在 Google Cloud Platform 上开发一款名为“Aidemy”的 AI 赋能的功能齐全的助教系统，展示多代理系统的强大功能。获得在 Google Cloud 上设计、构建和部署复杂多代理系统的实用经验，掌握 LLM 应用开发中的关键概念，并了解事件驱动型架构的好处。

在本实验中，您将学习如何将 BigQuery 机器学习推理功能与远程模型（Gemini 模型）结合使用，以便分析电影海报图片并生成对应的影片摘要。

学习如何在 Google Cloud 上构建、容器化和部署 Spring Boot 应用。

了解如何使用 Cloud Firestore 构建可扩缩并满足用户需求的排行榜。

了解如何使用 Firebase Cloud Messaging 和 In-App Messaging 与用户通信并发展业务。

了解如何将 Firebase 产品集成到您的 Flutter 应用，从而实现顺畅无缝的移动应用前端和后端开发。

了解如何使用导航、高级状态和附带效应来创建有效运行的应用。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Google Cloud 强大的工具和基础架构构建和部署生成式 AI 代理。我们将介绍基本概念，并引导您完成初始步骤，以便顺利启动您的第一个代理。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用可信空间解决方案通过加速器运行 AI/ML 工作负载。

开始使用通行密钥，为用户打造安全、人性化的身份验证体验。

了解 Compose for Wear OS，它是一种新式声明式界面工具包，可帮助您构建针对穿戴式设备优化的精美界面。

开始在网页上使用通行密钥，为您的用户构建安全且人性化的身份验证体验！

了解 Cloud Run 服务（适用于处理 Web 请求的容器）和 Cloud Run 作业（适用于运行完毕且不处理请求的容器）。

Cloud Run 是一个全代管式平台，可让您直接在 Google 可伸缩的基础架构之上运行代码。本 Codelab 将演示如何将 Cloud Run 上的 Next.js 应用连接到 Cloud SQL for PostgreSQL 数据库。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 在终端中，启用以下 API： 如果系统提示您进行授权，请点击 授权 继续。 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示类似以下内容的成功消息： 创建并配置供 Cloud Run 使用的 Google Cloud

了解 Firebase 应用开发平台的基础知识，并使用 Firebase 构建您的第一个应用。

在本 Codelab 中，您将学习如何使用逻辑回归了解性别、年龄段、展示时间和浏览器类型等特征与用户点击广告的可能性之间的关联程度。 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 首先，选择一个包含大量优质数据的旧广告系列。如果您不知道哪个广告系列可能包含最优质的数据，不妨针对您有权访问的时间最早的整月数据运行以下查询： 选择较早的数据，针对即将从广告数据中心移除的数据训练模型并对其进行测试。如果这些数据遇到模型训练限制，这些限制将在数据删除后结束。

在本 Codelab 中，您将学习如何使用逻辑回归了解性别、年龄段、展示时间和浏览器类型等特征与用户点击广告的可能性之间的关联程度。 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 首先，选择一个包含大量优质数据的旧广告系列。如果您不知道哪个广告系列可能包含最优质的数据，不妨针对您有权访问的时间最早的整月数据运行以下查询： 选择非近期数据，针对即将从广告数据中心移除的数据训练模型并对其进行测试。如果这些数据遇到模型训练限制，这些限制将在数据删除后结束。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用线性回归来创建可预测每次点击费用的模型。 要完成本 Codelab，您需要： 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 请运行以下查询 最佳实践是将表创建步骤与模型创建步骤分开。 对您在上一步中创建的临时表运行以下查询。您不必费心提供开始日期和结束日期，因为系统会根据临时表中的数据推断出这些日期。 行 mean_absolute_error mean_squared_error mean_squared_log_error

在此 Codelab 中，您将学习如何使用线性回归来创建可预测每次点击费用的模型。 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 请运行以下查询 最佳实践是将表创建步骤与模型创建步骤分开。 对您在上一步中创建的临时表运行以下查询。您不必费心提供开始日期和结束日期，因为系统会根据临时表中的数据推断出这些日期。 行 mean_absolute_error mean_squared_error mean_squared_log_error

Firebase App Check 可确保请求来自合法应用和设备，从而有助于保护您的后端资源免遭滥用，例如防范账单欺诈和钓鱼式攻击。它可与 Firebase 服务以及您自己的后端服务搭配使用，以确保您的资源安全无虞。 如需详细了解 Firebase App Check ，请参阅 Firebase 文档。 App Check 使用平台专有的服务来验证应用和/或设备的完整性。这些服务称为 认证提供程序 。其中之一就是 Apple 的 App Attest 服务，App Check

App Check 使用平台专有的证明提供方机制，以实现仅允许来自正版应用的流量。除了保护 Firebase 上的后端资源外，您还可以用它来保护其他资源、端点或您自己的服务器。欢迎完整观看此播放列表，了解 App Check 的多功能特性以及如何立即开始使用。

了解如何使用 Firebase 和 Flutter 打造令人愉悦的响应式跨平台体验。

在此 Codelab 中，您将使用 FCM HTTP v1 API 向在多个平台上运行的应用发送推送通知。您使用 Flutter 构建应用，该应用可在 Android/iOS/Web 上顺畅运行。

您可以将 Firebase App Check 与 App Attest 搭配使用，以保护后端服务并验证发送到 Firebase 服务的请求是否来自真实的应用。 通常建议您逐步将用户纳入 App Attest 服务，以免达到配额限制。如需了解详情，请参阅 Apple 的“ 准备使用应用认证服务 ”文档。 如 分阶段发布版本更新 中所述，使用 Apple 的 App Store Connect 功能逐步发布应用更新有助于更顺利地推出 App

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Firebase 和 TensorFlow Lite 实现文本分类。

了解如何将 Firebase 与 Next.js 应用集成。

在此 Codelab 中，您将学习如何防止他人未经授权访问 Web 应用。

在此 Codelab 中，您将学习如何在 Swift 中使用 iOS 上的 Firebase 平台。

在此 Codelab 中，您将学习如何将 Firebase Performance Monitoring 添加到示例应用并在功能发布期间衡量其性能。

了解如何使用 Performance Monitoring 来调查性能问题并监控新功能发布、发布配置更改，以及使用 Firebase Remote Config 安全地发布新功能

了解如何使用 Firebase Remote Config 更改行为、围绕配置开展实验，以及如何不进行更新即测试您的 Unity 游戏。

在此 Codelab 中，您将学习如何在 Unity 游戏中使用 Remote Config A/B Testing。

快速将应用的最新版本交付给测试人员。在

了解如何将 Firebase Extensions 与 Gemini API 搭配使用，构建具有 AI 赋能的 Web 应用，例如个性化推荐功能。

在此 Codelab 中，您将使用 Cloud Firestore 和 Cloud Functions 构建一个排行榜。

了解如何使用 Firebase Cloud Messaging 和 Firebase In-App Messaging 向用户发送消息。

了解如何向用户传送有针对性的消息传递宣传活动，以及如何使用传送和互动数据最大限度地提升这些宣传活动的效果。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Measurement Protocol 进行服务器到服务器调用，以便将事件发送到 GA4

在本 Codelab 中，我们将通过示例演示如何构建收入分桶来设置 SKAdNetwork 转化价值架构

在此 Codelab 中，您将使用最新的 Angular 库 AngularFire 构建一个包含实时协作地图的旅行博客。最终的 Web 应用将包含一个旅行博客，您可以在其中上传您去过的每个地点的图片。 AngularFire 将用于构建 Web 应用，Emulator Suite 用于本地测试，Authentication 用于跟踪用户数据，Firestore 和 Storage 用于持久存储数据和媒体，Cloud Functions 为其提供支持，最后，Firebase Hosting

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 TensorFlow 和 Firebase 为应用创建内容推荐引擎

在此 Codelab 中，您将使用 Flutter 构建一个适用于 Android、iOS 和 Web 的简单音乐播放器。此播放器将连接到 Firebase RTDB，以便用户在其设备之间同步播放。

在本 Codelab 中，您将使用 Firebase A/B Testing 创建您的第一个 Firebase In-App Messaging 实验。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Firebase 平台构建 Android 应用。

了解如何使用 Remote Config 插桩 Unity 游戏

在此 Codelab 中，您将学习如何部署 TFLite 模型，以针对每位用户量身定制应用并优化应用内购买

在此 Codelab 中，您将构建一个用于地理编码的 Firebase 扩展程序。本入门 Codelab 将向您介绍如何将现有 Cloud Functions 函数转换为 Firebase Extensions，以便轻松分发给数百万开发者，并帮助他们扩展 Firebase 项目。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 JavaScript WebView 实现将事件发送到 GA4

在此 Codelab 中，您将通过构建聊天应用，学习如何在 Web 上使用 Firebase 平台。

了解如何使用 Firebase 构建 Flutter 移动应用。

了解如何将 Firebase 功能用于 Flutter，包括用户身份验证、数据删除、功能标记和崩溃跟踪。

借助 App Distribution SDK，您可以快速将最新版本交付给测试人员。在此 Codelab 中，您将更新应用，以便在有新的 build 可用时向测试人员显示应用内提醒。

使用 Terraform 设置和管理 Firebase 项目，包括对基础架构和 Firebase 产品进行程序化配置。

在此 Codelab 中，您将现有的 Firebase Web 应用迁移到新的模块化 Firebase JS SDK，以移除不使用的代码并加快应用加载速度。

了解如何使用屏蔽函数实现多重身份验证并创建自定义身份验证要求

了解如何在 Firebase 中使用安全功能，包括多重身份验证 (MFA)、屏蔽函数和跨服务安全规则。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用几行代码将 Firebase Authentication 添加到 Flutter 应用。

实时应用性能数据让 bug 和缺陷无所遁形，有助于您减少花在四处奔忙“救火”上的时间，从而腾出更多时间来打造愉悦的体验。

在此 Codelab 中，您将在 Web 应用中设置 Firebase Performance Monitoring，并了解如何使用它确保应用能够顺利运行，为最终用户提供良好体验。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Google Analytics for Firebase (GA4F) 实现事件，以及如何通过 Google Ads 发布操作广告系列。

在此 Codelab 中，用户将结合使用 App Distribution 和 Fastlane 插件来分发 iOS build 并注册测试设备。然后，用户将从应用分发控制台中导出包含设备和 UDID 的 .txt 文件，并自动注册这些设备（这是分发临时 iOS build 的要求）。

在此 Codelab 中，您将构建一个示例应用，并学习如何使用 Firebase Performance Monitoring 衡量加载时间和屏幕渲染情况。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 FCM 主题向一组选定的应用实例多播推送消息。

升级调试过程，并更好地了解 Unity 游戏发生崩溃的情况和可能造成崩溃的原委。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Crashlytics 的高级功能。这些功能有助于您更好地了解发生崩溃的情况和可能造成崩溃的原委。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 TensorFlow 和 Firebase 为应用创建内容推荐引擎。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Firebase 和 TensorFlow Lite 实现文本分类。

在此 Codelab 中，您将了解如何使用 Cloud Functions for Firebase 向聊天应用的用户发送通知。

使用 Firebase 和 StackBlitz 在线编辑器从头开始构建 Web 应用。您将使用基本的 HTML 和 JavaScript 与 Firebase 通信。这是一个非常好的介绍，告诉您如何使用 Firebase 控制台以及将 Firebase 集成到应用。不必事先学习各种相关知识，也无需了解如何安装软件。

在本 Codelab 中，您将创建一个 Spanner 实例，并使用 Spanner 的内置矢量搜索功能以及与 Vertex AI 模型的集成功能对矢量嵌入执行相似度搜索。

了解 ARCore 中的 Scene Semantics and Geospatial Depth API，这些 API 可让您更深入地了解环境。

了解 ARCore 中的 Streetscape Geometry API 和 Rooftop 锚点 API，它们可帮助您了解高达 100 米的建筑物的数据。

了解如何使用 Firebase 在本地环境中开发和运行应用。

了解 Places SDK for Android，并使用 Kotlin 构建包含真实地点相关数据的 Android 应用。

在此 Codelab 中，您将构建一个基于 RAG 的矢量搜索应用，该应用旨在根据客户搜索（通过文本和图片）查找匹配的玩具，根据用户请求创建自定义玩具，并使用 AlloyDB、Gemini、Imagen、LangChain4j 和 GenAI 数据库工具箱预测自定义创建的玩具的价格。

在本教程中，您将学习如何配置和验证 Private Service Connect Vertex AI Pipelines

在此 Codelab 中，您将学习如何在计算虚拟机上部署 AlloyDB Omni、加载数据并使用 AlloyDB Columnar Engine 提升性能

在此 Codelab 中，您将学习如何创建 AlloyDB 集群、为数据库部署 GenAI Databases Retrieval Service，以及使用该服务创建示例应用。

在此 Codelab 中，您将学习如何在 GKE 集群上部署 AlloyDB Omni、将 I 模型部署到同一集群、在 AlloyDB Omni 中注册该模型，并使它们协同工作

在此 Codelab 中，您将学习如何将 AlloyDB AI 与向量搜索结合使用，并为向量数据创建索引

在此 Codelab 中，您将使用 Gemini Code Assist，它是 Google Cloud 中的一个 AI 赋能的协作工具。您将学习如何使用 Gemini Chat 和内嵌代码助理来生成代码、理解代码以及执行其他 AI 辅助编码任务。

在此 Codelab 中，您将学习如何将 Cloud SQL AI 集成与向量搜索结合使用，并在向量数据上创建索引

图片占网页加载所需字节数的平均 超过 60% 。使用 AVIF，您可以缩减图片大小并加快网站加载速度。 AVIF 是一种从 AV1 视频数据流派生的图片格式。AVIF 专为提高压缩效率而打造。 与 JPEG、PNG、GIF 或 WebP 图片相比，AVIF 图片的大小要小得多，但质量相同或更好。 Squoosh 是一款图片压缩 Web 应用。借助 Squoosh，您可以轻松将图片压缩为 AVIF 图片。 然后，Squoosh 会将您的图片压缩为 AVIF 图片。Squoosh

在此 Codelab 中，您将学习如何为 AlloyDB 创建 Private Service Connect

在此 Codelab 中，您将学习如何创建一个由 Gemini 提供支持的视频摘要工具，以便对 YouTube 视频进行总结。

在此 Codelab 中，您将学习如何为 Cloud SQL 创建 Private Service Connect

在此 Codelab 中，您将构建并部署一个价格预测应用的 Toolbox，该 Toolbox 使用 Gen AI Toolbox for Databases 服务，并使用 AlloyDB 和生成式 AI 功能。

与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:

了解如何使用 Firebase Data Connect 和 GraphQL 构建 Web 应用

此 Codelab 将引导您创建一个依托知识的瑜伽姿势推荐应用。该应用会通过建议匹配的瑜伽姿势来回答用户问题。您将学习如何根据 Hugging Face 数据集构建包含瑜伽姿势的 Firestore 集合、设置 Firestore 向量搜索，并将所有内容集成到 Flask 应用中。

了解构建达到生产质量的强大应用的最佳实践和推荐架构。

与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:

与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:

与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:

在本实验中，您将使用 Google 的生成式 AI 产品，借助 Gemini Cloud Assist 在 Google Cloud 中构建基础架构，使用 Data Canvas 的自然语言 SQL 功能查询 BigQuery 数据，借助 Gemini Code Assist 在 Colab Enterprise Jupyter 笔记本和 Eclipse Theia（Visual Studio Code）中编写代码，并在 Vertex AI Agent Builder 中集成基于 Cloud

在此 Codelab 中，您将构建一个知识驱动的上下文瑜伽姿势搜索应用，旨在根据用户的瑜伽姿势问题回答相应问题。还可以执行创建和修改瑜伽姿势等管理任务。

了解如何使用 Activity Recognition Transition API 在应用中构建强大的上下文功能

此 Codelab 将引导您创建一个依托知识的瑜伽姿势推荐应用。该应用会通过建议匹配的瑜伽姿势来回答用户问题。您将学习如何根据 Hugging Face 数据集构建包含瑜伽姿势的 Firestore 集合、设置 Firestore 向量搜索，并将所有内容集成到 Node.js 应用中。

在此 Codelab 中，您将对旧 PHP 应用进行现代化改造，将其迁移到 Google Cloud，将其容器化，部署到 Cloud Run，然后将其连接到 Cloud SQL。此外，您还将探索使用 Cloud Build 实现应用 CI/CD，并使用 Secret Manager 对其进行保护。

在此 Codelab 中，您将学习如何将 PSC 后端与全球外部应用负载平衡器搭配使用，以访问其他网络中的生产者服务。

了解如何构建遵循 Model-View-ViewModel (MVVM) 架构的 Android 应用，并准备一个代码库，以便通过 Jetpack Compose 和 Firebase 使用不同的环境。

通过添加身份验证、性能监控、声明式界面和功能标志，构建待办事项列表 Android 应用的功能，所有这些都可以借助 Firebase 和 Jetpack Compose 完成。

若要完成此 Codelab，您需要满足一些前提条件。每个要求都会相应地标记为“本地测试”或“汇总服务”所需。 若要进行本地测试，您需要下载本地测试工具。该工具将根据未加密的调试报告生成摘要报告。 您可以在 GitHub 中的 Lambda JAR 归档 中下载本地测试工具。该文件应命名为 LocalTestingTool_{version}.jar 。 打开“ 终端 ”，然后使用 java --version 检查您的机器是否安装了 Java 或 openJDK。 如果未安装，您可以从 Java

预计完成时间：1-2 小时 您可以通过以下 2 种模式完成此 Codelab： 本地测试 或 汇总服务 。本地测试模式需要本地计算机和 Chrome 浏览器（无需创建/使用 Google Cloud 资源）。汇总服务模式需要在 Google Cloud 上完整部署汇总服务。 无论您想以哪种模式完成此 Codelab，都需要满足一些前提条件。每个要求都会标记为本地测试或汇总服务所需。 如需使用 Privacy Sandbox API，请确保您已为 Chrome 和 Android 完成 注册和认证

在本实验中，我们将了解如何在将数据从 Cloud Storage 转移到 BigQuery 数据集时，使用 VPC Service Controls 保护 BigQuery Data Transfer Service 。然后，我们会保护 Cloud Storage ，并重复上述过程，以便将数据从 Cloud Storage 转移到 BigQuery。Cloud Storage 的保护功能会导致 VPC Service Controls 违规，您需要解决此问题才能成功完成转移。最后，我们还保护了

在此 Codelab 中，您将向使用 Dart 后端服务验证和管理的 Flutter 应用添加应用内购商品。

了解如何使用 Firestore 矢量搜索

在此 Codelab 中，您将了解如何构建使用 Cloud Firestore 的 Web 应用。

了解如何借助 Cloud Firestore 高效、安全地存储和同步应用数据。

在此 Codelab 中，您将学习如何构建一个使用 Cloud Firestore 的 iOS 应用。

在此 Codelab 中，您将学习如何构建一个使用 Cloud Firestore 的 Android 应用。

在此 Codelab 中，您将使用 Firebase Extensions 向在线购物平台 Web 应用添加功能。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Go 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Java 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Go 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Python 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Node.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Node.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Next.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Svelte 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Node.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

了解如何使用 Cloud Scheduler 和 Cloud Run 服务在 VPC SC 边界内按计划运行 Cloud Run 作业

了解 Wear OS，一款针对穿戴式设备进行了设计优化的 Android 操作系统。

在已启用专用服务访问网络的现有 CloudSQL 实例上启用 PSC 附加项。然后，通过其他项目中的 PSC 端点连接到该服务

在此 Codelab 中，您将学习如何在 Flutter 中使用动画。您将构建一个同时对大小和颜色进行动画处理的微件，添加 3D 卡片翻转效果，利用动画软件包中的效果，并添加 Android 的预测性返回手势支持。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 和上传文件调用 Cloud Storage JSON API 的方法

在此 Codelab 中，您将使用 ABAP SDK 接收来自 Cloud Pub/Sub 的事件

借助 Google Wallet API，您可以通过各种类型的卡券（会员卡、优惠、礼品卡、活动门票、公交票券、登机牌等）与用户互动。每种卡券类型（或卡券类）都附带特定于用例的字段和功能，以提升用户体验。 不过，这些方法可能并不适用于所有用例。如需打造更个性化的体验，您可以使用通用卡券类型。以下是通用卡券类型的一些用例： 凡是能够以以下形式展示的用例，您都可以为其使用通用卡券： 如需详细了解 Google Wallet API 或如何向 Android 应用添加 添加到 Google 钱包

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK 调用 Translation API 的方法

在此 Codelab 中，您将使用 Gemini Pro 模型通过 ABAP SDK 对商品评价进行情感分析

在此 Codelab 中，您将学习如何将事件发布到 Google Cloud Pub/Sub 服务

创建具有 PSC 服务连接的 CloudSQL 实例。然后通过另一个项目中的 PSC 端点进行连接

在此 Codelab 中，您将了解 Google Cloud Functions（第 2 代）。更具体地说，您将部署响应 HTTP 调用、Pub/Sub 消息、Cloud Storage 事件和 Cloud 审核日志的函数。

在此 Codelab 中，您将创建一个 Spanner 实例，并学习如何使用 Spanner Graph。

在此 Codelab 中，您将使用 Imagen 模型通过 Cloud Run 在网页上创建图片。

GitHub - 利用 GenAI 实现代码审核自动化

在此 Codelab 中，您将学习如何集成配置为 Looker SMTP 南向访问服务生产者的 Internet NEG。

本实验将向您介绍如何在 Dataproc 上使用 PySpark 从 BigQuery 加载数据并将其保存到 Google Cloud Storage。

如何开始使用事件驱动型 Cloud Run 函数

了解如何在 Cloud Run GPU 上运行稳定扩散

在本 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 从 ABAP 环境调用 Vertex AI PaLM 2 Text (text-bison) LLM

了解如何使用 Cloud Storage 存储分区事件通过 Eventarc 触发 Cloud Run 函数，以便使用 Google 的 Vision API 分析数据和处理图片，并将生成的图片信息作为对象元数据保存在 Cloud Storage 中。

了解如何使用 Cloud Run 部署网站，为容器化应用带来无服务器的敏捷性。

此 Codelab 将引导用户完成在 GKE 上部署 Jenkins 实例（包括自动扩缩的构建器代理）的步骤。

在此 Codelab 中，您将使用 Cloud KMS 非对称密钥加密和解密数据。

用于对文档和 API 调用进行质量检查的 GenAI 代理

在此 Codelab 中，您将了解如何将 IPv6 静态路由与新的下一个跃点属性（例如 next-hop-instance、next-hop-gateway 和 next-hop-address）搭配使用

在此 Codelab 中，您将与用户聊天，提出有关文档的问题，或通过函数调用来扩展模型、使用 Java 中的生成式 AI、在 Vertex AI 上集成 Gemini 大语言模型以及利用 LangChain4j 框架

了解如何使用 Firebase Genkit 和您已了解的应用开发技能和工具构建生成式 AI 功能。

了解如何在本地机器上的 Visual Studio Code 中编写、部署和调试 Cloud Functions for Node.js 函数。

了解如何使用 Dialogflow CX（一种用于构建虚拟客服的对话式 AI 平台 [CAIP]）构建零售聊天机器人

在此 Codelab 中，您将通过部署使用方网络和提供方网络，了解 Private Service Connect 66 的实现和验证。

使用 GenAI 实现 JIRA 用户故事

通过 Python SDK 和 PSC 端点从虚拟机访问 Vertex AI 上的 Anthropic

在此 Codelab 中，您将学习如何使用无服务器组件部署 Wagtail：Cloud Run 用于 Web 引擎、Cloud SQL 用于数据库，Cloud Build 用于媒体资源。

了解如何在 Cloud Run GPU 上运行稳定扩散

在本实验中，您将使用 Google 的生成式 AI 产品，借助 Gemini Cloud Assist 在 Google Cloud 中构建基础架构。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Encrypt Space 通过多方计算处理数字资产。

借助 Artifact Registry，您可以存储不同的工件类型；在单个项目中创建多个代码库，并将某个特定区域或多区域与每个代码库相关联。代码库模式有多种。每种模式的用途各不相同。下图展示了您可以将不同模式的代码库搭配使用的方式之一。该图显示了两个 Google Cloud 项目之间的工作流。在开发项目中，开发者构建 Java 应用。在单独的运行时项目中，另一个 build 会创建包含应用的容器映像，以便部署到 Google Kubernetes Engine。

在此 Codelab 中，您将学习如何将 Cloud SQL PSC 与 Looker PSC 集成以实现南向访问。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 从 Secret Manager 检索凭据/密钥

了解如何使用开源 Lustre Deployment Manager 脚本在 Google Cloud Platform 中部署 Lustre 并行文件系统。

在本教程中，您将创建三个名为“preview”“canary”和“prod”的 GKE 集群。然后，创建与每个集群对应的 Cloud Deploy 目标，以及一个 Cloud Deploy 流水线，该流水线将定义在这些目标中执行部署的步骤序列。 部署流程将由 cloudbuild 流水线触发，该流水线将创建 Cloud Deploy 版本并在预览集群中执行部署。确认预览版部署成功且运行正常后，您需要在 Canary 集群中手动提升版本。在生产集群中发布版本需要获得批准，您需要在 Cloud

在本教程中，您将学习如何将 Translation API 与 Python 搭配使用。

在此 Codelab 中，您将通过部署使用方和生产方网络来了解 Private Service Connect 64 的实现和验证。

在本 Codelab 中，您将在 BigQuery 中创建机器学习 (ML) 模型，并使用适用于 Google Cloud 的 ABAP SDK 在 SAP 中获取该模型的预测结果

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Cloud NGFW Enterprise 通过 TLS 检查来实现威胁防护。

了解如何使用 Jetpack Compose 向基于 View 的 Android 应用添加自适应布局。

在此 Codelab 中，您将向示例应用添加 Play Integrity API。您将使用 Play Integrity API 请求完整性判定，以帮助您确定应用的许可状态和完整性，以及运行该应用的设备的完整性状态。

在此 Codelab 中，您将构建一个列出一系列餐馆的 Android 应用。该课程旨在协助您设计、配置和验证 Android App Links。

此 Codelab 介绍了如何使用基准配置文件缩短应用启动时间和帧时间。

在本 Codelab 中，您将从一款简单的 3D 物理模拟游戏入手，并为其集成自适应功能。您将集成以下各项：

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Confidential Space 保护机器学习模型和知识产权

出价和竞价服务 (B&A) 由 4 项服务组成，可帮助买方和卖方进行 Protected Audience 竞价： 买方堆栈： 卖方堆栈： 此 Codelab 将引导您在本地环境中设置和测试端到端设置。本演示大约需要 1 小时（不包括初始服务构建时间）。 即使您可能只负责买方代码或卖方代码，在本地环境中设置端到端流程也很有用，这样可以更好地了解买方堆栈和卖方堆栈之间的协作方式。通过设置这两个堆栈，您日后在与另一方的买方或卖方堆栈集成时，会更有信心。在本地测试服务还可以节省开发费用。 在此

了解如何使用 Business Messages 进行初始配置和启动营业地点。

在本实验中，您将使用 BigQuery Studio 中 Python 笔记本中的 BigQuery DataFrame，通过 Python 从非结构化数据中获取数据洞见。

Artifact Registry 是一款全代管式软件包管理器，提供统一的工具来管理 OCI 容器映像和语言软件包（如 Maven 和 npm）。 Artifact Registry 与 Google Cloud 的众多其他 Google Cloud 服务完全集成，如下例所示： 本实验将以实操教程的形式向您介绍其中的许多功能。 本实验的学习目标是什么？ 在 Cloud Shell 中，设置您的项目 ID 和项目编号。将它们保存为 PROJECT_ID 和 PROJECT_NUMBER 变量。

在本实验中，您将使用 BigQuery Studio 中 Python 笔记本中的 BigQuery DataFrame 来清理和分析爱荷华州酒类销售公共数据集。

在此 Codelab 中，您将学习如何管理人工客服代表和聊天机器人代表之间的对话间转移。最后，您将拥有一个基本的网页界面，在该界面中，您可以查看与代理的所有正在进行的对话，以及以实时代理的身份加入或退出任何对话。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用结构化数据捕获库构建 Android 应用。您的应用将使用结构化数据捕获库来呈现和处理 FHIR 调查问卷和回复。 此 Codelab 重点介绍 结构化数据捕获库 。对于不相关的概念，我们仅会略作介绍，但是会提供相应代码块供您复制和粘贴。如果您之前从未构建过 Android 应用，可以先 构建首个应用 。 如需下载此 Codelab 的代码，请克隆 Android FHIR SDK 代码库： git clone

Cloud Run 是一个完全托管的无服务器平台，供您运行可通过 HTTP 请求调用的无状态容器。本 Codelab 将演示如何使用 IAM 身份验证通过服务账号安全地将 Cloud Run 上的 Node.js 应用连接到 AlloyDB 。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 在终端中，启用以下 API： 如果系统提示您进行授权，请点击 授权 继续。 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示类似以下内容的成功消息： 创建并配置供 Cloud Run 使用的 Google Cloud

学习如何利用 Local Home SDK 启用本地执行方式，从而增强智能家居与 Google 助理间的集成。

了解如何构建智能家居 Action，让 Google 助理能控制已连接的设备。

Cloud Run 是一个完全托管的无服务器平台，供您运行可通过 HTTP 请求调用的无状态容器。本 Codelab 将演示如何将 Cloud Run 上的 Node.js 应用连接到 Cloud SQL for PostgreSQL 数据库。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 在终端中，启用以下 API： 如果系统提示您进行授权，请点击 授权 继续。 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示类似以下内容的成功消息： 创建并配置供 Cloud Run 使用的 Google Cloud

在此 Codelab 中，您将使用 FHIR Engine 库构建 Android 应用。您的应用将使用 FHIR Engine 库从 FHIR 服务器下载 FHIR 资源，并将所有本地更改上传到服务器。 如果您之前从未构建过 Android 应用，可以先 构建首个应用 。 HAPI FHIR 是一个广受欢迎的开源 FHIR 服务器。在本 Codelab 中，我们使用本地 HAPI FHIR 服务器供 Android 应用连接。 为了测试我们的应用，我们需要在服务器上提供一些测试数据。我们将使用

在此 Codelab 中，您将了解如何在向 Places API 发出请求之前，使用 Firebase AppCheck 和 reCAPTCHA 验证 Web 应用

在此 Codelab 中，您将构建一个知识驱动型聊天应用，该应用旨在回答客户问题、引导产品发现以及针对电子商务数据集定制搜索结果

在本教程中，您将学习如何通过 Airflow DAG 在 GKE 上使用 vLLM 训练和运行模型。

在本 Codelab 中，您将学习如何使用 Private Service Connect 访问区域级 Google API。本 Codelab 将详细介绍如何将 PSC 网络端点组设置为内部应用负载平衡器的后端。

在此 Codelab 中，您将学习如何利用已签名的容器映像功能来提高机密空间的易用性。

在此 Codelab 中，您将了解 Private Service Connect 的端口映射功能。您将了解它为何有用、何时使用它，以及如何在您的环境中将其配置为服务提供方。

在本 Codelab 中，您将在 Business Messages 对话平台上使用 Python 构建一个数字代理，后者扩展自本系列第 1 部分中的代理。在本 Codelab 中，我们将添加有意义的开场白，并引入库存查询体验。

在此 Codelab 中，您将在 Business Messages 对话平台上使用 Python 构建数字代理。它将引导您使用我们的 API 和 Business Communications 开发者控制台来创建可响应特定问题的数字代理。

了解如何让用户相互连接（即使没有互联网连接）

创建一个小费计算器应用，用于根据应用中的用户输入来计算小费。

实现协程以在不屏蔽应用的情况下并行执行任务，以及学习如何使用 HTTP 和 REST 从互联网获取数据。

了解如何添加操作按钮、设置键盘操作以及使用 Switch 可组合函数。

了解有助于您构建更有趣的 Android 应用的更多 Kotlin 编程概念。

详细了解 Kotlin、面向对象的编程和 lambda 的基础知识。

了解如何构建交互式 Dice Roller 应用，使用户能够掷骰子，然后向用户显示结果。

构建一个显示文本和图像的、界面简单的 Android 应用。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用与 activity 嵌入有关的新增功能来改善大屏设备上的应用体验。这些功能包括窗格展开、叠加层呈现、全屏对话框变暗和 activity 堆栈固定。

了解如何在 Kotlin 中使用类和对象。

了解如何使用数组和集合，包括列表、集和映射。

了解如何在 Android 应用中响应按钮点击。

在 Kotlin Playground 中，了解如何使用 Kotlin 协程编写异步代码。

运用架构最佳实践构建应用，并使用 Coil 下载和显示图片。

在此 Codelab 中，您将学习如何把 View 系统中某个界面的组成部分迁移到 Jetpack Compose。

了解如何创建展示您的名片的 Android 应用。

在本 Codelab 中，您将学习如何向表盘复杂功能提供数据，同时牢记平台的相关最佳做法。

了解如何在 Android 应用中使用 Kotlin 协程以及如何测试协程。

了解使用 Android View 构建应用的基础知识，以及如何在通过 View 构建的应用中添加可组合项。

了解“全屏显示”“预测性返回”和“Glance”如何提升 Android 应用的用户体验和质量。本开发者在线课程将引导用户完成多个 Codelab，改进 Android 维护的 SociaLite 应用。

Vulkan 是一个高性能的现代图形 API。它提供了对 GPU 的低级别访问权限，并以各种方式优化了实现，但使用难度较高。替代方案 OpenGL ES 更为简单，但因其基于旧版硬件架构，功能和性能相对较差。OpenGL ES 在大多数其他平台上已废弃，不再处于积极开发状态。在 Android 平台上，我们计划逐渐废弃 OpenGL ES，转而采用 Vulkan，因此需要让开发者做好过渡准备。

了解 Android Enterprise 提供的管理解决方案。

在本在线课程中，您将学习如何让应用适应不同的屏幕尺寸、提供更好的用户体验，以及如何测试自适应界面。

activity 嵌入可让基于 activity 的应用在大屏设备上支持双窗格布局，而无需重构代码。您需要添加一些依赖项，创建一个 XML 配置文件，实现一个初始化程序，并向应用清单添加一些内容。或者，如果您更喜欢在代码中操作，可以通过主 activity 的 onCreate() 方法进行一些 Jetpack API 调用。在此 Codelab 中，您将使用 XML 和 API 开发方法将基于 activity 的应用更新为列表-详情双窗格布局。

在此 Codelab 中，您将学习如何向 SociaLite 应用添加预测性返回动画。

在此 Codelab 中，您将学习如何为 Wear OS 创建自己的功能块。您将使用 Tiles Material 组件，该库可帮助您更轻松地构建符合 Material Design 准则的界面。而且，在开发过程中，您还可以在 Android Studio 中预览功能块。

在此 Codelab 中，您将对应用进行更改，以便在设有工作资料的受管理设备上运行时提供更好的用户体验。

提升应用的性能，使其可供所有用户使用，并编写自动化测试来保持此行为。

在此 Codelab 中，您将构建一个支持在 Health Connect 中读取和写入数据的健康与健身应用。

了解如何使用 Jetpack WindowManager 库针对可折叠设备和双屏设备等新型设备对应用进行调整。

了解 Compose，一种用于构建原生 Android 界面的新式工具包。

学习使用 DragHelper 和 DropHelper 在应用内部和应用之间实现视图拖放功能。

了解如何通过实现一种规范布局模式，让应用适合在大屏幕上运行。

学习如何实现先进的技术，从而在 Android 应用中提供卓越的触控笔体验。

发现 activity 嵌入的优势，探索实现案例，将基于 activity 的应用升级为列表-详情布局，并了解可让您针对平板电脑、可折叠设备和 ChromeOS 设备打造差异化应用的高级功能。

向 Affirmations 应用添加可滚动列表

在此 Codelab 中，您将了解如何测试使用 Jetpack Compose 创建的界面。您将编写您的第一项测试，并在此过程中了解隔离测试、调试测试、语义树和同步。

在本 Codelab 中，您将学习如何使用一些 Compose 动画 API。

实现更高级的布局，并为您的应用添加动态效果和样式。您将了解各种 Compose Animation API、如何实现 Material Design 3、如何使用自定义布局实现复杂设计，以及如何使用延迟布局创建高性能界面。

运用您学到的有关按钮点击行为的知识来构建应用。

在此 Codelab 中，您将学习 Jetpack Compose 中状态和附带效应的高级概念。您可以了解如何为复杂的有状态可组合项创建状态容器，如何通过 Compose 代码创建协程和调用挂起函数，以及如何触发附带效应以完成不同的用例。

Web 应用清单是一个 JSON 文件，用于定义应如何将 PWA 视为已安装的应用，包括操作系统中的外观和基本行为。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ViewModel（架构组件之一）。您将实现一个 ViewModel，用于在配置更改期间保留应用状态。

了解状态，以及 Jetpack Compose 如何使用和操纵状态。

了解如何注册 Android Sleep API 以获取 SleepSegmentEvent 和 SleepClassifyEvent。

了解应用架构以及如何使用 ViewModel、界面状态和 StateFlow 构建更复杂的应用。

在 Android 中请求位置权限 1

了解如何将网络调用拆分为存储库，以进一步改进 Mars Photos 应用的架构。

了解如何使用 Vertex AI for Firebase 向 Android 应用添加简单的 Gemini API 功能。

在此 Codelab 中，您将学习如何为 Android Automotive OS 设备上在停车状态下使用的应用构建和测试出色的使用体验。您将了解如何充分利用汽车中各种各样的屏幕，以及如何让用户使用标准 Android 机制在汽车独有的各种场景中控制内容播放。

了解 Compose for TV 的基础知识，并创建 TV 应用中常用的两个页面。

了解如何使用 Compose 开发支持键盘和指控设备（例如鼠标和触控板）的应用。

了解如何使用修饰符在 Compose 中启用拖放功能。

多年来，Android 设备不断发展完善，演变出多种多样的尺寸、形状、显示屏和其他特点。不过，从一开始，使用手机拍照就一直是其中最重要的一种使用场景。如今，相机功能仍是消费者购买手机的首要原因之一。

本 Codelab 旨在通过新的 Material Design 3 和 Material You 实现，在 Jetpack Compose 中演示主题设置。

了解何时以及如何使用 WorkManager。WorkManager 是一个 API，用于处理无论应用进程是否仍在运行都需要运行的后台工作。

本 Codelab 是 Google Pay API for Web 101：基础知识 的后续内容，需要使用该 Codelab 中编写的代码。为了完成此 Codelab，请务必先完成该 Codelab。 以下是 ButtonOptions 的简要概述。如需更详细的说明，请参阅文档 选项 必要性 值 _trackEvent() 必填 JavaScript 事件处理脚本的名称 allowedPaymentMethods 可选 PaymentMethod[] buttonColor 可选

在此 Codelab 中，您将学习 Compose 的基础知识。

在此 Codelab 中，您将学习 Android 应用架构数据层的相关知识。您将构建存储库、数据模型和数据源，以便对本地数据库及网络服务执行数据读写操作。

在此 Codelab 中，您将学习如何把 View 系统中某个界面的组成部分迁移到 Jetpack Compose。

借助 Wear 中的 Ongoing Activity API，开发者只需编写少量代码即可在表盘以及应用启动器中与用户互动，让用户只需简单点按一下就返回到应用中进行重要的活动。

学习如何为 Compose 应用添加简单的弹簧动画。

借助 Material Design、动画和无障碍功能最佳实践，让应用更美观、更直观。

了解如何使用数组和集合，包括列表、集和映射。

面向 Android 的 WorkManager API 可简化后台工作。WorkManager 可以创建可查询、可重用和可链接的任务。WorkManager 是 Android 平台上推荐的任务调度器。此 Codelab 将向您介绍 WorkManager 的详细信息：从编写简单的作业，到更为复杂的链式作业，涵盖方方面面。

了解如何使用 Nearby Messages API 发送和发现消息

在此 Codelab 中，您将学习为电视电影/剧集构建“接下来观看”的最佳实践。

初步熟悉 Jetpack Compose，并了解可组合函数、基本布局和状态、Material Design、列表和动画。

在此 Codelab 中，您将向 TwoActivities 应用添加日志记录语句，并观察 activity 生命周期的变化。您将应对这些变化，并探索在此类条件下如何处理用户输入。

了解如何在使用 Jetpack Compose 构建的应用内添加和使用现有 View。

了解如何添加操作按钮、设置键盘操作以及使用 Switch 可组合函数。

上次更新日期 ：2022 年 5 月 6 日 Cronet 是以库的形式提供给 Android 应用使用的 Chromium 网络堆栈。Cronet 利用多种技术来减少延迟和提高网络请求吞吐量，以满足您的应用的运行需要。 很多每日用户量达到数百万的应用（如 YouTube 、 Google 应用 、 Google 相册 以及 Google 地图 - 导航和公交 ）都由 Cronet 库来处理请求。Cronet 支持 HTTP3，是使用极广的 Android 网络库。 如需了解详情，请参阅

在此 Codelab 中，您将学习如何通过 Compose 让应用更加易于使用。了解如何增大触摸目标以及如何添加内容描述、点击标签、自定义操作，等等。

了解如何创建 Android 应用来展示您自己的艺术空间。

在此 Codelab 中，您要将 Paging 库集成到一款显示列表的应用中。Paging 库可帮助您加载和显示来自本地存储空间或网络中更大的数据集中的数据页面。

在此 Codelab 中，您将了解如何通过管理状态来构建功能丰富的互动式 Compose 应用。

在此 Codelab 中，您将了解如何使用新版 Compose for Wear OS 将所学 Compose 知识运用到穿戴式设备应用的开发中。到最后，您将学会在适合腕戴设备的应用中创建简单和高级的可组合函数。

通过分析系统轨迹并解决常见延迟问题，让 Compose 应用快速运行。

了解如何应对 Android 15 强制执行的无边框措施。

在此 Codelab 中，您将学习如何通过使用由 Compose 以开箱即用的方式提供的可组合项和修饰符来实现真实的设计。

使用 Jetpack Compose 针对多种屏幕格式和设备类型开发应用。

在前几个版本中，Android 发布了许多单独的隐私保护功能，我们很高兴能让您在应用中采用这些功能！此 Codelab 力图将各项单独的隐私保护功能联系起来，并向开发者展示如何才能了解应用对私密用户数据的访问以及如何在运行中的现有应用中采用隐私保护最佳实践。

在此 Codelab 中，您将了解 activity 生命周期和日志记录。

了解如何使用可组合函数构建简单的应用。

在此 Codelab 中，您将了解 Android 上的网络安全配置，并处理建立安全网络通信时遇到的一些常见错误。

在此 Codelab 中，您将学习什么是 gecko@003 模型，以及它的实际应用场景。

通过 Python SDK 和 PSC 端点从虚拟机访问 Gemini

这是一个互动式 Codelab，旨在帮助您了解如何使用 web-vitals 库衡量 Interaction to Next Paint (INP) 。 该代码位于 web-vitals-codelabs 代码库 中。 此 Codelab 使用 Gastropodicon（一个热门的蜗牛解剖学参考网站）来探索 INP 的潜在问题。 尝试与网页互动，了解哪些互动速度缓慢。 打开 DevTools ：依次选择 更多工具 > 开发者工具 菜单 ， 右键点击页面并选择 检查 ，或 使用快捷键 。

本实验的目标是通过连接到 NCC 中心的软件定义 WAN 设备 spoke，探索 NCC。

本实验的目标是探索使用 PSC 传播的 NCC

此 Cloud Functions 函数演示了如何使用 Vertex AI PaLM API 对 Google Cloud Storage 中的上传文件处理内容并执行摘要。

本实验将引导您完成使用媒体 CDN (CDN) 部署直播工作流演示的步骤 -Live Stream APICloud Storage媒体播放器。

在此 Codelab 中，您将学习如何将配置为使用 HTTPS 的互联网 NEG 集成为服务生产方，以便 Looker 南向访问 GitHub.com

我们将通过 BigQuery ML 创建一个仅使用 SQL 的电影得分预测模型

在此 Codelab 中，您将学习如何将混合 NEG 集成为服务生产方，以便 Looker 南向访问本地 postgres 数据库。

在此 Codelab 中，您将学习如何集成 L7 区域级外部应用负载平衡器以实现向北的 Looker 访问权限。

我们将使用 Vertex AI AutoML 创建电影得分预测模型，并将其部署到 API 端点，并通过 Java Cloud Functions 函数触发预测 API。

利用生成式 AI 实现代码审核自动化

在此 Codelab 中，我们将演示 Gemini 1.0 Pro 如何针对 BigQuery 公共数据集中提供的 citibike_stations 数据，简化丰富和去重等主数据管理应用。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Gemini Pro 构建多模态问答系统。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 MediaPipe 解决方案为 Android 应用添加设备端文本到图像生成功能。

在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Python 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Dataprep 转换 Google 表单调查问卷数据，并将其推送到 BigQuery 中以进行深入分析

在此 Codelab 中，您将使用 Vertex AI Conversation 创建、配置和部署 Data Store Agent 和聊天应用，以回答客户有关 Google 商店中商品的问题。

在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Python 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。

在此 Codelab 中，您将学习如何使用无服务器组件部署 Django：Cloud Run for Web Engine、Cloud SQL for 数据库和 Cloud Build（适用于媒体资源）。

在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Python 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。