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GCP_ML：谷歌云机器学习工程师

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简介：
本课程专为希望掌握谷歌云平台(GCP)上机器学习技术的专业人士设计，涵盖从基础到高级的机器学习工程实践与应用。 我的笔记用于准备Google专业机器学习工程师考试。我已经获得了Google Cloud Professional机器学习工程师认证！ :trophy: 人工智能平台： - AI平台预测 - 预训练模型：自动ML、图像、视频、文本、推荐AI 大数据查询和数据科学概念： - 大规模查询 - 数据科学概念（DS） 机器学习运维（MLOps）与系统设计： - 机器学习系统的组成部分 - 设计决策，包括性能优化决策 - 分布式训练方法 - 更快的输入管道技术 - 在移动设备上优化TensorFlow TensorFlow相关知识： - 数据集API和分布式策略 - TensorFlow分析器工具 - 宽与深模型架构设计 - 特征穿越处理

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  • GCP_ML：谷歌云机器学习工程师
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    本课程专为希望掌握谷歌云平台(GCP)上机器学习技术的专业人士设计，涵盖从基础到高级的机器学习工程实践与应用。 我的笔记用于准备Google专业机器学习工程师考试。我已经获得了Google Cloud Professional机器学习工程师认证！ :trophy: 人工智能平台： - AI平台预测 - 预训练模型：自动ML、图像、视频、文本、推荐AI 大数据查询和数据科学概念： - 大规模查询 - 数据科学概念（DS） 机器学习运维（MLOps）与系统设计： - 机器学习系统的组成部分 - 设计决策，包括性能优化决策 - 分布式训练方法 - 更快的输入管道技术 - 在移动设备上优化TensorFlow TensorFlow相关知识： - 数据集API和分布式策略 - TensorFlow分析器工具 - 宽与深模型架构设计 - 特征穿越处理
     
  • 谷歌云盘
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    谷歌云盘是一款由Google提供的在线文件存储和分享服务，用户可以方便地上传、备份并访问个人或团队的各种文档、图片及视频等资料。 Google 云端硬盘在线版会将文件和文件夹同步到 Google 云端硬盘桌面文件夹的部分。我的网盘包含您在 Google 云端硬盘中创建的、从计算机同步或上传的所有文件和文件夹。
     
  • 谷歌云架构解析.docx
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    本文档深入剖析了谷歌云平台的核心架构设计与技术原理，涵盖其基础设施、服务模型及优化策略等方面，旨在帮助读者全面理解谷歌云的工作机制。 《谷歌云计算架构详解》文档提供了全面的资料下载内容，涵盖外部网络系统介绍、内部网络架构解析、大规模IDC部署策略以及自定义设计的服务器机架结构等关键领域。此外，还深入探讨了操作系统与Google文件系统的应用（GFS/GFSII）、并行计算框架MapReduce及其背后的原理，并介绍了用于高效数据处理和存储的大规模分布式数据库BigTable的相关知识，适合学习研究使用。
     
  • 彩云小译——谷歌插件
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    彩云小译是一款基于谷歌浏览器的翻译插件，能够帮助用户快速准确地进行多语言互译，支持文本、网页等多种内容的实时翻译。 彩云小译和谷歌翻译都很出色，还能保留原来的英文文本。
     
  • 谷歌浏览器与谷歌同步助手
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    谷歌浏览器结合谷歌同步助手提供无缝网络体验。用户可轻松保存和访问书签、历史记录及设置等数据，实现多设备间的数据同步，确保个性化浏览环境无处不在。 如果无法登录谷歌账户，请尝试以下步骤：将文件解压后，在谷歌浏览器中进入设置——扩展程序，并开启开发者模式，然后将.crx文件拖到扩展程序界面即可完成安装。
     
  • TFF_谷歌联邦学习开源框架_
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    TFF（TensorFlow Federated）是谷歌推出的一个用于开发、实验 federated learning (FL) 系统和机器学习算法的库，它建立在 TensorFlow 之上，并支持多种 FL 模型的训练与部署。 这是一款基于谷歌TensorFlow的联邦学习框架，在Ubuntu操作系统上运行。它适合初学者用来理解和掌握学习框架的基本原理，并帮助他们开始自己的项目。
     
  • 谷歌Protobuf代码生成器工具
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    谷歌Protobuf代码生成器工具是由Google开发的一种高效的序列化协议和框架，用于在不同编程语言之间交换结构化数据。该工具能自动生成针对特定消息类型的类或函数，极大简化了通信接口的实现过程，提高了开发效率。 Protocol Buffers（简称PB）是Google开发的一种数据交换格式，它独立于语言和平台，并提供了多种语言的实现：Java、C#、C++、Go 和 Python。这种二进制数据传输格式具有高效性和良好的兼容性，在网络传输、配置文件、数据存储等领域有着广泛的应用。
     
  • 面试题目与解答：机器学习、算法工程师及NLP工程师面试题
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    本书汇集了机器学习、算法工程师以及自然语言处理(NLP)工程师面试中的经典问题和解决方案，旨在帮助求职者充分准备技术岗位面试。 本段落档总结了机器学习面试中的关键知识点，并按章节进行了分类整理，便于读者快速查找相关信息。文档共包含13个章节、61页内容以及近三万字的详细信息，涵盖了模型篇、线性模型篇、验证方式篇、分类篇、正则化篇、特征工程篇、决策树篇、KNN篇、SVM篇、集成学习篇、无监督学习篇和概率模型篇等。此外还总结了机器学习总知识。 这些内容基于个人在面试中的经验和遇到的问题，涵盖了秋招期间获得的多家公司offer（包括但不限于华为）以及相关算法实习经历（例如商汤科技和电信研究院）。尽管问题有一定的重复性，但如果有论文或项目经验的话，则会成为突出的优势。对于没有实际项目的求职者来说，在机器学习的知识掌握上则显得尤为重要。 除了理论知识外，建议关注每日一题的分享以提升编程能力，并与他人共同进步。希望每位读者无论是寻找实习机会还是参加秋招和社招都能获得满意的offer！祝大家好运！