Cloud Run to w pełni zarządzana platforma, która umożliwia uruchamianie kodu bezpośrednio w infrastrukturze Google o wysokiej skalowalności. W tym Codelab pokażemy, jak połączyć aplikację Next.js w Cloud Run z bazą danych Cloud SQL dla PostgreSQL.

Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak używać regresji logistycznej do poznawania, w jakim stopniu właściwości takie jak płeć, grupa wiekowa, czas wyświetlenia i typ przeglądarki przekładają się na prawdopodobieństwo kliknięcia

Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak używać regresji logistycznej do poznawania, w jakim stopniu właściwości takie jak płeć, grupa wiekowa, czas wyświetlenia i typ przeglądarki przekładają się na prawdopodobieństwo kliknięcia

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak z zastosowaniem regresji liniowej utworzyć model, który prognozuje koszt kliknięcia. Aby ukończyć to ćwiczenie, potrzebujesz: Aby ukończyć to ćwiczenie, potrzebujesz wystarczająco dużo wysokiej

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak z zastosowaniem regresji liniowej utworzyć model, który prognozuje koszt kliknięcia. Aby ukończyć to ćwiczenie, potrzebujesz wystarczająco dużo wysokiej jakości danych kampanii, aby można było

W tym ćwiczeniu utworzysz instancję Spannera i wykonasz wyszukiwanie podobieństw wektorów dystrybucyjnych za pomocą wbudowanego wyszukiwania wektorowego w Spannerze oraz integracji z modelami Vertex AI.

Aby opracować na platformie Google Cloud Platform funkcjonalny system asystenta nauczyciela oparty na AI, nazwany „Aidemy”, który demonstruje możliwości systemów wieloagentowych. Zdobądź praktyczne doświadczenie w zakresie projektowania, tworzenia i wdrażania złożonego systemu wieloagentowego w Google Cloud, opanowania kluczowych pojęć związanych z rozwojem aplikacji LLM oraz zrozumienia zalet architektur opartych na zdarzeniach.

W tym laboratorium programistycznym utworzysz aplikację wyszukiwania wektorowego opartą na RAG, która wyszukuje zabawki pasujące do wyszukiwania przez klienta (za pomocą tekstów i obrazów), tworzy zabawki niestandardowe na podstawie prośby użytkownika oraz przewiduje cenę niestandardowej zabawki, korzystając z AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j i GenAI Toolbox for Databases.

Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować Vertex AI Pipelines w Private Service Connect

Z tego ćwiczenia w Codelab dowiesz się, jak utworzyć klaster AlloyDB, wdrożyć usługę GenAI Databases Retrieval Service do baz danych i utworzyć przykładową aplikację korzystającą z tej usługi.

W tym laboratorium kodu dowiesz się, jak wdrożyć AlloyDB Omni w klastrze GKE, wdrożyć model I w tym samym klastrze, zarejestrować model w AlloyDB Omni i sprawić, aby działały razem

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć AlloyDB Omni w maszynie wirtualnej Compute, wczytywać dane i używać AlloyDB Columnar Engine do zwiększenia wydajności

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać AlloyDB AI w połączeniu z wyszukiwaniem wektorowym i tworzyć indeksy danych wektorowych

W tym ćwiczeniu skorzystasz z Gemini Code Assist, czyli opartej na AI usługi wspomagającej w Google Cloud. Poznasz sposoby korzystania z Gemini Chat i funkcji wstawiania kodu, aby generować kod, interpretować kod i wykonywać inne zadania związane z kodowaniem przy użyciu AI.

W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak używać integracji Cloud SQL AI w połączeniu z wyszukiwaniem wektorowym i tworzyć indeksy danych wektorowych.

Obrazy stanowią ponad 60% bajtów potrzebnych do wczytania strony internetowej. Dzięki AVIF możesz zmniejszyć rozmiar obrazów i przyspieszyć wczytywanie witryny. AVIF to format obrazu pochodzący z bitream wideo AV1. Format AVIF został opracowany z

Z tego Codelab dowiesz się, jak utworzyć usługę Private Service Connect dla AlloyDB

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć narzędzie do streszczania filmów na podstawie Gemini, które może streszczać filmy w YouTube.

Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak utworzyć usługę Private Service Connect dla Cloud SQL

W tym laboratorium programistycznym utworzysz i wdrożysz narzędzia dla aplikacji do prognozowania cen, która korzysta z AlloyDB i funkcji generatywnej AI za pomocą usługi GenAI Toolbox for Databases.

Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI wymagane są specjalne techniki obserwowalności? W tym laboratorium utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną

Dowiedz się, jak tworzyć aplikacje internetowe za pomocą Firebase Data Connect i GraphQL

To ćwiczenie w Codelab poprowadzi Cię przez proces tworzenia aplikacji do rekomendowania pozycji jogi opartej na wiedzy. Aplikacja odpowiada na pytania użytkowników, sugerując odpowiednie pozycje jogi. Dowiesz się, jak utworzyć kolekcję Firestore zawierającą pozycje jogi na podstawie zbioru danych Hugging Face, skonfigurować wyszukiwanie wektorów w Firestore i zintegrować wszystko z aplikacją Flask.

Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI są wymagane specjalne techniki obserwowalności? W tym module utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną AI.

Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI są wymagane specjalne techniki obserwowalności? W tym module utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną AI.

Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI są wymagane specjalne techniki obserwowalności? W tym module utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną AI.

W tym module użyjesz produktów generatywnej AI od Google do tworzenia infrastruktury w Google Cloud przy pomocy Gemini Cloud Assist, wysyłasz zapytania do danych BigQuery za pomocą funkcji SQL w Data Canvas, piszesz kod w notatnikach Jupyter w Colab

W tym ćwiczeniu w Codelab utworzysz kontekstową aplikację do wyszukiwania pozycji jogi, która odpowiada na pytania użytkowników o jogę. Pozwala też na wykonywanie zadań administracyjnych, takich jak tworzenie i edytowanie pozycji jogi.

W tym laboratorium programistycznym utworzysz aplikację na Androida z ML Kit, która wykorzystuje uczenie maszynowe na urządzeniu do rozpoznawania języka i tłumaczenia tekstu z 59 języków. Dowiesz się też, jak zintegrować bibliotekę CameraX, aby wykonywać te czynności na podstawie danych z kamery w czasie rzeczywistym.

Dowiedz się, jak używać interfejsu Activity Recognition Transition API, aby tworzyć w aplikacji zaawansowane funkcje kontekstowe

Z tego Codelab dowiesz się, jak przekonwertować kod Java na Kotlin

To ćwiczenie w Codelab poprowadzi Cię przez proces tworzenia aplikacji do rekomendowania pozycji jogi opartej na wiedzy. Aplikacja odpowiada na pytania użytkowników, sugerując odpowiednie pozycje jogi. Dowiesz się, jak utworzyć kolekcję Firestore zawierającą pozycje jogi na podstawie zbioru danych Hugging Face, skonfigurować wyszukiwanie wektorów w Firestore i zintegrować wszystko z aplikacją Node.js.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs zmodernizujesz starą aplikację w PHP w Google Cloud, skonteneryzujesz ją, wdrożysz w Cloud Run i połączysz z Cloud SQL. Dodatkowo poznasz CI/CD aplikacji za pomocą Cloud Build i zabezpieczysz ją za pomocą Secret Manager.

Z tego ćwiczenia w Codelab dowiesz się, jak używać backendów PSC z globalnym zewnętrznym systemem równoważenia obciążenia aplikacji, aby uzyskać dostęp do usługi producenta w innej sieci.

Twórz funkcje w aplikacji na Androida z listą zadań, dodając uwierzytelnianie, monitorowanie wydajności, deklaratywny interfejs i oznaczanie funkcji – wszystko to w Firebase i Jetpack Compose.

Szacowany czas potrzebny na ukończenie: 1–2 godziny W tym ćwiczeniu możesz korzystać z 2 trybów: testowania lokalnego lub usługi agregacji. Tryb testowania lokalnego wymaga lokalnego komputera i przeglądarki Chrome (nie trzeba tworzyć ani używać

Aby wykonać to ćwiczenie, musisz spełnić kilka warunków wstępnych. Każde wymaganie jest odpowiednio oznaczone, aby pokazać, czy jest wymagane w przypadku „testowania lokalnego” czy „usługi agregacji”. Testowanie lokalne wymaga pobrania narzędzia do

W tym laboratorium dowiesz się, jak chronić BigQuery Data Transfer Service za pomocą ustawień VPC podczas przenoszenia danych z Cloud Storage do zbioru danych BigQuery. Następnie chronimy Cloud Storage i powtarzamy proces przenoszenia danych z Cloud

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dodasz zakupy w aplikacji do aplikacji Flutter, która jest weryfikowana i zarządzana za pomocą usługi backendu DART.

Dowiedz się, jak korzystać z wyszukiwania wektorowego w Firestore

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację internetową, która korzysta z Cloud Firestore.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację na iOS, która korzysta z Cloud Firestore.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację na Androida, która korzysta z Cloud Firestore.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z platformy Firebase w internecie, tworząc aplikację do czatu.

W tym ćwiczeniu dodasz do aplikacji internetowej platformy handlowej funkcje za pomocą rozszerzeń Firebase.

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Wdrażanie aplikacji internetowej po raz pierwszy może wydawać się niezwykle skomplikowanym zadaniem. Nawet po pierwszym wdrożeniu, jeśli proces wymaga zbyt dużo pracy, możesz nie wdrażać nowych wersji aplikacji. Dzięki ciągłemu wdrażaniu możesz łatwo

Dowiedz się, jak uruchamiać zadanie Cloud Run zgodnie z harmonogramem w obrębie granicy usługi VPC przy użyciu usługi Cloud Scheduler i usługi Cloud Run

Włącz przyłączenie PSC w istniejącej instancji CloudSQL, która ma włączone sieci dostępu do usług prywatnych. Następnie połącz się z nim przez punkt końcowy PSC w innym projekcie.

Z tego ćwiczenia w Codelab dowiesz się, jak używać animacji w Flutterze. Utworzysz widżet, który animuje rozmiar i kolor, dodaje efekt przewracania karty 3D, wykorzystuje efekty z pakietu animacji i dodaje obsługę przewidującego gestu wstecz Androida.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs otrzymasz zdarzenie z Cloud Pub/Sub za pomocą pakietu SDK ABAP

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wywoływać metody interfejsu JSON API Cloud Storage za pomocą pakietu SDK ABAP dla Google Cloud i jak przesyłać pliki.

Interfejs Google Wallet API umożliwia interakcję z użytkownikami za pomocą różnych rodzajów kart: kart lojalnościowych, ofert, kart podarunkowych, biletów na wydarzenia, biletów na przejazdy, kart pokładowych i innych. Każdy typ karty (klasa karty)

W tym ćwiczeniu w Codelabs wykorzystasz model Gemini Pro, aby przeprowadzić analizę nastawienia w przypadku opinii o produktach za pomocą pakietu SDK ABAP

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wywoływać metody interfejsu Translation API za pomocą pakietu SDK ABAP

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak opublikować zdarzenie w usłudze Google Cloud Pub/Sub

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak stworzyć aplikację Flutter, która będzie generować losowe, chłodne nazwy.

utworzyć instancję Cloud SQL z przyłączem usługi PSC; Połącz się z nim przez punkt końcowy PSC w innym projekcie

Dowiedz się, jak używać rozszerzeń Firebase z interfejsem Gemini API, aby tworzyć aplikacje internetowe z funkcjami opartymi na AI, takimi jak spersonalizowane rekomendacje.

Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak korzystać z platformy Firebase na iOS w języku Swift.

W tym laboratorium programistycznym skonfigurujesz w aplikacji internetowej monitorowanie wydajności Firebase i dowiesz się, jak z niego korzystać, aby zapewnić użytkownikom płynne działanie aplikacji.

Dowiedz się, jak zintegrować Firebase z aplikacją Next.js.

Dowiedz się, jak używać Firebase Genkit do tworzenia funkcji generatywnej AI, korzystając z umiejętności i narzędzi do tworzenia aplikacji, które już znasz.

Z tego Codelab dowiesz się, jak tworzyć aplikacje na Androida za pomocą platformy Firebase.

Z tego Codelab dowiesz się, jak zabezpieczyć aplikację internetową przed nieautoryzowanym dostępem.

W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak używać funkcji Cloud Functions for Firebase do wysyłania powiadomień do użytkowników aplikacji do czatu.

W tym laboratorium programistycznym dowiesz się więcej o Google Cloud Functions (2 gen). Dokładniej rzecz ujmując, wdrożysz funkcje, które reagują na wywołania HTTP, wiadomości Pub/Sub, zdarzenia Cloud Storage i logi kontrolne Cloud.

Ten moduł pokazuje, jak za pomocą usługi PySpark w Dataproc wczytywać dane z BigQuery i zapisywać je w Google Cloud Storage.

W tym ćwiczeniu w Codelab użyjesz modelu Imagen do tworzenia obrazów na stronie internetowej za pomocą Cloud Run.

W tym ćwiczeniu w Codelab utworzysz instancję Spanner i dowiesz się, jak korzystać z grafu Spanner.

GitHub – automatyzacja sprawdzania kodu za pomocą GenAI

jak zacząć korzystać z funkcji Cloud Run uruchamianych po wystąpieniu zdarzenia.

Z tego Codelab dowiesz się, jak wywoływać model LLM Vertex AI PaLM 2 Text (text-bison) z Twojego środowiska ABAP za pomocą pakietu ABAP SDK for Google Cloud.

Dowiedz się, jak uruchomić stabilną dyfuzję na GPU w Cloud Run

Agent GenAI do kontroli jakości dokumentów i wywołań interfejsu API

W tym laboratorium programistycznym spróbujesz zaszyfrować i odszyfrować dane za pomocą kluczy asymetrycznych Cloud KMS.

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak zintegrować NEG w internecie skonfigurowany jako producent usługi dla dostępu z kierunkiem na serwer w usłudze Looker SMTP.

Dowiedz się, jak wdrożyć witrynę za pomocą Cloud Run, co zapewni bezserwerową elastyczność Twoim aplikacjom konteneryzowanym.

Dowiedz się, jak używać zdarzeń zasobnika Cloud Storage do aktywowania funkcji Cloud Run za pomocą Eventarc, aby analizować dane i przetwarzać obrazy za pomocą interfejsu Vision API od Google oraz zapisywać uzyskane informacje o obrazie jako metadane obiektu w Cloud Storage.

Ten samouczek poprowadzi użytkownika przez proces wdrażania instancji Jenkinsa w GKE, w tym agentów automatyzacji w ramach procesu tworzenia.

Z tego laboratorium kodu dowiesz się, jak używać tras statycznych IPv6 z nowymi atrybutami następnego przeskoku, takimi jak next-hop-instance, next-hop-gateway i next-hop-address.

W ramach tych ćwiczeń w Codelabs będziesz rozmawiać z użytkownikami, zadawać pytania na temat dokumentacji lub rozszerzać model za pomocą wywołań funkcji, wykorzystywać generatywną AI w Javie, zintegrować duży model językowy Gemini z Vertex AI i wykorzystać platformę LangChain4j

Dowiedz się, jak kodować, wdrażać i debugować funkcje Cloud Functions dla Node.js w Visual Studio Code na komputerze lokalnym.

Dowiedz się, jak tworzyć chatboty do obsługi klienta za pomocą Dialogflow CX, platformy do tworzenia agentów wirtualnych opartej na AI do obsługi konwersacji (CAIP).

W tym laboratorium kodu dowiesz się więcej o implementacji i weryfikacji Private Service Connect 66 poprzez wdrożenie sieci konsumenta i producenta.

Uzyskiwanie dostępu do Anthropic w Vertex AI z poziomu maszyny wirtualnej za pomocą pakietu SDK Pythona i punktu końcowego PSC

Implementacja historii użytkowników JIRA za pomocą GenAI

W tym praktycznym laboratorium użyjesz produktów Google opartych na generatywnej AI, aby zbudować infrastrukturę w Google Cloud przy pomocy Gemini Cloud Assist.

W tym laboratorium z kodami dowiesz się, jak wdrażać Wagtail za pomocą komponentów bezserwerowych: Cloud Run dla silnika internetowego, Cloud SQL dla bazy danych i Cloud Build dla zasobów multimedialnych.

Dowiedz się, jak uruchomić stabilną dyfuzję na GPU w Cloud Run

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z Obszaru poufnego do przeprowadzania transakcji na zasobach cyfrowych przy użyciu obliczeń wielostronnych.

Umożliwia ona przechowywanie różnych typów artefaktów, tworzenie wielu repozytoriów w ramach jednego projektu oraz łączenie każdego repozytorium z konkretnym regionem lub wieloma regionami. Istnieje kilka trybów repozytorium. Każdy tryb służy do

Z tego Codelab dowiesz się, jak zintegrować PSC Cloud SQL z PSC Looker w celu uzyskania dostępu na południe.

Z tego Codelab dowiesz się, jak pobierać dane logowania i obiekty tajne z usługi Secret Manager za pomocą pakietu ABAP SDK for Google Cloud.

Z tego Codelab dowiesz się więcej o wdrażaniu i weryfikacji Private Service Connect 64 za pomocą sieci konsumenta i producenta.

Dowiedz się, jak wdrożyć Lustre Parallel File System w Google Cloud Platform za pomocą skryptów Lustre Deployment Managera w wersji open source.

Z tego samouczka dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Translation API w Pythonie.

Dowiedz się, jak zintegrować Relay z aplikacjami Compose i przyspieszyć przepływ pracy od projektu do kodu.

W tym samouczku utworzysz 3 klastry GKE o nazwach preview, canary i prod. Następnie utworzysz środowisko docelowe Cloud Deploy odpowiadające każdemu klastrowi oraz potok Cloud Deploy, który zdefiniuje sekwencję kroków do wykonania wdrożenia w tych

W tym ćwiczeniu w Codelab utworzysz w BigQuery model uczenia maszynowego (ML), a potem uzyskasz prognozy z tego modelu w SAP za pomocą pakietu ABAP SDK dla Google Cloud.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać uwierzytelnianie Firebase do aplikacji Flutter za pomocą zaledwie kilku linijek kodu.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Cloud NGFW Enterprise uzyskać zapobieganie zagrożeniom przy użyciu inspekcji TLS.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zabezpieczyć modele systemów uczących się i własność intelektualną za pomocą Obszaru poufnego

Usługi określania stawek i usługi aukcyjne (B&A) obejmują 4 usługi dla kupujących i sprzedawców, które ułatwiają przeprowadzanie aukcji Protected Audience: Grupa kupujących: Grupa sprzedawców: W tym laboratorium kodu dowiesz się, jak

W tym laboratorium użyjesz obiektów DataFrame BigQuery z notatnika Pythona w BigQuery Studio, aby uzyskać statystyki na podstawie danych nieustrukturyzowanych za pomocą Pythona.

Artifact Registry to w pełni zarządzany menedżer pakietów, który udostępnia ujednolicony sposób zarządzania obrazami kontenerów OCI i pakietami językowymi (np. Maven i npm). Rejester artefaktów jest w pełni zintegrowany z szerokim zakresem innych

W tym praktycznym module użyjesz obiektów DataFrame BigQuery z notebooka Pythona w BigQuery Studio, aby oczyścić i przeanalizować publiczny zbiór danych o sprzedaży alkoholu w stanie Iowa.

Z tych ćwiczeń z programowania dowiesz się, jak zarządzać transferami w trakcie rozmowy między przedstawicielami agentów na żywo a botami. Będzie też dostępny podstawowy interfejs internetowy, w którym możesz wyświetlać wszystkie trwające rozmowy z agentem oraz dołączać do rozmów na żywo lub je opuszczać.

Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak utworzyć aplikację na Androida za pomocą biblioteki Structured Data Capture Library. Twoja aplikacja będzie używać biblioteki Structured Data Capture Library do renderowania i przetwarzania kwestionariuszy FHIR oraz

Cloud Run to w pełni zarządzana bezserwerowa platforma, która umożliwia uruchamianie bezstanowych kontenerów wywoływanych przez żądania HTTP. W tym ćwiczeniu z programowania pokażemy, jak bezpiecznie połączyć aplikację Node.js w Cloud Run z AlloyDB

Dowiedz się, jak włączyć lokalną realizację zamówień dzięki pakietowi SDK do domu, aby poprawić integrację inteligentnego domu z Asystentem.

Cloud Run to w pełni zarządzana bezserwerowa platforma, która umożliwia uruchamianie bezstanowych kontenerów wywoływanych przez żądania HTTP. W tym Codelab pokażemy, jak połączyć aplikację Node.js w Cloud Run z bazą danych Cloud SQL dla PostgreSQL.

W tym ćwiczeniu z programowania utworzysz aplikację na Androida za pomocą biblioteki FHIR Engine. Aplikacja będzie używać biblioteki FHIR Engine do pobierania zasobów FHIR z serwera FHIR i przesyłania na serwer wszelkich zmian wprowadzonych lokalnie.

W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak weryfikować aplikację internetową za pomocą Sprawdzania aplikacji Firebase i reCAPTCHA przed wysyłaniem żądań do interfejsu Places API.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz aplikację do obsługi czatu opartą na wiedzy, która będzie odpowiadać na pytania klientów, ułatwiać odkrywanie produktów i dostosowywać wyniki wyszukiwania do zbioru danych e-commerce.

Z tego samouczka dowiesz się, jak trenować i uruchamiać model z vLLM w GKE za pomocą DAG Airflow.

Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak korzystać z Private Service Connect, aby uzyskać dostęp do regionalnych interfejsów Google API. Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować grupę punktów końcowych sieci PSC jako backend z wewnętrznym systemem równoważenia obciążenia aplikacji.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wykorzystać funkcję podpisanego obrazu kontenera, aby poprawić łatwość obsługi Poufnej przestrzeni.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o funkcji mapowania portów na potrzeby Private Service Connect. Dowiesz się, do czego przydaje się, kiedy używać, i jak skonfigurować je w swoim środowisku jako producent usług.

W ramach tego ćwiczenia utworzysz agenta cyfrowego w języku Python na platformie konwersacyjnej Business Messages, która będzie się rozwijać w pierwszym odcinku serii. W ramach ćwiczeń z ćwiczenia dodamy m.in. przydatne elementy rozmowy i wprowadzimy proces wyszukiwania zasobów.

Dzięki nim dowiesz się, jak utworzyć agenta cyfrowego w języku Python na platformie konwersacyjnej Business Messages. Przeprowadzimy Cię przez proces korzystania z naszych interfejsów API i konsoli programisty Business Communications, aby utworzyć agenta cyfrowego, który odpowiada na konkretne pytania.

Ten warsztat jest kontynuacją Google Pay API for Web 101: Basics i korzysta z kodu napisanego w tym warsztacie. Aby ukończyć to ćwiczenie, musisz najpierw ukończyć to. Oto krótki przegląd ButtonOptions. Aby uzyskać bardziej szczegółowe wyjaśnienie,

Dowiedz się, jak wdrożyć interfejs Credential Manager API, aby zapewnić bezproblemowe bezpieczne uwierzytelnianie. w aplikacji za pomocą kluczy dostępu lub hasła.

Uzyskiwanie dostępu do Gemini z maszyny wirtualnej za pomocą pakietu Python SDK i punktu końcowego PSC

W ramach tego ćwiczenia w programie użyjesz Vertex AI Conversation, aby utworzyć, skonfigurować i wdrożyć agenta magazynu danych oraz aplikację czatu, aby odpowiadać na pytania klientów na temat produktów w Google Store.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs rozwiniesz przykładowy film, aby dodać obsługę MediaSession. Dzięki temu Android może sterować odtwarzaniem spoza aplikacji, np. za pomocą Asystenta Google, pilota na telewizorze lub elementów sterujących na ekranie blokady i Wear OS.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jaki jest model gecko@003 i jaki jest rzeczywisty przypadek użycia tego modelu.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą infrastruktury Firebase wdrożyć model ML, który będzie można wykorzystać w witrynie za pomocą TensorFlow.js.

Celem tego modułu jest zapoznanie się z NCC z propagacją PSC

Funkcja w Cloud Functions, która pokazuje, jak przetworzyć przesłany plik w Google Cloud Storage i wykonywać podsumowanie treści przy użyciu interfejsu Vertex AI PaLM API.

W tym ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak zintegrować internetową grupę punktów końcowych sieci (NEG) skonfigurowaną z HTTPS jako producent usług dla Looker Southbound na potrzeby dostępu do GitHub.com

To interaktywne ćwiczenie z programowaniem, które pomoże Ci się nauczyć mierzyć czas od interakcji do kolejnego wyrenderowania (INP) za pomocą biblioteki web-vitals. Kod znajdziesz w repozytorium web-vitals-codelabs. W tym laboratorium

W tym module dowiesz się, jak wdrożyć wersję demonstracyjną przepływu pracy z transmisjami na żywo przy użyciu Media CDN (CDN). Interfejs Live Stream API Cloud Storage Odtwarzacz multimediów.

Celem tego modułu jest zbadanie NCC za pomocą zdefiniowanego programowo promieni urządzenia WAN podłączonego do centrum NCC.

Utworzymy model prognozowania wyników filmu za pomocą wyłącznie SQL w BigQuery ML

Z tego ćwiczenia w Codelab dowiesz się, jak zintegrować hybrydową usługę NEG jako producenta usługi dla dostępu Looker Southbound do lokalnej bazy danych postgres.

Za pomocą Vertex AI AutoML utworzymy model prognozowania wyników filmu, wdrożymy go w punkcie końcowym interfejsu API oraz uruchomimy interfejs API prognozowania za pomocą Javy Cloud Functions.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zintegrować regionalny zewnętrzny system równoważenia obciążenia aplikacji L7 na potrzeby dostępu do Lookera w kierunku północnym.

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs zademonstrujemy, jak Gemini 1.0 Pro upraszcza główne aplikacje do zarządzania danymi, takie jak wzbogacanie i deduplikacja danych citibike_stations w publicznym zbiorze danych BigQuery.

Automatyzacja weryfikacji kodu za pomocą GenAI

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać funkcję generowania tekstu na obraz na urządzeniu do aplikacji na Androida za pomocą rozwiązań MediaPipe.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przy użyciu Gemini Pro zbudować multimodalny system odpowiadania na pytania.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Google Cloud Translation API w Pythonie i uruchamiać go lokalnie lub wdrażać w bezserwerowej platformie obliczeniowej Cloud (App Engine, Cloud Functions lub Cloud Run).

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak przekształcić dane z ankiet z Formularzy Google za pomocą Dataprep i przekazać je do BigQuery w celu głębszej analizy.

Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak wdrożyć Django za pomocą komponentów bezserwerowych: Cloud Run dla silnika internetowego, Cloud SQL dla bazy danych i Cloud Build do obsługi zasobów medialnych.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Google Cloud Translation API w Pythonie i uruchamiać go lokalnie lub wdrażać w bezserwerowej platformie obliczeniowej Cloud (App Engine, Cloud Functions lub Cloud Run).

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Google Cloud Translation API w Pythonie i uruchamiać go lokalnie lub wdrażać w bezserwerowej platformie obliczeniowej Cloud (App Engine, Cloud Functions lub Cloud Run).

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs poznasz zmienne czcionkowe, ich zalety, projektowanie z nimi oraz sposoby ich wdrażania za pomocą interfejsu Google Fonts API i CSS.

Dowiedz się, jak utworzyć niestandardową aplikację internetową do wykrywania obiektów za pomocą MediaPipe.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs pokażemy, jak używać Gemini 1.5 Pro w połączeniu z AlloyDB i Vertex AI do tworzenia aplikacji do wyszukiwania patentów.

Dowiedz się, jak korzystać z klasyfikacji obrazów do wykrywania odręcznych liczb zapisanych na Androidzie za pomocą MediaPipe.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs pokażemy, jak używać Gemini 1.0 Pro w połączeniu z usługami Spanner i Vertex AI do tworzenia zgłoszeń patentowych.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o zdarzeniach w Cloud Run. Dokładniej rzecz ujmując, będziesz nasłuchiwać zdarzeń z Cloud Pub/Sub, logów kontrolnych, Cloud Storage, Cloud Scheduler oraz dowiedzieć się, jak tworzyć i wykorzystywać zdarzenia niestandardowe.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak kontrolować ruch za pomocą zasad zapory sieciowej sieci globalnej z tagami

W tym ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak zintegrować NEG internetowy skonfigurowany za pomocą SSH jako producent usługi dla Looker Southbound dostępu do github.com

Celem tego modułu jest poznanie NCC z użyciem VPC jako promienia.

Dowiedz się, jak odpowiedzialnie tworzyć prototypy rozwiązań AI za pomocą narzędzi Google z zakresu odpowiedzialnej AI, MakerSuite i przewodnika PAIR.

W tym ćwiczeniu z programowania

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak nadzorować dostrajanie LLM z użyciem Vertex AI.

Spring Native to rozwijający się projekt, który ma pojawić się na rynku w wersjach Spring 6.x i Spring Boot 3.x, co oznacza, że teraz jest doskonały moment, aby zapoznać się z tą usługą kilka miesięcy przed jej premierą.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą CSS tworzyć animacje oparte na przewijaniu. Możesz stworzyć naprawdę interesujące efekty, takie jak obraz tła z paralaksą i obrazy, które odsłaniają się, gdy się pojawiają.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację na Androida z systemem ML Kit, który wykorzystuje uczenie maszynowe działające na urządzeniu do wykrywania obiektów na obrazach, a następnie pozwoli użytkownikom przeprowadzić wizualne wyszukiwanie produktów.

Techniki bezpiecznego kodu źródłowego to zestaw metod, które można wykorzystać do poprawy bezpieczeństwa kodu źródłowego. Techniki te mogą pomóc w wykrywaniu i usuwaniu luk w zabezpieczeniach, zapobieganiem nieupoważnionemu dostępowi do kodu źródłowego oraz ochronie przed modyfikacjami.

Container Analysis umożliwia skanowanie pod kątem luk w zabezpieczeniach i przechowywanie metadanych kontenerów. Usługa skanowania wykonuje skanowanie pod kątem luk w zabezpieczeniach obrazów w Artifact Registry i Container Registry, a następnie

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz system równoważenia obciążenia TCP/SSL z usługą backendu i ograniczysz dostęp do systemu równoważenia obciążenia tylko do określonego zestawu klientów użytkownika.

Bezpieczny dostęp i wymaganie logowania użytkownika w przypadku aplikacji działających w Cloud Run przy użyciu Identity Aware Proxy

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować automatyczny DNS usługi Private Service Connect

Interaktywne demo i ćwiczenia z programowania, które pomogą Ci dowiedzieć się, jak uzyskać natychmiastową nawigację dzięki wstępnemu renderowaniu za pomocą interfejsu Speculation Rules API. Ukończenie tego ćwiczenia powinno zająć około 30 minut.

Podstawowe metody bezpiecznego wdrażania w Cloud Run

To ćwiczenie z programowania pokazuje, jak za pomocą narzędzia Gemini Code Assist zaimplementować w witrynie projekt Material Design. Po wdrożeniu Material Design będziesz ulepszać projekt, wprowadzając zmiany, które poprawią wrażenia użytkowników

Luki w zabezpieczeniach oprogramowania to luki, które mogą spowodować przypadkową awarię systemu lub ułatwić nieuczciwym podmiotom bezpieczeństwo oprogramowania. Container Analysis udostępnia 2 rodzaje skanowania systemu operacyjnego w celu

To ćwiczenie w Codelabs pokazuje, jak utworzyć niestandardowy klasyfikator tekstu za pomocą dostrajania efektywności parametrów (PET). Zamiast dostrajania całego modelu metody PET aktualizują tylko niewielką liczbę parametrów, co sprawia, że ich

Produkty oparte na generatywnej AI są stosunkowo nowe, a zachowanie aplikacji może się różnić bardziej niż w przypadku wcześniejszych form oprogramowania. Dlatego ważne jest, aby przetestować używane modele uczenia maszynowego, zbadać przykłady ich

Utwórz i wdróż integrację chmur, aby zintegrować wirtualną inteligentną pralkę z Asystentem.

Dowiedz się, jak używać wskaźników i logowania GCP do identyfikowania i rozwiązywania problemów produkcyjnych. Dowiedz się, jak używać pakietu testowego do identyfikowania problemów z funkcjami i interfejsem API.

Dowiedz się, jak używać wskaźników opartych na logach w Google Cloud do śledzenia wzorców i analizowania logów błędów integracji inteligentnego domu.

Dowiedz się, jak używać wskaźników i logowania GCP do identyfikowania i rozwiązywania problemów produkcyjnych. Dowiedz się, jak używać pakietu testowego do identyfikowania problemów z funkcjami i interfejsem API. Naucz się korzystać z Narzędzi deweloperskich w Chrome podczas tworzenia aplikacji Google Home.

Dowiedz się, jak ulepszyć i zabezpieczyć integrację chmur za pomocą funkcji urządzeń, które można dostosować do potrzeb, oraz uwierzytelniania dwuskładnikowego.

Dowiedz się, jak przesyłać obraz z kamery internetowej na urządzenie Google Nest z atrybutem CameraStream i WebRTC.

Dowiedz się, jak tworzyć zadania Cloud Run i konfigurować ich wykonywanie za pomocą usługi Cloud Scheduler.

Dowiedz się, jak wdrożyć aplikację Cloud Run za pomocą Cloud Deploy.

W tym ćwiczeniu w Codelab utworzysz aplikację z konwersacyjną AI, która będzie służyć do automatyzacji procesu składania zamówień.

Ustawienia ruchu przychodzącego w Cloud Run

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak zabezpieczyć udostępnianie danych przez wiele osób, jednocześnie zachowując poufność dzięki Obszarowi poufnemu.

Dowiedz się, jak utworzyć aplikację mobilną Flutter za pomocą Firebase.

Utwórz aplikację internetową od podstaw, korzystając z Firebase i edytora online StackBlitz. Podczas rozmów z Firebase będziesz używać podstawowego języka HTML i JavaScript. To świetne wprowadzenie do używania konsoli Firebase i integrowania Firebase z aplikacją. Nie jest potrzebna znacząca wiedza ani instalowanie oprogramowania.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz swój pierwszy eksperyment Firebase dotyczący przesyłania wiadomości w aplikacji, korzystając z Testów Firebase A/B.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz prezentację przy użyciu interfejsu API Prezentacji Google oraz BigQuery, aby utworzyć raport dotyczący najpopularniejszych licencji na oprogramowanie.

OpenTelemetry to standard branżowy w zakresie dostrzegalności systemu w śledzeniu i wskaźnikach. Profilowanie ciągłe jest także narzędziem do identyfikowania informacji o ostatnich kilometrach na potrzeby dostrajania wydajności. Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dostosować swoją aplikację za pomocą OpenTelemetry do śledzenia logów i agenta profilującego, a także jak zidentyfikować wąskie gardło na wykresach zwizualizowanych w Cloud Trace i Cloud Profiler.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz rozwiązanie, które korzysta z interfejsów AdWords API oraz Content API for Shopping do tworzenia nowych kont zarządzanych za pomocą konta menedżera AdWords i multikonta klientów w Merchant Center. Następnie połączysz nowe subkonta, aby można było używać produktów zarządzanych z nowego subkonta Merchant Center w kampaniach produktowych utworzonych na nowym subkoncie AdWords.

Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować interfejs usługi Private Service Connect w celu uzyskania dostępu do usług przez połączenie równorzędne VPC.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować dostęp Private Service Connect do MongoDB z dostępem globalnym.

Dowiesz się, jak korzystać z Procurement DocAI do inteligentnego analizowania faktur.

Łącz się z usługami lokalnymi przez sieć hybrydową z użyciem usługi Private Service Connect i hybrydowej grupy punktów końcowych sieci z wewnętrznym systemem równoważenia obciążenia HTTP(s)

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć rozszerzenie Firebase do geohasła. Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak przekształcić dotychczasową funkcję w Cloud Functions w rozszerzenie Firebase, które można łatwo udostępnić milionom deweloperów i pomóc w rozwijaniu ich projektów Firebase.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs użytkownik będzie używać App Distribution i naszej wtyczki fastlane do rozpowszechniania kompilacji na iOS i rejestrowania urządzeń testowych. Następnie użytkownik wyeksportuje z konsoli dystrybucji aplikacji plik .txt z urządzeniami i identyfikatorami UDID oraz automatycznie rejestruje te urządzenia (jest to wymagane do dystrybucji doraźnych kompilacji iOS).

Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować interfejs usługi Private Service Connect.

Z tego modułu dowiesz się, jak używać Spark MLlib i Spark-nlp do wykonywania systemów uczących się i NLP na dużych ilościach danych.

W tym module dowiesz się, jak używać notatników AI Platform do prototypowania przepływów pracy systemów uczących się. Omówimy tworzenie instancji niestandardowych notatników, śledzenie kodu notatnika w git i debugowanie modeli przy użyciu narzędzia What-If.

Ten moduł zawiera szczegółowy przewodnik po wdrażaniu serwera aplikacji LIT w Google Cloud Platform (GCP) w celu interakcji z modelami podstawowymi Gemini Vertex AI i hostowanymi przez siebie dużymi modelami językowymi (LLM) innych firm. Znajdziesz

Dowiedz się, jak używać wersji w funkcjach Cloud Run do podziału ruchu, wdrażania stopniowego i przywracania poprzedniej wersji.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o funkcjach Google Cloud Run w języku C#. Dokładniej rzecz biorąc, wdrożysz funkcje C# w odpowiedzi na żądania HTTP i CloudEvents z różnych źródeł Google Cloud.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Google Cloud Translation API w Pythonie i uruchamiać go lokalnie lub wdrażać w bezserwerowej platformie obliczeniowej Cloud (App Engine, Cloud Functions lub Cloud Run).

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrażać zdarzenia w GA4F i uruchamiać w Google Ads kampanie zachęcające do działania.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz podróżniczego bloga, na którym możesz w czasie rzeczywistym współpracować nad mapą z najnowszymi informacjami z naszej biblioteki Angular: AngularFire. Końcowa aplikacja internetowa powstanie bloga

Dowiedz się, jak wdrożyć uwierzytelnianie wielopoziomowe i utworzyć niestandardowe wymagania dotyczące uwierzytelniania za pomocą funkcji blokowania

W ramach tego ćwiczenia w programie użyjesz interfejsu API FCM HTTP w wersji 1 do wysyłania powiadomień push do aplikacji działającej na wielu platformach. Aplikację tworzysz za pomocą narzędzia Flutter, który działa bezproblemowo na urządzeniach z Androidem, iOS i w przeglądarce.

Celem tego laboratorium jest zapoznanie się z NCC z dynamiczną wymianą tras z promieniami VPC

Poznaj Google Cloud, wdrażając mikroserwis w Cloud Run, i dołączając do wirtualnego tłumu, w którym Twój mikroserwis będzie rzucał tęczę w inne mikroserwisy, rywalizując o wygrane. Przećwiczysz wdrażanie mikroserwisów Kotlin, Java, Go, Python i Node.js oraz poznasz informacje o kontenerach i Cloud Run. Stale ulepszając algorytm, sprawdź, czy uda Ci się zdobyć więcej punktów niż inni poszukiwacze przygód.

Dowiedz się, jak wdrażać, skalować i aktualizować witrynę przy użyciu GKE.

Z tego samouczka dowiesz się, jak używać interfejsu Natural Language API w Pythonie.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz opartą na zdarzeniach administrację mikroserwisów do przetwarzania obrazów za pomocą Eventarc i Workflows

W ramach tego ćwiczenia w programie przeprowadzisz migrację istniejącej aplikacji internetowej Firebase do nowego modułowego pakietu SDK Firebase JS do kodu potrząsania drzewem, którego nie używasz, i przyspieszysz wczytywanie aplikacji.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przy użyciu tematów FCM przesłać komunikat push do wybranej grupy instancji aplikacji.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Measurement Protocol wysyłać zdarzenia do GA4 za pomocą wywołań serwer-serwer.

Dowiedz się, jak wysyłać wiadomości do użytkowników za pomocą Komunikacji w chmurze Firebase (FCM) i funkcji wysyłania wiadomości w aplikacji za pomocą Firebase.

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak wykryć przerwy w działaniu usługi, konfigurując automatyczne alerty w integracji inteligentnego domu.

Dowiedz się, co nowego w Gemini Code Assist Enterprise i jak może ono pomóc Twojej organizacji w tworzeniu treści z Google Cloud.

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak zabezpieczyć udostępnianie danych przez wiele osób, a jednocześnie zachować poufność, korzystając z Obszaru poufnego. Skupia się on na tym, jak korzystać z przestrzeni poufnej z chronionymi zasobami hostowanymi poza Google Cloud. Dowiesz się, jak poprosić o token niestandardowy z usługi Google Attestation Service, podając losowy ciąg znaków, grupę odbiorców i typ tokena PKI.

W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak utworzyć Private Service Connect dla CloudSQL

Po ukończeniu tego ćwiczenia będziesz mieć minimalną wersję witryny z działającą integracją z Google Pay. Ten projekt pobiera token płatności, który może zostać wysłany do dostawcy usług płatniczych w celu przetworzenia. Żądanie płatności Google Pay

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi zapobiegania włamaniom w Cloud NGW do badania ruchu w kierunku wschód-zachód i północ/południe.

Dowiedz się, jak zabezpieczyć funkcje w Cloud Functions przez wymaganie uwierzytelniania przy wywoływaniu

Z tych ćwiczeń w programowaniu dowiesz się, jak tworzyć aplikacje adaptacyjne na telefony, tablety i urządzenia składane, a także dowiesz się, jak zwiększyć osiągalność. Poznasz też sprawdzone metody dotyczące komponentów adaptacyjnych Material 3.

Dzięki nim dowiesz się, jak stworzyć niestandardową aplikację internetową z odbiornikiem, która będzie używać interfejsu Cast Live API.

W ramach tego ćwiczenia dodasz rejestrator przesyłania Cast do swojej niestandardowej aplikacji odbiornika internetowego.

Dzięki nim dowiesz się, jak stworzyć niestandardową aplikację odbiornika internetowego, która wykorzystuje interfejs Cast Ad Breaks API.

Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak stworzyć niestandardową aplikację odbiornika internetowego do odtwarzania treści na urządzeniach obsługujących Cast.

Na potrzeby tych ćwiczeń zmodyfikujesz aplikację wideo na Androida, aby przesyłać treści na urządzenia obsługujące Google Cast.

Na potrzeby naszych ćwiczeń z programowania zmienisz istniejącą aplikację wideo, aby przesyłać treści na urządzenie obsługujące Google Cast.

Ten przewodnik zawiera instrukcje przenoszenia istniejącego systemu równoważenia obciążenia sieci z backendu puli docelowej do regionalnej usługi backendu.

Z tych ćwiczeń w programowaniu dowiesz się więcej o Google Cloud Operations Suite. Moduł obejmuje zainstalowanie przykładowej aplikacji za pomocą gcloud. Po wdrożeniu przykładowej aplikacji będzie można używać usługi Cloud Monitoring, aby zdefiniować panele, alerty, kontrole dostępności i inne.

Na potrzeby ćwiczeń z programowania zmienisz obecną aplikację na Androida TV, aby obsługiwać przesyłanie i komunikację z istniejących aplikacji przesyłających.

Dowiedz się, jak dodawać do gier efekty dźwiękowe, muzykę w tle i dynamiczny dźwięk za pomocą Flutter.

Dowiedz się, jak za pomocą funkcji zdalnych BigQuery zadawać Vertex AI Visual Question Answering (VQA) pytanie dotyczące obrazów przechowywanych w tabeli obiektów Cloud Storage.

Dowiedz się, jak zabezpieczyć funkcje Cloud Run, wymagając uwierzytelniania podczas wywoływania

Ćwiczenie z programowania pokazujące, jak korzystać z Pakietu emulatorów Firebase podczas programowania we Flutter. Ćwiczenia z programowania wykorzystują emulatory uwierzytelniania i Firestore do zademonstrowania ich używania.

W porównaniu ze starszą wersją interfejsu API FCM interfejs FCM HTTP v1 API zapewnia bezpieczniejszy model autoryzacji przy użyciu tokenów dostępu o krótkim czasie ważności. Etapy generowania tokena dostępu dla interfejsu API FCM w wersji 1 znacznie

Dowiedz się, jak korzystać z nowego interfejsu ARCore Geospatial API.

W tym module wykorzystasz Vertex AI do uruchomienia niestandardowego zadania trenowania. Ten moduł należy do serii filmów Prototyp – produkcja. Utworzysz model klasyfikacji obrazów na podstawie zbioru danych Flowers. Aby dowiedzieć się więcej, możesz

W tym module dowiesz się, jak uruchomić zadanie trenowania modelu niestandardowego za pomocą pakietu Kubeflow Pipelines SDK w Vertex Pipelines. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt przeprowadzenia tego laboratorium w Google Cloud wynosi około

W tym module użyjesz Vertex AI do uruchomienia rozproszonego zadania treningowego w Vertex AI Training przy użyciu TensorFlow. Ten moduł należy do serii filmów Prototyp – produkcja. Zanim przejdziesz do tego modułu, ukończ poprzednie moduły. Aby

W tym module użyjesz Vertex AI do uzyskiwania prognoz z wytrenowanego wcześniej modelu klasyfikacji obrazów. Poznasz takie zagadnienia jak: Całkowity koszt uruchomienia tego modułu w Google Cloud wynosi około 1 USD. Ten moduł wykorzystuje najnowszą

W tym laboratorium dowiesz się, jak analizować metadane z uruchomień Vertex Pipelines za pomocą metadanych Vertex ML. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt wykonania tego ćwiczenia w Google Cloud wynosi około 2 USD. Ten moduł wykorzystuje

W tym module dowiesz się, jak tworzyć i uruchamiać potoki ML za pomocą Vertex Pipelines. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt przeprowadzenia tego laboratorium w Google Cloud wynosi około 25 USD. W tym module wykorzystano najnowszą ofertę

Dowiedz się, jak przekonwertować prostą aplikację App Engine w Javie, skonteneryzować ją za pomocą Buildpacks i przenieść do Cloud Run

W tym module dowiesz się, jak uruchomić niestandardowe zadanie trenowania w Vertex AI Training za pomocą funkcji automatycznego pakowania. Niestandardowe zadania trenowania w Vertex AI korzystają z kontenerów. Jeśli nie chcesz tworzyć własnego

W tym module użyjesz Vertex AI do uruchomienia zadania dopasowywania parametrów w treningu Vertex AI. Ten moduł należy do serii filmów Prototyp – produkcja. Zanim rozpoczniesz ten moduł, ukończ poprzedni moduł. Aby dowiedzieć się więcej, możesz

Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dla początkujących dowiesz się, jak utworzyć przykładową aplikację przy użyciu samodzielnych komponentów Angular w wersji 14

Będziemy używać Gemini, aby pomóc nam tworzyć rekomendacje dotyczące książek i statystyki podsumowań za pomocą BigQuery (generatywnej AI wykorzystującej tylko SQL).

https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \

Dowiedz się, jak przekonwertować prostą aplikację App Engine w Javie, skonteneryzować ją za pomocą Jib i przenieść do Cloud Run

Dowiedz się, jak korzystać z natywnej bazy danych AppSheet podczas tworzenia aplikacji AppSheet.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować zaawansowane funkcje optymalizacji równoważenia obciążenia na potrzeby globalnego zewnętrznego równoważenia obciążenia aplikacji.

Użyjemy Gemini, żeby utworzyć aplikację do podsumowywania półki na książki, która po prostu przenosi dane BigQuery do internetu i wdroży ją w Cloud Run.

Dowiedz się, jak korzystać z funkcji rzeczywistości rozszerzonej w interfejsie WebXR Device API i używać rozpoznawania scen do umieszczania obiektu 3D w świecie rzeczywistym.

Dowiedz się, jak przekonwertować prostą aplikację App Engine w Javie, skonteneryzować ją za pomocą Dockera i przenieść do Cloud Run

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać strumieni zmian Bigtable do szablonu BigQuery. Korzystając z przykładowego zbioru danych, zapoznasz się z tworzeniem zapytań dotyczących dziennika zmian oraz jak za pomocą Lookera utworzysz wizualny panel.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z Cloud Foundation Toolkit(CFT) i poznasz serię czynności związanych z dodawaniem funkcji do modułu CFT.

To ćwiczenie w Codelabs pokazuje, jak poprawić czas uruchamiania aplikacji i czas renderowania klatek za pomocą profili podstawowych.

Przedstawiamy sygnały – nowy model reaktywności w Angular. Sygnały zapewniają Ci narzędzia o lepszej jakości, które umożliwiają bardziej precyzyjną reaktywność

Dowiedz się, jak stosować sprawdzone metody dotyczące ułatwień dostępu w aplikacjach Angular, korzystając z wbudowanego zestawu narzędzi.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz projekt Apps Script o nazwie „Hello World”, dodasz prostą funkcję logThis, która rejestruje wiadomość, a następnie tworzysz automatyzację Appsheet, która wywołuje skrypt.

W funkcji w Cloud Functions jako funkcji zdalnej z BigQuery utworzymy aplikację z rekomendacjami książek i podsumowaniem, wykorzystującą generatywną AI (Gemini) Vertex AI.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz wyszukiwarkę Google o wysokiej jakości, która pomoże Ci odpowiadać na zapytania z dokumentów i plików tekstowych za pomocą Vertex AI Search/Agent Builder.

W ramach tych ćwiczeń w programie użyjesz Vertex AI, aby wygenerować quiz z pewnością zgodnie z określoną specyfikacją. Przetestujesz generator testów w środowisku programistycznym hostowanym w chmurze, a następnie udostępnisz go publicznie, wdrażając w Google Cloud Run. Na koniec modułu zintegrujesz generator quizów z kompletną aplikacją.

Dowiedz się, jak rozszerzyć gotowe komponenty Material Komponenty na komponenty dowolnej platformy internetowej.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację na Androida z systemem ML Kit, która używa systemów uczących się działających na urządzeniu do rozpoznawania tekstu i rysunków twarzy na obrazach.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację na Androida z systemem ML Kit, który wykorzystuje systemy uczące się działające na urządzeniu do rozpoznawania, identyfikowania języka i tłumaczenia tekstu z 59 języków. Dowiesz się też, jak zintegrować bibliotekę CameraX, aby wykonywać te zadania na podstawie obrazu z kamery w czasie rzeczywistym.

W tym module użyjesz funkcji współhostowania modelu w Vertex AI, aby hostować wiele modeli na tej samej maszynie wirtualnej na potrzeby prognozowania online. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt wykonania tego ćwiczenia w Google Cloud wynosi

W tym module dowiesz się, jak używać niestandardowych rutyn prognozowania w Vertex AI do pisania niestandardowej logiki wstępnego i końcowego przetwarzania danych. Ten przykład wykorzystuje Scikit-learn, ale niestandardowe rutyny prognozowania mogą

use-cmek-to-encrypt-cloud-functions

To ćwiczenie w Codelabs koncentruje się na tworzeniu kompleksowej aplikacji Vertex AI Vision do monitorowania strumieni wideo z ruchem w czasie rzeczywistym. Użyjemy wytrenowanego specjalistycznego modelu analizy zajętości. Dowiesz się też, jak utworzyć strumień wideo do pozyskiwania danych do aplikacji, jak skompilować i wdrożyć aplikację, jak za pomocą BigQuery analizować dane wyjściowe JSON modelu i wizualizować je w Looker Studio.

Skupia się on na tworzeniu kompleksowej aplikacji Vertex AI Vision do monitorowania scenariuszy wykrywania kolejek w sklepie. Użyjemy wytrenowanego specjalistycznego modelu analizy zajętości. Dowiesz się też, jak utworzyć strumień wideo do pozyskiwania danych do aplikacji, jak skompilować i wdrożyć aplikację, jak za pomocą BigQuery analizować dane wyjściowe JSON modelu i wizualizować je w Looker Studio.

W tym module użyjesz Vertex AI do trenowania i uzyskiwania dostępu do modelu z danymi tabelarycznym. Jest to najnowsza oferta związana z AI w Google Cloud, która jest obecnie w wersji testowej. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt

W tym module wykorzystasz Vertex AI do wytrenowania i obsługi modelu TensorFlow za pomocą kodu w niestandardowym kontenerze. W tym przykładzie do kodu modelu używamy TensorFlow, ale możesz go łatwo zastąpić inną platformą. Poznasz takie zagadnienia

Dowiedz się, jak zaktualizować aplikację za pomocą modelu ML umożliwiającego podstawowe filtrowanie spamu w komentarzach.

W tym module użyjesz Vertex AI do tworzenia potoku, który trenuje niestandardowy model Keras w TensorFlow. Następnie użyjemy nowej funkcji dostępnej w eksperymentach Vertex AI, aby śledzić i porównywać uruchomienia modelu i określić, która kombinacja

To ćwiczenie w Codelabs koncentruje się na tworzeniu kompleksowej aplikacji Vertex AI Vision, aby zademonstrować wysyłanie filmów z funkcją filtrowania ruchu. Z tego samouczka dowiesz się, jak pozyskiwać strumień wideo do aplikacji z konfiguracją filtra ruchu.

Skaffold to narzędzie, które obsługuje przepływ pracy podczas kompilowania, przesyłania i wdrażania aplikacji. Za pomocą Skaffold możesz łatwo skonfigurować lokalny obszar roboczy programowania, usprawnić wewnętrzną pętlę programowania, a także

Skupia się on na tworzeniu kompleksowej aplikacji Vertex AI Vision, aby zademonstrować wysyłanie zdarzeń za pomocą funkcji zarządzania zdarzeniami. Użyjemy wytrenowanego specjalistycznego modelu analizy zajętości. Dowiesz się też, jak utworzyć strumień wideo do pozyskiwania danych do aplikacji oraz jak skompilować i wdrożyć aplikację.

W tym module dowiesz się, jak używać usługi Pulumi w Google Cloud za pomocą YAML

W tym module użyjesz Vertex AI do uruchomienia zadania trenowania z wieloma pracownikami dla modelu TensorFlow. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt przeprowadzenia tego laboratorium w Google Cloud wynosi około 5 USD. Ten moduł wykorzystuje

Z tego modułu dowiesz się, jak wytrenować model XGBoost na finansowym zbiorze danych, wdrożyć go w Vertex AI i przeanalizować go za pomocą narzędzia What-If.

Dzięki tym ćwiczeniom w Codelabs przedstawiamy podstawy nowego interfejsu WebGPU API. Poprowadzi Cię on przez proces tworzenia wersji „Gra of Life” Conwaya, która będzie działać z wykorzystaniem GPU. Funkcje renderowania WebGPU są używane do rysowania planszy, a możliwości obliczeniowe WebGPU – do aktualizowania stanu gry.

W tym module użyjesz Vertex AI do uzyskiwania prognoz online i zbiorczych z niestandardowego wytrenowanego modelu. Ten moduł należy do serii filmów Prototyp – produkcja. Zanim przejdziesz do tego modułu, ukończ poprzedni moduł laboratoryjny. Aby

Z tego modułu dowiesz się, jak używać platformy Vertex AI Workbench do eksplorowania danych i trenowania modeli ML. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt przeprowadzenia tego laboratorium w Google Cloud wynosi około 1 USD. Ten moduł

jak zacząć korzystać z opartych na zdarzeniach funkcji Cloud Run

Dowiedz się, jak używać Ollama jako aplikacji pomocniczej z procesorami graficznymi Cloud Run i z Open WebUI jako kontenera ruchu przychodzącego frontendu

Podczas tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak tworzyć i wdrażać agenty generatywnej AI przy użyciu zaawansowanych narzędzi i infrastruktury Google Cloud. Omówimy najważniejsze pojęcia i przeprowadzimy Cię przez początkowe kroki, które należy wykonać, aby uruchomić pierwszego agenta.

W tym module dowiesz się, jak używać Vertex AI do dostrajania parametrów i rozproszonego trenowania. W tym laboratorium do kodu modelu używany jest TensorFlow, ale omawiane tu zagadnienia można zastosować również do innych platform ML. Poznasz takie

Dowiedz się, jak rozwiązywać problemy z integracją tej usługi, używając narzędzi analitycznych, i poznaj więcej zasobów pomocy dla deweloperów.

Dowiedz się, jak utworzyć i wdrożyć aplikację LangChain w Cloud Run

Poznaj koncepcję realizacji w Dialogflow.

Dowiedz się, jak zintegrować interfejs Vision API z Dialogflow.

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak tłumaczyć koncepcje React na język Lit

Poznaj podstawy korzystania z komponentów Material Design na Androida, tworząc prostą aplikację z podstawowymi komponentami w Kotlinie.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrażać zdarzenia niestandardowe za pomocą pakietu SDK GA4F na iOS i uruchamiać w Google Ads kampanie zachęcające do działania.

W tym module dowiesz się, jak połączyć warstwę splotową w model sieci neuronowej rozpoznającej kwiaty. Tym razem zbudujesz model od podstaw i wykorzystasz moc TPU, aby wytrenować go w kilka sekund i ponownie wykorzystać jego projekt. Ten moduł zawiera niezbędne wyjaśnienia teoretyczne dotyczące splotowych sieci neuronowych i jest dobrym punktem wyjścia dla deweloperów, którzy chcą poznać deep learning.

Dowiesz się, jak automatycznie nasłuchiwać zdarzeń z umieszczonych treści z Lookera i wysyłać do nich działania.

Dowiedz się, jak dzięki komponentom Material Design na Androida łatwiej wyróżnić produkt i wyrazić swoją markę w kotlinie.

Dowiedz się, jak używać interfejsu Material Design do tworzenia struktury i układu Androida w języku Java.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak w środowisku Unity wdrażać zdarzenia niestandardowe w GA4F na iOS i uruchamiać w Google Ads kampanie zachęcające do działania.

Dowiedz się, jak używać interfejsu Material Design w strukturze i układzie na Androidzie w Kotlin.

Dowiesz się, jak umieścić panel Lookera za pomocą pakietu SDK Looker Embed

Dowiedz się, jak chronić dane Firestore za pomocą reguł zabezpieczeń

Dzięki temu ćwiczeniu w programowaniu dowiesz się, jak za pomocą interfejsu wiersza poleceń gcloud zaprogramować duży pakiet testów w istniejącym systemie CI/CD, takim jak Jenkins. To ćwiczenie w Codelabs działa niezależnie od platformy.

W ramach tego ćwiczenia z programowania zintegrujesz platformę e-commerce Magento typu open source z usługą Cloud Spanner.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować dostęp IPv6 do interfejsów API Google z hostów lokalnych

Dowiedz się, jak włączyć poszczególne komponenty Material Komponenty w dotychczasowej bazie kodu internetowego bez zaczynania od nowa.

Zbuduj system ruchu Material w aplikacji Reply, używając przejścia z pakietu animacji.

Popraw wygląd swojej aplikacji Flutter i wdróż w niej zaawansowany komponent menu tła.

Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować prywatny adres IP Looker Cloud Core w sieci hybrydowej.

Dowiedz się, jak wykorzystać Material do tworzenia struktury i układu aplikacji Flutter.

W tym module nauczysz się od podstaw budować, trenować i dostrajać własne splotowe sieci neuronowe. Teraz można to zrobić w ciągu kilku minut dzięki mocy jednostek TPU. Poznasz też różne podejścia, od bardzo prostej metody uczenia maszynowego do współczesnych architektur konwolucyjnych, takich jak Squeezenet. W tym module znajdziesz niezbędne wyjaśnienia teorii dotyczące sieci neuronowych. To dobry punkt wyjścia dla deweloperów, którzy chcą poznać deep learning. W tym module wykorzystano Tensorflow 2.

Jednostki TPU są bardzo szybkie. Strumień danych treningowych musi na bieżąco odpowiadać szybkości trenowania. W tym module dowiesz się, jak wczytać dane z GCS przy użyciu interfejsu tf.data.Dataset API w celu przesyłania plików danych TPU.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować rozszerzenie do podsumowania panelu Lookera na potrzeby programowania lokalnego i wdrożyć to rozszerzenie w środowisku produkcyjnym.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi Private Service Connect z systemem równoważenia obciążenia L7 łańcucha.

Dowiedz się, jak używać materiału do tworzenia struktury i układu witryny.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz 2 sieci VPC i użyjesz różnych typów adresów IP, aby uzyskać dostęp do prostej witryny Apache.

W tym module dowiesz się, jak utworzyć klasyfikator Keras. Zamiast próbować wymyślić idealną kombinację warstw sieci neuronowych do rozpoznawania kwiatów, zaczniemy najpierw stosować technikę zwaną transfer learning, aby dostosować zaawansowany, wytrenowany model do naszego zbioru danych. W tym module znajdziesz niezbędne wyjaśnienia teorii dotyczące sieci neuronowych. To dobry punkt wyjścia dla deweloperów, którzy chcą poznać deep learning.

W tym module zapoznasz się z nowoczesną architekturą konwolucyjną i wykorzystasz swoją wiedzę do wdrożenia prostej, ale skutecznej metody „squeezenet”. Ten moduł zawiera niezbędne wyjaśnienia teoretyczne dotyczące splotowych sieci neuronowych i jest dobrym punktem wyjścia dla deweloperów, którzy chcą poznać deep learning.

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak wykorzystać wzorce architektury powszechnie używane do osiągnięcia skali i odporności podczas obsługi danych w czasie rzeczywistym. Tworzysz urządzenie IoT (Raspberry Pi) do mierzenia danych pogodowych, a następnie potok danych obejmujący kolejkę wiadomości, funkcję bezserwerową, hurtownię danych działającą w chmurze i panel analityczny z wykorzystaniem Google Cloud Platform.

Zbuduj system ruchu Material w aplikacji Reply, korzystając z biblioteki Material Komponenty na Androida i Kotlin.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć i uruchomić przepływ pracy Apache Airflow w Cloud Composer, który wykonuje te zadania:

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz komponent internetowy relacji za pomocą LitElement.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz komponent internetowy Brick Viewer, korzystając z elementu świetlnego.

Dowiedz się, jak tworzyć aplikacje internetowe przy użyciu Pakietu emulatorów Firebase.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz przy użyciu technologii Flutter prosty odtwarzacz muzyki na Androida, iOS i w przeglądarce. Ten odtwarzacz połączy się z bazą danych Firebase (RTDB), co pozwoli użytkownikom synchronizować odtwarzanie na różnych urządzeniach.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć zwykłą kolejkę Cloud Tasks i używać jej do obsługi zadań docelowych HTTP. Następnie dowiesz się, jak zastąpić identyfikator URI HTTP na poziomie kolejki i jak korzystać z nowego interfejsu API BufferTask, by łatwiej buforować żądania HTTP za pomocą Cloud Tasks.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć bazę danych, wdrożyć usługę GenAI Retrieval Service dla baz danych oraz utworzyć przy użyciu przykładową aplikację czatu.

W tym module dowiesz się, jak skonfigurować i uruchamiać wykonania notatników przy użyciu Vertex AI Workbench. Poznasz takie zagadnienia jak: Łączny koszt wykonania tego ćwiczenia w Google Cloud wynosi około 2 USD. W tym module wykorzystano najnowszą

W ramach tego ćwiczenia w programowaniu utworzysz stronę internetową z platformą BBC micro:bitboard, która będzie wyświetlać obrazy na wyświetlaczu LED 5 x 5. Dowiesz się więcej o interfejsie Web Serial API oraz o tym, jak używać strumieni możliwych do odczytania i zapisu oraz przekształcenia do komunikacji z urządzeniami szeregowymi w przeglądarce.

Wykorzystasz Cloud Dataflow, utworzysz projekt Maven z pakietem SDK Cloud Dataflow i uruchomisz potok rozproszonej pracy przy użyciu konsoli Google Cloud Platform.

Z tego modułu dowiesz się, jak działa dostęp do urządzeń, i jak stworzyć aplikację internetową, która obsługuje uwierzytelnianie i wywołania interfejsu Smart Management API w ramach interfejsu Smart Device Management.

Dowiedz się, jak instrumentować swoje gry na Unity dzięki Zdalnej konfiguracji

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Testów A/B Zdalnej konfiguracji w grze Unity.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z zaawansowanych funkcji Crashlytics. Dzięki temu będziesz mieć lepszy wgląd w awarie i o okolicznościach, które mogły do nich doprowadzić.

W tym ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak napisać automatyzację automatyzacji.

Zmodyfikuj aplikację Google Home Sample for Matter, aby zlecać zarządzanie urządzeniami.

Dzięki niemu dowiesz się, jak rozpoznawać odręcznie napisane cyfry w 90% z dokładnością w 100 wierszach kodu Pythona / Keras.

Z tego samouczka dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Video Intelligence API w Pythonie.

Zacznij korzystać z Cloud Functions – bezserwerowego środowiska wykonawczego Google do tworzenia i łączenia usług w chmurze. Z tego modułu praktycznego dowiesz się, jak utworzyć funkcję w Cloud Functions, wdrożyć ją i przetestować, używając konsoli Google Cloud.

Statystyki zapytań dla Cloud SQL ułatwiają wykrywanie i diagnozowanie problemów z wydajnością zapytań dotyczących baz danych Cloud SQL, a także zapobieganie im. Udostępnia samoobsługowe, intuicyjne funkcje monitorowania i informacje diagnostyczne,

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Google Cloud Vision API w języku C#.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu DLP API do automatycznego klasyfikowania danych przesłanych do Cloud Storage. Na podstawie automatyzacji klasyfikacji danych przesłanych do Cloud Storage

Dowiedz się, jak w kilka minut stworzyć i opublikować zoptymalizowany obraz Dockera na potrzeby aplikacji Spring Boot Kotlin, bez Dockera czy Dockerfile, a następnie uruchom kompilację w Cloud Run.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zmienić kod ASP.NET Core w zreplikowaną aplikację działającą w Kubernetes w Google Kubernetes Engine.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć usługę opartą na Javie, która udostępnia interfejs API za pomocą gRPC. Następnie napiszesz klienta wiersza poleceń Java dla swojej usługi gRPC.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć aplikację ASP.NET Core w Google Kubernetes Engine przy użyciu Istio.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować funkcję Cloud KMS Autokey oraz automatycznie i na żądanie zaszyfrować zasoby podczas ich tworzenia.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak tworzyć i wdrażać złożone potoki badania danych z dostrajaniem hiperparametrów w Kubeflow Pipelines bez używania poleceń interfejsu wiersza poleceń ani pakietów SDK.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs będziesz pracować nad aplikacją ASP.NET Core z części 1 i dodasz do niej kolejne funkcje Istio.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przenieść aplikację Cloud NDB w języku Python 2 i aplikację Cloud Tasks (v1) w języku Python 2 do Pythona 3, Cloud Datastore i Cloud Tasks (v2)

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przekształcić mikroserwisy mikroserwisów w replikowaną usługę działającą w Google Kubernetes Engine.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować instalację potoku Cloud AI Platform (hostowane KFP) w GKE, utworzyć i uruchomić przepływy pracy systemów uczących się z użyciem Kubeflow Pipelines oraz zdefiniować i uruchomić potoki z poziomu notatnika AI Platform (Jupyter).

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć usługę w C# do udostępnienia interfejsu API przez gRPC oraz jak utworzyć klienta C# wywołującego usługę gRPC.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak tworzyć i wdrażać złożone potoki badania danych za pomocą Kubeflow Pipelines bez używania poleceń interfejsu wiersza poleceń ani pakietów SDK.

Dowiedz się, jak przenieść plik NDB App Engine w Pythonie 2 i Aplikacja do kolejki zadań (push) do Cloud NDB; Zadania Cloud

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć zarządzany katalog Active Directory w Google Cloud Platform

Celem tego modułu jest poznanie funkcji reguł Cloud NAT.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz transkrypcję pliku audio na język Text-to-Speech API z wykorzystaniem Node.js

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o wstępnie skonfigurowanych regułach WAF w Cloud Armor, które pozwolą zabezpieczyć się przed niektórymi z 10 najważniejszych luk w zabezpieczeniach OWASP, które mają proste nazwy zestawów reguł.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o usłudze Private Service Connect dla interfejsów API Google. Dokładniej rzecz ujmując, utworzysz punkt końcowy usługi dla interfejsów Cloud Storage API, utworzysz zasobnik Cloud Storage oraz przeprowadzić weryfikację z użyciem DNS.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz system równoważenia obciążenia serwera proxy TCP/SSL z usługą backendu i użyjesz Cloud Armor, aby ograniczyć dostęp do systemu równoważenia obciążenia tylko do określonego zestawu klientów użytkownika

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać aplikacji Node.js, aby tworzyć zrzuty ekranu stron internetowych i zapisywać je w Cloud Storage. Następnie utworzysz obraz kontenera aplikacji, uruchomisz go jako zadanie w Cloud Run, zaktualizujesz zadanie tak, aby przetwarzało więcej stron internetowych, i uruchamiaj je zgodnie z harmonogramem za pomocą usługi Cloud Scheduler.

Dowiedz się, jak hostować i skalować aplikację internetową w Google Cloud przy użyciu Compute Engine.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Video Intelligence API w języku C#.

Dowiedz się, jak za pomocą funkcji generatywnej AI od Google analizować poglądy influencerów w YouTube w odniesieniu do dowolnej firmy lub usługi.

Na potrzeby tych ćwiczeń zmodyfikujesz aplikację wideo na iOS, aby przesyłać treści na urządzenia obsługujące Google Cast.

Dowiedz się, jak utworzyć bazę danych AlloyDB przy użyciu zadania Cloud Run

Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji w języku Java w skonteneryzowanym środowisku.

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs zademonstrujemy, jak zintegrować modele LLM, Gemini 1.0 Pro (tylko tekst) i Gemini 1.0 Pro Vision (multimodalny) bezpośrednio w zadaniu BigQuery, aby generować statystyki generatywne, które nie wymagają pisania dużych ilości kodu.

Demonstruje funkcję wywoływania funkcji Gemini w aplikacji w Javie przez wywołanie modelu Gemini w celu administrowania danymi wejściowymi na potrzeby wywoływania funkcji, wywoływania interfejsu API, a następnie przetwarzania odpowiedzi w innym wywołaniu Gemini i wdrożenia jej w punkcie końcowym REST.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację do multimediów UAMP i jak obsługiwać lub przenosić nawigację przy użyciu gestów wstecz w związku z nadchodzącymi zmianami w Androidzie 13, które przewidują działanie gestów cofania.

W tym module utworzysz usługę menu Cymbal Eats i udostępnisz interfejsy API RESTowe do dodawania, aktualizowania, usuwania i wyświetlania pozycji menu. Utworzysz bazę danych Cloud SQL jako bazę danych backendu dla usługi menu, która będzie

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs użytkownik zapozna się z interfejsem DLP API za pomocą interfejsu wiersza poleceń. Użytkownik pobierze kod projektu i przejrzy niektóre narzędzia w katalogu przykładów oraz ich funkcje bazowe.

W ramach tego ćwiczenia w programowaniu zapoznasz się z Google Compute Engine, wykorzystując maszyny wirtualne, instalując oprogramowanie i udostępniając je w internecie za pomocą systemu równoważenia obciążenia sieci.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz strefę zarządzaną Cloud DNS i odpowiednie obiekty ResourceRecordSets za pomocą gcloud do zarządzania domeną i subdomenami. i ich rozwiązania.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz system równoważenia obciążenia i powiązaną usługę backendu. Następnie utworzysz regułę zarządzania botami Cloud Armor i dowiesz się, jak chroni ona backendy.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z BigQuery w Pythonie.

Z tego samouczka dowiesz się, jak zarządzać procesorami Document AI w Pythonie.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak uruchamiać zadania BigQuery na zbiorze danych Wikipedii równolegle z funkcją iteracji równoległej dostępnej w Workflows.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz system równoważenia obciążenia i powiązaną usługę backendu. Następnie utworzysz zasadę ograniczającą częstotliwość Cloud Armor i dowiesz się, jak chroni ona Twoje backendy.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak uruchomić zarządzany klaster Spark/Hadoop przy użyciu Dataproc, przesłać przykładowe zadanie Spark i wyłączyć klaster przy użyciu wiersza poleceń.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak rozbudować aplikację do obsługi czatu do umawiania spotkań, korzystając z Dialogflow i Kalendarza Google, tak aby mogła działać w Google Chat. Będziesz tworzyć i wdrażać niestandardowe wiadomości w Google Chat.

Ten program CodeLab pokazuje wykorzystanie Gemini w Google Cloud do przyspieszania rozwiązywania problemów i rozwiązywania problemów. Zapoznasz się z Gemini w podsumowywaniu logów, objaśnianiu błędów i wyszukiwaniu rozwiązań problemu.

W ramach tego ćwiczenia w programie poznasz kilka internetowych interfejsów API, które są zupełnie nowe lub dostępne tylko za flagą.

Dowiedz się, jak zarządzać zależnościami w Architect Registry.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz aplikację internetową, ograniczysz dostęp do określonych grup użytkowników, wykorzystasz tożsamość uwierzytelnionego użytkownika w programie.

Dowiedz się, jak utworzyć projekt Google Cloud, skonfigurować konsolę Google Cloud i się po niej poruszać oraz uzyskać dostęp do najczęściej używanych usług w Cloud Console.

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak uruchamiać WRF® w Google Cloud Platform przy użyciu rozwiązania Slurm-GCP od firmy SchedMD.

Z tego samouczka dowiesz się, jak przeprowadzać testy podstawowe przy użyciu wskaźników HEY i prognozowania w chmurze.

Dowiedz się, jak przesyłać strumieniowo multimedia i dane między 2 przeglądarkami. Zapoznanie się z podstawowymi interfejsami API i technologiami WebRTC. Przechwytuj obrazy i modyfikuj je, używając getUserMedia, CSS i elementu canvas. Skonfiguruj połączenie równorzędne i wymieniaj dane bezpośrednio między przeglądarkami za pomocą kanałów danych. Na koniec skonfiguruj serwer sygnałów przy użyciu środowiska Node.js.

Dowiedz się, jak otrzymywać informacje o lokalizacji na Androidzie (w tym na Androidzie 11).

Pomiary podstawowych wskaźników internetowych w czasie rzeczywistym za pomocą web-vitals.js i Google Analytics oraz analizowanie wyników w BigQuery.

Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i weryfikować dostęp do prognoz online za pomocą usługi Private Service Connect

Dowiedz się, jak utworzyć projekt Google Cloud, a następnie wywoływać interfejs API z poziomu tego projektu.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać zapięcia – interfejsu wiersza poleceń Apps Script – do wyciągania, wypychania i wdrażania projektów Apps Script z poziomu wiersza poleceń.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o nazwanych listach adresów IP Google Cloud Armor. Dokładniej rzecz ujmując, skonfigurujesz nazwane listy adresów IP w zasadzie zabezpieczeń i zweryfikujesz połączenia.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz nową instancję Compute Engine, skompilujesz i uruchomisz program do obliczania liczby pi z milionami miejsc po przecinku.

Dowiedz się, jak stale wdrażać skonteneryzowane zadania w GKE za pomocą Cloud Build.

Z tego samouczka dowiesz się, jak utworzyć prostą aplikację internetową w Pythonie w Google App Engine.

W ramach tego ćwiczenia w programowaniu dowiesz się, jak narzędzie Gemini Code Assist pomaga na kluczowych etapach cyklu życia oprogramowania (SDLC), takich jak projektowanie, kompilowanie, testowanie i wdrażanie. Zaprojektujemy i opracujemy całą aplikację, a następnie wdrożymy ją w Google Cloud.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z BigQuery z biblioteką klienta Node.js

Dowiedz się, jak stworzyć prostą aplikację wiosennego uruchamiania i wdrożyć ją w standardowym środowisku App Engine.

W tym module z kodem poznasz podstawy BigQuery i dowiesz się, jak używać go do wysyłania zapytań obejmujących terabajty danych, jak w przypadku zbioru danych Wikipedia.

Z tego modułu dotyczącego kodu dowiesz się, jak wdrożyć prostą aplikację ASP.NET w systemie Windows Server w Google Compute Engine

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z BigQuery w języku C#.

Dowiedz się, jak utworzyć klienta Django w interfejsie, aby zapewnić konwersację w aplikacji Dialogflow.

Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji w języku Python w skonteneryzowanym środowisku z wykorzystaniem Cloud Workstations.

Z tego modułu kodu dowiesz się, jak utworzyć i uruchomić aplikację ASP.NET Core w Google Cloud Shell – bez opuszczania przeglądarki.

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z Cloud Bigtable za pomocą klienta Java HBase. Wczytasz dane, a potem uruchomisz kilka zapytań i zobaczysz dane na mapie.

Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji w języku Python w skonteneryzowanym środowisku z wykorzystaniem Cloud Workstations.

Z tego modułu dotyczącego kodu dowiesz się, jak wdrożyć w Google App Engine prostą aplikację ASP.NET Core

Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji w języku Java w skonteneryzowanym środowisku.

Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak chronić interfejs BigQuery API za pomocą Ustawień usługi VPC. Ćwiczenia z programowania rozpoczynają się bez usługi interfejsu API chronionej granicą usługi, dzięki czemu można uruchamiać zapytania w

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać niestandardowych procedur prognozowania w Vertex AI, aby tworzyć niestandardowe logikę wstępnego i końcowego przetwarzania

W tym module poznasz pełny przepływ pracy ML w GCP: pozyskasz dane z BigQuery, utworzysz model XGBoost w instancji Notatników w Cloud AI Platform i wdrożysz model w AI Platform.

integrowanie bezserwerowych baz danych z aplikacjami działającymi w Cloud Run, konfigurowanie usług pod kątem korzystania z relacyjnej bazy danych Cloud Spanner i Cloud Firestore

Dowiedz się, jak połączyć aplikację działającą w Autopilocie w GKE z prywatną instancją bazy danych AlloyDB

W ramach tego ćwiczenia w programowaniu utworzysz stronę internetową z platformą BBC micro:bitboard, która będzie wyświetlać obrazy na wyświetlaczu LED 5 x 5. Dowiesz się więcej o interfejsie Web Serial API oraz o tym, jak używać strumieni możliwych do odczytania i zapisu oraz przekształcenia do komunikacji z urządzeniami szeregowymi w przeglądarce.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć dodatek do Google Workspace przy użyciu Node.js i Cloud Run.

W tym module utworzymy granicę Ustawień usługi VPC i użyjemy jej do ochrony projektu. Następnie wywołamy naruszenie Ustawień usługi VPC i przeprowadzimy proces rozwiązywania problemów z odmową. Z tego modułu dowiesz się, jak korzystać z Ustawień usługi VPC do ochrony swoich zasobów.

W tym module utworzymy granicę Ustawień usługi VPC i użyjemy jej do ochrony projektu. Następnie wywołamy naruszenie Ustawień usługi VPC i wykonamy proces rozwiązywania problemów z odmową, tworząc regułę ruchu wychodzącego. Z tego modułu dowiesz się, jak korzystać z Ustawień usługi VPC do ochrony swoich zasobów.

Z tego modułu dowiesz się, jak wytrenować model XGBoost na finansowym zbiorze danych, wdrożyć go w Cloud AI Platform i przeanalizować za pomocą narzędzia What-If.

Dowiedz się, jak dodać błyskawiczną nawigację i płynne przełączanie stron do aplikacji internetowej dzięki najnowszym interfejsom API dostępnym w Google Chrome.

Dowiedz się, jak utworzyć adaptacyjny formularz internetowy, w którym każdy użytkownik otrzymuje dostosowany interfejs odzwierciedlający jego preferencje w danym momencie.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Google Cloud Console przypisywać role zarządzania tożsamościami i dostępem do podmiotów zabezpieczeń w projekcie.

Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak skonfigurować system równoważenia obciążenia sieci, aby rozprowadzać ruch między instancje backendowe systemu równoważenia obciążenia na podstawie wag zgłaszanych przez kontrolę stanu HTTP z wykorzystaniem ważonego równoważenia obciążenia.

Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować bezpieczny notatnik zarządzany przez użytkownika

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć model TFLite, aby spersonalizować aplikację pod kątem każdego użytkownika i zoptymalizować zakupy w aplikacji.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć klasyfikację tekstu za pomocą Firebase i TensorFlow Lite.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć system rekomendacji treści w aplikacji za pomocą Tensorflow i Firebase

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć system rekomendacji treści w aplikacji za pomocą Tensorflow i Firebase.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć klasyfikację tekstu za pomocą Firebase i TensorFlow Lite.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zainstalować wersję próbną platformy ABAP 202

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację do obsługi czatu opartą na wiedzy, która będzie odpowiadać na pytania związane z wyszukiwaniem patentów i dostarczać trafne wyniki kontekstowe oparte na danych ze zbioru danych patentów.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs skonfigurujesz uwierzytelnianie pakietu SDK ABAP za pomocą tokenów dla SAP hostowanych w maszynie wirtualnej Compute Engine, a także wykonasz interfejs API weryfikacji adresu

Thread 1.2 wprowadza multiemisję w sieciach Thread, która umożliwia multiemisję między sieciami typu Thread i infrastrukturą (Wi-Fi/ethernet). Dzięki nim dowiesz się, jak skonfigurować funkcje Multicast w wątkach 1.2 i jak z nich korzystać.

W ramach tego ćwiczenia wykorzystasz interfejsy API OpenThread, aby uruchomić sieć Thread, monitorować i reagować na zmiany ról urządzeń oraz wysyłać wiadomości UDP na prawdziwym sprzęcie.

Dzięki temu ćwiczeniu z programowania będziesz używać OTBR jako standardowego routera granicy Thread, wykrywać urządzenia Thread i docierać do nich z telefonu komórkowego połączonego z tą samą siecią Wi-Fi.

Dzięki nim dowiesz się, jak za pomocą programu OpenThread utworzyć rzeczywisty sprzęt, utworzyć sieć Thread i zarządzać nią oraz przekazać wiadomości między węzłami.

W tym ćwiczeniu z zakresu symulowania sieci na urządzeniach wirtualnych będziesz przeprowadzać symulację sieci za pomocą OpenThread na komputerze z Linuksem lub Mac OS.

W ramach tego ćwiczenia zaprogramujesz OpenThread na prawdziwym sprzęcie, utworzysz sieć Thread i będziesz nią zarządzać oraz przekażesz wiadomości między węzłami.

W tym kursie wykorzystasz wiersz OTNS i wizualizację sieciową, aby dodać/przenieść lub usunąć węzły w symulowanej sieci typu Thread i sprawdzić, jak sieć dostosowuje się do zmian w topologii.

W tym ćwiczeniu z programowania uruchomisz testy funkcjonalne OpenThread z wizualizacją za pomocą interfejsu internetowego.

Dzięki nim dowiesz się, jak zbudować router graniczny OpenThread z obsługą NAT64 i użyć urządzenia końcowego w sieci, by uzyskać dostęp tylko do zasobów IPv4 z internetu.

Dzięki nim dowiesz się, jak za pomocą programu OpenThread utworzyć rzeczywisty sprzęt, utworzyć sieć Thread i zarządzać nią oraz przekazać wiadomości między węzłami.

W tym ćwiczeniu z zakresu symulowania sieci na urządzeniach wirtualnych przeprowadzisz symulację sieci nici za pomocą OpenThread w Dockerze.

Dzięki nim dowiesz się, jak za pomocą programu OpenThread utworzyć rzeczywisty sprzęt, utworzyć sieć Thread i zarządzać nią oraz przekazać wiadomości między węzłami.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wysyłać zdarzenia zewnętrzne do GA4 za pomocą platformy Measurement Protocol(WEB).

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o usłudze Private Service Connect dla interfejsów API Google. Dokładniej rzecz ujmując, utworzysz punkt końcowy usługi dla interfejsów Cloud Storage API, utworzysz zasobnik Cloud Storage oraz przeprowadzić weryfikację z użyciem DNS.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Google Analytics dla Firebase do analizowania zachowań użytkowników za pomocą zdarzeń w aplikacji.

Stworzymy aplikację do rozpoznawania obrazów przy użyciu Spring Boot i Javy. Pozwoli Ci to w pełni wykorzystać potencjał rozpoznawania i analizy obrazów w Twoich projektach.

Poznaj podstawy programowania z Asystentem Google.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać reklamy wbudowane AdMob (banery i reklamy natywne) do aplikacji Flutter.

Poznaj podstawy programowania z Asystentem Google.

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak używać Zdalnej konfiguracji Firebase do zmiany działania aplikacji bez jej aktualizowania. Dowiesz się też, jak przeprowadzać testy A/B, aby znaleźć optymalną wartość.

Poznaj funkcje i możliwości edytora Cloud Shell i Cloud Shell.

W tym ćwiczeniu poznasz główne zagadnienia związane z przyspieszonymi stronami mobilnymi oraz dowiesz się, czym różnią się one od tradycyjnych dokumentów HTML. Zrobimy to, tworząc i weryfikując dokumenty AMP.

W tym ćwiczeniu poznasz główne zagadnienia związane z przyspieszonymi stronami mobilnymi oraz dowiesz się, czym różnią się one od tradycyjnych dokumentów HTML. Zrobimy to, tworząc i weryfikując dokumenty AMP.

Dowiedz się, jak ulepszyć swoje działanie za pomocą funkcji, które sprawią, że użytkownicy będą do Ciebie wracać.

Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak dotrzeć do grupy punktów końcowych sieci(NEG) za pomocą zewnętrznego hybrydowego systemu równoważenia obciążenia HTTP (s).

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się więcej o Cloud IDS. Dokładniej rzecz ujmując, utworzysz punkt końcowy Cloud IDS, wygenerujesz ruch związany z zagrożeniami i przeanalizujesz wyniki.

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak używać Zdalnej konfiguracji Firebase do zmiany działania aplikacji bez jej aktualizowania. Dowiesz się też, jak przeprowadzać testy A/B, aby znaleźć optymalną wartość.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać do aplikacji Flutter baner, reklamy pełnoekranowe i reklamy z nagrodą.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać reklamę AdMob wyświetlaną przy otwarciu aplikacji do aplikacji na Unity.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi Private Service Connect do publikowania i używania usług.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Google Analytics dla Firebase do analizowania zachowań użytkowników za pomocą zdarzeń w aplikacji.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi Private Service Connect do publikowania i wykorzystywania usług w środowisku GKE

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć tabelę wyników w grach za pomocą tabeli bazy danych Cloud Spanner z kolumną sygnatury czasowej zatwierdzenia.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak kierować alerty monitorowania Datadog do Google Cloud przy użyciu Eventarc.

Oprogramowanie sprzęgające Cloud SQL Go to najprostszy sposób na bezpieczne połączenie aplikacji w języku Go z bazą danych Cloud SQL. Cloud Run to w pełni zarządzana bezserwerowa platforma, która umożliwia uruchamianie bezstanowych kontenerów

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak połączyć się z zasobami obliczeniowymi Google Cloud Platform przez internet.

W tym module z kodem utworzysz usługę Cloud Run aktywowaną przez usługę Cloud Scheduler w regularnych odstępach czasu, aby utworzyć kolaż najnowszych zdjęć.

Z tego samouczka dowiesz się, jak zacząć korzystać z Cloud Run przez wdrożenie i uruchomienie bezstanowego kontenera bez serwera (z pominięciem infrastruktury). Cloud Run oferuje opcję w pełni zarządzaną oraz możliwość uruchamiania w ramach klastra GKE.

W tym module z kodem utworzysz usługę w języku Java, korzystając z oferowanej przez Google pomocy dotyczącej bibliotek natywnych klienta Java, i wdrożysz ją w Cloud Run. Usługa uruchamia analizę obrazów za pomocą interfejsu Vision API w odpowiedzi na zdarzenia w Cloud Storage i zapisuje wyniki analizy w kolekcji Firestore.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz prostą aplikację internetową, uruchomisz ją w prywatnym środowisku programistycznym, a potem uruchomisz w kontenerze przy użyciu Dockera, a na koniec wdrożysz tę aplikację w chmurze.

W tym module kodu utworzysz funkcję w Cloud Functions (Java), która w odpowiedzi na zdarzenia Cloud Storage uruchamia analizę obrazów za pomocą interfejsu Vision API i zapisuje wyniki analizy w kolekcji Firestore.

Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak używać Spring Cloud GCP do pisania i odczytywania obiektów z Datastore

W tym module kodu utworzysz nową usługę Cloud Run, która będzie aktywowana przez Eventarc po usunięciu obrazu z Cloud Storage. Usługa z kolei usuwa miniaturę obrazu z Cloud Storage i metadane z kolekcji Firestore.

Naucz się tworzyć i uruchamiać w Cloud Shell aplikację w języku Spring rozruchu bez opuszczania przeglądarki.

W tym ćwiczeniu w Codelabs poznasz główne funkcje Eventarc.

Dowiedz się, jak połączyć aplikację Spring Run z Cloud SQL.

W tym module z kodem utworzysz usługę w języku Java, korzystając z oferowanej przez Google pomocy dotyczącej bibliotek natywnych klienta Java, i wdrożysz ją w Cloud Run. Usługa uruchamia analizę obrazów za pomocą interfejsu Vision API w odpowiedzi na zdarzenia w Cloud Storage i zapisuje wyniki analizy w kolekcji Firestore.

W tym module na temat kodu utworzysz funkcję w Cloud Functions, która w odpowiedzi na zdarzenia Cloud Storage uruchamia analizę obrazów za pomocą interfejsu Vision API i zapisuje wyniki analizy w kolekcji Firestore.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację Spring przy użyciu narzędzia Kotlin i zintegrujesz ją z kilkoma technologiami Google Cloud Platform, takimi jak Cloud Pub/Sub czy Cloud SQL.

W tym module z kodem utworzysz z administrowaną wersją programu Pic-a-daily za pomocą Workflows.

Z tego samouczka dowiesz się, jak używać interfejsu Speech-to-Text API w Pythonie.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć tabelę wyników w grach za pomocą tabeli bazy danych Cloud Spanner z kolumną sygnatury czasowej zatwierdzenia.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć instancję Google Cloud Spanner i pustą bazę danych, a także jak wczytywać przykładowe dane i wykonywać na nich zapytania.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz 2 aplikacje Spring Boot, które będą wymieniać wiadomości przez Spring Integration, korzystając z Google Cloud Pub/Sub w tle.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak odpowiadać na alerty monitorowania Datadog za pomocą Eventarc i Workflows.

Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak zacząć używać Cloud Run przez wdrożenie i uruchomienie bezstanowego kontenera bez serwera (z pominięciem infrastruktury). Cloud Run oferuje opcję w pełni zarządzaną oraz możliwość uruchamiania w ramach klastra GKE.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Speech-to-Text API w języku C#

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs połączysz z Cloud Spanner przykładowe usługi działające w Autopilocie w GKE.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wdrożysz usługi produktu i usługę Post zakupowy, które będą działać z Cloud Spanner.

W tym module z kodem utworzysz usługę Cloud Run, która tworzy miniatury obrazów w odpowiedzi na zdarzenia Cloud Storage przekazywane przez temat Pub/Sub.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz podstawową aplikację w Javie, która za pomocą Hibernate przechowuje dane w Cloud Spanner.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć i uruchomić bota Slacka w Google Cloud. Wykorzystuje Cloud Run – w pełni zarządzaną platformę obliczeniową, która automatycznie skaluje bezstanowe kontenery.

W tym ćwiczeniu w programowaniu przeprowadzisz transkrypcję pliku audio na Speech-to-Text API i Node.js

Dzięki temu ćwiczeniu w programowaniu dowiesz się, jak wdrożyć system Django CMS przy użyciu komponentów bezserwerowych: Cloud Run dla silnika internetowego, Cloud SQL dla bazy danych i Cloud Build do obsługi zasobów medialnych.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz frontend internetowy w Google App Engine, który umożliwi użytkownikom przesyłanie zdjęć, przeglądanie przesłanych zdjęć, ich miniatur i najnowszego kolażu.

Dowiedz się, jak wdrożyć i uruchomić kontener z Cloud Run w Node.js.

Dowiedz się, jak wdrożyć aplikację w wersji Spring Java na platformie Kubernetes w GKE.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć tabelę wyników w grach za pomocą tabeli bazy danych Cloud Spanner z kolumną sygnatury czasowej zatwierdzenia.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Spring Cloud GCP do zapisywania i odczytywania danych w bazie danych Cloud Spanner.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Terraform tworzyć zasoby Google Cloud Spanner i nimi zarządzać.

Dowiedz się, jak zapisać dane w pamięci podręcznej w aplikacji Spring Run przy użyciu Memorystore.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz proste mikroserwisy Spring Boot i pobierzesz obiekty tajne oraz wartości konfiguracji przechowywane w usłudze Secret Manager.

W ramach tego ćwiczenia w programie poznasz Cloud Profiler – narzędzie do ciągłego zbierania i analizowania danych dotyczących wydajności ze środowisk produkcyjnych o niewielkich nakładach pracy.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz proste mikroserwisy Spring Boot i dodasz funkcje śledzenia rozproszonego za pomocą polecenia inicjującego logi czasu Spring Cloud GCP, który przechowuje dane logów czasu w Cloud Trace.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wdrożysz usługę profilu gracza i usługę dopasowywania gier do współpracy z Cloud Spanner.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przy użyciu serwera proxy Cloud SQL skonfigurować połączenie między instancją Compute Engine a Cloud SQL w prywatnej sieci wewnętrznej Google.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować proste połączenie z instancją Cloud SQL, z której można korzystać z dowolnego miejsca.

Dowiedz się, jak zacząć korzystać z funkcji w Cloud Run

Docker to otwarta platforma do tworzenia, przesyłania i uruchamiania aplikacji. Docker pozwala oddzielić aplikacje od infrastruktury i traktować infrastrukturę jak aplikację zarządzaną. Docker pomaga szybciej wysyłać kod, testować go i wdrażać oraz

Dowiedz się, jak skonfigurować Eventarc w celu aktywowania przepływów pracy, które integrują się z Cloud Run i Pub/Sub w celu wykonywania procesu biznesowego dotyczącego nagród dla klientów.

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz widżet ekranu głównego dla aplikacji Flutter na iOS lub Androida. Zaczniesz od podstawowej aplikacji z wiadomościami Flutter. Następnie należy użyć natywnych platform do utworzenia interfejsu dla samych widżetów. Na koniec dowiesz się, jak dzielić się zasobami i nawiązywać komunikację między widżetami a główną aplikacją.

W tym ćwiczeniu w programowaniu dowiesz się wszystkiego o Dataproc Serverless, m.in. o tym, jak zacząć korzystać z tej usługi i jak uzyskać dostęp do jej zestawu funkcji.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzymy rozszerzenie do Chrome za pomocą Gemini. Dodamy iteracyjne funkcje, aby osiągnąć poziom, który pomoże nam dodawać funkcje do strony Google Meet.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak generować obrazy za pomocą Vertex AI i wysyłać je do Google Ads

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs prześlesz zadania Spark ML do usługi Dataproc Google.

Autoryzacja plików binarnych to funkcja zabezpieczeń podczas wdrażania, która zapewnia, że w Google Kubernetes Engine (GKE) lub Cloud Run wdrażane są tylko zaufane obrazy kontenerów. Dzięki usłudze Binary Authorization możesz wymagać, aby obrazy były

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak korzystać z Dataproc w Google Compute Engine (GCE).

Twórz bezpieczne, skalowalne, zgodne i oparte na danych aplikacje mobilne związane z opieką zdrowotną dzięki pakietowi SDK Android-FHIR, OHS i Google Cloud Healthcare API

Dowiedz się, jak skonfigurować Eventarc, aby aktywować przepływy pracy, które integrują się z Autopilotem w GKE i Pub/Sub w celu wykonywania procesu biznesowego związanego z nagrodami dla klientów.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak śledzić zdarzenia na stronie internetowej w komponencie WebView przy użyciu GA4F, przekazując je do kodu natywnego.

Podczas tego ćwiczenia w Codelabs poznasz zaawansowane funkcje związane z ruchem, które są dostępne w nowym zewnętrznym systemie równoważenia obciążenia HTTPs.

W tym module dowiesz się, jak utworzyć kompleksowy system danych dla AI na potrzeby wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym w Google Cloud. Chcemy dowiedzieć się, jak przejść od nieprzetworzonych danych do gotowego do produkcji potoku ML

W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację w Cloud Run, która w kilka minut przekształci Twój rysunek w kod strony internetowej przy użyciu modeli generatywnej AI spośród wybranych Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro i innych.

W pakiecie Dialogflow jest mnóstwo możliwości integracji z internetem, Asystentem Google, mediami społecznościowymi i bramkami telefonicznymi. Aby jednak wdrożyć czatboty na urządzeniach mobilnych, musisz utworzyć integrację niestandardową. W tym module dowiesz się, jak zintegrować Dialogflow Essentials z aplikacją Flutter.

Dowiedz się, jak utworzyć usługę Cloud Run, która komunikuje się z plikiem pomocniczym za pomocą portu lokalnego hosta i punktu montowania woluminu.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać parsera formularzy Document AI do analizowania odręcznych formularzy w Pythonie. Jako przykładu użyjemy prostego formularza przyjmowania leków, ale ta procedura sprawdzi się w przypadku każdej

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Document AI Workbench do tworzenia w pełni dostosowanych modeli z użyciem własnych danych treningowych.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z trenowania ulepszonego Document AI, aby poprawić jakość modelu z wykorzystaniem własnych danych treningowych.

Nawiążmy rozmowę z Asystentem Google, która pomoże Ci pobierać wydarzenia i informacje o literaturze dotyczące spotkania Women in Voice.

Nawiążmy rozmowę z Asystentem Google, która pomoże Ci uzyskać informacje o programie telewizyjnym.

Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak utworzyć usługę ułatwień dostępu dla użytkowników Androida.

Używaj wzorów, rekordów i innych nowych funkcji Dart 3, aby zmienić architekturę interfejsu użytkownika w aplikacji Flutter.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Procurement DocAI i Lending DocAI do klasyfikowania i analizowania wyspecjalizowanych dokumentów.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wykorzystasz optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) w dokumentach PDF przy użyciu Document AI i Pythona. Dowiesz się, jak tworzyć żądania procesów online (synchroniczne) i wsadowe (asynchroniczne).

Dowiedz się, jak utworzyć niestandardowy czatbot Dialogflow na potrzeby Google Chat z dynamicznymi odpowiedziami kart.

Na tej stronie objaśniamy, jak korzystać z Dataflow SQL i tworzyć zadania Dataflow SQL.

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przenieść aplikacje z Apache Kafka do Google Cloud Pubsub przy użyciu stopniowej migracji.

W ramach tego ćwiczenia w programowaniu napiszesz funkcję w Cloud Functions, która łączy się z dotychczasową bazą danych Cloud SQL i wysyła instrukcję wstawiania SQL.

Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dla początkujących poznasz funkcję generatora. Generatory wykorzystują najnowsze duże modele językowe Google (LLM) do generowania odpowiedzi agentów. W kontekście tego ćwiczenia z programowania wykorzystasz generator, który pobiera informacje z magazynu danych, aby podejmować świadome decyzje.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z systemu Document AI z udziałem człowieka, aby wykonywać zadania weryfikacji manualnej za pomocą specjalistycznych procesorów.

Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dla początkujących poznasz funkcję generatywnej funkcji zastępczej, która wykorzystuje najnowsze generatywne duże modele językowe Google (LLM) do generowania odpowiedzi agenta wirtualnego.

W ramach tego ćwiczenia w programie skupię się na tworzeniu samouczka korzystającego z interfejsu Document AI API z Node.js

Konfigurowanie i uruchamianie notatnika z interaktywną funkcją Beam

W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wytrenujesz model do rozpoznawania odręcznych cyfr. W terminologii systemów uczących się jest to tzw. zadanie klasyfikacji, ponieważ prognozuje kategorię dla określonych danych wejściowych.

Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się: tworząc Komponent sieciowy od podstaw, a następnie stopniowo ulepszaj go do postaci lit.