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Google Cloud Vision会保存客户端的输入数据吗？

Google Cloud Vision不会保存客户端的输入数据。Google Cloud Vision是一种基于云的图像分析服务，它提供了强大的图像识别和分析功能。当客户端使用Google Cloud Vision服务时，客户端将图像数据上传到Google Cloud Vision的服务器进行处理和分析。在处理完成后，Google Cloud Vision会返回分析结果给客户端，但不会保存客户端的输入数据。这确保了客户端的数据安全和隐私保护。如果您想了解更多关于Google Cloud Vision的信息，可以访问腾讯云的相关产品介绍页面：Google Cloud Vision。

相关搜索:Cloud Firestore:在文档上获取引用会导致对数据库的额外“读取”吗？Google Cloud Datastore使用什么数据格式/结构？我可以将存储在那里的数据导出到其他提供商吗？Google Cloud SQL:我可以在数据库客户端零宕机的情况下更改机器类型吗？Google Cloud Vision Search Product Python客户端-如何返回10个以上的结果？Google Cloud Vision能返回更多的标签语言吗？Google Datalab:我可以查询Google Cloud Datastore来训练模型的数据吗？Python -将TIFF、PDF等格式转换为内存中的JPEG格式，以便输入到Google Cloud Vision 可以在Google Cloud平台中更改Bitnami均值堆栈中的数据库吗？在数据存储模式下使用UUID作为Google Cloud Firestore中的密钥安全吗？如何在不创建表的情况下查看Google cloud SQL的已保存数据？

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《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南（第二版）》第19章规模化训练和部署TensorFlow模型

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使用服务账号请求Google Play Developer API

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本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过 App 创建，随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学

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Google 发布 AutoML Vision，全自动训练 AI 无需写代码

关键时刻，第一时间送达！ 📷 还记得去年5月，谷歌大脑团队对外宣布推出AutoML系统，让人工智能自动编写机器学习程序，试图使机器学习模型的设计变得更为简单。短短三个月后，AutoML在一次图像内容分类的测试中，以82%的准确率击败了编写AutoML的研究人员。 1月17日，基于自身云平台，谷歌又推出了机器学习系统Google Cloud AutoML，为更多正在尝试搭建机器学习模型的开发者、分析人员、企业群体，降低了使用人工智能相关工具和框架的门槛。“目前，全球只有少数企业在ML和AI的研发上投入足够的人

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【可用性设计】 GCP 面向规模和高可用性的设计

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谷歌重磅：不用写代码也能建模调参，Cloud AutoML要实现全民玩AI

大数据文摘作品编译：钱天培、龙牧雪连发三条推特！今天凌晨时分，李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision，可以自动设计机器学习模型。我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习，每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展！ ——李飞飞这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面，或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。今天面世的AutoM

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使用Google翻译Api

将环境变量GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS设置为包含服务帐户密钥的JSON文件的文件路径。在Linux或macOS系统中设置方法如下：

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差速巡线机器人设计-满分（100+）的报告-2020

熟悉我个人博客风格的伙伴们一定知道，博客就是分享，目标明确，学生是所有课程最为重要的核心。

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李飞飞和李佳：发布Cloud AutoML，让AI赋能每家企业！

谷歌全新发布Cloud AutoML，预计的语音、图像、NLP、翻译等系列服务中，首先发布的是AutoML Vision，任何人都能上传图片，然后让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。李飞飞在Twitter连发两条信息说：“在短短的几个月里，将尖端技术转化为数百万的产品，这是一个相当鼓舞人心的旅程！我们希望AutoML Vision是我们客户的第一选择。” 📷 📷 李佳在朋友圈中称：今天我们 CloudAI 团队推出了 Cloud AutoML, 自动生成 ML 模型的技术。这是飞飞和我加入谷歌云以来的一

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如何用TensorFlow和Swift写个App识别霉霉？

在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~

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Vimeo的转码设施升级之旅

点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：随着Google Cloud等基础设施更加成熟，通过使用更加廉价的竞价实例，可以大幅的降低成本。通过开发新的基础设施管理平台——Falkor，Vimeo的运营成本也大幅降低了。文 / Quentin Mazars-Simon 原文 / https://medium.com/vimeo-engineering-blog/riding-the-dragon-e328a3df

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Game as a Service —— 开源云游戏搭载WebRTC

软件即服务，基础架构即服务，平台即服务，通信平台即服务，视频会议即服务，那么，游戏即服务（Game as a Service）如何呢？已经有不少科技公司试水云游戏，最著名的要数Google的Stadia。对WebRTC来说，Stadia已经算是老朋友了，但是其他云游戏也能以同样的方式运用WebRTC吗？

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Google Earth Engine（GEE）—有JS和python为什么GEE还要使用rgee？

谷歌地球引擎是一个计算平台，允许用户在谷歌的基础设施上运行地理空间分析。与平台交互的方式有以下几种：

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Google如何申请客户端ID并调试代码？

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PS：5年前就见过别人演示这种系统，当时才开始搞分布式系统，现在想想确实没有你想不到的功能，只有你做不到的，分布式链路跟踪确实是开发和运维的神奇，良好的定位问题，线上问题的发现。

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EMQX Enterprise 4.4.11 发布：CRL/OCSP Stapling、Google Cloud Pub/Sub 集成、预定义 API 密钥

我们很高兴地告诉大家，EMQX Enterprise 4.4.11 版本正式发布！

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『互联网架构』软件架构-springcloud分布式链路跟踪sleuth（105）

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【干货】手把手教你用苹果Core ML和Swift开发人脸目标识别APP

【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的

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看我如何发现Google云平台漏洞并获得$7500赏金

本文讲述了一名乌拉圭17岁高中生，因对信息安全感兴趣，通过学习研究，独立发现谷歌云平台漏洞并获得$7500美金（此前，他曾发现了价值$10000美金的谷歌主机头泄露漏洞）。在谈论该漏洞的具体细节之前，希望读者对谷歌云服务和API机制相关能有所了解，可以先来熟悉几个相关概念。先导概念谷歌运行有一个名为Google Service Management的管理服务，谷歌通过它来管理各种应用谷歌系统的内外部接口和用户自行创建的云端服务。在Google Service Management下，用户可以在自己的

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快速学习-Sleuth--链路追踪

在大型系统的微服务化构建中，一个系统被拆分成了许多模块。这些模块负责不同的功能，组合成系统，最终可以提供丰富的功能。在这种架构中，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，也就意味着这种架构形式也会存在一些问题：

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ownCloud的双因素身份验证

在本教程中，我将向您介绍如何使用privacyIDEA保护自己的Cloud安装，您可以使用它来管理用户的第二个身份验证因素。

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我们能用云函数做什么？

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Python模拟网站登陆

本篇推文会涉及到requests和lxml库的使用,同时需要读者对于cookie和session有一定的了解(没有了解也不影响本文的阅读),虽然我没有用到"re"模块,但是我用到了lxml中的xpath,因此若读者能对正则表达式有一定的了解,可能会更加随心应手,我会在文章最后对相关知识做以补充.

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AutoML – 用于构建机器学习模型的无代码解决方案

2018年，谷歌推出了云AutoML，引起了广泛关注，是机器学习和人工智能领域最重要的工具之一。在本文中，你将学习“AutoML”，这是一种借助 Google 云 AutoML 构建机器学习模型的无代码解决方案。

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Spring Cloud 系列之链路监控 Sleuth - Zipkin

在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果，每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败。在微服务比较少的时候，某一个服务出现问题我们可以很快排查出来。现在一个项目中微服务很多而且调用关系复杂，某一个服务出现问题我们很难能够排查出来。Spring Cloud Sleuth 为 Spring Cloud 实现了分布式跟踪解决方案，它大量借用了 Google Dapper、Twitter Zipkin 和 Apache HTrace 的设计。

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