近日，谷歌推出了几项新的聚焦于云安全的谷歌云平台（GCP）增强。这些增强包括云安全命令中心（云SCC）、“谷歌云盔（Google Cloud Armor）”、VPC服务控制等新服务和若干供G Suite管理员使用的新特性。此外，这些增强是谷歌云平台投资的一部分，帮助客户增强他们的企业解决方案以及他们使用的GCP服务的安全性。 借助云安全命令中心，客户可以把安全相关的信息组织到一个控制面板中，谷歌云盔可以阻止DDos攻击及其他威胁。此外，VPC服务控制提供了一种把本地安全策略扩展到谷歌云服务的更好方法，而G
如今，以几个月前谷歌的机器学习速成课程 (MLCC) 为基础，两间公司继续联手，发布了一套机器学习专项课程，包含五门课，比以前更加专注于实战了。
近些年国内市场，尤其是互联网行业，竞争非常激烈，也越来越饱和，于是很多产品纷纷出海。他们的发行方式多种多样，服务部署方式相应的有所不同：有自己部署在aws/gcp/azure等公有云上的，也有部署在海外IDC服务器的，这两种方式面对的安全威胁也多种多样，但有一点是共同的，那就是DDoS攻击。因此，当下研究中国企业海外业务DDoS防护解决方案，显得十分必要。
众所周知，目前的云计算市场中，亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云平台是最大的“玩家”，他们各自都有自己的术语、定价、服务目录和购买版本，因此用户在评估该选择哪个公共云提供商时很容易陷入分歧，下面我们来一起看一下这些差异是否真的会真正带来影响。
ABoVE: AirSWOT Water Masks from Color-Infrared Imagery over Alaska and Canada, 2017
作者｜PAUL GILLIN 翻译｜核子可乐 编辑｜燕珊 “这不是全有或全无的零和博弈，而是谷歌云与其他云服务商之间的和谐共存。” 商界有句名言：“市场上的亚军反而更有动力，催动人们加倍进取。”但市场上的老四该怎么鼓励自己？ 这就是谷歌面临的现实问题。他们在公有云市场上起步较晚、早期做出的承诺太过理想化，同时还承受着两大怪物级竞争对手的重重压力。十年以来，谷歌的市场份额一直维持在 10% 以内，难以突破。 IDC 公司估计，谷歌 2020 年在全球公有云市场上的份额为 4.6%，仅次于亚马逊云
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 编译 | Alex 技术审校 | 刘连响 ▲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 Media CDN 新闻动态 #001# 上周一在拉斯维加斯举行的NAB Show Streaming Summit上，谷歌宣布推出Media CDN——一款用于沉浸式体验的现代可扩展平台，媒体和娱乐行业的客户可以通过它向全世界任何地区的观众提供高效、智能的流媒体体验。它所使用的基础设施正是一直以来支持YouTube向全球超过20亿用户提供内容所开
近期，Unit 42的研究人员在Google Workspace的全域委派功能中发现了一个关键安全问题，攻击者将能够利用该安全问题从Google Cloud Platform（GCP）中获取Google Workspace域数据的访问权。
和变量的声明不同，Go语言不能在函数里声明另外一个函数。所以在Go的源文件里，函数声明都是出现在最外层的。 “声明”就是把一种类型的变量和一个名字联系起来。 Go里有函数类型的变量，这样，虽然不能在一个函数里直接声明另一个函数，但是可以在一个函数中声明一个函数类型的变量，此时的函数称为闭包（closure）。 例： packagemain import"fmt" funcmain(){ add:=func(baseint)func(int)(int){ returnfunc
Google 最近通过 API 免费提供了其最新的多模态 LLMs 家族，同时还发布了慷慨的免费套餐。Google 还在多种流行的编程语言中发布了 SDK，包括 Go 语言。 这篇文章是如何使用 Go SDK 快速入门，以向模型提出混合文本和图像的问题的概述。
文章目录 1. 题目 2. 解题 1. 题目 给你一个整数数组 nums ，请你求出乘积为正数的最长子数组的长度。 一个数组的子数组是由原数组中零个或者更多个连续数字组成的数组。 请你返回乘积为正数的最长子数组长度。 示例 1： 输入：nums = [1,-2,-3,4] 输出：4 解释：数组本身乘积就是正数，值为 24 。 示例 2： 输入：nums = [0,1,-2,-3,-4] 输出：3 解释：最长乘积为正数的子数组为 [1,-2,-3] ，乘积为 6 。 注意，我们不能把 0 也包括到子数组
编辑手记：Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移，其战果可喜可贺，然而每一次成功，都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中，面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题，Evernote是如何处理，并设计新的架构的，我们一起来学习。 注：本文来自Evernote官方文档翻译，若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾： 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台（GCP）的方法论 系统架构
最近在准备 CKA 考试，所以需要搭建一个 Kubernetes 集群来方便练习．GCP 平台新用户注册送 300 刀体验金，所以就想到用 kubeadm 在 GCP 弄个练练手，既方便又省钱．
一番仔细的论述，引起了许多人的讨论和共鸣，不出半日Hacker News热度已近300点：
编辑手记：安全永远是第一重要的问题，无论是在本地还是在云端。 我们的安全团队的宗旨在于保护用户的数据。当我们开始实施将数据迁移到云Google的云服务的基础设施上时，我们一直在思考，如何在迁移的整个过程中保障数据的安全。考虑的方面主要包含以下几点： 当我们向Google表示了信任，选择他们作为我们数据保管人，他们是否有足够的成熟的安全控制措施，不会对我们的服务增加风险？ GCP是否给予我们跟现有环境相当或更好的安全控制，以便我们用来保护客户数据？ 与供应商建立信任 我们有一个内部供应商审核流程，包括我们的
Service Mesher 社区牵头启动 Istio 文档翻译工作之后，为降低维护工作量，我们开发了一个 Github Webhook 项目，用 Github Issue 的方式对社区翻译工作流程提供自动化支持。同时也开发了一个 Chatbot 来完成任务的维护工作。
Google Cloud 的 IoT Core 产品将于 2023 年 8 月 16 日停止服务，随着这一日期的临近，许多用户正在为他们现有的物联网业务寻找新的解决方案，而 EMQX 企业版是实现这一目标的理想选择。
1 GCP 渗透测试笔记（译文） 本文对GCP渗透测试中应用到的基础知识与渗透测试技术点进行介绍。 https://zone.huoxian.cn/d/2661-gcp 2 2023年高级威胁攻击趋势预测 本文介绍了巴斯基公司的安全研究与分析团队GReAT对2023年高级威胁（APT）攻击的发展趋势进行的展望和预测。 https://www.aqniu.com/hometop/91104.html 3 使用 Cloud Shell 在 Google Cloud Platform (GCP) 中权限维持 IB
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
【新智元导读】今年3月，谷歌联合 7 家顶级风投资本，联合举办机器学习初创公司大赛，挑选底层机器学习技术最具独特性，可扩展，产品能市场化的公司进行投资。今天，竞赛结果公布，用机器学习简化大脑数据分析流程、自动推荐系统和医疗数据标记的 3 家公司获奖，从 350 个团队中脱颖而出。竞赛结果体现了国外机器学习投资趋势，值得关注。 今年 3 月，紧随收购数据科学平台 Kaggle 后，谷歌在首届谷歌云大会 Google Cloud Next 上宣布推出谷歌云机器学习初创公司竞赛，将采取创新机器学习方法的初创公司放
简介：本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
将LoRa连接性与Google Cloud Platform（GCP）配对可以满足广泛的工业IoT（IIoT）用例。LoRa的长久性和灵活性，再加上GCP强大的体系结构和对可扩展创新的承诺，为工业运营商提供了构建明天世界所需的工具。
大家好，我是猫头虎！今天，我要分享一个激动人心的话题：Go Cloud - Go语言在便携式云编程方面的最新进展。Go Cloud项目致力于使Go成为开发便携式云应用程序的首选语言。在这篇文章中，我们会深入探讨Go Cloud的工作原理、如何参与其中，以及它如何帮助开发者摆脱对特定云服务商的依赖。🚀
Google在太平洋标准时间（PST）14日凌晨3:45发生全球服务中断事件，其是因其自动化配额管理系统降低了Google内部的全球单一身分管理系统的容量，使得需要用户登入的服务全都出现故障，影响包括Google云平台（GCP）与Google Workspace ，一直到PST时间4:35才恢复正常，整整停摆了50分钟，不过，此事件并未波及Google搜寻。
安全乐观主义点评：由cnbird鸟哥分享的一份介绍Google BeyondProd实现的ppt，笔者遗憾没有现场听到具体的内容，ppt下面的“安全乐观主义点评”字样为小编的发散思考，并不代表鸟哥大佬原始观点。 安全乐观主义点评：ppt分为四个章节，介绍了云原生环境下的安全风险、Google的基础信任机制、BeyondProd实践以及实现技术细节。 安全乐观主义点评：咦！攻守之势异也。攻防两端，当具备完成基础的技术能力之后，将由传统被动挨打转移到主动防御建设阶段。从防御的层层积累，到检测、溯源、审计手段的多
fastText模型是类似CBOW的三层结构，关于这个结构的介绍，很多博客都讲了，这里我不多赘述，我主要叙述一下其中的部分细节
Google Cloud Platform (以下简称GCP)是Google提供的云平台,。Google云平台提供很多功能，包括计算服务，存储服务，网络服务，大数据服务，人工智能服务，以及谷歌的产品等，可以用来搭建加速服务, 网站和存储数据等等。本文将介绍如何申请GCP一年的免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建，运行有意思的镜像。
最近，优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章，阐述了将批数据分析和机器学习（ML）训练的技术栈迁移到 谷歌云平台（GCP） 的战略。优步运行着世界上最大的 Hadoop 装置之一，在两个区域的数万台服务器上管理着超过上艾字节（exabyte）的数据。开源数据生态系统，尤其是 Hadoop，一直是数据平台的基石。
在本教程中，我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后，我们会将模型部署到云中，并创建该算法的Web浏览器版本。
分析公司Gartner预测，到2023年，70%的组织将在生产中运行三个或更多容器化应用程序。容器、Kubernetes和微服务应用模式是企业IT创新和数字化转型的三大驱动力。很多公司已经采用这些技术，发挥其在应用程序开发和部署方面的优势。
随着软件供应链攻击的增加，保护我们的软件供应链变得更加重要。此外，在过去几年中，容器的采用也有所增加。有鉴于此，对容器镜像进行签名以帮助防止供应链攻击的需求日益增长。此外，我们今天使用的大多数容器，即使我们在生产环境中使用它们，也容易受到供应链攻击。在传统的 CI/CD 工作流中，我们构建镜像并将其推入注册中心。供应链安全的一个重要部分是我们构建的镜像的完整性，这意味着我们必须确保我们构建的镜像没有被篡改，这意味着保证我们从注册中心中提取的镜像与我们将要部署到生产系统中的镜像相同。证明镜像没有被篡改的最简单和最好的方法之一（多亏了 Sigstore）是在构建之后立即签名，并在允许它们部署到生产系统之前验证它。这就是 Cosign 和 Kyverno 发挥作用的地方。
该工具基于Google的OSS-Fuzz平台实现其功能，并对生成的目标执行基准测试。
推荐一本关于学习方法的书《认知天性》，里面有讲到有一些简单实用的学习策略，能让大家学的更好、记得更牢，而且这些策略人人可用，时时可用。这些方法包括各种形式的检索练习——例如小的测试和自测，间隔练习、穿插不同但相关科目或技能的练习（多样化练习），在别人教给你解决方案前自己先试着解决问题，从不同类型问题中提取基本原理和规则。由于学习是反复的过程，需要复习早先学过的东西，持续更新已知，并把它们和新知识联系起来。
Google 在 Cloud Next’19 上发布了基于 Docker 容器的的 Serverless 新方案。目前可以肯定的是，这是 Serverless 的重要进步——在 Cloud Run 上进行部署比在 Kubernetes 上运行容器简单多了。而且和 Lambda 不同，这一方案没有语言绑定的问题。
今天又是相对轻松的一节。今天我们来研究一下评估模型的指标问题。前两节我们已经把模型训练完了，并且能够在TensorBoard上面查看我们的迭代效果。但是模型的效果实在是不如人意，哪怕我已经把全部的数据都加进去了，但是模型也只能学会把类别都归为非节点。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
Google定制的打机器学习专用晶片称之为TPU（Tensor Processing Unit），Google在其自家称，由于TPU专为机器学习所运行，得以较传统CPU、 GPU降低精度，在计算所需的电晶体数量上，自然可以减少，也因此，可从电晶体中挤出更多效能，每秒执行更复杂、强大的机器学习模组，并加速模组的运用，使得使用者更快得到答案，Google最早是计划用FPGA的，但是财大气粗，考虑到自己的特殊应用，就招了很多牛人来做专用芯片TPU。
在一个月的时间里，谷歌收购了Orbitera公司，并且在11月10日完成了对Apigee公司的收购。很明显的是，这两次收购都是为了扩展谷歌云平台（GCP），但谷歌的Andromeda项目如何利用这些收
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
云原生安全 1 如何在云原生中监控JVM指标 本文介绍了Java集成 Prometheus监控指标的两种实现方式 https://mp.weixin.qq.com/s/ik5cZ9I_E5QVExRaSvgmLA 2 Kubernetes中数据包的生命周期 本文将讨论Calico的安装、模块（Felix, BIRD, Confd）以及路由模式 https://mp.weixin.qq.com/s/NzpWsQXFAvwO7S1-cYRWrg 3 腾讯云百万容器镜像安全治理运营实践 本文将结合容器基础镜像方
上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量，反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。由于向量之间可以进行运算，这就意味着我们把两张不同人脸A,B分布转换成两个不同向量z_A,z_B，然后我们使用向量运算例如z_AB = z_A *(1 - alpha) + z_B *alpha，就能将两个向量以一定比例合成一个新向量，该新向量就会对应一个人脸，而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点，如果我们增大参数alpha，那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B，如果我们减少alpha的值，生成向量对应的人脸就更像人脸A.
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
既然這次是參加 DevOps 組別，勢必要與 DevOps 做個完美的結合。我們在過去的二十幾天內，一起探討了 k8s 的概念、各種不同的物件以及欣賞了各種不同的應用。最終，當然是希望將 k8s 套用到日常運作的系統內。在 GCP 中建立 k8s 叢集 已經介紹過如何在 GCP 平台上建立 k8s 叢集，因此利用這最後的時間，我們就以 GCP 當作例子示範來欣賞一下如何建立一條自動部署的 Pipeline。
注：本文专用于2019年3月29日前的谷歌云专业数据工程师认证考试。此后我也做了一些更新，放在了Extras的部分。
冷链物流的复杂性、成本和风险使其成为物联网的理想使用案例。以下是我们如何构建一个完整的物联网解决方案，以应对这些挑战。
高价值资产往往会被放错地方或被盗。我们回顾了Leverege如何使用GCP创建一个使用物联网设备的资产跟踪解决方案。
据CryptoCurrencyGuide（CCG）报道，Google宣布将正式布局区块链技术服务，为客户提供金融科技和云服务解决方案。
云原生安全 1 虚拟机逃逸初探——2018rwctf_station-escape 本文带来了一次CTF中的虚拟机逃逸分析与复现 https://tttang.com/archive/1629/ 2 AWS：CNAME 子域接管 本文介绍了AWS中CNAME子域接管技术，这篇文章涵盖了所有技术方面，以便可以使用其他签名扩展接管扫描。但是请注意，NS 接管比正常的 CNAME 接管有点难以理解 https://zone.huoxian.cn/d/1316-awscname 3 泄漏的访问令牌暴露了用户的Am
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