...我们希望为此项目使用BigQuery，因为它允许您针对庞大的数据集编写熟悉的SQL查询并快速获得结果。

    8.7K00

    当Google大数据遇上以太坊数据集，这会是一个区块链+大数据的成功案例吗？

    Google 在区块链+大数据这一破受争议的方向就做了很好的尝试！ 就在今年早些时候，Google 的大数据分析平台 BigQuery 提供了比特币数据集分析服务。...Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据，并将其加载到 BigQuery 平台上，将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain...Google Cloud 接入以太坊 虽然以太坊上的应用包含可以随机访问函数的 API，如：检查交易状态、查找钱包－交易关系、检查钱包余额等。...Google Cloud 构建了这样一个软件系统： 将以太坊区块链同步到 Google Cloud 上可运行 Parity 语言的计算机中。...原文链接： https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/ethereum-bigquery-public-dataset-smart-contract-analytics

    4.8K51

    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    项目边界内的资源根据区域和区域限制相互连接，并与内部网络进行通信。 但是，跨项目的资源可能会通过外部网络进行通信。 在 GCP 中，项目由项目名称，项目 ID 和项目编号唯一标识。...该 API 还提供了视频标签和内容之间的互操作性，当视频资产存储在 Google Cloud Storage 中时，可以跨视频资产进行基于文本的搜索。...以下是完全托管的处理选项： BigQuery Cloud Dataproc Cloud Datastream 所有托管处理选项都与其他 Google Cloud Services 集成在一起，例如网络，...从算法上讲，此代码执行以下步骤： 导入了必要的包。 在较高级别上，此代码使用OS，google.cloud，cudf(RAPID)，sklearn，pandas和xgboost。...创建数据集后，可以从 Google Cloud Storage URI 和本地驱动器导入其他项目。

    20.2K10

    智能分析工具PK：Tableau VS Google Data Studio

    Tableau连接到各种各样的数据源，包括文件、数据库和Google的产品（如Google Analytics、Google BigQuery、Google Cloud SQL和Google Sheets...显然，Data Studio的本地连接器的列表是非常有限的，所以你会考虑将你的数据优先放到Google Sheets、 Google BigQuery、或者 Cloud SQL中。...4.数据融合 数据混合是一种当数据集在使用过程中不能被连接时(由于数据的粒度不同)结合数据源的方法。例如，你可以将营销活动数据与产品销售数据相结合，并通过日期将其进行融合。...Data Studio提供了一个数据源管理视图，它不仅显示了视图中包含的数据源，而且还显示了那些未被使用的数据源。...你可以创建自定义规则来分配访问权限，并且你可以在项目、工作簿或数据源的级别上分配权限。访问级别包括:未授权、访客、交互器、发布者和管理员(站点或服务器)。

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