返回<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile>的谷歌云ML scipy.misc.imread

谷歌云ML是谷歌云平台提供的机器学习服务，它提供了一系列的工具和资源，帮助开发者构建和部署机器学习模型。谷歌云ML支持多种机器学习框架和库，其中包括scipy.misc.imread。

scipy.misc.imread是scipy库中的一个函数，用于读取图像文件。它可以读取多种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP等，并返回一个PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile对象，表示读取到的图像。

谷歌云ML可以与谷歌云存储（Google Cloud Storage）结合使用，将图像文件存储在云端，并通过谷歌云ML的API调用scipy.misc.imread函数读取图像文件。这样可以方便地在机器学习模型中使用云端存储的图像数据。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云机器学习平台（Tencent Cloud Machine Learning Platform），它提供了类似的机器学习服务，可以帮助开发者构建和部署机器学习模型。腾讯云机器学习平台支持多种机器学习框架和库，包括scipy库，可以使用类似的方法读取图像文件。

更多关于腾讯云机器学习平台的信息和产品介绍，可以访问腾讯云官方网站的机器学习平台页面：https://cloud.tencent.com/product/tcmlp

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谷歌重磅发布TensorFlow Quantum：首个用于训练量子ML模型的框架

机器之心报道机器之心编辑部继官宣「量子优越性」之后，昨日，谷歌发布了在量子计算领域的又一重要研究：TensorFlow Quantum，这是一个用于训练量子 ML 模型的框架。 ?...之后，亚马逊也宣布推出提供量子计算访问的新型云服务 Amazon Braket，并搭建了「AWS 量子计算中心」实验室；本月，霍尼韦尔也公开宣布，将在未来三个月内发布全球最强大的量子计算机。...今天，谷歌宣布与滑铁卢大学、大众汽车公司联合推出 TensorFlow Quantum (以下简称 TFQ)，这是一个可快速搭建量子 ML 模型的开源库。...而新的量子 ML 模型的诞生，将有助于医学、材料、传感、通信领域取得更多突破。...正如经典 ML 一样，量子 ML 的主要挑战也在于「噪声数据」的分类。为了构建和训练量子 ML 模型，研究人员可以执行以下操作：准备量子数据集：量子数据作为张量（多维数组）来加载。

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谷歌云的数据安全工具

这些新工具中的第一个名为外部密钥管理器，即将在beta中启动，它能与谷歌的云KMS（一种密钥管理服务，允许客户管理托管在谷歌云上的服务的密钥）协同工作。...实际上，这是为了让用户本身成为“访问数据的最终仲裁者”，谷歌云安全工程副总裁Potti指出，这项功能最大的特点是：允许客户拒绝谷歌基于预定义规则解密数据的能力。...据谷歌透露，其云业务的年收入接近80亿美元，是上一年的两倍，然而尽管这一增长令人惊叹，但与亚马逊网络服务相比仍是差了一截，因此，谷歌加大云计算的投资，这才有了诸多工具的发布。...而几个月前，谷歌的云计算部门完全吞并了Chronicle，更早之前，谷歌在旧金山的一次大会上发布了足足30个以安全为重点的公告。...种种举措，再结合最近一系列安全工具的发布，事实已经很明显了，数据安全，将在谷歌的云推进中扮演越来越关键的角色，甚至可以说是核心关键点。

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一场谷歌与苹果的合作：TensorFlow Lite开始支持Core ML

李杉编译自 Venturebeat 量子位出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天发布一款工具，可以把使用TensorFLow Lite工具为移动设备制作的人工智能模型，转化成苹果的Core ML...谷歌在一篇博文中表示，这种转换器是与苹果联合开发的。...同样作为Core ML更新的一部分：开发者现在可以为iOS 11.2或更高版本的系统上运行的模型开发定制层，而神经网络现在也可以支持16比特浮点，从而大幅降低人工智能模型的规模。...Core ML和TensorFlow Lite今年春天分别在谷歌和苹果的开发者大会上发布。...谷歌仍将支持跨平台模型的创建，可以通过TensorFLow Lite及其定制的.tflite文件格式在iOS和Android平台上运行。

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机器学习的四十三条经验法则——来自谷歌的ML工程最佳实践

本文主要围绕的是谷歌公司（Google）在机器学习方面的经验，旨在为那些具备一定机器学习基础的读者提供最佳的经验法则。...文章向读者展现机器学习经验法则的方式，与谷歌 C++ 风格指南以及其它流行的编程实践指南相类似。...如果你曾上过机器学习的相关课程，或者曾构建或研究过机器学习的模型，那么你就已经具备了足够多的阅读本文的知识了。...AI100 编译了《Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering》全文内容本文共分为四部分：关于第一部分，它会帮助读者理解...---- 编译：AI100 原文链接：http://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf ----

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CDP通过支持谷歌云扩展了混合云的支持

对Google Cloud的额外支持使Cloudera能够兑现其在全球范围内提供其企业数据平台的承诺。CDP公共云已在Amazon Web Services和Microsoft Azure上提供。...选择Google Cloud作为其云平台的客户现在可以使用CDP公共云在其自己的云帐户中创建安全的受控数据湖，并在多个计算集群之间提供安全性、合规性和元数据管理。...我们的客户之一，德国商业银行（Commerzbank）已使用CDP公共云试用版来证明，他们可以结合使用Google Cloud和CDP来加速向Google Cloud的迁移，而不会影响数据安全性或治理。...访问新的平台功能–例如SQL Stream Builder 除了内置的集群定义之外，客户还可以创建自己的自定义集群定义，以结合任何受支持的服务。...然后，您可以使用现有管道对BigQuery中准备的数据运行分析。下面的屏幕截图显示了CDP如何提供一个单一的窗格来监视在本地（使用CDP私有云）和在多个云（使用CDP公共云）中部署的集群。

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谷歌开源基于 ML 的手部跟踪算法：手机端实时检测，多个手势同时捕捉

该方法通过机器学习（ML）从单个帧中推断出一只手的 21 个 3D 关键点，从而提供了高保真的手部和手指跟踪。...它对整个图像进行操作，并返回一个定向的手部边界框；手部标志模型。...它在掌上探测器定义的裁剪图像区域上操作，并返回高保真的 3D 手部关键点；手势识别器，它将先前计算的关键点配置分类为一组离散的手势。...这种架构类似于我们最近发布的 face mesh ML 模型（https://sites.google.com/view/perception-cv4arvr/facemesh），这个模型也被其他人用于的姿态估计中...同时，手掌还可以使用方形边界框（在 ML 术语中的锚）来模拟，忽略其他高宽比，从而将锚的数量减少 3-5 倍。

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想在手机上用自己的 ML 模型？谷歌模型压缩包你满意

AI 研习社按： Google I/O 2018 上，谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件，关于该套件中的核心技术：Learn2Compress 模型压缩技术，谷歌也火速在...现在谷歌帮你解决了这个难题，在 Google I/O 2018 上，谷歌面向所有移动端开发者发布了移动端机器机器学习开发套件 ML Kit。...谷歌也很高兴不久后在 ML Ki 中实现 Learn2Compress 技术驱动的图像识别功能。...例如，一个名为 Fishbrain 的垂钓爱好者社交平台使用了谷歌的 Learn2Compress 技术，将平台目前的图像识别云模型（尺寸大小 80MB+，达到了 91.8% 的 top-3 级别准确度...谷歌还很期待上线 ML Kit 的模型压缩云服务。

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web 云开发获取匿名登录返回的uid

有时可能我们想对匿名登录返回的uid做处理，我们可能需要得到匿名登录的uid const app = tcb.init({ env: '替换云开发环境id' });...清除身份验证状态 }) .anonymousAuthProvider() .signIn() //AnonymousAuthProvider.signIn() 匿名登录云开发...) //获取uid let resUid = app.auth().hasLoginState().user.uid//得到uid console.log('返回后的

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Python数字图像处理-3种图像读取方式总结

matplotlib包对图片进行绘制，绘制成功后，返回一个matplotlib类型的数据。...cv2和skimage读取图像，图像的尺寸可以通过其shape属性来获取，shape返回的是一个tuple元组，第一个元素表示图像的高度，第二个表示图像的宽度，第三个表示像素的通道数。...一点疑惑，我通过查询库函数可知plt.show()第一个参数为要显示的对象（array_like），字面意思理解为类似数组的对象，但是很明显，PIL库返回的不是’numpy.ndarray’对象，而是’...PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile’对象，那为什么plt.show()函数还是能显示Image.open()函数读取图像返回的结果呢？...读取图像的信息； PIL.Image.open 不直接返回numpy对象，可以用numpy提供的函数进行转换，参考Image和Ndarray互相转换； scipy.ndimage.imread直接返回

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谷歌领头、大牛联合强推的ML可交互期刊平台Distill：解析其意义与质疑

就在昨天，谷歌联手OpenAI等宣布发布全新的服务于机器学习研究的交互视觉化期刊平台——Distill（http://distill.pub/）。...Distill的发布还获得了包括李飞飞、Francois Chollet等许多业内知名学者的支持：斯坦福大学人工智能实验室主任、谷歌云首席科学家李飞飞认为这是促进AI民主化的重要方式。...（点击查看大数据文摘关于李飞飞的相关报道《李飞飞四大视角看视觉智能：AI会改变世界，谁会改变AI》）谷歌研究员，开源深度学习框架 Keras 的作者 Francois Chollet则称赞Distill...很多人认为，Distill的一些属性增加了研究者的工作量，而这些为了展示所做的工作本来不是研究者的工作的重点。 @ j2kun “学者缺少动机去做这件超出他们能力的事。”...还有一些热心读者很积极的提出了给Distill的解决方案： @ infinity “比较好的方式是选取一些优秀的文章，为Distill量身定做自己的版本，而不是将所有文章的第一版都发布在Distill上

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干货 | 想在手机上用自己的ML模型？谷歌模型压缩包你满意

谷歌在 Google AI 上撰文进行对刚刚发布的 ML Kit 中的核心技术：Learn2Compress 自动模型压缩技术进行了详细介绍和实战测试。...AI科技评论按： Google I/O 2018 上，谷歌发布了可供开发者定制移动端机器学习模型的 ML Kit 开发套件，关于该套件中的核心技术：Learn2Compress 模型压缩技术，谷歌也火速在...谷歌也很高兴不久后在 ML Ki 中实现 Learn2Compress 技术驱动的图像识别功能。...例如，一个名为 Fishbrain 的垂钓爱好者社交平台使用了谷歌的 Learn2Compress 技术，将平台目前的图像识别云模型（尺寸大小 80MB+，达到了 91.8% 的 top-3 级别准确度...谷歌还很期待上线 ML Kit 的模型压缩云服务。

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李飞飞重回斯坦福，Andrew Moore接手谷歌云AI

今日，谷歌云博客发布的信息最终把二者的去向都敲定：Andrew Moore 加入谷歌接手谷歌云 AI；李飞飞转为谷歌云 AI/ML 顾问，重返斯坦福。...自 2016 年 11 月李飞飞加入谷歌以来，已经近两年时间。在担任谷歌云 AI/ML 首席科学家的同时，李飞飞也担任斯坦福大学正教授、斯坦福 AI 实验室负责人。...今日，二者的最新去向都最终敲定。Andrew Moore 年底加入谷歌云，接手李飞飞的工作，李飞飞转为谷歌云的 AI/ML 顾问，重回斯坦福。...2014 年 8 月 Moore 重返 CMU，担任该大学计算机学院的院长一职。现在他再次返回谷歌！...李飞飞教授将返回斯坦福大学继续教职（这和她原本的计划相符），她将转为谷歌云的 AI/ML 顾问。过去五年，我们见证了 AI 对世界的显著影响。

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容器中的云谷歌Kubernetes迎来大批盟友

关注云计算的朋友可能会注意到，上周谷歌公布了开源的容器集群管理系统Kubernetes，该系统构建于Docker之上，它能够为用户提供跨平台的处理能力，不但能够在谷歌的基础架构中运行，同时可以访问其他的云计算服务器...IBM、红帽、微软、Docker、Mesosphere、CoreOS和SaltStack于本周四宣布，他们将允许开发者使用Linux Containers容器(以下简称LXC)进行谷歌的开源软件开发，而不是虚拟机作为大型云计算软件系统的基础组件...谷歌的工程师Joe Beda在今年早些时候就曾表示过：“谷歌的一切都能够运行在这一个容器中” 但对于采用LXC方式也面临一些问题，底层操作系统如果发生安全问题，那么在这之上的容器也会出现问题。...但对于这一问题，在上个月很快的进行了修复。由谷歌开发的Kubernetes工具可以非常容易的管理，Docker的LXC在云中。...通过这款软件能够看出，谷歌对于未来围绕云进行软件开发的理念，如果这个方向是正确的，那么未来势必要与其他的云管理系统产生竞争(如vSphere)。

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谷歌推出针对AI歧视的新课程！60分钟的ML公平自学训练模块 | 资源

乾明编译整理自 Google Blog 量子位报道有太多的AI都充满了歧视与偏见。比如，亚马逊招聘AI歧视女性；谷歌的推荐系统偏向于给女性推送低薪广告等等。...但谷歌不一样，作为一个曾经拿着“Don’t be evil”当口号的企业，最近放出了一个课程：机器学习公平自学训练模块，目的就是让更多的人了解偏见，评估偏见，从而减少偏见。...课程大概有60分钟，已经作为谷歌机器学习速成课程（MLCC）的一部分公开发布了。 ?...关于课程根据官方介绍，认认真真完成这部分课程的同学，将会得到以下的能力：可以通过数据，在机器学习模型中将不同类型的人类偏见表现出来在训练模型之前，识别数据中存在潜在人类偏见的区域掌握一种评估模型的方法...讲授者是Margaret Mitchell，谷歌AI的高级研究科学家。 2、偏见的类型。课程形式：文档。主要内容是一些关于偏见类型的定义与解释，每一种偏见下面都给了一个案例。 3、识别偏见。

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从云到端，谷歌的AI芯片2.0

这让谷歌的终端芯片能够更好地支持AI技术，比如大幅提升谷歌助手的交互体验。在上市计划上，谷歌的这一SoC处理器芯片预计将于率先部署在下一代Pixel手机以及谷歌笔记本Chromebook中。...（谷歌TPU芯片） TPU是一种专用集成电路（ASIC），作为专门在谷歌云使用的AI芯片，其使命就在于加速谷歌人工智能落地的速度。...在2017年的谷歌云服务年会上，正式发布其边缘技术，并推出了Google Edge TPU。 Edge TPU是谷歌专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计的ASIC芯片。...意在未来，谷歌SoC芯片集成的AI野心这一次谷歌自研的终端处理器SoC芯片，其本质上还是谷歌AI芯片的延伸。...最直观的好处就是加快了谷歌的手机端SoC芯片的研制速度，降低对高通处理器的依赖，并可以迅速应用到下一代谷歌pixel手机上。另外一个好处是，谷歌主导的芯片设计将使得谷歌像苹果一样建成自己的封闭系统。

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谷歌云平台设立新的全球初创基金

云计算领域的众多巨头都已经启动了旨在加速采用、同时寻找一些新想法的初创基金。谷歌就是最近一家宣布拿出一笔新的资金来加速全球早期技术公司成长的厂商。...谷歌技术基础设施高级副总裁Urs H lzle在Google for Entrepreneurs全球合作伙伴峰会上介绍了该项目，并表示这笔资金将用于帮助开发者专注于代码而不是管理基础设施上。...与此同时，这个项目不仅给谷歌云平台带来了更多客户和普遍认识，而且潜在地能够去拥抱一些大的想法或者公司——就像Netflix、Pinterest和Instagram在Amazon Web Services...那些创建时间不足5年，年收入不到50万美元的初创公司有资格申请该项目的资金。如果申请被接受，这些初创公司将获得10万美元的云平台贷款，并得到来自谷歌技术解决方案团队的支持。...在谷歌公布该项目之前，Salesforce.com也曾启动了类似的项目（但是资金比谷歌的更多）。

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归一化激活层的进化：谷歌Quoc Le等人利用AutoML 技术发现新型ML模块

选自arXiv 作者：Hanxiao Liu等机器之心编译机器之心编辑部最近，谷歌大脑团队和 DeepMind 合作发布了一篇论文，利用 AutoML 技术实现了归一化激活层的进化，找出了 BatchNorm-ReLU...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。...实验在表 2 中，研究者将所发现的层与应用广泛的归一化激活层在 ImageNet 数据集上进行比较，包括使用谷歌之前提出的 Swish 激活函数的强基线。 ?...图 10：在代理任务中，进化 vs 随机搜索 vs 固定基线（BN-ReLU）的搜索进程。作者信息这篇论文的作者共有四位，分别来自谷歌大脑和 DeepMind。...其中，一作是谷歌大脑研究科学家 Hanxiao Liu（刘寒骁）。

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谷歌云平台加入对更多微软产品的支持

谷歌正在向Google Cloud Platform（谷歌云平台）的用户提供更多可用的微软软件。...谷歌在12月8日宣布，将允许客户在谷歌云平台上运行Windows Server 2008 R2数据中心版本。...根据今天发表在谷歌云平台博客上的一篇文章称，谷歌还致力于在其云上支持Windows Server 2012和Windows Server 2012 R2，并且很快会公布更多信息。...加入对该工具的支持，用户将能把当前正在使用的Windows Server及其运行应用，在不增加额外授权费支出的前提下迁移至谷歌云平台上。...谷歌云服务对微软软件的支持得益于双方签订的一份联合商业和技术协议。

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Google Colab中运行谷歌云盘中的文件

Google Colab中运行谷歌云盘中的文件 Colab在使用过程中，对于本地训练集，每次连接都要重新上传，很麻烦。...我们可以使用谷歌云盘存储代码文件和数据集，Colab会自动加载谷歌云盘，之后我们直接挂载到云盘路径，然后就可以使用云盘中的文件了，比较方便。...先在云盘创建一个单独的文件夹用于存储代码和数据文件 ::: hljs-center 然后在colab笔记本中运行以下代码： from google.colab import drive...drive.mount('/content/drive/') 结果如下：可以看到我们已经可以访问到云盘的文件夹了，不用每次上传数据集，美滋滋~ 参考文章：https

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业界 | 通过引入 ML，谷歌 ARCore 实时自拍 AR 的逼真效果更进一步

AI 科技评论按：ARCore 是谷歌于去年 2 月份正式推出的增强现实（AR）软件开发工具包，给开发者提供了一个开发 AR APP 的平台。...不到一个月前，谷歌正式推出 ARCore 1.7 版本，为其添加了前置摄像头 AR 自拍能力以及动画效果支持；而日前，谷歌又为其引入了机器学习技术，使其实时自拍 AR 的逼真效果更进一步，该技术相关的文章发布在谷歌...ARCore 的 3D 网格以及它能实现的一些特效为此，我们引入了机器学习（ML）技术来推断近似的 3D 表面几何结构，并且仅需要用到一个单摄像头输入而无需使用专用的深度传感器。...与「 YouTube Stories」全新的创作者特效所利用的技术一样，这项技术已通过最新的 ARCore SDK 和 ML Kit Face Contour Detection API 向广泛的开发者社区开放...未来，我们还计划将这项技术广泛应用到更多的谷歌产品线中。 via ai.googleblog.com

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