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フィードバックを送信 API 設計ガイド コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 変更履歴 はじめに これは、ネットワーク API の一般的な設計ガイドです。2014 年以来 Google 内部で使用され、Cloud API やその他の Google API を設計するときに Google が従うガイドです。この設計ガイドは、外部のデベロッパーへの情報提供と、互いの連携作業の効率化のためにここで共有されています。 Cloud Endpoints のデベロッパーには、このガイドは、gRPC API を設計するときに特に役立つことがあり、そのような場合にはこれらの設計原則を使用することを強くおすすめします。ただし、このガイドの使用は必須ではありません。Cloud Endpoints と gRPC はガイドに従わなくても使用できます。 このガイドは、gR
※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 データは常に、公衆衛生上の緊急事態に対する調査や研究、取り組みにおいて重要な役割を果たしますが、世界的な危機の発生時にこそ、その真価が発揮されるといえるのではないでしょうか。研究プロセスにとって、データセットへのアクセスやそのデータをクラウド規模で分析できるツールは、切り離すことのできない重要なものですが、とりわけ COVID-19(新型コロナウイルス感染症)への対応にあたっては、その必要性がグローバル規模で高まっています。 Google Cloud では、研究者、データ サイエンティスト、アナリストが COVID-19 に対抗するための取り組みを支援するために、Johns Hopkins Center for Systems Science and Engineeri
* この投稿は米国時間 10 月 12 日に投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。 Postesd by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 今年はまとまった夏休みが取れたので、息子といっしょに作れる自由研究のアイディアを探していました。結果、できあがったのが、TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」です。 TensorFlow で作った「じゃんけんマシン」 この動画の通り、手袋に付けたセンサーを使ってグー、チョキ、パーのいずれかを判定し、それに負けない手を出すマシンです。単純なおもちゃではありますが、隠し味としてTensorFlowを使いました。TensorFlowでとても簡単な機械学習(ML)のモデルを作成し、手袋につないだ Arduino マイクロコントローラでそれを利用して手の形を読み取る仕組みです。ML を便利なツールとして使うことで、面
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