Usługi dla deweloperów
Wszystkie produkty
Tworzenie agentów AI za pomocą Kreatora agentów Vertex AI
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.
Ćwiczenie z programowania dotyczące poufnej przestrzeni
Z tego laboratorium dowiesz się, jak uruchamiać zadania AI/ML za pomocą akceleratora przy użyciu rozwiązania Trusted Space.
Wdrażanie w Cloud Run pełnego pakietu aplikacji JavaScript z Cloud SQL for PostgreSQL
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.
Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji logistycznej
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
Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji logistycznej
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
Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji liniowej
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
Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji liniowej
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
Pierwsze kroki z wyszukiwaniem wektorowym w Spanner
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.
Aidemy: tworzenie systemów wieloagentowych za pomocą LangGraph, EDA i generatywnej AI w Google Cloud
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.
Aplikacja do wyszukiwania zabawek z bazami danych w chmurze, środowiskiem uruchomieniowym bez serwera i integracjami z oprogramowaniem open source
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.
Interfejs Private Service Connect Vertex AI Pipelines
Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować Vertex AI Pipelines w Private Service Connect
Tworzenie aplikacji do obsługi czatu na podstawie LLM i RAG przy użyciu AlloyDB AI i LangChain
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.
AlloyDB Omni i model AI lokalnego w Kubernetes.
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
Przyspieszanie wysyłania zapytań analitycznych za pomocą silnika kolumnowego w AlloyDB Omni.
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
Wprowadzenie do wektorów dystrybucyjnych z AlloyDB AI
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać AlloyDB AI w połączeniu z wyszukiwaniem wektorowym i tworzyć indeksy danych wektorowych
Omówienie funkcji Gemini Code Assist Standard i Enterprise w edytorze Google Cloud Shell dla deweloperów
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.
Pierwsze kroki z wektorami dystrybucyjnymi w Cloud SQL for PostgreSQL
W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak używać integracji Cloud SQL AI w połączeniu z wyszukiwaniem wektorowym i tworzyć indeksy danych wektorowych.
Wyświetlanie obrazów AVIF
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
Jak utworzyć połączenie Private Service Connect dla AlloyDB
Z tego Codelab dowiesz się, jak utworzyć usługę Private Service Connect dla AlloyDB
Tworzenie narzędzia do podsumowywania filmów w YouTube na podstawie Gemini
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć narzędzie do streszczania filmów na podstawie Gemini, które może streszczać filmy w YouTube.
Jak utworzyć Private Service Connect dla Cloud SQL
Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak utworzyć usługę Private Service Connect dla Cloud SQL
Instalowanie i konfigurowanie Toolboxa do zastosowań generatywnej AI i agentów w AlloyDB
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.
Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w języku Go
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
Tworzenie za pomocą Firebase Data Connect
Dowiedz się, jak tworzyć aplikacje internetowe za pomocą Firebase Data Connect i GraphQL
Codelab – tworzenie kontekstowej aplikacji do rekomendowania asan jogi za pomocą Firestore, wyszukiwania wektorowego, Langchain i Gemini (wersja w Pythonie)
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.
Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w języku JavaScript
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.
Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w Pythonie
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.
Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w języku Java
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.
Building Applications in the AI Era
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
Utwórz kontekstualną aplikację do rekomendowania pozycji jogi za pomocą Firestore, wyszukiwania wektorowego i Gemini 2.0.
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.
Rozpoznawanie, rozpoznawanie i tłumaczenie tekstu za pomocą ML Kit i AparatuX: Android
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.
Codelab interfejsu Activity Recognition Transition API
Dowiedz się, jak używać interfejsu Activity Recognition Transition API, aby tworzyć w aplikacji zaawansowane funkcje kontekstowe
(Wycofane) Konwertowanie na Kotlin
Z tego Codelab dowiesz się, jak przekonwertować kod Java na Kotlin
Codelab – tworzenie kontekstowej aplikacji z rekomendacjami dotyczących asan jogi za pomocą Firestore, wyszukiwania wektorowego, Langchain i Gemini (wersja Node.js)
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.
Warsztat z modyfikowania aplikacji
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.
Private Service Connect – korzystanie z backendów PSC do uzyskiwania dostępu do usługi producenta
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.
Tworzenie aplikacji na Androida przy użyciu Firebase i Jetpack Compose
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.
Praca z usługą agregacji w Google Cloud Platform (GCP)
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
Praca z usługą agregacji w AWS
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
Ustawienia usługi VPC – ochrona usługi BigQuery Data Transfer Service
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
Dodawanie zakupów w aplikacji do aplikacji Flutter
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dodasz zakupy w aplikacji do aplikacji Flutter, która jest weryfikowana i zarządzana za pomocą usługi backendu DART.
Dodawanie wyszukiwania wektorów Firestore do aplikacji mobilnych za pomocą rozszerzeń Firebase
Dowiedz się, jak korzystać z wyszukiwania wektorowego w Firestore
Ćwiczenie z programowania w Cloud Firestore
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację internetową, która korzysta z Cloud Firestore.
Ćwiczenia z programowania w Cloud Firestore na iOS
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację na iOS, która korzysta z Cloud Firestore.
Ćwiczenia z programowania w Cloud Firestore na Androida
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację na Androida, która korzysta z Cloud Firestore.
Ćwiczenie w Codelab dotyczące AngularFire na potrzeby stron internetowych
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z platformy Firebase w internecie, tworząc aplikację do czatu.
Szybko dodawaj nowe funkcje do aplikacji internetowej dzięki rozszerzeniom Firebase
W tym ćwiczeniu dodasz do aplikacji internetowej platformy handlowej funkcje za pomocą rozszerzeń Firebase.
Automatyczne wdrażanie aplikacji internetowej w Javie z generatywną AI z kontroli wersji do Cloud Run
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
Automatyczne wdrażanie generatywnej AI Go za pomocą aplikacji internetowej Genkit z kontrolą wersji do Cloud Run
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
Automatyczne wdrażanie aplikacji internetowej Next.js z generatywną AI z kontroli wersji do Cloud Run
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
Automatyczne wdrażanie aplikacji internetowej w języku Python z generatywną AI z kontroli wersji do Cloud Run
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
Automatyczne wdrażanie generatywnej aplikacji internetowej w Go z kontrolą wersji do Cloud Run
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
Automatyczne wdrażanie generatywnej AI Angular aplikacji internetowej z kontroli wersji do Cloud Run
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
Automatycznie wdrażaj aplikację internetową Node.js generatywnej AI z kontroli wersji do Cloud Run
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
Automatyczne wdrażanie aplikacji internetowej Svelte opartej na generatywnej AI z kontrolera wersji do Cloud Run
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
Automatyczne wdrażanie aplikacji internetowej Generative AI Genkit w Node.js z kontrolą wersji do Cloud Run
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
Jak zaplanować zadanie Cloud Run w obrębie granicy Ustawień usługi VPC
Dowiedz się, jak uruchamiać zadanie Cloud Run zgodnie z harmonogramem w obrębie granicy usługi VPC przy użyciu usługi Cloud Scheduler i usługi Cloud Run
Włączanie funkcji Private Service Connect w istniejącej instancji Cloud SQL z usługą PSA (Terraform)
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.
Animacje w technologii Flutter
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.
Odbieranie zdarzenia z Cloud Pub/Sub w SAP za pomocą pakietu SDK ABAP dla Google Cloud
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs otrzymasz zdarzenie z Cloud Pub/Sub za pomocą pakietu SDK ABAP
Przesyłanie pliku do Cloud Storage z podziałem na fragmenty
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.
Tworzenie kart na Androidzie za pomocą interfejsu Google Wallet API
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)
Analiza nastawienia za pomocą Gemini AI i pakietu SDK ABAP
W tym ćwiczeniu w Codelabs wykorzystasz model Gemini Pro, aby przeprowadzić analizę nastawienia w przypadku opinii o produktach za pomocą pakietu SDK ABAP
Używanie interfejsu Translation API z pakietem SDK ABAP dla Google Cloud
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wywoływać metody interfejsu Translation API za pomocą pakietu SDK ABAP
Publikowanie zdarzenia w Cloud Pub/Sub za pomocą pakietu SDK ABAP dla Google Cloud
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak opublikować zdarzenie w usłudze Google Cloud Pub/Sub
Twoja pierwsza aplikacja Flutter
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak stworzyć aplikację Flutter, która będzie generować losowe, chłodne nazwy.
Łączenie z CloudSQL przez Private Service Connect (Terraform)
utworzyć instancję Cloud SQL z przyłączem usługi PSC; Połącz się z nim przez punkt końcowy PSC w innym projekcie
Tworzenie aplikacji internetowych opartych na AI za pomocą Firebase Extensions dla interfejsu Gemini API
Dowiedz się, jak używać rozszerzeń Firebase z interfejsem Gemini API, aby tworzyć aplikacje internetowe z funkcjami opartymi na AI, takimi jak spersonalizowane rekomendacje.
Firebase iOS Codelab Swift
Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak korzystać z platformy Firebase na iOS w języku Swift.
Monitorowanie wydajności Firebase na potrzeby witryn internetowych
W tym laboratorium programistycznym skonfigurujesz w aplikacji internetowej monitorowanie wydajności Firebase i dowiesz się, jak z niego korzystać, aby zapewnić użytkownikom płynne działanie aplikacji.
Integracja Firebase z aplikacją Next.js
Dowiedz się, jak zintegrować Firebase z aplikacją Next.js.
Tworzenie funkcji generatywnej AI na podstawie Twoich danych za pomocą Firebase Genkit
Dowiedz się, jak używać Firebase Genkit do tworzenia funkcji generatywnej AI, korzystając z umiejętności i narzędzi do tworzenia aplikacji, które już znasz.
Firebase na Androida – Codelab – tworzenie przyjaznego czatu
Z tego Codelab dowiesz się, jak tworzyć aplikacje na Androida za pomocą platformy Firebase.
Ćwiczenie z programowania dotyczące sprawdzania aplikacji w przeglądarce
Z tego Codelab dowiesz się, jak zabezpieczyć aplikację internetową przed nieautoryzowanym dostępem.
Wysyłanie powiadomień o aplikacji internetowej za pomocą Cloud Messaging i Cloud Functions
W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak używać funkcji Cloud Functions for Firebase do wysyłania powiadomień do użytkowników aplikacji do czatu.
Wprowadzenie do Cloud Functions (2 generacji)
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.
Wstępna obróbka danych BigQuery za pomocą PySpark w Dataproc
Ten moduł pokazuje, jak za pomocą usługi PySpark w Dataproc wczytywać dane z BigQuery i zapisywać je w Google Cloud Storage.
Wdrażanie Imagen w Cloud Run
W tym ćwiczeniu w Codelab użyjesz modelu Imagen do tworzenia obrazów na stronie internetowej za pomocą Cloud Run.
Pierwsze kroki z usługą Spanner Graph
W tym ćwiczeniu w Codelab utworzysz instancję Spanner i dowiesz się, jak korzystać z grafu Spanner.
GitHub – automatyzacja sprawdzania kodu za pomocą GenAI
GitHub – automatyzacja sprawdzania kodu za pomocą GenAI
Wprowadzenie do funkcji Cloud Run uruchamianych po zdarzeniach
jak zacząć korzystać z funkcji Cloud Run uruchamianych po wystąpieniu zdarzenia.
Wywoływanie modelu LLM Vertex AI z otoczenia ABAP za pomocą pakietu ABAP SDK for Google Cloud
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.
Jak uruchomić Transformers.js na kartach graficznych Cloud Run
Dowiedz się, jak uruchomić stabilną dyfuzję na GPU w Cloud Run
Agent GenAI do kontroli jakości dokumentów i wywołań interfejsu API
Agent GenAI do kontroli jakości dokumentów i wywołań interfejsu API
Podpisywanie i weryfikowanie danych za pomocą Cloud KMS (asymetrycznie)
W tym laboratorium programistycznym spróbujesz zaszyfrować i odszyfrować dane za pomocą kluczy asymetrycznych Cloud KMS.
Looker PSC Southbound HTTPS Internet NEG SMTP
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.
Wdrażanie witryny w Cloud Run
Dowiedz się, jak wdrożyć witrynę za pomocą Cloud Run, co zapewni bezserwerową elastyczność Twoim aplikacjom konteneryzowanym.
Aktywowanie przetwarzania zdarzeń z Cloud Storage za pomocą funkcji Eventarc i Cloud Run
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.
Rura wielogałęziowa Jenkinsa w GKE
Ten samouczek poprowadzi użytkownika przez proces wdrażania instancji Jenkinsa w GKE, w tym agentów automatyzacji w ramach procesu tworzenia.
Używanie instancji następnego przeskoku tras statycznych IPv6 (bez oznaczenia i z oznaczeniem), adresu następnego przeskoku i bramy następnego przeskoku
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.
Gemini w Javie z Vertex AI i LangChain4j
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
Lokalny rozwój funkcji w Cloud Functions dla Node.js za pomocą Visual Studio Code
Dowiedz się, jak kodować, wdrażać i debugować funkcje Cloud Functions dla Node.js w Visual Studio Code na komputerze lokalnym.
Dialogflow CX: tworzenie wirtualnego agenta do obsługi sprzedaży detalicznej
Dowiedz się, jak tworzyć chatboty do obsługi klienta za pomocą Dialogflow CX, platformy do tworzenia agentów wirtualnych opartej na AI do obsługi konwersacji (CAIP).
Private Service Connect 66
W tym laboratorium kodu dowiesz się więcej o implementacji i weryfikacji Private Service Connect 66 poprzez wdrożenie sieci konsumenta i producenta.
Dostęp do Anthropic Claude w Vertex AI za pomocą pakietu Python SDK przez punkt końcowy Private Service Connect
Uzyskiwanie dostępu do Anthropic w Vertex AI z poziomu maszyny wirtualnej za pomocą pakietu SDK Pythona i punktu końcowego PSC
Wdrażanie historii użytkowników Jira za pomocą generatywnej AI
Implementacja historii użytkowników JIRA za pomocą GenAI
Building Applications in the AI Era
W tym praktycznym laboratorium użyjesz produktów Google opartych na generatywnej AI, aby zbudować infrastrukturę w Google Cloud przy pomocy Gemini Cloud Assist.
Wagtail w Cloud Run
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.
Jak uruchomić TorchServe i Stable Diffusion na GPU w Cloud Run
Dowiedz się, jak uruchomić stabilną dyfuzję na GPU w Cloud Run
Jak transakować zasoby cyfrowe z użyciem wielostronnego przetwarzania danych i przestrzeni poufnej
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z Obszaru poufnego do przeprowadzania transakcji na zasobach cyfrowych przy użyciu obliczeń wielostronnych.
Zabezpieczanie dostaw oprogramowania
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
Dostęp z południa do PSC Lookera w Cloud SQL
Z tego Codelab dowiesz się, jak zintegrować PSC Cloud SQL z PSC Looker w celu uzyskania dostępu na południe.
Pobieranie danych logowania i kluczy z Google Cloud Secret Manager za pomocą pakietu ABAP SDK for Google Cloud
Z tego Codelab dowiesz się, jak pobierać dane logowania i obiekty tajne z usługi Secret Manager za pomocą pakietu ABAP SDK for Google Cloud.
Private Service Connect 64
Z tego Codelab dowiesz się więcej o wdrażaniu i weryfikacji Private Service Connect 64 za pomocą sieci konsumenta i producenta.
Wdrażanie Lustre Parallel File System w Google Cloud
Dowiedz się, jak wdrożyć Lustre Parallel File System w Google Cloud Platform za pomocą skryptów Lustre Deployment Managera w wersji open source.
Korzystanie z interfejsu Translation API w Pythonie
Z tego samouczka dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Translation API w Pythonie.
Tworzenie kompletnej aplikacji za pomocą Relay i Jetpack Compose
Dowiedz się, jak zintegrować Relay z aplikacjami Compose i przyspieszyć przepływ pracy od projektu do kodu.
Publikowanie za pomocą Cloud Deploy
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
Czytanie prognoz BigQuery ML w SAP za pomocą ABAP SDK dla Google Cloud
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.
Dodawanie procesu uwierzytelniania użytkowników do aplikacji Flutter za pomocą FirebaseUI
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać uwierzytelnianie Firebase do aplikacji Flutter za pomocą zaledwie kilku linijek kodu.
Ćwiczenie z programowania w Cloud NGFW Enterprise Codelab [z inspekcją TLS]
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Cloud NGFW Enterprise uzyskać zapobieganie zagrożeniom przy użyciu inspekcji TLS.
Ochrona modeli ML i własności intelektualnej z wykorzystaniem przestrzeni poufnych
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zabezpieczyć modele systemów uczących się i własność intelektualną za pomocą Obszaru poufnego
Testowanie na poziomie lokalnym pełnego procesu obsługi zapytań B&A w przypadku stron internetowych
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
Uzyskiwanie statystyk z uporządkowanych i nieuporządkowanych danych za pomocą pakietu BigQuery DataFrames z obsługą AI
W tym laboratorium użyjesz obiektów DataFrame BigQuery z notatnika Pythona w BigQuery Studio, aby uzyskać statystyki na podstawie danych nieustrukturyzowanych za pomocą Pythona.
Szczegółowe informacje o Artifact Registry
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
Eksploracyjna analiza danych o sprzedaży alkoholu w stanie Iowa za pomocą pakietu BigQuery DataFrames
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.
Przenoszenie agenta na żywo
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.
Zbieranie i przetwarzanie danych dotyczących zdrowia za pomocą biblioteki zbierania uporządkowanych danych
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
Wdrażanie aplikacji JavaScript w Cloud Run z AlloyDB
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
Włączanie lokalnego przetwarzania w przypadku integracji między chmurami
Dowiedz się, jak włączyć lokalną realizację zamówień dzięki pakietowi SDK do domu, aby poprawić integrację inteligentnego domu z Asystentem.
Wdrażanie aplikacji JavaScript w Cloud Run przy użyciu Cloud SQL for PostgreSQL
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.
Zarządzanie zasobami FHIR przy użyciu biblioteki silnika FHIR
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.
Weryfikowanie żądań interfejsu Places API za pomocą Sprawdzania aplikacji Firebase i reCAPTCHA
W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak weryfikować aplikację internetową za pomocą Sprawdzania aplikacji Firebase i reCAPTCHA przed wysyłaniem żądań do interfejsu Places API.
Tworzenie inteligentnego asystenta zakupowego za pomocą Kreatora agentów AlloyDB i Vertex AI – część 1
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.
Tworzenie przepływów pracy MLOps za pomocą Airflow 2 w GKE
Z tego samouczka dowiesz się, jak trenować i uruchamiać model z vLLM w GKE za pomocą DAG Airflow.
Private Service Connect – korzystanie z backendów PSC do uzyskiwania dostępu do regionalnych interfejsów Google API
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.
Ćwiczenie z programowania dotyczące podpisanego kontenera
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wykorzystać funkcję podpisanego obrazu kontenera, aby poprawić łatwość obsługi Poufnej przestrzeni.
Mapowanie portów Private Service Connect dla producentów usług
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.
Kup online z odbiorem w sklepie: posiłek bonjour – część 2 – tworzenie koszyka na zakupy
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.
Kup online z odbiorem w sklepie: posiłek bonjour – część 1 – pierwsze kroki
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.
Manifest aplikacji internetowej
Plik manifestu aplikacji internetowej to plik JSON, który określa, jak PWA powinna być traktowana jako zainstalowana aplikacja, w tym jej wygląd i działanie w systemie operacyjnym.
Google Pay API for Web 201: Zaawansowane
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,
Wersja 2024 Q4: Dowiedz się, jak uprościć proces uwierzytelniania za pomocą interfejsu Credential Manager API w aplikacji na Androida
Dowiedz się, jak wdrożyć interfejs Credential Manager API, aby zapewnić bezproblemowe bezpieczne uwierzytelnianie. w aplikacji za pomocą kluczy dostępu lub hasła.
Dostęp do czatu z Gemini za pomocą pakietu SDK Pythona przez punkt końcowy Private Service Connect
Uzyskiwanie dostępu do Gemini z maszyny wirtualnej za pomocą pakietu Python SDK i punktu końcowego PSC
Tworzenie generatywnej aplikacji do obsługi czatu za pomocą Vertex AI Conversation
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.
Sterowanie multimediami za pomocą MediaSession
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.
Zastosowanie textembedding-gecko@003 na potrzeby wektorów dystrybucyjnych
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jaki jest model gecko@003 i jaki jest rzeczywisty przypadek użycia tego modelu.
TensorFlow.js: wykorzystanie Hostingu Firebase do wdrożenia i hostowania modelu systemów uczących się na dużą skalę
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.
Moduł: propagacja NCC PSC
Celem tego modułu jest zapoznanie się z NCC z propagacją PSC
Funkcja w Cloud Functions do podsumowywania treści przy użyciu interfejsu PaLM Vertex AI API i Google Cloud Storage
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.
Internetowa grupa punktów końcowych sieci korzystających z protokołu HTTPS w usłudze Looker PSC – południowa
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
Pomiar interakcji do kolejnego wyrenderowania (INP)
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
Transmitowanie na żywo w Google Cloud z użyciem Media CDN i interfejsu Live Streaming API
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.
Laboratorium: witryna NCC w chmurze przy użyciu urządzenia SD-WAN
Celem tego modułu jest zbadanie NCC za pomocą zdefiniowanego programowo promieni urządzenia WAN podłączonego do centrum NCC.
Prognozowanie oceniania filmów z użyciem BQML przy użyciu SQL
Utworzymy model prognozowania wyników filmu za pomocą wyłącznie SQL w BigQuery ML
Looker PSC Southbound Hybrid NEG to on-premises
Z tego ćwiczenia w Codelab dowiesz się, jak zintegrować hybrydową usługę NEG jako producenta usługi dla dostępu Looker Southbound do lokalnej bazy danych postgres.
Przewidywanie ocen filmu w Vertex AI AutoML
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.
Looker PSC Northbound Regional External L7 ALB
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zintegrować regionalny zewnętrzny system równoważenia obciążenia aplikacji L7 na potrzeby dostępu do Lookera w kierunku północnym.
Uproszczone zarządzanie danymi głównymi: dopasowanie & Połącz się z generatywną AI
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
Automatyzacja weryfikacji kodu za pomocą GenAI
Generowanie obrazów na urządzeniu z Androidem za pomocą MediaPipe
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać funkcję generowania tekstu na obraz na urządzeniu do aplikacji na Androida za pomocą rozwiązań MediaPipe.
Tworzenie aplikacji pytań i odpowiedzi z funkcją Multi-Modal RAG przy użyciu Gemini Pro
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przy użyciu Gemini Pro zbudować multimodalny system odpowiadania na pytania.
Wdróż podstawową wersję Tłumacza Google aplikacja w Pythonie 3 w Cloud Functions
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).
Przekształć odpowiedzi z ankiet z Formularzy Google i wczytuj je w BigQuery
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.
Django w Cloud Run
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.
Wdróż podstawową wersję Tłumacza Google aplikacja w języku Python 2 Cloud Run (Docker)
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).
Wdróż podstawową wersję Tłumacza Google aplikacja w Pythonie 3 Cloud Run (Docker)
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).
Migracja do czcionek zmiennych
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.
Tworzenie niestandardowej aplikacji internetowej do wykrywania obiektów za pomocą MediaPipe
Dowiedz się, jak utworzyć niestandardową aplikację internetową do wykrywania obiektów za pomocą MediaPipe.
Utwórz aplikację do wyszukiwania patentów za pomocą AlloyDB, wyszukiwania wektorowego i Vertex AI
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.
Utwórz odręczną aplikację do klasyfikacji cyfr na Androida przy użyciu Listy zadań MediaPipe
Dowiedz się, jak korzystać z klasyfikacji obrazów do wykrywania odręcznych liczb zapisanych na Androidzie za pomocą MediaPipe.
Tworzenie aplikacji do wyszukiwania patentów z użyciem usług Spanner, Wyszukiwanie wektorowe itp. Gemini 1.0 Pro
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.
Zdarzenia dotyczące ćwiczeń z programowania w Cloud Run for Anthos
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.
Globalna zasada zapory sieciowej sieci z tagami
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak kontrolować ruch za pomocą zasad zapory sieciowej sieci globalnej z tagami
Internetowa grupa punktów końcowych sieci SSH w usłudze Looker w usłudze PSC południowej
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
Moduł: VPC NCC jako promień
Celem tego modułu jest poznanie NCC z użyciem VPC jako promienia.
Naucz się prototypować odpowiedzialną AI dzięki przewodnikowi PAIR i MakerSuite
Dowiedz się, jak odpowiedzialnie tworzyć prototypy rozwiązań AI za pomocą narzędzi Google z zakresu odpowiedzialnej AI, MakerSuite i przewodnika PAIR.
Wykrywanie obiektów na obrazach za pomocą ML Kit: Android
W tym ćwiczeniu z programowania
Dostrajanie dużych modeli językowych: jak Vertex AI przenosi LLM na wyższy poziom
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak nadzorować dostrajanie LLM z użyciem Vertex AI.
Wiosenna reklama natywna w Google Cloud
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.
Pierwsze kroki z animacjami przewijanymi w CSS
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.
Wykrywanie obiektów na obrazach w celu wizualnego wyszukiwania produktów za pomocą ML Kit: Android
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.
Bezpieczny kod źródłowy
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.
Bezpieczna kompilacja Wdrażanie za pomocą Cloud Build, Artifact Registry i GKE
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
Ćwiczenie z programowania na serwerze proxy TCP – ograniczanie liczby żądań i lista odrzuconych adresów IP z systemem równoważenia obciążenia serwera proxy TCP
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.
Bezpieczna aplikacja bezserwerowa z serwerem proxy identyfikującym tożsamość (IAP)
Bezpieczny dostęp i wymaganie logowania użytkownika w przypadku aplikacji działających w Cloud Run przy użyciu Identity Aware Proxy
Private Service Connect z automatyczną konfiguracją DNS
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować automatyczny DNS usługi Private Service Connect
Korzystaj z natychmiastowej nawigacji dzięki interfejsowi Speculation Rules API
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.
Bezpieczne wdrażanie w Cloud Run
Podstawowe metody bezpiecznego wdrażania w Cloud Run
Stylowy dzięki Gemini Code Assist
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
Zabezpieczanie kompilacji kontenerów
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
Prezentowanie elastycznych klasyfikatorów bezpieczeństwa we współpracy z Gemma
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
Zastosowanie LIT do analizy modeli Gemma w Keras
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
Połącz inteligentne urządzenia domowe z Asystentem Google
Utwórz i wdróż integrację chmur, aby zintegrować wirtualną inteligentną pralkę z Asystentem.
Debugowanie 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.
Wskaźniki oparte na logach dotyczące inteligentnego domu
Dowiedz się, jak używać wskaźników opartych na logach w Google Cloud do śledzenia wzorców i analizowania logów błędów integracji inteligentnego domu.
Debugowanie lokalnego 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.
Poprawianie i zabezpieczanie integracji między chmurami
Dowiedz się, jak ulepszyć i zabezpieczyć integrację chmur za pomocą funkcji urządzeń, które można dostosować do potrzeb, oraz uwierzytelniania dwuskładnikowego.
Implementowanie funkcji CameraStream za pomocą WebRTC
Dowiedz się, jak przesyłać obraz z kamery internetowej na urządzenie Google Nest z atrybutem CameraStream i WebRTC.
Aktywowanie zadań Cloud Run za pomocą usługi Cloud Scheduler
Dowiedz się, jak tworzyć zadania Cloud Run i konfigurować ich wykonywanie za pomocą usługi Cloud Scheduler.
Wdrażanie aplikacji Cloud Run za pomocą Cloud Deploy
Dowiedz się, jak wdrożyć aplikację Cloud Run za pomocą Cloud Deploy.
Pracownik GenAI ds. automatyzacji zamówień sprzedaży
W tym ćwiczeniu w Codelab utworzysz aplikację z konwersacyjną AI, która będzie służyć do automatyzacji procesu składania zamówień.
Zabezpieczanie ruchu przychodzącego w Cloud Run
Ustawienia ruchu przychodzącego w Cloud Run
Zabezpiecz udostępniane dane używane w Pokoju poufnym
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak zabezpieczyć udostępnianie danych przez wiele osób, jednocześnie zachowując poufność dzięki Obszarowi poufnemu.
Poznaj Firebase dla Flutter
Dowiedz się, jak utworzyć aplikację mobilną Flutter za pomocą Firebase.
Informacje o Firebase w przeglądarce
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.
Twój pierwszy eksperyment dotyczący wysyłania wiadomości w aplikacji
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz swój pierwszy eksperyment Firebase dotyczący przesyłania wiadomości w aplikacji, korzystając z Testów Firebase A/B.
Generowanie prezentacji Google na podstawie big data w Node.js
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz prezentację przy użyciu interfejsu API Prezentacji Google oraz BigQuery, aby utworzyć raport dotyczący najpopularniejszych licencji na oprogramowanie.
Zwiększanie wydajności aplikacji w Go (część 1: śledzenie)
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.
Tworzenie i łączenie subkont AdWords i Merchant Center
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.
Usługi zarządzane interfejsu Private Service Connect
Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować interfejs usługi Private Service Connect w celu uzyskania dostępu do usług przez połączenie równorzędne VPC.
Dostęp do wielu regionów MongoDB Atlas za pomocą usługi Private Service Connect
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować dostęp Private Service Connect do MongoDB z dostępem globalnym.
Analizuj faktury za pomocą notatników w AI Platform za pomocą narzędzi Procurement Document AI
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)
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)
Ponowne wykorzystanie kodu Cloud Functions jako rozszerzenia Firebase
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.
Szybciej rozpowszechniaj przedpremierowe kompilacje na iOS dzięki Rozpowszechnianiu aplikacji i szybkim pasowi do działania
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).
Interfejs Private Service Connect
Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować interfejs usługi Private Service Connect.
PySpark do przetwarzania języka naturalnego w Dataproc
Z tego modułu dowiesz się, jak używać Spark MLlib i Spark-nlp do wykonywania systemów uczących się i NLP na dużych ilościach danych.
Prototypowanie modeli w notatnikach AI Platform
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.
Łatwe debugowanie LLM za pomocą narzędzia do analizowania interpretowalności (LIT) w GCP
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
Używanie wersji w funkcjach Cloud Run do podziału ruchu, wdrażania stopniowego i przywracania
Dowiedz się, jak używać wersji w funkcjach Cloud Run do podziału ruchu, wdrażania stopniowego i przywracania poprzedniej wersji.
Google Cloud Functions w C#
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.
Wdróż podstawową wersję Tłumacza Google aplikacja w Pythonie 2 App Engine
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).
Zdarzenia niestandardowe w Google Ads i Google Analytics dla Firebase – Android
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrażać zdarzenia w GA4F i uruchamiać w Google Ads kampanie zachęcające do działania.
Ćwiczenie z programowania w Firebase Angular Web Frameworks
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
Zaawansowane funkcje uwierzytelniania
Dowiedz się, jak wdrożyć uwierzytelnianie wielopoziomowe i utworzyć niestandardowe wymagania dotyczące uwierzytelniania za pomocą funkcji blokowania
Wysyłanie i odbieranie powiadomień z aplikacji Flutter za pomocą Komunikacji w chmurze Firebase (FCM)
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.
CodeLab: wymiana tras dynamicznych za pomocą NCC
Celem tego laboratorium jest zapoznanie się z NCC z dynamiczną wymianą tras z promieniami VPC
Mikroserwis Rainbow Rumpus
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.
Wdrażanie, skalowanie i aktualizowanie witryny przy użyciu Google Kubernetes Engine (GKE)
Dowiedz się, jak wdrażać, skalować i aktualizować witrynę przy użyciu GKE.
Używanie interfejsu Natural Language API w Pythonie
Z tego samouczka dowiesz się, jak używać interfejsu Natural Language API w Pythonie.
Tworzenie administracji opartej na zdarzeniach za pomocą Eventarc i Workflows
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz opartą na zdarzeniach administrację mikroserwisów do przetwarzania obrazów za pomocą Eventarc i Workflows
Zwiększ możliwości swojej aplikacji internetowej, przechodząc na modułowy pakiet SDK Firebase JS
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.
Pierwsza wiadomość push multiemisji wykorzystująca tematy FCM
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przy użyciu tematów FCM przesłać komunikat push do wybranej grupy instancji aplikacji.
Wysyłanie zdarzeń w aplikacji do GA4 za pomocą Measurement Protocol
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Measurement Protocol wysyłać zdarzenia do GA4 za pomocą wywołań serwer-serwer.
Używaj FCM i FIAM do wysyłania wiadomości do użytkowników
Dowiedz się, jak wysyłać wiadomości do użytkowników za pomocą Komunikacji w chmurze Firebase (FCM) i funkcji wysyłania wiadomości w aplikacji za pomocą Firebase.
Monitorowanie przerw w działaniu inteligentnego domu
Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak wykryć przerwy w działaniu usługi, konfigurując automatyczne alerty w integracji inteligentnego domu.
Dostosowywanie kodu za pomocą Gemini Code Assist Enterprise
Dowiedz się, co nowego w Gemini Code Assist Enterprise i jak może ono pomóc Twojej organizacji w tworzeniu treści z Google Cloud.
Korzystaj z Poufnej przestrzeni z chronionymi zasobami, które nie są przechowywane u dostawcy chmury
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.
Jak utworzyć Private Service Connect dla Cloud SQL
W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak utworzyć Private Service Connect dla CloudSQL
Interfejs Google Pay API for Web – podstawy
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
Cloud NGFW Enterprise – usługa zapobiegania włamaniom (bez inspekcji TLS)
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 wywoływać uwierzytelnione funkcje w Cloud Functions
Dowiedz się, jak zabezpieczyć funkcje w Cloud Functions przez wymaganie uwierzytelniania przy wywoływaniu
Twórz adaptacyjne aplikacje za pomocą Jetpack Compose
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.
Dodawanie pomocy na żywo do odbiornika Cast
Dzięki nim dowiesz się, jak stworzyć niestandardową aplikację internetową z odbiornikiem, która będzie używać interfejsu Cast Live API.
Debugowanie aplikacji odbiornika Cast
W ramach tego ćwiczenia dodasz rejestrator przesyłania Cast do swojej niestandardowej aplikacji odbiornika internetowego.
Dodanie obsługi interfejsu API przerw na reklamy do odbiornika internetowego
Dzięki nim dowiesz się, jak stworzyć niestandardową aplikację odbiornika internetowego, która wykorzystuje interfejs Cast Ad Breaks API.
Tworzenie niestandardowego odbiornika internetowego
Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak stworzyć niestandardową aplikację odbiornika internetowego do odtwarzania treści na urządzeniach obsługujących Cast.
Obsługa przesyłania w aplikacji na Androida
Na potrzeby tych ćwiczeń zmodyfikujesz aplikację wideo na Androida, aby przesyłać treści na urządzenia obsługujące Google Cast.
Aplikacja internetowa z obsługą przesyłania
Na potrzeby naszych ćwiczeń z programowania zmienisz istniejącą aplikację wideo, aby przesyłać treści na urządzenie obsługujące Google Cast.
Przeniesienie systemu równoważenia obciążenia sieci z pul docelowych do regionalnych usług backendu
Ten przewodnik zawiera instrukcje przenoszenia istniejącego systemu równoważenia obciążenia sieci z backendu puli docelowej do regionalnej usługi backendu.
Wprowadzenie do Cloud Operations Suite
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.
Włączanie przesyłania w aplikacji na Androida TV
Na potrzeby ćwiczeń z programowania zmienisz obecną aplikację na Androida TV, aby obsługiwać przesyłanie i komunikację z istniejących aplikacji przesyłających.
Dodaj dźwięk i muzykę do gry Flutter
Dowiedz się, jak dodawać do gier efekty dźwiękowe, muzykę w tle i dynamiczny dźwięk za pomocą Flutter.
Używaj funkcji zdalnych BigQuery do zadawania pytań usłudze Vertex AI Visual Question Answering (VQA) w zapytaniu SQL
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 wywoływać uwierzytelnione funkcje Cloud Run
Dowiedz się, jak zabezpieczyć funkcje Cloud Run, wymagając uwierzytelniania podczas wywoływania
Lokalne programowanie aplikacji Flutter z użyciem Pakietu emulatorów Firebase
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.
Używanie interfejsu FCM HTTP v1 API z tokenami dostępu OAuth 2
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
Utwórz aplikację rzeczywistości rozszerzonej (AR) za pomocą nowego interfejsu ARCore Geospatial API
Dowiedz się, jak korzystać z nowego interfejsu ARCore Geospatial API.
Prototyp do produkcji: trenowanie modeli niestandardowych przy użyciu Vertex AI
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
Uruchamiam trenowanie modelu niestandardowego w Vertex Pipelines
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
Prototyp do produkcji: rozproszone trenowanie w Vertex AI
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
Uzyskiwanie prognoz z wytrenowanego modelu obrazów TensorFlow w Vertex AI
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
Używanie metadanych Vertex ML z potokami
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
Wprowadzenie do Vertex Pipelines
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
Migracja z aplikacji Google App Engine w Javie do Cloud Run za pomocą pakietu Buildpacks
Dowiedz się, jak przekonwertować prostą aplikację App Engine w Javie, skonteneryzować ją za pomocą Buildpacks i przenieść do Cloud Run
Vertex AI: użyj automatycznego pakowania, aby dostroić Berta za pomocą Hugging Face w Vertex AI Training
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
Prototyp w środowisku produkcyjnym: dostrajanie hiperparametrów
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
Pierwsze kroki z samodzielnymi komponentami
Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dla początkujących dowiesz się, jak utworzyć przykładową aplikację przy użyciu samodzielnych komponentów Angular w wersji 14
Analityka półek na książki: używaj Gemini do tworzenia aplikacji SQL za pomocą BigQuery i generatywnej AI
Będziemy używać Gemini, aby pomóc nam tworzyć rekomendacje dotyczące książek i statystyki podsumowań za pomocą BigQuery (generatywnej AI wykorzystującej tylko SQL).
Wprowadzenie aplikacji
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 \
Migracja z aplikacji Google App Engine w Javie do Cloud Run przy użyciu Jib
Dowiedz się, jak przekonwertować prostą aplikację App Engine w Javie, skonteneryzować ją za pomocą Jib i przenieść do Cloud Run
Tworzenie aplikacji niewymagającej umiejętności kodowania z użyciem natywnej bazy danych AppSheet
Dowiedz się, jak korzystać z natywnej bazy danych AppSheet podczas tworzenia aplikacji AppSheet.
Ćwiczenie z programowania dotyczące zaawansowanych optymalizacji równoważenia obciążenia
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować zaawansowane funkcje optymalizacji równoważenia obciążenia na potrzeby globalnego zewnętrznego równoważenia obciążenia aplikacji.
Analityka półek na książki: użyj Gemini do utworzenia aplikacji w Javie Cloud Run, która przenosi dane BigQuery do internetu
Użyjemy Gemini, żeby utworzyć aplikację do podsumowywania półki na książki, która po prostu przenosi dane BigQuery do internetu i wdroży ją w Cloud Run.
Tworzenie aplikacji do rzeczywistości rozszerzonej (AR) przy użyciu interfejsu WebXR Device API
Dowiedz się, jak korzystać z funkcji rzeczywistości rozszerzonej w interfejsie WebXR Device API i używać rozpoznawania scen do umieszczania obiektu 3D w świecie rzeczywistym.
Migracja z aplikacji Google App Engine w Javie do Cloud Run przy użyciu Dockera
Dowiedz się, jak przekonwertować prostą aplikację App Engine w Javie, skonteneryzować ją za pomocą Dockera i przenieść do Cloud Run
Analizuj i wizualizuj dane transakcji kartą kredytową w Bigtable za pomocą BigQuery i Lookera
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.
Poradnik Cloud Foundation Toolkit
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.
Zwiększ wydajność aplikacji dzięki profilom podstawowym
To ćwiczenie w Codelabs pokazuje, jak poprawić czas uruchamiania aplikacji i czas renderowania klatek za pomocą profili podstawowych.
Pierwsze kroki z Angular Signals
Przedstawiamy sygnały – nowy model reaktywności w Angular. Sygnały zapewniają Ci narzędzia o lepszej jakości, które umożliwiają bardziej precyzyjną reaktywność
Twórz łatwiej dostępne aplikacje Angular
Dowiedz się, jak stosować sprawdzone metody dotyczące ułatwień dostępu w aplikacjach Angular, korzystając z wbudowanego zestawu narzędzi.
Łączenie AppSheet za pomocą Apps Script
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.
Kreator półki: użyj Gemini, aby utworzyć funkcję w Cloud Functions dla aplikacji Gemini w Javie
W funkcji w Cloud Functions jako funkcji zdalnej z BigQuery utworzymy aplikację z rekomendacjami książek i podsumowaniem, wykorzystującą generatywną AI (Gemini) Vertex AI.
Tworzenie systemu wyszukiwania wysokiej jakości za pomocą 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.
Tworzenie generatora quizów za pomocą generatywnej AI i Cloud Run
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.
MDC-112 Web: integrowanie MDC z platformami sieciowymi
Dowiedz się, jak rozszerzyć gotowe komponenty Material Komponenty na komponenty dowolnej platformy internetowej.
Rozpoznawanie tekstu i twarzy za pomocą ML Kit: Android
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.
Rozpoznawanie, rozpoznawanie i tłumaczenie tekstu za pomocą ML Kit i AparatuX: Android
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.
Vertex AI: współhostowane modele w tej samej maszynie wirtualnej do prognozowania
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
Vertex AI: używanie niestandardowych procedur prognozowania ze Sklearn do wstępnego i końcowego przetwarzania danych na potrzeby prognoz
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
Szyfruj funkcje w Cloud Functions przy użyciu kluczy szyfrowania zarządzanych przez klienta (CMEK)
use-cmek-to-encrypt-cloud-functions
Aplikacja do monitorowania ruchu Vertex AI Vision
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.
Aplikacja Vertex AI Vision Queue Detection
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.
Vertex AI: tworzenie modelu wykrywania oszustw za pomocą AutoML
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
Vertex AI: trenowanie i udostępnianie modelu niestandardowego
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
Zaktualizuj aplikację, aby używać modelu systemów uczących się do filtrowania spamu
Dowiedz się, jak zaktualizować aplikację za pomocą modelu ML umożliwiającego podstawowe filtrowanie spamu w komentarzach.
Wykorzystaj w pełni eksperymenty: zarządzaj eksperymentami z systemami uczącymi się przy użyciu Vertex AI
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
Filtr Vertex AI Vision Motion
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.
Informacje o Skaffold
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
Aplikacja Vertex AI Vision Analytics do analizy zajętości ze zdarzeniami
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.
Użycie Pulumi w Google Cloud za pomocą YAML
W tym module dowiesz się, jak używać usługi Pulumi w Google Cloud za pomocą YAML
Vertex AI: trenowanie wielu instancji roboczych i nauczanie transferowe z wykorzystaniem TensorFlow
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
Tworzenie finansowego modelu ML za pomocą narzędzia What-If i Vertex AI
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.
Twoja pierwsza aplikacja WebGPU
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.
Prototypowanie do produkcji: uzyskiwanie prognoz z niestandardowo wytrenowanych modeli
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
Vertex AI Workbench: trenowanie modelu TensorFlow z użyciem danych z BigQuery
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 używać Gemini i funkcji Cloud Run do podsumowywania pliku tekstowego przesłanego do zasobnika Cloud Storage
jak zacząć korzystać z opartych na zdarzeniach funkcji Cloud Run
Jak używać narzędzia Ollama jako aplikacji pomocniczej z procesorami graficznymi Cloud Run i z Open WebUI jako kontenerem ruchu przychodzącego frontendu
Dowiedz się, jak używać Ollama jako aplikacji pomocniczej z procesorami graficznymi Cloud Run i z Open WebUI jako kontenera ruchu przychodzącego frontendu
Vertex AI: rozproszone dostrajanie hiperparametrów
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
Debugowanie integracji Matter
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
Dowiedz się, jak utworzyć i wdrożyć aplikację LangChain w Cloud Run
Informacje o realizacji przez integrację Dialogflow z Kalendarzem
Poznaj koncepcję realizacji w Dialogflow.
Integracja interfejsu Vision API z Dialogflow
Dowiedz się, jak zintegrować interfejs Vision API z Dialogflow.
Lit for React Developers
Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak tłumaczyć koncepcje React na język Lit
MDC-101 Android: podstawy komponentów Material Design (MDC) (Kotlin)
Poznaj podstawy korzystania z komponentów Material Design na Androida, tworząc prostą aplikację z podstawowymi komponentami w Kotlinie.
Google Ads ze zdarzeniami niestandardowymi Google Analytics dla Firebase – iOS
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.
Konwolucyjne sieci neuronowe wykorzystujące Keras i TPU
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.
Wbudowana funkcja wiadomości iframe Lookera
Dowiesz się, jak automatycznie nasłuchiwać zdarzeń z umieszczonych treści z Lookera i wysyłać do nich działania.
MDC-103 Android: dopasowywanie motywu z kolorem, wysokością i typem (Kotlin)
Dowiedz się, jak dzięki komponentom Material Design na Androida łatwiej wyróżnić produkt i wyrazić swoją markę w kotlinie.
MDC-102 Android: struktura i układ materiału (Java)
Dowiedz się, jak używać interfejsu Material Design do tworzenia struktury i układu Androida w języku Java.
Google Ads ze zdarzeniami niestandardowymi Google Analytics dla Firebase – Unity
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.
MDC-102 Android: struktura i układ materiału (Kotlin)
Dowiedz się, jak używać interfejsu Material Design w strukturze i układzie na Androidzie w Kotlin.
Jak umieścić Lookera za pomocą pakietu SDK Embed
Dowiesz się, jak umieścić panel Lookera za pomocą pakietu SDK Looker Embed
Ochrona danych Firestore za pomocą reguł zabezpieczeń Firebase
Dowiedz się, jak chronić dane Firestore za pomocą reguł zabezpieczeń
Zintegruj Laboratorium testów z systemem CI/CD
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.
Integracja Magento z Cloud Spanner
W ramach tego ćwiczenia z programowania zintegrujesz platformę e-commerce Magento typu open source z usługą Cloud Spanner.
Dostęp do interfejsów API Google z hostów lokalnych przy użyciu adresów IPv6
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować dostęp IPv6 do interfejsów API Google z hostów lokalnych
MDC-111 Web: włączanie komponentów Material Design w bazie kodu (sieć)
Dowiedz się, jak włączyć poszczególne komponenty Material Komponenty w dotychczasowej bazie kodu internetowego bez zaczynania od nowa.
Tworzenie pięknych przejść dzięki Material Motion dla Flutter
Zbuduj system ruchu Material w aplikacji Reply, używając przejścia z pakietu animacji.
MDC-104 Flutter: Material Advanced Komponenty
Popraw wygląd swojej aplikacji Flutter i wdróż w niej zaawansowany komponent menu tła.
Łączenie Looker Cloud przez sieci hybrydowe
Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować prywatny adres IP Looker Cloud Core w sieci hybrydowej.
MDC-102 Flutter: struktura i układ materiału
Dowiedz się, jak wykorzystać Material do tworzenia struktury i układu aplikacji Flutter.
Keras i nowoczesne konwety w TPU
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.
Potoki danych działające z szybkością TPU: tf.data.Dataset i TFRecords
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.
Ćwiczenie z programowania dotyczące rozszerzenia do podsumowania w panelu Lookera
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.
Jawne łańcuch systemów równoważenia obciążenia GCP L7 za pomocą PSC
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi Private Service Connect z systemem równoważenia obciążenia L7 łańcucha.
MDC-102 Web: struktura i układ materiału (internet)
Dowiedz się, jak używać materiału do tworzenia struktury i układu witryny.
Opcje adresowania IP IPv4 i IPv6
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz 2 sieci VPC i użyjesz różnych typów adresów IP, aby uzyskać dostęp do prostej witryny Apache.
Twój pierwszy model Keras z nauką przenoszenia
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.
Nowoczesne konwnety, squeezenet, Xception przy użyciu Keras i TPU
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.
Tworzenie bezserwerowego potoku danych: IoT w Analytics
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.
Tworzenie pięknych przejść dzięki Material Motion na Androida
Zbuduj system ruchu Material w aplikacji Reply, korzystając z biblioteki Material Komponenty na Androida i Kotlin.
Uruchamianie zadania liczby słów Hadoop w klastrze Dataproc
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć i uruchomić przepływ pracy Apache Airflow w Cloud Composer, który wykonuje te zadania:
Tworzenie komponentu fabularnego z elementem świetlnym
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz komponent internetowy relacji za pomocą LitElement.
Zbuduj podgląd klocków przy użyciu oświetlenia
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz komponent internetowy Brick Viewer, korzystając z elementu świetlnego.
Navigation
Nawigacja to kluczowy element każdej witryny aplikacji, który zaczyna się od kodu HTML.
Programowanie lokalne dzięki Pakietowi emulatorów Firebase
Dowiedz się, jak tworzyć aplikacje internetowe przy użyciu Pakietu emulatorów Firebase.
Ćwiczenie z programowania w Firebase na różnych urządzeniach
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.
Słownik
Poznaj popularne pojęcia związane z ułatwieniami dostępu.
Buforuj żądania HTTP za pomocą Cloud Tasks
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.
Tworzenie aplikacji czatu opartej na LLM i RAG przy użyciu baz danych Cloud SQL i LangChain
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.
Vertex AI Workbench: tworzenie modelu klasyfikacji obrazów z użyciem systemów uczących się i wykonawcy notatnika
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
Pierwsze kroki z interfejsem Web Serial API
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.
Uruchamianie potoku przetwarzania tekstu big data w Cloud Dataflow
Wykorzystasz Cloud Dataflow, utworzysz projekt Maven z pakietem SDK Cloud Dataflow i uruchomisz potok rozproszonej pracy przy użyciu konsoli Google Cloud Platform.
Tworzenie aplikacji internetowej z dostępem do urządzenia
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.
Dostosuj swoją grę w Unity dzięki Zdalnej konfiguracji Firebase
Dowiedz się, jak instrumentować swoje gry na Unity dzięki Zdalnej konfiguracji
Wdrażanie testów A/B w grze na Unity dzięki Zdalnej konfiguracji Firebase
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Testów A/B Zdalnej konfiguracji w grze Unity.
Awarie w grach na Unity przy użyciu zaawansowanych funkcji Crashlytics
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.
Tworzenie automatyzacji opartej na scenariuszu
W tym ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak napisać automatyzację automatyzacji.
Utwórz aplikację na Androida o sprawach
Zmodyfikuj aplikację Google Home Sample for Matter, aby zlecać zarządzanie urządzeniami.
TensorFlow, Keras i deep learning bez doktora
Dzięki niemu dowiesz się, jak rozpoznawać odręcznie napisane cyfry w 90% z dokładnością w 100 wierszach kodu Pythona / Keras.
Korzystanie z interfejsu Video Intelligence API w Pythonie
Z tego samouczka dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Video Intelligence API w Pythonie.
Wprowadzenie do Cloud Functions
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.
Wprowadzenie do statystyk zapytań dla Cloud SQL
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,
Używanie Vision API w języku C#
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Google Cloud Vision API w języku C#.
Automatyczna klasyfikacja danych przesłanych do Cloud Storage za pomocą interfejsu DLP API i Cloud Functions
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
Konteneryzowanie aplikacji Spring Boot Kotlin i wdrażanie jej w Cloud Run
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.
Wdrażanie aplikacji ASP.NET Core w Kubernetes w Google Kubernetes Engine
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zmienić kod ASP.NET Core w zreplikowaną aplikację działającą w Kubernetes w Google Kubernetes Engine.
Tworzenie usługi gRPC za pomocą Javy
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.
Wdrażanie aplikacji ASP.NET Core w Google Kubernetes Engine za pomocą Istio (część 1)
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć aplikację ASP.NET Core w Google Kubernetes Engine przy użyciu Istio.
Łatwe szyfrowanie zasobów przy użyciu Cloud KMS Autokey
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować funkcję Cloud KMS Autokey oraz automatycznie i na żądanie zaszyfrować zasoby podczas ich tworzenia.
Od notatnika do Kubeflow Pipelines z HP Tuning: A Data Science Journey
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.
Wdrażanie aplikacji ASP.NET Core w Google Kubernetes Engine za pomocą Istio (część 2)
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs będziesz pracować nad aplikacją ASP.NET Core z części 1 i dodasz do niej kolejne funkcje Istio.
Przeprowadź migrację do Cloud NDB App Engine w języku Python 2 & Aplikacja Cloud Tasks do Pythona 3 i Cloud Datastore (moduł 9)
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)
Wdróż w Google Kubernetes Engine aplikację mikronauty skonteneryzowaną przy użyciu Jib
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przekształcić mikroserwisy mikroserwisów w replikowaną usługę działającą w Google Kubernetes Engine.
Kubeflow Pipelines – podsumowanie problemów na GitHubie
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).
Tworzenie usługi gRPC w języku C#
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.
Od notatnika do Kubeflow Pipelines z MinKF i jarmużem
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.
Migracja z kolejki zadań App Engine dotyczące przekazywania zadań do Cloud Tasks (moduł 8)
Dowiedz się, jak przenieść plik NDB App Engine w Pythonie 2 i Aplikacja do kolejki zadań (push) do Cloud NDB; Zadania Cloud
Pierwsze kroki z zarządzanym katalogiem Active Directory
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć zarządzany katalog Active Directory w Google Cloud Platform
Instalacja
Zainstalowane aplikacje są łatwo dostępne i mogą korzystać z głębszej integracji z systemem operacyjnym. Dowiedz się, jak zainstalować PWA, i zyskaj związane z tym korzyści.
Projektowanie aplikacji
Jedną z głównych różnic między progresywnymi aplikacjami internetowymi a klasycznymi i klasycznymi jest możliwość zainstalowania. W ten sposób powstaje samodzielne środowisko bardziej zintegrowane z platformą i systemem operacyjnym. Instalacja zapewnia nową elastyczność i nową odpowiedzialność, ponieważ nasze treści nie będą wymagały interfejsu przeglądarki.
Progresywne aplikacje internetowe
Progresywne aplikacje internetowe (PWA) to aplikacje internetowe opracowane i udoskonalone przy użyciu nowoczesnych interfejsów API, które zapewniają większe możliwości, niezawodność i łatwość instalacji, a jednocześnie pozwalają docierać do użytkowników w dowolnym miejscu i na każdym urządzeniu za pomocą jednej bazy kodu.
Ulepszenia
użytkownik oczekuje, że będzie dobrze działać; W tym rozdziale dowiesz się, jak ulepszyć PWA za pomocą ekranów powitalnych i skrótów do aplikacji, a także dowiedzieć się, jak działają sesje.
Korzystanie z reguł Cloud NAT
Celem tego modułu jest poznanie funkcji reguł Cloud NAT.
Używanie interfejsu Text-to-Speech API z Node.js
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz transkrypcję pliku audio na język Text-to-Speech API z wykorzystaniem Node.js
Ćwiczenie z programowania dotyczące wstępnie skonfigurowanych reguł WAF w Cloud Armor
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.
Private Service Connect dla interfejsów API Google
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.
Systemy równoważenia obciążenia serwera proxy Cloud Armor i TCP/SSL – ograniczanie liczby żądań i lista odrzuconych adresów IP z programowania
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
Wprowadzenie do zadań Cloud Run
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.
Hostowanie i skalowanie aplikacji internetowej w Google Cloud przy użyciu Compute Engine
Dowiedz się, jak hostować i skalować aplikację internetową w Google Cloud przy użyciu Compute Engine.
Korzystanie z interfejsu Video Intelligence API w języku C#
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Video Intelligence API w języku C#.
Wykrywanie
Wiedza o tym, jak użytkownicy korzystają z aplikacji, ułatwia dostosowywanie i poprawianie wrażeń użytkowników. Możesz na przykład sprawdzić, czy aplikacja jest już zainstalowana na urządzeniu użytkownika, i zaimplementować takie funkcje jak przeniesienie nawigacji do samodzielnej aplikacji z przeglądarki.
Generatywna AI w statystykach filmów z Vertex AI
Dowiedz się, jak za pomocą funkcji generatywnej AI od Google analizować poglądy influencerów w YouTube w odniesieniu do dowolnej firmy lub usługi.
Włączanie przesyłania w aplikacji na iOS
Na potrzeby tych ćwiczeń zmodyfikujesz aplikację wideo na iOS, aby przesyłać treści na urządzenia obsługujące Google Cast.
Tworzę bazę danych AlloyDB z zadaniem Cloud Run
Dowiedz się, jak utworzyć bazę danych AlloyDB przy użyciu zadania Cloud Run
Programowanie InnerLoop w Pythonie
Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji w języku Java w skonteneryzowanym środowisku.
Lokalne statystyki LLM: BigQuery oraz Gemini na potrzeby analizy uporządkowanych i nieuporządkowanych danych
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.
Deterministyczna generatywna AI z wywołaniem funkcji Gemini w języku Java
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.
Zaktualizuj aplikację, aby obsługiwać przyszłe gesty cofania
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.
Łączenie się z prywatnym Cloud SQL z Cloud Run
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
Omówienie usługi Cloud Data Loss Prevention
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.
Google Compute Engine
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.
Interfejs API Cloud DNS ResourceRecordSets
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.
Zarządzanie botami za pomocą Google Cloud Armor + reCAPTCHA
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.
Korzystanie z BigQuery w Pythonie
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z BigQuery w Pythonie.
Zarządzanie procesorami Document AI w Pythonie
Z tego samouczka dowiesz się, jak zarządzać procesorami Document AI w Pythonie.
Uruchamianie zadań BigQuery równolegle z Workflows
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak uruchamiać zadania BigQuery na zbiorze danych Wikipedii równolegle z funkcją iteracji równoległej dostępnej w Workflows.
Ograniczanie szybkości za pomocą Cloud Armor
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.
Udostępnianie i używanie zarządzanego klastra Hadoop/Spark z Cloud Dataproc (wiersz poleceń)
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.
Integracja Dialogflow z Google Chat
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.
Rozwiązywanie problemów za pomocą Gemini CodeLab
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.
Ćwiczenie z programowania dotyczące funkcji witryn internetowych
W ramach tego ćwiczenia w programie poznasz kilka internetowych interfejsów API, które są zupełnie nowe lub dostępne tylko za flagą.
Zarządzanie zależnościami w Artifact Registry
Dowiedz się, jak zarządzać zależnościami w Architect Registry.
Uwierzytelnianie użytkowników za pomocą Identity-Aware Proxy
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz aplikację internetową, ograniczysz dostęp do określonych grup użytkowników, wykorzystasz tożsamość uwierzytelnionego użytkownika w programie.
Skonfiguruj pierwszy projekt Google i poruszaj się po nim
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.
Uruchamianie modelu prognozowania pogody WRF z użyciem liczb płynnych. Slurm-GCP
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak uruchamiać WRF® w Google Cloud Platform przy użyciu rozwiązania Slurm-GCP od firmy SchedMD.
Testowanie bazowego prognoz online Vertex AI przy użyciu HEY
Z tego samouczka dowiesz się, jak przeprowadzać testy podstawowe przy użyciu wskaźników HEY i prognozowania w chmurze.
Komunikacja w czasie rzeczywistym z WebRTC
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.
Otrzymywanie aktualizacji lokalizacji na Androidzie dzięki Kotlin
Dowiedz się, jak otrzymywać informacje o lokalizacji na Androidzie (w tym na Androidzie 11).
Mierz skuteczność za pomocą pliku web-vitals.js, Google Analytics i BigQuery
Pomiary podstawowych wskaźników internetowych w czasie rzeczywistym za pomocą web-vitals.js i Google Analytics oraz analizowanie wyników w BigQuery.
Prywatny dostęp do punktów końcowych prognozowania online Vertex AI przy użyciu PSC
Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i weryfikować dostęp do prognoz online za pomocą usługi Private Service Connect
Wywoływanie interfejsów API z projektu Google Cloud
Dowiedz się, jak utworzyć projekt Google Cloud, a następnie wywoływać interfejs API z poziomu tego projektu.
zapięcie – interfejs wiersza poleceń Apps Script
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.
Lista nazwanych adresów IP Cloud Armor
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.
Oblicz liczbę π w Compute Engine
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz nową instancję Compute Engine, skompilujesz i uruchomisz program do obliczania liczby pi z milionami miejsc po przecinku.
Ciągłe wdrażanie w Google Kubernetes Engine (GKE) za pomocą Cloud Build
Dowiedz się, jak stale wdrażać skonteneryzowane zadania w GKE za pomocą Cloud Build.
Pierwsze kroki z App Engine (Python 3)
Z tego samouczka dowiesz się, jak utworzyć prostą aplikację internetową w Pythonie w Google App Engine.
Usprawnij programowanie dzięki Gemini Code Assist
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.
Korzystanie z BigQuery z Node.js
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z BigQuery z biblioteką klienta Node.js
Wdrażanie aplikacji Spring Boot w standardowym środowisku App Engine
Dowiedz się, jak stworzyć prostą aplikację wiosennego uruchamiania i wdrożyć ją w standardowym środowisku App Engine.
Tworzenie zapytania do zbioru danych Wikipedia w BigQuery
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.
Wdrażanie aplikacji ASP.NET w Windows Server w Compute Engine
Z tego modułu dotyczącego kodu dowiesz się, jak wdrożyć prostą aplikację ASP.NET w systemie Windows Server w Google Compute Engine
Korzystanie z BigQuery w języku C#
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z BigQuery w języku C#.
Tworzenie klienta Django frontendu dla aplikacji Dialogflow
Dowiedz się, jak utworzyć klienta Django w interfejsie, aby zapewnić konwersację w aplikacji Dialogflow.
Programowanie InnerLoop z użyciem Cloud Workstations w Pythonie
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.
Tworzenie i uruchamianie aplikacji ASP.NET Core w Google Cloud Shell
Z tego modułu kodu dowiesz się, jak utworzyć i uruchomić aplikację ASP.NET Core w Google Cloud Shell – bez opuszczania przeglądarki.
Wprowadzenie do Cloud Bigtable
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.
Środowisko programistyczne
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.
Wdrażanie aplikacji ASP.NET Core w App Engine
Z tego modułu dotyczącego kodu dowiesz się, jak wdrożyć w Google App Engine prostą aplikację ASP.NET Core
Programowanie w InnerLoop za pomocą Javy – SpringBoot
Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji w języku Java w skonteneryzowanym środowisku.
Ustawienia usługi VPC – ćwiczenia z programowania dotyczące ochrony BigQuery I
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
Vertex AI:używanie niestandardowych procedur prognozowania ze Sklearn do wstępnego przetwarzania i publikowania danych na potrzeby prognoz
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać niestandardowych procedur prognozowania w Vertex AI, aby tworzyć niestandardowe logikę wstępnego i końcowego przetwarzania
Utwórz, wytrenuj i wdróż model XGBoost w Cloud AI Platform
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.
Łączenie z w pełni zarządzanymi bazami danych z Cloud Run
integrowanie bezserwerowych baz danych z aplikacjami działającymi w Cloud Run, konfigurowanie usług pod kątem korzystania z relacyjnej bazy danych Cloud Spanner i Cloud Firestore
Łączę z instancją prywatnej AlloyDB z aplikacji uruchomionej w Autopilocie w GKE
Dowiedz się, jak połączyć aplikację działającą w Autopilocie w GKE z prywatną instancją bazy danych AlloyDB
Pierwsze kroki z interfejsem Web Serial API
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.
Tworzenie dodatku do Google Workspace przy użyciu Node.js i Cloud Run
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć dodatek do Google Workspace przy użyciu Node.js i Cloud Run.
Podstawowy samouczek I dotyczących Ustawień usługi VPC
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.
Podstawowy samouczek II dotyczący Ustawień usługi VPC – rozwiązywanie problemów z naruszeniem zasad ruchu wychodzącego
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.
Analiza finansowego modelu ML wdrożonego w Cloud AI Platform za pomocą narzędzia What-If
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.
Dodaj błyskawiczną nawigację i płynne przejścia między stronami do aplikacji internetowej
Dowiedz się, jak dodać błyskawiczną nawigację i płynne przełączanie stron do aplikacji internetowej dzięki najnowszym interfejsom API dostępnym w Google Chrome.
Twórz interfejsy adaptacyjne użytkowników z wykorzystaniem preferowanych zapytań o multimedia
Dowiedz się, jak utworzyć adaptacyjny formularz internetowy, w którym każdy użytkownik otrzymuje dostosowany interfejs odzwierciedlający jego preferencje w danym momencie.
Przyznawanie dostępu do projektu za pomocą uprawnień
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Google Cloud Console przypisywać role zarządzania tożsamościami i dostępem do podmiotów zabezpieczeń w projekcie.
Równoważenie obciążenia sieci ważona według instancji
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.
Vertex AI tworzy bezpieczny notatnik zarządzany przez użytkownika
Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować bezpieczny notatnik zarządzany przez użytkownika
Ćwiczenie z programowania dotyczące optymalizacji zakupów w aplikacji w czasie rzeczywistym na urządzeniu
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć model TFLite, aby spersonalizować aplikację pod kątem każdego użytkownika i zoptymalizować zakupy w aplikacji.
Dodawanie klasyfikacji tekstu na urządzeniu za pomocą TensorFlow Lite i Firebase – iOS Codelabs
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć klasyfikację tekstu za pomocą Firebase i TensorFlow Lite.
Dodawanie rekomendacji do aplikacji za pomocą TensorFlow Lite i Firebase – iOS Codelabs
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć system rekomendacji treści w aplikacji za pomocą Tensorflow i Firebase
Dodawanie rekomendacji do aplikacji za pomocą TensorFlow Lite i Firebase – ćwiczenia z programowania na Androida
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć system rekomendacji treści w aplikacji za pomocą Tensorflow i Firebase.
Dodawanie klasyfikacji tekstu na urządzeniu za pomocą TensorFlow Lite i Firebase – ćwiczenia z programowania na Androida
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć klasyfikację tekstu za pomocą Firebase i TensorFlow Lite.
Zainstaluj wersję próbną platformy ABAP 2022 w Google Cloud Platform i zainstaluj pakiet SDK ABAP
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zainstalować wersję próbną platformy ABAP 202
Tworzenie Asystenta wyszukiwania patentów za pomocą AlloyDB i Kreatora agentów Vertex AI – część 2
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.
Skonfiguruj uwierzytelnianie pakietu SDK ABAP za pomocą tokenów dla SAP hostowanych w maszynie wirtualnej Compute Engine i wykonaj interfejs API weryfikacji adresu
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
Router granic wątków – transmisja grupowa Thread 1.2
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.
Programowanie z wykorzystaniem interfejsów OpenThread API
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.
Router granic wątków – dwukierunkowe połączenia IPv6 i wykrywanie usług oparte na DNS
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.
Tworzenie sieci Thread z użyciem płyt Silicon Labs EFR32 i OpenThread w wersji Simplicity Studio v5
Dzięki nim dowiesz się, jak za pomocą programu OpenThread utworzyć rzeczywisty sprzęt, utworzyć sieć Thread i zarządzać nią oraz przekazać wiadomości między węzłami.
Symulowanie sieci Thread przy użyciu OpenThread
W tym ćwiczeniu z zakresu symulowania sieci na urządzeniach wirtualnych będziesz przeprowadzać symulację sieci za pomocą OpenThread na komputerze z Linuksem lub Mac OS.
Tworzenie sieci typu Thread za pomocą platformy B91 Development Board i OpenThread
W ramach tego ćwiczenia zaprogramujesz OpenThread na prawdziwym sprzęcie, utworzysz sieć Thread i będziesz nią zarządzać oraz przekażesz wiadomości między węzłami.
Symulowanie sieci Threads przy użyciu OTNS
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.
Testowanie sieci wątków za pomocą wizualizacji
W tym ćwiczeniu z programowania uruchomisz testy funkcjonalne OpenThread z wizualizacją za pomocą interfejsu internetowego.
Router granic wątków – zapewnianie dostępu do internetu przez NAT64
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.
Tworzenie sieci Thread z kartami nRF52840 i OpenThread
Dzięki nim dowiesz się, jak za pomocą programu OpenThread utworzyć rzeczywisty sprzęt, utworzyć sieć Thread i zarządzać nią oraz przekazać wiadomości między węzłami.
Symulowanie sieci Thread przy użyciu OpenThread w Dockerze
W tym ćwiczeniu z zakresu symulowania sieci na urządzeniach wirtualnych przeprowadzisz symulację sieci nici za pomocą OpenThread w Dockerze.
Twórz sieć wątków za pomocą płyty ESP32H2 i ESP Thread Border Router
Dzięki nim dowiesz się, jak za pomocą programu OpenThread utworzyć rzeczywisty sprzęt, utworzyć sieć Thread i zarządzać nią oraz przekazać wiadomości między węzłami.
Wysyłanie zdarzeń internetowych do GA4 za pomocą Measurement Protocol
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wysyłać zdarzenia zewnętrzne do GA4 za pomocą platformy Measurement Protocol(WEB).
Private Service Connect dla interfejsów API Google
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.
Podstawy AdMob dla Unity: konfiguracja Podstawy Analytics
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Google Analytics dla Firebase do analizowania zachowań użytkowników za pomocą zdarzeń w aplikacji.
Proste rozpoznawanie obrazów: Vision AI w Spring Boot i Javie
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.
Tworzenie akcji dla Asystenta Google za pomocą pakietu Actions SDK (poziom 1)
Poznaj podstawy programowania z Asystentem Google.
Dodawanie banera AdMob i natywnych reklam wbudowanych do aplikacji Flutter
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać reklamy wbudowane AdMob (banery i reklamy natywne) do aplikacji Flutter.
Tworzenie działań dla Asystenta Google za pomocą pakietu Actions SDK (poziom 2)
Poznaj podstawy programowania z Asystentem Google.
Podstawy AdMob dla Firebase: dostosowywanie działania aplikacji bez jej aktualizacji
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.
Programowanie przy użyciu Cloud Shell Kod Cloud
Poznaj funkcje i możliwości edytora Cloud Shell i Cloud Shell.
Przyspieszone strony mobilne – informacje zaawansowane
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.
Podstawy przyspieszonych stron mobilnych
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.
Angażowanie użytkowników za pomocą akcji dla Asystenta Google
Dowiedz się, jak ulepszyć swoje działanie za pomocą funkcji, które sprawią, że użytkownicy będą do Ciebie wracać.
Używanie zewnętrznego hybrydowego systemu równoważenia obciążenia HTTP(s) w celu dotarcia do grupy punktów końcowych sieci
Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak dotrzeć do grupy punktów końcowych sieci(NEG) za pomocą zewnętrznego hybrydowego systemu równoważenia obciążenia HTTP (s).
Cloud IDS
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.
Podstawy AdMob dla Unity: dostosowywanie działania aplikacji bez jej aktualizowania
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.
Dodawanie reklam AdMob do aplikacji Flutter
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać do aplikacji Flutter baner, reklamy pełnoekranowe i reklamy z nagrodą.
Dodawanie reklamy AdMob wyświetlanej przy otwarciu aplikacji do aplikacji na platformie Unity
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać reklamę AdMob wyświetlaną przy otwarciu aplikacji do aplikacji na Unity.
Używanie Private Service Connect do publikowania i używania usług
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi Private Service Connect do publikowania i używania usług.
Podstawy AdMob dla Androida: konfiguracja Podstawy Analytics
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Google Analytics dla Firebase do analizowania zachowań użytkowników za pomocą zdarzeń w aplikacji.
Korzystanie z usługi Private Service Connect do publikowania i używania usług w GKE
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi Private Service Connect do publikowania i wykorzystywania usług w środowisku GKE
Cloud Spanner: tworzenie tabeli wyników w grach w języku Java
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.
Kieruj alerty monitorowania Datadog do Google Cloud przy użyciu Eventarc (część 1)
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak kierować alerty monitorowania Datadog do Google Cloud przy użyciu Eventarc.
Jak połączyć aplikację w języku Go w Cloud Run z bazą danych Cloud SQL for PostgreSQL
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
Wprowadzenie do Cloud Shell & gcloud
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak połączyć się z zasobami obliczeniowymi Google Cloud Platform przez internet.
Zdjęcia codziennie: moduł 3 – tworzenie kolażu najnowszych zdjęć
W tym module z kodem utworzysz usługę Cloud Run aktywowaną przez usługę Cloud Scheduler w regularnych odstępach czasu, aby utworzyć kolaż najnowszych zdjęć.
Wprowadzenie do Cloud Run z użyciem Pythona
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.
Zdjęcia codziennie: moduł 1 – przechowywanie i analizowanie zdjęć (natywna Java)
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.
Programowanie do produkcji w 3 prostych krokach dzięki Cloud Run
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.
Zdjęcia codziennie: moduł 1 – przechowywanie i analizowanie zdjęć (Java)
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.
Aplikacja Spring Boot korzystająca z Cloud Datastore
Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak używać Spring Cloud GCP do pisania i odczytywania obiektów z Datastore
Zdjęcia codziennie: moduł 5 – czyszczenie po usunięciu obrazu
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.
Tworzenie i uruchamianie aplikacji Spring Boot w Javie w Cloud Shell
Naucz się tworzyć i uruchamiać w Cloud Shell aplikację w języku Spring rozruchu bez opuszczania przeglądarki.
Aktywowanie Cloud Run ze zdarzeniami Eventarc
W tym ćwiczeniu w Codelabs poznasz główne funkcje Eventarc.
Łączenie aplikacji Spring Boot z Cloud SQL
Dowiedz się, jak połączyć aplikację Spring Run z Cloud SQL.
Zdjęcia dzienne: przechowywanie i analizowanie zdjęć przy użyciu natywnych bibliotek klienta w Javie od Google
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.
Zdjęcia codziennie: moduł 1 – przechowywanie i analizowanie zdjęć
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.
Tworzenie aplikacji wiosennej Kotlin w Google Cloud Platform
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.
Codzienne zdjęcia: moduł 6 – aranżacja z użyciem Workflows
W tym module z kodem utworzysz z administrowaną wersją programu Pic-a-daily za pomocą Workflows.
Używanie interfejsu Speech-to-Text API w Pythonie
Z tego samouczka dowiesz się, jak używać interfejsu Speech-to-Text API w Pythonie.
Cloud Spanner: tworzenie tabeli wyników w grach w języku C#
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.
Cloud Spanner: Twoja pierwsza baza danych
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.
Przesyłanie wiadomości za pomocą usługi Spring Integration i Google Cloud Pub/Sub
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.
Kieruj alerty monitorowania Datadog do Google Cloud przy użyciu Eventarc (część 2)
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak odpowiadać na alerty monitorowania Datadog za pomocą Eventarc i Workflows.
Wprowadzenie do Cloud Run w języku C#
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.
Używanie interfejsu Speech-to-Text API w języku C#
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Speech-to-Text API w języku C#
Łączenie Cloud Spanner z Autopilotem w GKE
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs połączysz z Cloud Spanner przykładowe usługi działające w Autopilocie w GKE.
Post na temat handlu grami w Cloud Spanner
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wdrożysz usługi produktu i usługę Post zakupowy, które będą działać z Cloud Spanner.
Zdjęcia codziennie: moduł 2 – tworzenie miniatur zdjęć
W tym module z kodem utworzysz usługę Cloud Run, która tworzy miniatury obrazów w odpowiedzi na zdarzenia Cloud Storage przekazywane przez temat Pub/Sub.
Cloud Spanner z Hibernate ORM
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz podstawową aplikację w Javie, która za pomocą Hibernate przechowuje dane w Cloud Spanner.
Tworzenie bota Slacka z Node.js w Cloud Run
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.
Używanie interfejsu Speech-to-Text API z Node.js
W tym ćwiczeniu w programowaniu przeprowadzisz transkrypcję pliku audio na Speech-to-Text API i Node.js
CMS dla Django w Cloud Run
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.
Zdjęcia dzienne: moduł 4 – tworzenie frontendu internetowego
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.
Wdrażanie i uruchamianie kontenera za pomocą Cloud Run w środowisku Node.js
Dowiedz się, jak wdrożyć i uruchomić kontener z Cloud Run w Node.js.
Wdrażanie w Kubernetes Engine aplikacji Spring Boot w Javie w Google Kubernetes Engine
Dowiedz się, jak wdrożyć aplikację w wersji Spring Java na platformie Kubernetes w GKE.
Cloud Spanner: tworzenie tabeli wyników w grach w Go
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.
Aplikacja Spring Boot z Cloud Spanner
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Spring Cloud GCP do zapisywania i odczytywania danych w bazie danych Cloud Spanner.
Cloud Spanner z Terraform
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Terraform tworzyć zasoby Google Cloud Spanner i nimi zarządzać.
Buforowanie danych aplikacji Spring Boot za pomocą Memorystore
Dowiedz się, jak zapisać dane w pamięci podręcznej w aplikacji Spring Run przy użyciu Memorystore.
Pobieranie danych logowania/obiektów tajnych z usługi Secret Manager za pomocą Spring Boot
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz proste mikroserwisy Spring Boot i pobierzesz obiekty tajne oraz wartości konfiguracji przechowywane w usłudze Secret Manager.
Analiza wydajności produkcji za pomocą narzędzia Cloud Profiler
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.
Rozproszone śledzenie za pomocą usług Spring Cloud Sleuth i Cloud Trace
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.
Cloud Spanner – pierwsze kroki w tworzeniu gier
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wdrożysz usługę profilu gracza i usługę dopasowywania gier do współpracy z Cloud Spanner.
Łączenie z Cloud SQL: Compute Engine, prywatny adres IP i Cloud SQL Proxy
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.
Łączenie z Cloud SQL: publiczny adres IP i autoryzowane sieci
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować proste połączenie z instancją Cloud SQL, z której można korzystać z dowolnego miejsca.
Wprowadzenie do funkcji Cloud Run (HTTP)
Dowiedz się, jak zacząć korzystać z funkcji w Cloud Run
Tworzenie kontenerów przy użyciu Dockerfiles
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
Aktywowanie przepływów pracy za pomocą Eventarc
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.
Dodawanie widżetu ekranu głównego do aplikacji Flutter
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.
Dataproc Serverless
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.
Ćwiczenie z programowania: tworzenie rozszerzenia do Chrome w języku JavaScript za pomocą Gemini
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.
Jak wygenerować obraz w Vertex AI i przesłać do Google Ads
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak generować obrazy za pomocą Vertex AI i wysyłać je do Google Ads
Tworzenie modeli Spark ML w Google Dataproc
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs prześlesz zadania Spark ML do usługi Dataproc Google.
Ograniczanie wdrożeń za pomocą uwierzytelniania plików binarnych
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
Dataproc w Google Compute Engine
Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak korzystać z Dataproc w Google Compute Engine (GCE).
Zarządzaj danymi FHIR z aplikacji na Androida przy użyciu OHS i Google Cloud
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
Konfigurowanie Eventarc w celu aktywowania przepływów pracy integrujących się z Autopilotem i Pub/Sub w GKE
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.
Śledzenie zdarzeń w komponencie WebView za pomocą Google Analytics dla Firebase
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak śledzić zdarzenia na stronie internetowej w komponencie WebView przy użyciu GA4F, przekazując je do kodu natywnego.
Zewnętrzny system równoważenia obciążenia HTTPs z zaawansowanymi funkcjami zarządzania ruchem (Envoy) z programowania
Podczas tego ćwiczenia w Codelabs poznasz zaawansowane funkcje związane z ruchem, które są dostępne w nowym zewnętrznym systemie równoważenia obciążenia HTTPs.
FraudFinder: od nieprzetworzonych danych do AI z Vertex AI i BigQuery.
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
Narysuj stronę internetową: przekształć wyobraźnię w stronę internetową, korzystając z modeli Gemini.
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.
Tworzenie botów głosowych na Androida z użyciem Dialogflow Essentials i Skrzydełko
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.
Tworzenie usługi Cloud Run przy użyciu pliku pomocniczego
Dowiedz się, jak utworzyć usługę Cloud Run, która komunikuje się z plikiem pomocniczym za pomocą portu lokalnego hosta i punktu montowania woluminu.
Analiza formularzy za pomocą Document AI (Python)
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
Document AI Workbench – moduł wyodrębniania dokumentów niestandardowych
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Document AI Workbench do tworzenia w pełni dostosowanych modeli z użyciem własnych danych treningowych.
Document AI Workbench – trenowanie wyższego poziomu
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z trenowania ulepszonego Document AI, aby poprawić jakość modelu z wykorzystaniem własnych danych treningowych.
Ćwiczenie praktyczne: warsztaty poświęcone kobietom w Voice
Nawiążmy rozmowę z Asystentem Google, która pomoże Ci pobierać wydarzenia i informacje o literaturze dotyczące spotkania Women in Voice.
Ćwiczenie: tworzenie działania w przewodniku po TV dla Asystenta Google przy użyciu Dialogflow i Actions on Google
Nawiążmy rozmowę z Asystentem Google, która pomoże Ci uzyskać informacje o programie telewizyjnym.
Tworzenie usługi ułatwień dostępu na Androida
Z tego ćwiczenia z programowania dowiesz się, jak utworzyć usługę ułatwień dostępu dla użytkowników Androida.
Poznaj wzorce i rekordy Dart
Używaj wzorów, rekordów i innych nowych funkcji Dart 3, aby zmienić architekturę interfejsu użytkownika w aplikacji Flutter.
Wyspecjalizowane procesory z Document AI (Python)
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Procurement DocAI i Lending DocAI do klasyfikowania i analizowania wyspecjalizowanych dokumentów.
Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) w Document AI (Python)
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).
Ćwiczenie: tworzenie przewodnika telewizyjnego Google Chat przy użyciu Google Workspace i Dialogflow
Dowiedz się, jak utworzyć niestandardowy czatbot Dialogflow na potrzeby Google Chat z dynamicznymi odpowiedziami kart.
Uruchamianie pierwszych instrukcji SQL za pomocą Google Cloud Dataflow
Na tej stronie objaśniamy, jak korzystać z Dataflow SQL i tworzyć zadania Dataflow SQL.
Migracja z Apache Kafka do Pubsub
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przenieść aplikacje z Apache Kafka do Google Cloud Pubsub przy użyciu stopniowej migracji.
Łączenie się z Cloud SQL za pomocą Cloud Functions
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.
Podejmowanie świadomych decyzji przy użyciu generatorów i magazynów danych Dialogflow CX
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.
Document AI: ludzki człowiek
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.
Zwiększaj zasięg intencji i płynnie radzij sobie z błędami dzięki generatywnej kreacji zastępczej
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.
Używanie Document AI do inteligentnego przetwarzania odręcznych formularzy (Node.js)
W ramach tego ćwiczenia w programie skupię się na tworzeniu samouczka korzystającego z interfejsu Document AI API z Node.js
Używanie notatników w Google Cloud Dataflow
Konfigurowanie i uruchamianie notatnika z interaktywną funkcją Beam
TensorFlow.js – odręczne rozpoznawanie cyfr z CNN
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.
Od komponentu internetowego do elementu Lit
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się: tworząc Komponent sieciowy od podstaw, a następnie stopniowo ulepszaj go do postaci lit.
TensorFlow.js – Making Predictions na podstawie danych 2D
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wytrenować model do generowania prognoz na podstawie danych liczbowych. Biorąc pod uwagę moc silnika samochodu, model spróbuje przewidywać jego wartość w milach na galon. W terminologii uczenia maszynowego jest to nazywane zadaniem regresji, ponieważ prognozuje ciągłą wartość.
Wprowadzenie do testowania za pomocą narzędzia Gemini Code Assist
Korzystanie z narzędzia Gemini Code Assist ułatwia pisanie testów kodu
Aktywowanie DAG-a w Node.JS i Google Cloud Functions
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Google Cloud Functions aktywować przepływ pracy Apache Airflow (DAG) w usłudze Google Cloud Composer. DAG w tym miejscu wykonuje proste polecenie bash za pomocą operatora BashOperator
Prognozowanie ciągu czasowego za pomocą Vertex AI i BigQuery ML
W tym module dowiesz się, jak rozwiązywać problemy z serialami czasowymi za pomocą Vertex AI. Dowiesz się z niego, jak notatniki, trenowanie, prognozy i BigQuery ML.
Trenowanie i dostrajanie hiperparametrów modelu PyTorch w Cloud AI Platform
Z tego modułu dowiesz się, jak wytrenować model w chmurze za pomocą dostrajania hiperparametrów. Pokażemy Ci, jak to zrobić w PyTorch, ale możesz to zrobić na dowolnej platformie.
Używanie interfejsu Text-to-Speech API w języku C#
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Text-to-Speech API w języku C#
Używanie interfejsu Translation API w języku C#
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Translation API w języku C#
Jak połączyć aplikację Node.js w Cloud Run z bazą danych Cloud SQL for PostgreSQL
Oprogramowanie sprzęgające Cloud SQL Node.js to najprostszy sposób na bezpieczne połączenie aplikacji Node.js z bazą danych Cloud SQL. Cloud Run to w pełni zarządzana bezserwerowa platforma, która umożliwia uruchamianie bezstanowych kontenerów
Używanie interfejsu Text-to-Speech API w Pythonie
Z tego samouczka dowiesz się, jak używać interfejsu Text-to-Speech API w języku Python.
Wprowadzenie do bezserwerowej administracji w Workflows
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Workflows administrować usługami interfejsów API opartych na Google Cloud i HTTP oraz jak je automatyzować.
Korzystanie z interfejsu Vision API w Pythonie
Z tego samouczka dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Vision API w języku Python.
Instalowanie i używanie narzędzi Cloud Tools dla PowerShell
Z tego modułu dotyczącego kodu dowiesz się, jak zainstalować narzędzia Cloud dla Windows PowerShell i ich używać.
Rozszerzaj dynamiczne skróty do Asystenta Google za pomocą działań w aplikacji
Dowiedz się, jak wdrożyć w Google dynamiczne skróty do aplikacji
Używaj interfejsu ARCore Depth API, aby tworzyć immersyjne doznania w rzeczywistości rozszerzonej
To ćwiczenie w Codelabs pokazuje, jak utworzyć aplikację ARCore za pomocą nowego interfejsu Depth API. Dzięki funkcji Głębia daje ona wgląd w dane sceny w 3D dzięki szczegółowym, w czasie rzeczywistym reprezentowaniu odległości od fizycznych powierzchni w polu widzenia kamery w czasie rzeczywistym. Aplikacja opisana w tym ćwiczeniu z programowania korzysta z takich głębi, że rzeczywiste obiekty zasłaniają lub ukrywają wirtualne obiekty za nimi. Wizualizuje również geometrię 3D otoczenia.
Statystyki generatywne za pomocą BigQuery SQL i Vertex AI
Stwórz przewidywaną listę sukcesu filmu i aplikację na receptę, korzystając z zapytań BigQuery SQL i interfejsu Vertex AI PaLM API.
Tworzenie haiku na temat usług Google za pomocą interfejsu PaLM API i Flutter
Dowiedz się, jak stworzyć prostą aplikację, która tworzy i wyświetla haiku na temat usług Google za pomocą interfejsu PaLM API i platformy Flutter.
Programowanie w InnerLoop z użyciem Cloud Workstations z NodeJS
Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji Nodejs w skonteneryzowanym środowisku z wykorzystaniem Cloud Workstations.
Programowanie z użyciem Cloud Workstations i Cloud Code
Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania w języku Java w skonteneryzowanym środowisku z wykorzystaniem Cloud Workstations.
Uruchamianie symulacji dynamiki molekularnej Gromacs przy użyciu Fluid Numerics' Slurm-GCP
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak uruchamiać Gromacs w Google Cloud Platform przy użyciu rozwiązania Slurm-GCP od firmy SchedMD
Podstawowa harmonizacja kolorów w widokach Androida
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak harmonizować kolor niestandardowy z motywem dynamicznym.
GenAI – generowanie obrazów na podstawie słów kluczowych
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak generować obrazy na podstawie podanych słów kluczowych za pomocą interfejsów API generatywnej AI. Jest to dwuetapowy proces, w którym wywoływany jest interfejs API text-bison w celu wygenerowania promptu generowania obrazu, a następnie interfejs API Imagen API jest wywoływany w celu wygenerowania obrazu zgodnie z wygenerowanym promptem. Cały proces uruchamia się we frontendzie za pomocą aplikacji Gradio.
Programowanie InnerLoop z użyciem Node.js
Poznaj funkcje i możliwości zaprojektowane z myślą o usprawnieniu procesu programowania dla inżynierów, których zadaniem jest tworzenie aplikacji w języku Java w skonteneryzowanym środowisku.
LLM tylko dla SQL z BigQuery ML przy użyciu interfejsu Vertex AI PaLM API
Podsumowanie kodu źródłowego dla repozytoriów GitHub dostępnych jako publiczny zbiór danych BigQuery przy użyciu dużego modelu językowego Vertex AI do generowania tekstu (text-bison) jako hostowanej funkcji zdalnej w BigQuery.
Sterowanie świecą PLAYBULB przez Web Bluetooth
Wykorzystując JavaScript, stwórz aplikację internetową, która steruje płomienną świecą LED, korzystając z powstałego interfejsu Web Bluetooth API.
Battle Jamón – mikroserwisy Battle Ground
W ramach tego ćwiczenia w programie zbudujesz mikroserwis, który będzie walczyć z innymi mikroserwisami, „rzucając” sobie nawzajem jamón na arenę.
Tworzenie interaktywnego działania w obszarze roboczym dla Asystenta Google za pomocą Actions Builder
Dowiedz się, jak utworzyć interaktywne działanie obszaru roboczego dla Asystenta.
Aplikacja do obsługi czatu z interfejsem PaLM API w Cloud Run
Nauczysz się tworzyć aplikacje do obsługi czatu przy użyciu platformy Python Flask i modelu interfejsu Vertex AI PaLM API.
Zaawansowany Android w Kotlin 04.1: Mapy Google na Androida
Dowiedz się, jak dodać mapę Google do aplikacji na Androida Kotlin i określić jej styl.
Motywy w Compose with Material 3
Celem tego ćwiczenia w Codelabs jest zademonstrowanie tworzenia motywów w Jetpack Compose za pomocą nowych implementacji Material Design 3 i Material You.
Zmiana rozmiaru aplikacji na Androida
W ramach tego ćwiczenia z programowania opartego na Jetpack Compose zoptymalizujesz aplikację na Androida, aby zademonstrować sprawdzone metody dotyczące swobodnej zmiany rozmiaru. Obejmuje to korzystanie ze zgodności plików manifestu, wpływ zmian konfiguracji i utrzymywanie ciągłości przez zmianę rozmiaru.
Wprowadzenie do ARCore Notification API
Możliwość zapisania środowiska AR w pliku MP4 i odtwarzania z niego jest przydatne zarówno dla deweloperów aplikacji, jak i użytkowników. Najprostsze zastosowanie ARCore Record Interfejs Odtwarzanie API jest przeznaczony dla programistów. Minęły już
Wytrenuj i wdróż model klasyfikacji obrazów na urządzeniu za pomocą AutoML Vision w ML Kit
W ramach tego ćwiczenia w programie wytrenujesz klasyfikator obrazów z użyciem AutoML Vision Edge w ML Kit i uruchomisz go na telefonie z Androidem lub iOS za pomocą pakietu ML Kit SDK.
Kotwice w chmurze ARCore z trwałymi kotwicami Cloud
Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak używać elementów Cloud Anchors do tworzenia wspólnych rozwiązań AR przez ustanowienie wspólnego punktu odniesienia (ta sama pozycja i orientacja) na wielu urządzeniach przy użyciu usługi ARCore Cloud Anchors.
Poradnik Cloud Foundation Toolkit
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.
Rozszerzanie aplikacji na Androida na Asystenta Google za pomocą działań w aplikacji (poziom 2)
Dzięki temu ćwiczeniu w programie dowiesz się, jak tworzyć akcje w aplikacji z wykorzystaniem typowych wbudowanych intencji. Dzięki niemu użytkownicy będą mogli otwierać funkcje aplikacji i wyszukiwać treści w aplikacji za pomocą Asystenta Google.
Warsztaty Anthos Service Mesh: przewodnik dotyczący modułu – japoński
Te warsztaty są praktycznym doświadczeniem, z którego dowiesz się, jak skonfigurować globalnie rozproszone usługi w GCP w środowisku produkcyjnym. Główne technologie to GKE na potrzeby obliczeń i siatka usług Anthos do tworzenia bezpiecznych połączeń, dostrzegalności i zaawansowanego kształtowania ruchu. Wszystkie metody i narzędzia wykorzystywane podczas tych warsztatów można wykorzystać w produkcji.
Łączenie AlloyDB z Oracle przez sieć VPN Google
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak połączyć klaster AlloyDB z bazą danych Oracle wdrożoną w osobnej sieci połączonej przez VPN.
Warsztaty Anthos Service Mesh: przewodnik dotyczący modułu
Te warsztaty są praktycznym doświadczeniem, z którego dowiesz się, jak skonfigurować globalnie rozproszone usługi w GCP w środowisku produkcyjnym. Główne technologie to GKE na potrzeby obliczeń i siatka usług Anthos do tworzenia bezpiecznych połączeń, dostrzegalności i zaawansowanego kształtowania ruchu. Wszystkie metody i narzędzia wykorzystywane podczas tych warsztatów można wykorzystać w produkcji.
Używanie BigQuery do wysyłania zapytań dotyczących danych GitHub
Poznaj podstawy BigQuery i dowiedz się, jak tworzyć zapytania obejmujące terabajty danych publicznych, korzystając z przykładu danych zatwierdzenia GitHub.
Battle One – mikroserwisowe pole bitwy
W ramach tego ćwiczenia w programie zbudujesz mikroserwis, który będzie walczyć z innymi mikroserwisami, „rzucając” do siebie liście na arenie.
Nieprzetworzona głębia ARCore
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć aplikację ARCore za pomocą nowego interfejsu Raw Depth API.
Dodawanie dynamicznych kolorów do aplikacji
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przenieść motywy aplikacji do Material 3, a następnie zastosować dynamiczne kolory.
Integracja widżetów na Androida z Asystentem Google
Dowiedz się, jak rozszerzyć widżety Androida na Asystenta Google, aby mógł wyświetlać użytkownikom spersonalizowane widżety.
Tworzenie aplikacji na potrzeby Google Chat za pomocą Gemini
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikacje Google Chat, korzystając z najnowszych dostępnych funkcji, takich jak modele AI oparte na Vertex AI dla Vertex AI, Dialogflow CX, strona główna aplikacji, wydarzenia w Google Chat oraz widżety akcesoriów.
Przekształcanie big data w statystyki przy użyciu Arkuszy i Prezentacji Google
To ćwiczenia z programowania dotyczące Google Apps Script na poziomie średnio zaawansowanym korzystają z 2 platform Google dla programistów: Google Workspace i konsoli Google Cloud. Mówiąc dokładniej, korzysta on z interfejsu BigQuery API BigQuery (jako usługi zaawansowanej Apps Script) w konsoli Cloud oraz dwóch wbudowanych usług Google Workspace: Arkuszy Google i Prezentacji Google. Celem tej przykładowej aplikacji jest pokazanie użytkownikom, że mogą zautomatyzować ostatnią część strategii – od analizy big data do prezentacji na slajdach – a wszystko to za pomocą (względnie) krótkiego fragmentu kodu.
Rozszerzanie aplikacji na Androida na Asystenta Google za pomocą akcji w aplikacji
Naucz się podstaw włączania poleceń głosowych w aplikacjach na Androida, które działają w Asystencie Google za pomocą wbudowanych intencji.
Wprowadzenie do BigQuery ML
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać BigQuery do tworzenia modeli systemów uczących się dla zbiorów danych Analytics 360.
Pozyskiwanie danych CSV do BigQuery przy użyciu Cloud Data Fusion – pozyskiwanie danych wsadowych
W ramach tego ćwiczenia w programie wdrożymy wzorzec pozyskiwania danych umożliwiający wczytanie informacji o stanie zdrowia w formacie CSV do BigQuery przy użyciu Cloud Data Fusion.
Wczytywanie danych i wykonywanie na nich zapytań za pomocą narzędzia wiersza poleceń bq dla BigQuery
Dowiedz się, jak wczytywać dane i wykonywać na nich zapytania za pomocą bq – opartego na Pythonie narzędzia wiersza poleceń BigQuery.
Cloud Bigtable dla użytkowników Cassandra
W ramach tego ćwiczenia w programie porównasz typowe zapytania Cassandra dotyczące wstawiania, aktualizowania, odczytywania i usuwania danych z ich odpowiednikiem w Cloud Bigtable z klientem w języku Java.
Ćwiczenie praktyczne z językiem Google Apps Script: dostęp do Arkuszy, Map i Gmaila w 4 wierszach kodu
W ramach tego ćwiczenia w programie pokażemy Ci jeden z najprostszych sposobów pisania kodu korzystającego z technologii Google dla deweloperów. Wszystko to bazuje na języku JavaScript – popularnego języka programowania stron internetowych. Korzystając z Google Apps Script, napiszesz kod wyodrębniający adres pocztowy z komórki w arkuszu Google, wygenerujesz mapę Google na podstawie adresu, a następnie wyślesz tę mapę jako załącznik, korzystając z Gmaila. A najlepsze jest to, Składa się on z 4 wierszy kodu.
Cloud Armor dla systemu równoważenia obciążenia/maszyny wirtualnej z regułami zdefiniowanymi przez użytkownika
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować zasadę zabezpieczeń brzegowych sieci Cloud Armor za pomocą reguł zdefiniowanych przez użytkownika
Vertex AI: eksportowanie i wdrażanie modelu systemów uczących się BigQuery na potrzeby prognozowania
W tym module wytrenujesz model przy użyciu systemów uczących się BigQuery, a potem wyeksportujesz go i wdrożysz w Vertex AI. To najnowsza oferta usług AI dostępna w Google Cloud. Poznasz takie zagadnienia jak: Całkowity koszt uruchomienia tego modułu
Odkryj funkcje kamery
Z biegiem lat urządzenia z Androidem ewoluowały, dzięki czemu oferują między innymi różne rozmiary, kształty i wyświetlacze. Jednak od samego początku robienie zdjęć telefonem należy do najważniejszych zastosowań. Aparaty to nadal jeden z głównych powodów, dla których konsumenci kupują telefon.
Obrazy rozszerzone ARCore
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać obrazów rozszerzonych ARCore, aby dodawać wirtualne treści dołączone do obrazu i śledzić jego ruch.
Jak zintegrować Dialogflow z BigQuery
Ten moduł opiera się na koncepcji realizacji w Dialogflow. Dowiedz się, jak utworzyć zbiór danych i tabelę w BigQuery, a potem skonfigurować szczegóły integracji BigQuery w ramach realizacji Dialogflow i przetestować środowisko rozmów.
Ćwiczenie z programowania w CEL-Go: szybkie, bezpieczne i umieszczone wyrażenia
W ramach tych ćwiczeń w programie wpiszesz wyrażenia w języku Common Expression Language zaimplementowanym w Go. Będziesz tworzyć zmienne, używać operatorów logicznych lub operatorów, skompilować plik JSON, zbudować protos i dostroić wyrażenia.
Battle Peach – A Microservices Battle Ground
W ramach tego ćwiczenia w programowaniu zbudujesz mikroserwis, który będzie walczyć z innymi mikroserwisami, rzucając sobie nawzajem brzoskwinie na arenę.
Bigtable i Dataflow: grafika monitorowania bazy danych (klient HBase Java)
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą Dataflow monitorować zapisy i odczyty Bigtable w miarę ich wczytywania i odczytywania dużej ilości danych.
Tworzenie systemu rekomendacji filmów typu fullstack
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz system rekomendacji fullstack. Wykorzystasz usługi polecające TensorFlow do wytrenowania 2 modeli rekomendacji i wdrożysz je z użyciem TensorFlow Serving jako backendu. Przygotujesz też wieloplatformową aplikację Flutter jako frontend.
Od interakcji do kolejnego wyrenderowania (INP)
Interaktywna prezentacja i ćwiczenia z programowania poświęcone interakcji z następnym wyrenderowaniem (INP). Kod znajduje się w repozytorium web-vitals-codelabs. U góry strony znajdują się licznik wyników i przycisk Zwiększaj. Klasyczna wersja
Funkcja w Cloud Functions opakowująca modele Bison w modelu PaLM
Demonstruje funkcję w Cloud Functions napisaną w języku Python, która inicjuje moduł Vertex AI, a następnie udostępnia punkt końcowy do wywoływania modelu PaLM Text Bison.
Tworzenie niestandardowego modelu klasyfikacji tekstu i aktualizowanie go w aplikacjach
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak ulepszyć model utworzony na ścieżce klasyfikacji tekstu Pierwsze kroki z tekstem mobilnym, aby móc opracować model działający z Twoimi danymi. Następnie zobaczysz, jak zaktualizować aplikacje na Androida i iOS,
TensorFlow.js: Stwórz własną maszynę "Teachable Machine" korzystanie z nauczania transferu z użyciem TensorFlow.js
W tym ćwiczeniu z programowania
Tworzenie gry planszowej przy użyciu agentów TensorFlow i Flutter
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz prostą grę planszową wykorzystującą systemy uczące się. Wykorzystasz agenty TensorFlow, aby wytrenować model uczenia się przez wzmacnianie i wdrożyć go z użyciem TensorFlow Serving jako backendu. Opracujesz też wieloplatformową aplikację Flutter jako frontend gry.
Utwórz aplikację z podstawowym stylem przekazu
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak stworzyć prostą aplikację do obsługi wiadomości z polem tekstowym i przyciskiem wysyłania.
Tworzenie modelu niestandardowego dla klasyfikatora obrazów
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wytrenujesz model ML do rozpoznawania konkretnych kwiatów.
Aplikacja Text Summarizer z Vertex AI i Svelte Kit
Utwórz przypadek użycia podsumowywania tekstu, który umożliwia użytkownikom streszczanie artykułów, tekstu i innych rodzajów treści za pomocą Vertex AI Google Cloud w aplikacji internetowej Svelte Kit.
TensorFlow.js: ponowne wytrenowanie modelu wykrywania spamu w komentarzach do obsługi przypadków skrajnych
Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak za pomocą Kreatora modeli ponownie nauczyć spam w komentarzach, aby uwzględniać przypadki brzegowe, których model nie był w stanie wytrenować, a następnie ponownie wdrożyć nowy model w aplikacji internetowej.
Zintegruj model niestandardowy z aplikacją
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą niestandardowych modeli ML Kit zintegrować niestandardowy model klasyfikacji obrazów z aplikacją na Androida lub iOS.
Utwórz model uczenia maszynowego dotyczącego spamu w komentarzach
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak powstaje model systemów uczących się do filtrowania spamu z innych komentarzy.
Metody podsumowywania tekstu korzystające z interfejsu Vertex AI PaLM API
Z tego samouczka dowiesz się, jak korzystać z modeli generatywnych do podsumowania informacji z tekstu, wykorzystując metodę upychania.
Używaj jednostek Coral Edge TPU do uruchamiania modeli TFlite w Node.js z TensorFlow.js
Uruchamiaj modele TensorFlow Lite w Node.js i przyspieszaj je za pomocą jednostek Coral Edge TPU oraz WebNN.
Ćwiczenie z programowania: Gemini pozwala przyspieszyć programowanie oparte na testach
Przy pomocy Gemini stworzymy prostą aplikację w języku Ruby w języku TDD (Test Driven Development).
Łączenie i wizualizowanie wszystkich danych w Looker Studio
Looker Studio to platforma Google do analityki biznesowej i wizualizacji. Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak łączyć i wizualizować dane z dowolnego źródła w Looker Studio. Skrypt Google Apps Script pozwoli Ci napisać kod pobierający dane z interfejsu API i wizualizować je w Looker Studio.
Zadania Cloud Run
Zarówno usługi Cloud Run, jak i zadania Cloud Run umożliwiają uruchamianie kodu w Cloud Run. Z tego modułu dowiesz się, kiedy i jak korzystać z zadań Cloud Run, m.in. jak utworzyć zadanie, wykonać je i zarządzać zadaniem.
Ćwiczenia z programowania dotyczące tras opartych na zasadach (PBR)
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak konfigurować i wykorzystywać trasy oparte na zasadach oraz jak weryfikować funkcje.
Tworzenie wizualizacji niestandardowych w Looker Studio
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć wizualizację niestandardową, której możesz użyć w raporcie Looker Studio.
Tworzenie wizualizacji utworzonych przez społeczność w Studiu danych za pomocą dscc-gen
Podczas tego ćwiczenia w Codelabs wykorzystasz dscc-gen – narzędzie do tworzenia szablonów projektów, które pozwoli Ci utworzyć wizualizację utworzoną przez społeczność na potrzeby Studia danych.
Używanie dynamicznego przydzielania portów w Cloud NAT
Celem tego modułu jest poznanie funkcji dynamicznego przydzielania portów (DPA) w Cloud NAT.
Ćwiczenie z programowania dotyczące Cloud Secure Web Proxy (SWP)
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć i wykorzystać Cloud Secure Web Proxy (SWP) do zabezpieczenia ruchu internetowego.
Jak używać zadań Cloud Run Interfejsy Video Intelligence API do przetwarzania filmów
Dowiedz się, jak za pomocą Vertex AI i interfejsu Video Intelligence API utworzyć zadanie Cloud Run opisujące obraz w każdej scenie w filmie.
Jak wnioskować na podstawie modeli LLM na GPU w Cloud Run przy użyciu vLLM i pakietu OpenAI Python SDK
Dowiedz się, jak uruchamiać wnioskowanie dla modeli LLM na GPU w Cloud Run za pomocą vLLM i pakietu SDK OpenAI Python
Wyświetl pierwsze 100 plików & foldery na Dysku Google
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z interfejsów API typu REST Google Workspace. Dla zwięzłości i dostępności przykład zostanie wykonany w Pythonie, ale możesz też użyć swojego ulubionego języka programowania. Wiele tematów wprowadzających zostało na zakończenie procesu tworzenia przez użytkownika prostego skryptu, który wyświetla pierwsze 100 plików. na Dysku Google przy użyciu jego interfejsu API.
Jak wdrożyć wszystkie platformy JavaScript w Cloud Run
Dowiedz się, jak wdrażać w Cloud Run platformy JavaScript, takie jak Angular, Nuxt.js i Next.js.
Jak skonfigurować usługę Cloud Run, aby uzyskać dostęp do wewnętrznej usługi Cloud Run przy użyciu bezpośredniego ruchu wychodzącego VPC
Dowiedz się, jak skonfigurować usługę Cloud Run, aby uzyskać dostęp do wewnętrznej usługi Cloud Run przy użyciu bezpośredniego ruchu wychodzącego VPC.
Utwórz usługę opisów obrazów scen po scenie w filmach za pomocą Cloud Run, interfejsu Video Intelligence API i Vertex AI
Dowiedz się, jak utworzyć usługę w Cloud Run opisującą obraz w każdej scenie w filmie za pomocą Vertex AI i interfejsu Video Intelligence API.
Zwiększ możliwości skrzynki odbiorczej Gmaila dzięki Google Cloud Functions
Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak automatycznie i automatycznie przetwarzać wiadomości z Gmaila za pomocą interfejsów API G Suite i Google Cloud Functions.
Dodawanie Map Google do aplikacji Flutter
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak stworzyć środowisko Map Google przy użyciu pakietu SDK aplikacji mobilnej Flutter, co pozwoli Ci tworzyć wysokiej jakości natywne rozwiązania na iOS, Androida i w przeglądarce.
Używanie Vertex AI Search w przypadku plików PDF (nieuporządkowanych danych) w Cloud Storage z usługi Cloud Run
Dowiedz się, jak utworzyć zapytanie do Vertex AI Search z usługi Cloud Run.
Wdrażanie autoskalowanego klastra HPC z systemem Slurm
Dowiedz się, jak udostępnić dynamicznie skalowany klaster HPC za pomocą Google Compute Engine, menedżera wdrażania Google i menedżera zadań Slurm.
Jak wdrożyć w Cloud Run aplikację do obsługi czatu opartą na Gemini
Dowiedz się, jak wdrożyć czat oparty na Gemini w Cloud Run za pomocą plików express.js, htmx i tailwindCSS.
Skonfiguruj usługę Cloud Run, aby uzyskać dostęp zarówno do wewnętrznej usługi Cloud Run, jak i do publicznego internetu
Dowiedz się, jak uzyskać dostęp do usługi Cloud Run ruchu przychodzącego tylko do użytku wewnętrznego przy użyciu bezpośredniego ruchu wychodzącego VPC przy zachowaniu publicznego dostępu do internetu
Jak automatycznie wdrażać zmiany z GitHuba w Cloud Run za pomocą Cloud Build
Jak automatycznie wdrażać zmiany z GitHuba w Cloud Run za pomocą Cloud Build
Klasyfikacja danych obrazów za pomocą BigQuery ML
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs będziesz przechowywać i analizować obrazy pozycji jogi w BigQuery oraz implementować model klasyfikacji obrazów za pomocą BigQuery ML, aby oznaczać pózy wyłącznie przy użyciu konstrukcji SQL.
Jak używać Cloud Run z wywołaniami funkcji Gemini
Jak używać Cloud Run jako punktu końcowego dla wywołań funkcji Gemini.
Ćwiczysz programowanie w Google Cloud? Zacznij tutaj.
W ramach tych ćwiczeń w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować projekt Google Cloud, którego użyjesz w tych modułach. Dowiesz się też, jak używać Cloud Shell do edytowania plików i uruchamiania poleceń w terminalu.
Analizuj dane kliniczne za pomocą notatników BigQuery i AI Platform
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs przedstawiamy rozwiązanie umożliwiające dostęp do danych klinicznych w GCP i ich analizę w GCP przy użyciu notatników BigQuery i AI Platform.
Utwórz inteligentną kamerę internetową z JavaScriptem, korzystając z już wytrenowanego modelu uczenia maszynowego TensorFlow.js
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wczytać i wytrenować jeden z wytrenowanych modeli TensorFlow.js (COCO-SSD) oraz jak go używać do rozpoznawania typowych obiektów, na których był trenowany.
Tworzenie transkrypcji spotkań biznesowych w Dokumentach Google oraz Systemy uczące się
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wykorzystasz interfejs API Dokumentów Google, aby utworzyć dokument Google i zapisać w nim transkrypcję pliku audio. Użyjesz interfejsu Speech-to-Text API, aby uzyskać transkrypcję danego pliku audio.
Wdrażanie i aktualizowanie aplikacji .NET Core w Google Kubernetes Engine
Microsoft.NET Core to wieloplatformowa, open source wersja.NET, która może działać natywnie w kontenerach. Oprogramowanie.NET Core jest dostępne w GitHubie i utrzymywane przez Microsoft oraz społeczność.NET. W tym module wdrażamy skonteneryzowaną
Zewnętrzny system równoważenia obciążenia HTTPs z zaawansowanymi funkcjami zarządzania ruchem (Envoy) z programowania
Podczas tego ćwiczenia w Codelabs poznasz zaawansowane funkcje związane z ruchem, które są dostępne w nowym zewnętrznym systemie równoważenia obciążenia HTTPs.
Używanie Document AI Warehouse do przetwarzania, przetwarzania i wyszukiwania dokumentów
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wykorzystasz Document AI Warehouse do pozyskiwania, przetwarzania i przeszukiwania pełnego tekstu dokumentów.
Jak używać Gemini do odkrywania i ulepszania istniejącej aplikacji
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak używać Gemini do tworzenia aplikacji klienckich w oparciu o istniejący backend interfejsu API. Ten moduł ma na celu zilustrowanie korzystania z Gemini w istniejącej aplikacji. Z tego modułu nauczysz
Aktywowanie usług Kubernetes za pomocą zdarzeń Eventarc
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs będziesz nasłuchiwać zdarzeń z Pub/Sub, Cloud Storage i logów kontrolnych Cloud przy użyciu Eventarc oraz przekazywać je do usługi Kubernetes działającej w Google Kubernetes Engine (GKE).
Przewodnik techniczny dotyczący Duet AI z ćwiczeń z programowania dla programistów
Celem tych warsztatów jest zapewnienie użytkownikom i praktykom praktycznego doświadczenia dotyczącego Duet AI. Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak: Aby pokazać autentyczne wykorzystanie Duet AI dla programistów w codziennym rozwoju
Szyfrowanie i odszyfrowywanie danych za pomocą Cloud KMS (Asymetric)
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak szyfrować i odszyfrowywać dane za pomocą kluczy asymetrycznych Cloud KMS.
Ochrona tymczasowego przechowywania danych na serwerach brzegowych za pomocą Cloud Armor
W tym module utworzysz dystrybucję CDN i zastosujesz reguły Cloud Armor do ochrony pamięci podręcznej na serwerach brzegowych.
Zdarzenia niestandardowe w Google Ads i Google Analytics dla Firebase – Android
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrażać zdarzenia w GA4F i uruchamiać w Google Ads kampanie zachęcające do działania.
Pozyskaj zasoby FHIR (szybkie zasoby Healthcare interoperacyjności) do BigQuery
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs wdrożymy wzorzec pozyskiwania danych, aby wczytać do BigQuery dane o stanie zdrowia w formacie FHIR – R4 (zwykłe zasoby) przy użyciu interfejsów Cloud Healthcare FHIR interfejsów API.
Wykorzystywanie Duet AI w całym cyklu tworzenia oprogramowania
Korzystanie z Duet AI do wykonywania zadań w istniejącym projekcie.
Zmień wygląd aplikacji Flutter z nudnej na piękną
Flutter to opracowany przez Google zestaw narzędzi interfejsu do tworzenia pięknych, natywnie skompilowanych aplikacji na urządzenia mobilne, komputery i komputery przy użyciu jednej bazy kodu. To ćwiczenie w Codelabs pozwala zacząć od prostej aplikacji muzycznej, a potem (przy użyciu Material 3) sprawia, że jest ona ładniejsza i bardziej elastyczna na wszystkich platformach.
Aplikacje adaptacyjne w technologii Flutter
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację Flutter, która będzie przystosowywać się do wszystkich 6 platform obsługiwanych przez Flutter: Androida, iOS, internetu, Windowsa, systemu macOS i Linux.
Optymalizacja danych 3D przy użyciu narzędzia Draco Geometry Compression
Grafika 3D jest podstawowym elementem wielu aplikacji, w tym gier, projektowania i wizualizacji danych. W miarę ulepszania procesorów graficznych i narzędzi do tworzenia większe i bardziej złożone modele 3D staną się powszechnymi i pomogą napędzać
Jak przetestować aplikację Flutter
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz i przetestujesz prostą aplikację Flutter.
Korzystanie z FFI we wtyczce Flutter
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz wtyczkę Flutter na platformy mobilne i komputerowe, używając FFI, aby wykorzystać istniejącą natywną bibliotekę C.
Tworzenie animowanego układu aplikacji w Material 3
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak stworzyć aplikację o adaptacyjnym projekcie, która płynnie animuje się w Material 3 na wszystkich 6 platformach obsługiwanych przez Flutter.
Archiwizowanie, analizowanie i generowanie raportów w Google Workspace oraz Google Cloud,
W ramach tego ćwiczenia w programie deweloperzy tworzą w Pythonie przepływ pracy przetwarzania obrazów w chmurze i z użyciem Google Workspace (dawniej G Suite) oraz Interfejsy Google Cloud APIs. Pobierzesz plik graficzny z Dysku Google, zarchiwizujesz go w Google Cloud Storage, przeanalizujesz jego zawartość w Google Cloud Vision i wygenerujesz raport w Arkuszach Google.
Szyfrowanie i odszyfrowywanie danych za pomocą Cloud KMS
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak szyfrować i odszyfrowywać dane za pomocą Cloud KMS.
Moduł 1. Migracja z aplikacji internetowej App Engine2 do Flask
Dowiedz się, jak przenieść aplikację App Engine w Pythonie z Webapp2 na platformę internetową Flask.
Migracja z App Engine Blobstore do Cloud Storage (moduł 16)
Dowiedz się, jak przenieść wykorzystanie blobstore do Cloud Storage dla aplikacji ndb App Engine w Pythonie 2.
Moduł 2. Migracja z App Engine ndb do Cloud NDB
Dowiedz się, jak przenieść prostą aplikację App Engine z ndb do Cloud NDB.
Funkcja w Cloud Functions umożliwiająca automatyzację importowania danych z pliku CSV do Arkuszy Google
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wypełnić arkusz kalkulacyjny Google za pomocą funkcji w Cloud Functions w reakcji na przesłanie pliku CSV do Cloud Storage
Jak korzystać z kolejki zadań App Engine (zadania pull) w aplikacjach Flask (moduł 18)
Dowiedz się, jak dodać użycie zadań pull kolejki zadań do podstawowej aplikacji w Pythonie 2 Flask App Engine NDB.
Funkcje HTTP w Cloud Functions w Pythonie
W tym samouczku utworzysz funkcje HTTP w Cloud Functions w Pythonie.
Migracja z kolejki zadań App Engine do Cloud Pub/Sub (moduł 19)
Dowiedz się, jak przenieść plik NDB App Engine w Pythonie 2 i Aplikacja do kolejki zadań (pobieranie zadań) do Cloud NDB; Cloud Pub/Sub, a następnie uaktualnienie do Pythona 3
Jak korzystać z biblioteki blobstore w App Engine (moduł 15)
Dowiedz się, jak dodać wykorzystanie blobstore do prostej aplikacji w Pythonie 2 App Engine
Migracja z App Engine Memcache do Cloud Memorystore (moduł 13)
Dowiedz się, jak przenieść plik NDB App Engine w Pythonie 2 i z aplikacji Memcache do Cloud NDB & Cloud Memorystore (dla Redis), a następnie uaktualnienie do Pythona 3
Jak używać pamięci App Engine Memcache w aplikacjach Flask (moduł 12)
Dowiedz się, jak dodać wykorzystanie Memcache do podstawowej aplikacji App Engine NDB w Pythonie 2.
Korzystanie z usług Stackdriver Logging i Stackdriver Trace dla Cloud Functions
Dowiedz się, jak korzystać z usług Stackdriver Logging i Stackdriver Trace dla Cloud Functions.
Moduł 11. Migracja z Google App Engine do Cloud Functions
Dowiedz się, jak przekonwertować prostą aplikację App Engine w Pythonie (lub podzielić większą, monolityczną aplikację na mikroserwisy) i przenieść ją do Cloud Functions
Rozszerzona obsługa pakietów App Engine: część 1 (moduł 17)
Dowiedz się, jak używać usług App Engine w pakiecie w środowiskach wykonawczych generacji 2
Wdróż podstawową wersję Tłumacza Google Aplikacja Express.js w App Engine, Cloud Functions i Cloud Run
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak korzystać z interfejsu Google Cloud Translation API w środowisku Node.js oraz jak uruchamiać je lokalnie lub wdrażać w bezserwerowej platformie obliczeniowej Cloud (App Engine, Cloud Functions lub Cloud Run).
Używanie interfejsu Natural Language API w języku C#
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Natural Language API w języku C#
Moduł 5. Migracja z Google App Engine do Cloud Run z użyciem pakietów Cloud Buildpack
Dowiedz się, jak skonteneryzować i przenieść prostą aplikację App Engine do Cloud Run za pomocą Cloud Buildpacks.
Jak korzystać z kolejki zadań App Engine (zadania push) w aplikacjach Flask (moduł 7)
Dowiedz się, jak dodać użycie zadań push kolejki zadań do podstawowej aplikacji w Pythonie 2 Flask App Engine NDB.
Migracja monolitycznej strony internetowej do mikroserwisów w Google Kubernetes Engine
W tym module dowiesz się, jak podzielić monolityczną witrynę na mikroserwisy i wdrożyć je w Google Kubernetes Engine.
Moduł 6. Migracja z Cloud Datastore do Cloud Firestore
Dowiedz się, jak przenieść prostą aplikację App Engine z Cloud Datastore do Cloud Firestore.
Migracja z usługi Użytkownicy App Engine do Cloud Identity Platform (moduł 21)
Dowiedz się, jak przenieść plik NDB App Engine w Pythonie 2 i Aplikacja usługi użytkowników do Cloud NDB & Cloud Identity Platform, a następnie uaktualnienie do Pythona 3
Moduł 3. Migracja z Google Cloud NDB do Cloud Datastore
Dowiedz się, jak przenieść prostą aplikację App Engine z Cloud NDB do Cloud Datastore.
Moduł 4. Migracja z Google App Engine do Cloud Run przy użyciu Dockera
Dowiedz się, jak skonteneryzować i przenieść prostą aplikację App Engine do Cloud Run za pomocą Dockera.
Tworzenie szablonu automatyzacji
Z tego ćwiczeń z programowania dowiesz się, jak napisać szablon automatyzacji.
Obliczanie prywatnych statystyk za pomocą PipelineDP
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak tworzyć statystyki prywatne za pomocą PipelineDP – platformy do ochrony prywatności różnicowej.
Migracja z Compute Engine do Kubernetes Engine za pomocą usługi Migrate for Anthos
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak przenieść prosty serwer WWW z Compute Engine do Kubernetes Engine przy użyciu Migrate for Anthos.
Tworzenie urządzenia Matter
Dzięki nim dowiesz się, jak stworzyć, zlecić i wykorzystać urządzenie Matter.
Ćwiczenie pisowni w Asystencie Google i Cloud Firestore
Platforma dla deweloperów Asystenta Google umożliwia tworzenie oprogramowania rozszerzającego funkcje Asystenta Google – wirtualnego osobistego asystenta – działa na ponad miliardzie urządzeń, w tym inteligentnych głośnikach, telefonach, samochodach,
Udostępnianie sieci wątków za pomocą interfejsów API danych uwierzytelniających Google Thread
Dowiedz się, jak Twój router graniczny i aplikacja mogą współdziałać z interfejsami API Google w celu utworzenia sieci typu 1 Thread.
Tworzenie wirtualnego urządzenia Sprawa
Dzięki nim dowiesz się, jak stworzyć, zlecić i wykorzystać wirtualne urządzenie Sprawa Spraw.
Tworzenie tabel wyników w Firestore
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz tabelę wyników przy użyciu Cloud Firestore i Cloud Functions.
Powiadom testerów o nowych wersjach aplikacji za pomocą pakietu SDK Firebase App Distribution na iOS – Codelabs
Szybko przekaż najnowszą wersję testerom dzięki pakietowi SDK Rozpowszechniania aplikacji. W ramach tego ćwiczenia w Codelabs zaktualizujesz aplikację, aby wyświetlać testerom alerty o dostępności nowych kompilacji.
Monitorowanie wydajności wdrożeń funkcji
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać Monitorowanie wydajności Firebase do przykładowej aplikacji i mierzyć wydajność podczas wdrażania funkcji.
Konfigurowanie projektów i usług Firebase oraz zarządzanie nimi za pomocą Terraform
Użyj Terraform do konfigurowania projektów Firebase i zarządzania nimi, w tym do automatycznej konfiguracji infrastruktury i usług Firebase.
Rozpowszechnianie wersji pakietów aplikacji testerom – ćwiczenia z programowania
Przekaż najnowszą wersję aplikacji testerom”. szybko rękami. W tym
Stopniowo wdrażaj Sprawdzanie aplikacji Firebase za pomocą Zdalnej konfiguracji Firebase
Za pomocą Sprawdzania aplikacji Firebase z aplikacją App Attest możesz chronić usługi backendu i sprawdzać, czy żądania wysyłane do usług Firebase pochodzą z autentycznej aplikacji. Ogólnie zalecamy stopniowe wprowadzanie użytkowników w usłudze App
Wdrażanie Google Analytics dla Firebase w komponencie WebView na Androida
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wysyłać zdarzenia do GA4 za pomocą implementacji JavaScriptu w komponencie WebView
Sprawdzanie aplikacji Firebase na platformach Apple
Sprawdzanie aplikacji Firebase pomaga chronić zasoby backendu przed nadużyciami takimi jak oszustwa związane z płatnościami czy wyłudzanie informacji, pilnując, aby żądania pochodziły z dozwolonych aplikacji i urządzeń. Współpracuje z usługami
Powiadamianie testerów o nowych wersjach aplikacji za pomocą pakietu SDK Firebase App Distribution na Androida – Codelabs
Szybko przekaż najnowszą wersję testerom dzięki pakietowi SDK App Distribution na Androida. W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak zaktualizować aplikację tak, aby wyświetlała testerom powiadomienia o nowych wersjach.
Samouczek Cloud Run Starter
Dowiedz się, jak wdrożyć aplikację początkową w Cloud Run.
Przełączanie awaryjne w wielu regionach z użyciem zasad routingu Cloud DNS i kontroli stanu na potrzeby wewnętrznego systemu równoważenia obciążenia TCP/UDP
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz zasadę routingu przełączania awaryjnego Cloud DNS z podstawowym systemem równoważenia obciążenia i zapasowym systemem równoważenia obciążenia z maszynami wirtualnymi backendu uruchomionymi w środowisku Apache. Przetestujesz funkcję przełączania awaryjnego.
Dodawanie komponentu WebView do aplikacji Flutter
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać wtyczkę webview_flutter do aplikacji Flutter.
BigQuery ML do wykrywania oszustw w transakcjach kartą kredytową przy użyciu konsoli
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak za pomocą konsoli utworzyć model regresji logistycznej BigQuery, który będzie przewidywał wykrywanie oszustw w transakcjach dokonywanych przy użyciu kart kredytowych.
Zbuduj grę 2D z fizyką w grze Flutter and Flame
Naucz się tworzyć mechanikę gier w grze Flutter i Fleme dzięki Forge2D – silnikowi fizyki 2D.
Omówienie ognia w technologii Flutter
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać Flame – silnika gry stworzonego na bazie Flutter. Poznasz komponenty i efekty Flame oraz dowiesz się, jak zintegrować Flame z systemem zarządzania stanem w aplikacji Flutter.
Utwórz model wykrywania oszustw w Cloud AI Platform za pomocą TensorFlow Enterprise i BigQuery
W tym module bezpośrednio pozyskasz zbiór danych BigQuery i wytrenujesz model wykrywania oszustw za pomocą TensorFlow Enterprise w Google Cloud AI Platform.
Uruchamianie kampanii Google Ads z wykorzystaniem zdarzeń niestandardowych Google Analytics i Flutter
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrażać zdarzenia niestandardowe w GA4F i uruchamiać w Google Ads kampanie zachęcające do działania w aplikacji.
Tworzenie interfejsów nowej generacji w Flutter
Dowiedz się, jak tworzyć interfejsy Flutter, korzystając z animacji, cieniowania i efektów cząstek, które działają na wszystkich 6 platformach Flutter.
Układaj słowne łamigłówki w aplikacji Flutter
Dowiedz się, jak stworzyć aplikację Flutter, która wymaga dużej mocy obliczeniowej, a jednocześnie zachować płynną interaktywność.
Wyjaśnienie modelu wykrywania oszustw za pomocą Cloud AI Platform
W tym module utworzysz tf.keras do identyfikowania fałszywych transakcji przy użyciu TensorFlow, a następnie zinterpretujesz wyniki modelu za pomocą pakietu Cloud SDK Explainable AI.
Dodawanie funkcji związanych z czatem do aplikacji na Androida za pomocą interfejsów Messaging i People API
Dowiedz się, jak dodać do aplikacji na Androida funkcje czatu za pomocą interfejsów API do przesyłania wiadomości i osób.
Statystyki zabezpieczeń środowiska wykonawczego
Wdróż aplikację w klastrze Cloud Run i GKE oraz wyświetlaj statystyki dotyczące zabezpieczeń dla wdrożenia w ramach usługi Software Delivery Shield Security
Sprzedawanie subskrypcji w aplikacji przy użyciu Biblioteki płatności w Play 5
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć automatycznie odnawiane subskrypcje i abonamenty przedpłacone, w tym abonamenty podstawowe i oferty elastyczne.
Dane przesyłane do generatywnej AI za pomocą interfejsów Spanner i Vertex AI Imagen API
Utwórz aplikację do generowania pozycji, która będzie generowała obrazy na podstawie utworzonych przez użytkownika promptów dotyczących pozycji. Dane pobrane z bazy danych Spannera zostaną pobrane przez interfejs API aplikacji serwera.
Automatyzowanie zadań w Google Workspace przy użyciu interfejsu Gemini API
Dowiedz się, jak wykorzystać możliwości interfejsu Gemini API do automatyzacji zadań w Google Workspace i odkryć dodatkowe możliwości.
Oparty na generatywnej AI czat z użytkownikami i dokumentami w języku Java z PaLM i LangChain4J
W ramach tych ćwiczeń w Codelabs będziesz rozmawiać z użytkownikami lub zadawać pytania na temat dokumentacji przy użyciu generatywnej AI w Javie, integracji dużego modelu językowego PaLM i platformy administracji LLM LangChain4J.
MDC-101 – sieć: podstawy komponentów materiałowych (MDC) (sieć)
Poznaj podstawy używania komponentów Material Design w internecie dzięki prostej aplikacji z podstawowymi komponentami.
MDC-101 Flutter: podstawy komponentów materiałowych
Utwórz stronę logowania w prostej aplikacji Flutter, aby poznać podstawy używania Material Komponenty.
MDC-103 Android: Tworzenie motywów z wykorzystaniem kolorów, ruchu i typu (Java)
Dowiedz się, jak dzięki Material Component Android łatwo wyróżnić swój produkt i wyrazić swoją markę dzięki projektowaniu w języku Java.
Bezserwerowa aplikacja stosu MEAN w MongoDB Atlas i Cloud Run
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz możliwą do zainstalowania aplikację wykorzystującą stos MEAN, działającą w Cloud Run.
MDC-111 Android: włączanie komponentów Material Design w bazie kodu (Kotlin)
Dowiedz się, jak włączyć poszczególne komponenty Material Komponenty w dotychczasowej bazie kodu Kotlin – bez konieczności zaczynania od zera.
MDC-111 Android: włączanie komponentów Material Design w bazie kodu (Java)
Dowiedz się, jak włączyć poszczególne komponenty Material Komponenty w istniejącej bazie kodu Java – bez konieczności zaczynania od zera.
MDC-101 na Androida: podstawy komponentów Material Design (MDC) (Java)
Poznaj podstawy korzystania z komponentów Material Design na Androida, tworząc prostą aplikację z podstawowymi komponentami w języku Java.
MDC-103 Flutter: dopasowywanie motywu, kolor, kształt, wysokość i typ
Odkryj, jak biblioteka Material Flutter ułatwia wyróżnienie Twojego produktu i wyrażanie marki przez projektowanie.
MDC-103 Web: łączenie tematów z materiałami według koloru, kształtu, wysokości i typu (sieć)
Dowiedz się, jak dzięki komponentom Material Web możesz łatwo wyróżnić swój produkt i wyróżnić swoją markę za pomocą projektowania.
MDC-104 – Android: komponenty Material Advanced (Java)
Ulepsz swój projekt i dowiedz się, jak używać zaawansowanego menu komponentu komponentu w Java.
MDC-104 Android: Material Advanced Komponenty (Kotlin)
Ulepsz swój projekt i naucz się korzystać z naszego zaawansowanego menu komponentu w Kotlin.
Zwiększanie wydajności aplikacji w Go (część 2: narzędzie do profilowania)
Profilowanie ciągłe to narzędzie do identyfikowania informacji o ostatnim kilometrze na potrzeby dostrajania wydajności. Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć do aplikacji aplikację za pomocą agenta profilującego i jak zidentyfikować wąskie gardła na podstawie zwizualizowanych wykresów w narzędziu Cloud Profiler.
Tworzenie gry AR przy użyciu Fundacji AR Unity
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak używać ARCore z użyciem platformy AR Foundation do tworzenia prostej gry dla kierowców.
Jak korzystać z interfejsów API za pomocą wywołań funkcji w Gemini
W ramach tego ćwiczenia w programie użyjesz wywołania funkcji w Gemini, aby utworzyć aplikację, za pomocą której użytkownicy będą mogli pytać o kursy wymiany, będą pobierać najnowsze dane z zewnętrznego interfejsu API, a następnie odpowiedzieć użytkownikowi.
Pierwsze kroki z Firebase w języku C++
Być może znasz już pakiety SDK Firebase na Androida i iOS, ale czy wiesz, że istnieje pakiet C+ Pakiet SDK przeznaczony jest wyłącznie do gier działających na wielu platformach. W tym warsztacie pokażemy do projektu Androida za pomocą CMake, dodaj podstawowe dane analityczne, które pomogą Ci ulepszyć grę, oraz udostępnij je znajomym i testerom, aby zacząć zbierać opinie.
Partycjonowanie i grupowanie w BigQuery
W ramach tego ćwiczenia w programie użyjesz interfejsu internetowego BigQuery, aby zrozumieć partycjonowanie i grupowanie w BigQuery.
Nawigacja przy użyciu gestów i interfejs od krawędzi do krawędzi
W ramach tego ćwiczenia w programie będziesz pracować nad istniejącą aplikacją, tak aby jej elementy sterujące działały z nawigacją przy użyciu gestów. Będziesz też mieć możliwość korzystania z całej platformy na całym ekranie.
Ułatwianie obsługi poczty e-mail dzięki dodatkom do Google Workspace
W ramach tego ćwiczenia w programie zaprojektujesz i wdrożysz dodatek do Gmaila, który umożliwia użytkownikom łatwe dodawanie wydatków z rachunków do Arkuszy Google bez wychodzenia z Gmaila.
Generowanie tekstu przez generatywną AI w języku Java za pomocą PaLM i LangChain4J
W ramach tych ćwiczeń w programie zaczniesz korzystać z generatywnej AI w języku Java, zintegrujesz duży model językowy PaLM i wykorzystasz platformę administrowania LangChain4J LLM
Korzystanie z Gemini Code Assist do odkrywania i ulepszania podsumowywania za pomocą AI
W ramach tego ćwiczenia w programie przyjrzymy się istniejącemu rozwiązaniu ułatwiającemu szybsze rozpoczęcie pracy (podsumowywaniem AI), które wykorzystuje modele Vertex AI do podsumowywania dokumentów PDF przesłanych do Google Cloud Storage. Wykorzystamy Gemini Code Assist, aby zrozumieć i dodać nowe funkcje do tego rozwiązania.
Pisanie testów monitorowania syntetycznego na potrzeby usług z użyciem Gemini
W ramach tego ćwiczenia w programie przyjrzymy się wykorzystaniu funkcji Pomóż mi w pisaniu do tworzenia testów syntetycznych monitorowania w istniejących usługach.
Wdróż i zweryfikuj wiele sieci GKE NFO Interfejs o wysokiej wydajności
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować pulę węzłów GKE L3 i netdevice.
Śledzenie zdarzeń w komponencie WebView za pomocą Google Analytics
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak śledzić zdarzenia w witrynie w komponencie WebView przy użyciu GA4F, przekazując je do kodu natywnego.
Trenowanie TensorFlow.js w Node.js Codelab
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć i wytrenować model szacowania wysokości rzutu baseballowego za pomocą TensorFlow.js na serwerze Node.js oraz udostępniać wskaźniki klientowi.
TensorFlow.js: konwertowanie modelu Pythona SavedModel na format TensorFlow.js
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wykorzystać istniejący model ML w języku Python w formacie SavedModel i przekonwertować go na format TensorFlow.js, aby można było go uruchamiać w przeglądarce, a także jak rozwiązywać typowe problemy, które mogą wystąpić podczas konwersji.
Laboratorium: rozszerzenia usług w Media CDN
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz dystrybucję Media CDN, która uruchamia Twój kod za pomocą wtyczki rozszerzeń usług w celu uzyskania niestandardowego uwierzytelniania HTTP.
Optymalizacja cen produktów detalicznych
Z tego modułu dowiesz się, jak wykorzystać Dataprep, BigQuery i Looker, aby analizować wpływ różnych cen detalicznych i podejmować świadome decyzje w celu optymalizacji cen produktów.
Automatyzacja poleceń w Slacku
Kod źródłowy tworzenia polecenia po ukośniku w Slacku do podsumowywania tekstu w aplikacji Slack. Aplikacja Slack używa funkcji w Cloud Functions do wywoływania interfejsu PaLM API do podsumowywania tekstu.
Skalowanie za pomocą narzędzia Kustomize
Kustomize to narzędzie, które wprowadza możliwość dostosowania konfiguracji aplikacji bez użycia szablonów, co upraszcza korzystanie z tradycyjnych aplikacji. Jest ono dostępne jako samodzielne narzędzie i jest wbudowane w kubectl przez kubectl apply
Notatniki Apache Spark i Jupyter w Cloud Dataproc
W tym module dowiesz się, jak skonfigurować notatniki Apache Spark i Jupyter w Cloud Dataproc przy użyciu komponentów opcjonalnych i bramy komponentów.
Łącz się z usługami lokalnymi przez sieć hybrydową z użyciem usługi Private Service Connect i serwera proxy TCP hybrydowej grupy punktów końcowych sieci
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać usługi Private Service Connect z serwerem proxy TCP do uzyskiwania dostępu do usług lokalnych
Dostęp do plików w Cloud Storage z abstrakcją zasobów Spring
Uzyskiwanie dostępu do plików w Cloud Storage za pomocą abstrakcji zasobu Spring.
Używanie usługi Secret Manager z Pythonem
Z tego samouczka dowiesz się, jak korzystać z usługi Secret Manager w Pythonie
Systemy równoważenia obciążenia serwera proxy Cloud Armor i TCP/SSL – ograniczanie liczby żądań i lista odrzuconych adresów IP z programowania
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
Zaawansowany Android w Kotlin 03.2: animacja z MotionLayout
W ramach tego ćwiczenia w programie wykorzystasz MotionLayout, by utworzyć aplikację na Androida Kotlin z dynamicznymi animacjami.
Obliczanie statystyk prywatnych z zastosowaniem funkcji Privacy on Beam
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak tworzyć prywatne statystyki wizyt w restauracjach za pomocą narzędzia „Privacy on Beam”, aby poznać i zastosować możliwości ram ochrony prywatności różnicowej.
Rozpoznawanie kwiatów za pomocą TensorFlow Lite na Androidzie
W ramach tego ćwiczenia w programie wykorzystasz klasyfikator obrazów i uruchomisz go na telefonie z Androidem za pomocą TensorFlow Lite.
Wyszukiwanie podobieństw w usługach Spanner i Vertex AI
Utwórz aplikację do wyszukiwania podobieństw w celu uzyskania rekomendacji dotyczących odzieży na podstawie danych wejściowych użytkownika i przeszukuj dane przechowywane w usłudze Spanner oraz zindeksowane przez Wyszukiwanie wektorowe, aby odpowiadać najbliższym sąsiadom.
Pozyskuj dane z pliku CSV (wartości rozdzielane przecinkami) do BigQuery za pomocą Cloud Data Fusion – pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym
W ramach tego ćwiczenia w programie wdrożymy wzorzec pozyskiwania danych do wczytywania w BigQuery danych o stanie zdrowia w formacie CSV za pomocą Cloud Data Fusion w czasie rzeczywistym.
Rozpoznawanie mowy AI z użyciem TensorFlow Lite dla mikrokontrolerów i SparkFun Edge
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak uruchomić model rozpoznawania mowy przy użyciu TensorFlow Lite do mikrokontrolerów na SparkFun Edge – zasilanej baterią płytce deweloperskiej z mikrokontrolerem.
Wdrażanie danych logu czasu za pomocą OpenTelemetry
OpenTelemetry to standard branżowy w zakresie dostrzegalności systemu w śledzeniu i wskaźnikach. W tej sesji dowiesz się, jak instrumentować wskaźniki aplikacji za pomocą OpenTelemetry oraz jak korzystać z nich w Cloud Monitoring i innych narzędziach do monitorowania.
Moduł: usługa Site-to-site z użyciem urządzenia FlexiWAN SD-WAN NCC
Celem tego modułu jest zbadanie NCC za pomocą zdefiniowanego programowo promieni urządzenia WAN podłączonego do centrum NCC.
Dodawanie powiadomień push do aplikacji na iOS
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać powiadomienia push do aplikacji na iOS za pomocą Komunikacji w chmurze Firebase.
Warsztaty na temat bezserwerowych interfejsów internetowych
W tym module z kodem przygotujesz interfejs Web API do obsługi bezserwerowych rozwiązań Google Cloud, aby wyświetlać półkę na książki i jej książki. Utworzysz funkcję w Cloud Functions do importowania przykładowych danych, kontener Cloud Run oferujący interfejs API wielokrotnego użytku dostępny w backendzie oraz aplikację internetową App Engine zapewniającą internetowy frontend do przeglądania biblioteki książek.
Dodawanie powiadomień push do aplikacji internetowej
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak dodać powiadomienia push do aplikacji internetowej.
TensorFlow.js – rozpoznawanie dźwięku przy użyciu uczenia się transferu
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz podstawową sieć rozpoznawania dźwięku, która będzie rozpoznawać Twoje dźwięki i używać jej do sterowania suwakiem w przeglądarce. Będziesz używać TensorFlow.js – wydajnej i elastycznej biblioteki systemów uczących się dla JavaScriptu.
Integracja Zdalnej konfiguracji z ćwiczeniami z programowania na Androidzie
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć Zdalną konfigurację na Androidzie i jak z niej korzystać
Rozpoznawanie tekstu i cech twarzy za pomocą ML Kit: iOS
W ramach tego ćwiczenia w programie utworzysz aplikację na iOS przy użyciu ML Kit, która używa systemów uczących się działających na urządzeniu do rozpoznawania tekstu i twarzy na obrazach.
Mierz czas wczytywania i renderowanie ekranu za pomocą Monitorowania wydajności Firebase
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs utworzysz przykładową aplikację i dowiesz się, jak mierzyć czas wczytywania oraz renderowanie ekranu za pomocą Monitorowania wydajności Firebase.
Schemat wartości konwersji SKAdNetwork
W ramach tego ćwiczenia w Codelabs pokażemy, jak stworzyć zbiory przychodów, aby skonfigurować schemat wartości konwersji SKAd Network
Pomiar danych dotyczących podstawowych wskaźników internetowych za pomocą danych reklam
Z tego ćwiczenia w programie dowiesz się, jak mierzyć podstawowe wskaźniki internetowe za pomocą gotowego szablonu tagu Menedżera tagów Google oraz przesyłać dane do usługi w Google Analytics 4 (GA4). Dowiesz się też, jak pobierać dane z Google Ad
Jak jest mierzona dostępność cyfrowa?
Wprowadzenie do pomiarów ułatwień dostępu, dzięki którym wszyscy, w tym osoby z niepełnosprawnościami, mogą korzystać z Twojej witryny w skuteczny i równym stopniu.
Nowe słowo kluczowe
Wywołuj funkcje do tworzenia obiektów za pomocą słowa kluczowego `new`.
Dziedziczenie prototypowe
Obiekty JavaScript i prototypowe dziedziczenie.
Zindeksowane kolekcje
Dowiedz się, jak używać zindeksowanych kolekcji, takich jak tablice.
Pola i metody klas
Dodaj właściwości do zajęć za pomocą pól i metod klas.
BigInt
Dowiedz się, jak używać typu danych BigInt w języku JavaScript.
Powracające słowo kluczowe
Aby lepiej wykorzystać potencjał funkcji, użyj słowa kluczowego „return”.
Obiekty
Wprowadzenie do obiektów JavaScript.
Wprowadzenie do JavaScriptu
Krótka historia JavaScriptu i przegląd jego podstawowych reguł.
Operatory porównania
Dowiedz się, jak używać operatorów porównania.
wartości null i undefined
Dowiedz się, jak używać typów danych JavaScriptu o wartościach null i niezdefiniowanych.
Zajęcia
Dowiedz się, jak korzystać z klas w języku JavaScript.
Funkcje
Wprowadzenie do funkcji JavaScript
Deskryptory nieruchomości
Używaj deskryptorów właściwości do konfigurowania obiektów JavaScript.
Zmienne
Dowiedz się, jak używać zmiennych JavaScriptu.
Witamy w Naukach JavaScriptu
Szczegółowe szkolenie z podstaw JavaScriptu.
Kolekcje z kluczem
Dowiedz się, jak korzystać z kolekcji z kluczami, takich jak mapy i zbiory.
Typy i struktury danych
Podstawowe typy danych w JavaScripcie.
To słowo kluczowe
Używaj słowa kluczowego „this” do pracy z kontekstem wykonywanym przez Twoją funkcję.
Wyrażenia funkcji
Wprowadzenie do wyrażeń funkcji JavaScript.
Statyczne bloki inicjowania
Użyj statycznych bloków inicjowania, aby ustawić lub zmienić pola statyczne.
Sterowanie przepływem
Więcej informacji o przepływie elementów sterujących JavaScriptu.
Przedłużenie zajęć
Słowo kluczowe „extends” pozwala tworzyć podklasy istniejących klas.
Numbers
Dowiedz się, jak używać typu danych liczbowych w JavaScripcie.
Dodatek
Dodatkowe informacje, które mogą Ci się przydać w pracy z JavaScriptem.
Symbol
Dowiedz się, jak używać typu danych symboli w języku JavaScript.
Ciąg znaków
Dowiedz się, jak używać typu danych ciągu znaków JavaScript.
Wartość logiczna
Dowiedz się, jak używać typu danych logicznego.
Osoby uzyskujące dostęp do usługi
Dowiedz się, jak ustawiać i zmieniać właściwości obiektu oraz uzyskiwać do nich dostęp.
Wkrótce
Wkrótce podamy więcej informacji na temat testowania.
Witamy w sekcji Nauka testowania
Zaawansowany kurs na temat testowania oprogramowania.
Dodatek
Dodatkowe informacje, które mogą Ci się przydać podczas tworzenia testów.
Środowisko testowe
Naucz się używać narzędzi działających w czasie działania i emulacji przeglądarki do testowania.
Na czym polega testowanie
Ogólne wprowadzenie do testowania.
Analiza statyczna
Naucz się korzystać z narzędzi linter do podstawowych testów automatycznych.
Narzędzia branżowe
Dowiedz się więcej o asercjach i innych elementach podstawowych typowych dla większości platform do testowania.
Miejsce wykonywania testów
Dowiedz się, jak przeprowadzać testy ręcznie lub w ramach procesu automatycznego.
Co należy przetestować i jakie podejście należy zastosować
Dowiedz się, jak ocenić kod pod kątem testowania.
Testowanie komponentów w praktyce
Przykłady projektów testów komponentu React ze złożonymi zależnościami.
Rodzaje testów automatycznych
Dowiedz się więcej o typowych kategoriach testów.
JavaScript z podziałem kodu
Niektóre zasoby nie mają kluczowego znaczenia przy początkowym wczytywaniu strony. Jednym z takich zasobów jest JavaScript, który można odroczyć do momentu, gdy będzie to potrzebne. W tym celu stosuje się technikę zwaną podziałem kodu. W ten sposób możesz poprawić wydajność przez zmniejszenie przepustowości i rywalizacji z procesorami. Jest to niezwykle istotne w przypadku poprawy zarówno początkowej szybkości wczytywania strony, jak i szybkości reakcji wejściowej podczas uruchamiania.
Witamy w Learn Performance
Kurs jest przeznaczony dla osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę z wydajnością w internecie, ponieważ mają one duże znaczenie dla wygody użytkowników. Omówiono w nim najważniejsze pojęcia i techniki zwiększania skuteczności stron internetowych.
Ścieżka krytyczna
Krytyczna ścieżka renderowania to pojęcie związane z wydajnością internetu, które określa, jak szybko pierwsze renderowanie strony pojawia się w przeglądarce. W tym module zaprezentujemy teorię na temat krytycznej ścieżki renderowania. Zapoznamy się z takimi zagadnieniami, jak blokowanie renderowania i parsera oraz jak odgrywają one kluczową rolę w szybkości wyświetlania strony w przeglądarce.
Wyniki filmu
Wideo to typ mediów często używany na stronach internetowych, ale umiejętność ich efektywnego wyświetlania to jeden z aspektów skuteczności, o którym nie należy zaniedbywać. W tym module omówiliśmy kilka kluczowych technik umieszczania filmów na stronach w taki sposób, aby Twoja witryna była szybka, a także powiązane kwestie związane z wydajnością, które mogą się pojawić przy korzystaniu z tych tagów.
Wydajność obrazu
Obrazy stanowią obecnie dużą część danych przenoszonych na wielu stronach internetowych. W tym module omówiono sposoby optymalizowania obrazów i ich efektywnego wyświetlania, które pozwalają zminimalizować ilość zużywanych bajtów niezależnie od urządzenia użytkownika.
Wspomagaj przeglądarce za pomocą wskazówek dotyczących zasobów
Wskazówki dotyczące zasobów to zbiór funkcji dostępnych w kodzie HTML, które mogą pomóc przeglądarce w wcześniejszym ładowaniu zasobów, a czasem nawet przy wyższym priorytecie. W tym module znajdziesz kilka wskazówek, które pomogą Ci przyspieszyć wczytywanie Twoich stron.
Pobieranie z wyprzedzeniem, renderowanie wstępne i wstępne buforowanie skryptu service worker
Choć wydajność zależy w dużej mierze od tego, jak można zoptymalizować i eliminować niepotrzebne zasoby, sugestia, że pewne zasoby powinny zostać załadowane, zanim będą potrzebne, może wydawać się paradoksalna. W niektórych przypadkach _może się jednak przydać wcześniejsze wczytanie pewnych zasobów. W tym module omówimy ten aspekt wydajności wraz z omówieniem pobierania z wyprzedzeniem i renderowania z wyprzedzeniem.
Dlaczego szybkość ma znaczenie?
Zanim zaczniesz stosować skuteczność uczenia się, musisz zrozumieć jej rolę w wygodzie użytkowników i dowiedzieć się, jak może ona wpływać na poprawę wyników. Kurs rozpoczyna się od krótkiego wprowadzenia tych zagadnień i zawiera kontekst, który wyjaśnia, dlaczego warto poznać wydajność.
Ogólne kwestie związane z wydajnością kodu HTML
Każda witryna zaczyna się od żądania dokumentu HTML. To żądanie ma duży wpływ na szybkość wczytywania witryny. W tym module omówiono ważne kwestie, takie jak buforowanie HTML, blokowanie parserów, blokowanie renderowania i inne, dzięki czemu możesz zadbać o to, by pierwsze żądanie HTML witryny było prawidłowe.
Przypadek użycia konkretnego narzędzia do pracy w sieci
Po zapoznaniu się z podstawowymi informacjami na temat pracowników internetowych oraz ich możliwości i ograniczeń nadszedł czas na przyjrzenie się konkretnemu przypadkowi użycia takiego pracownika. W tej prezentacji skrypt internetowy pobiera plik JPEG, wyodrębnia jego metadane i wysyła go z powrotem do wątku głównego, aby użytkownik mógł go zobaczyć w przeglądarce.
Optymalizacja wczytywania zasobów
Gdy strona się wczytuje, w jej kodzie HTML odwołuje się wiele zasobów, które zapewniają jej wygląd i układ za pomocą CSS, a także jej interaktywność – JavaScript. W tym module omówimy kilka ważnych pojęć związanych z tymi zasobami i ich wpływ na czas wczytywania strony.
Leniwe ładowanie obrazów i elementów <iframe>
Obrazy i elementy iframe mogą znacznie obciążać łącze i czasem przetwarzać procesor. Jednak nie wszystkie obrazy i elementy iframe muszą być wczytywane podczas początkowego wczytywania strony. Można je też opóźnić, kiedy użytkownik najprawdopodobniej je zobaczy. Ta metoda nosi nazwę _leniwego ładowania_. W tym module omawiamy leniwe ładowanie obrazów i elementów iframe, dzięki czemu strony wczytują się szybciej, a czas przetwarzania jest zużywany tylko wtedy, gdy jest to konieczne.
Optymalizuj czcionki internetowe
Czcionki internetowe to powszechnie używany zasób w internecie – i słusznie – stanowiący uzupełnienie wyglądu witryny w sposób niedostępny dla innych zasobów. Czcionki internetowe wciąż jednak wiążą się z kosztami działania. W tym module omówimy szereg kwestii związanych z wydajnością i technikami dotyczącymi czcionek internetowych.
Omówienie procesów roboczych
Wiele tego, co użytkownik widzi w przeglądarce, odbywa się w jednym wątku znanym jako _main_wątek_. Istnieją jednak możliwości, w których możesz uruchamiać nowe wątki, aby wykonywać kosztowne obliczenia, aby wątek główny mógł realizować ważne zadania, które napotykają użytkownicy. Odpowiadający za to interfejs API znany jest jako Web Worker API. W tym module omówiono podstawy jego działania.
Inne firmy
Dowiedz się więcej o firmach zewnętrznych i o tym, jak ograniczyć ryzyko dla użytkowników podczas integracji z tymi usługami.
Sprawdzone metody
>-
Szyfrowanie
Dowiedz się, jak szyfrowanie może zapewnić prywatność, uniemożliwiając innym przechwytywanie i odczytywanie treści użytkowników.
Wykorzystuj tylko te dane, których potrzebujesz
W tym module poznasz strategie dotyczące zbierania tylko wymaganych danych, zarządzania zebranymi danymi i usuwania ich, a także wyjaśniania, co gromadzisz użytkownikom.
Odciski cyfrowe
Odcisk cyfrowy to działanie polegające na próbie zidentyfikowania konkretnego użytkownika na podstawie charakterystyki jego konfiguracji. Dowiedz się, jak może to negatywnie wpłynąć na prywatność użytkowników.
Formularze
Omówienie formularzy w języku HTML.
Wnioski i kolejne kroki
Na zakończenie zapoznaję się z dodatkowymi materiałami.
Okno dialogowe
>-
Dźwięk i filmy
Dowiedz się, jak korzystać z multimediów HTML, takich jak dźwięk i wideo.
Szczegóły i podsumowanie
>-
Wybór
Jak zarządzać kolejnością zaznaczenia w dokumentach HTML.
Inne wbudowane elementy tekstu
Wprowadzenie do zakresu elementów służących do zaznaczania tekstu.
Szablon, boks i cień
'Omówienie szablonu, boksu i cienia.
Interfejsy API HTML
Dowiedz się, jak za pomocą JavaScriptu ujawniać i manipulować informacjami o kodzie HTML.
Grafika
Omówienie obrazów w języku HTML.
Obrazy elastyczne
Szczegółowa analiza obrazów elastycznych
Formaty obrazu: WebP
Dowiedz się więcej o WebP i dowiedz się, na czym polega różnica między tym formatem a innymi.
Formaty obrazu: AVIF
AV1 Image File Format (AVIF) to kodowanie oparte na kodeku wideo typu open source AV1.
Najważniejsze problemy ze skutecznością
Dowiedz się, jak zadbać o jak najmniejszą wydajność żądań dotyczących obrazów.
Format obrazu: PNG.
Dowiedz się, kiedy najlepiej wybrać format PNG.
Formaty obrazu: JPEG
Dowiedz się więcej o najpopularniejszym formacie obrazu w internecie.
Składnia-przepisy
Dowiedz się więcej o elemencie „obraz”.
Sieci dostarczania treści graficznych
Dowiedz się, jak sieci CDN z obrazami mogą przekształcać i optymalizować zawartość obrazu.
Automatyzacja kompresji i kodowania
>-
Krótka historia obrazów w internecie
Historia grafiki w internecie, począwszy od elementu graficznego w roku 1993'
Podsumowanie
Kilka dodatkowych materiałów.
Grafiki wektorowe
'Dowiedz się więcej o SVG, czyli formacie wektorowym używanym w internecie.
Generatory witryn, platformy i systemy CMS
>-
Składnia opisowa
Użycie atrybutu srcset i rozmiarów w celu przekazania przeglądarce informacji o źródłach obrazów i sposobie ich wykorzystania.
Formaty obrazu: GIF
Poznaj format obrazu GIF i wyjaśnij, jak działa kodowanie obrazów.
Obrazy rastrowe
'Odkryj obrazy rastrowe, takie jak JPEG, GIF, PNG i WebP.
Witamy na stronie Learn Images!
Zaawansowany kurs na temat obrazów w internecie.
Witamy w artykule Prywatność.
Kurs, który pomoże Ci tworzyć witryny sprzyjające ochronie prywatności.
Wnioski i kolejne kroki
Dodatkowe materiały, które pomogą Ci podjąć kolejne kroki.
Automatyczne testowanie ułatwień dostępu
Jak przeprowadzić automatyczne testowanie ułatwień dostępu.
Ręczne testowanie ułatwień dostępu
Jak ręcznie przetestować ułatwienia dostępu.
Testowanie technologii wspomagających osoby z niepełnosprawnością
Jak przeprowadzać testy z wykorzystaniem technologii wspomagających osoby z niepełnosprawnością (AT).
Formularze
Twórz łatwo dostępne formularze.
Atrybuty
Poznaj różne atrybuty globalne i specyficzne dla poszczególnych elementów HTML.
Tabele
Omówienie sposobu korzystania z tabel do zaznaczania danych w tabeli
Linki
Wszystko, co musisz wiedzieć o linkach.
Listy
Listy i inne sposoby grupowania treści.
Podstawowe informacje o tekście
Jak formatować tekst za pomocą HTML.
Wygląd i wygoda użytkowników
Twórz łatwo dostępne projekty i oceniaj wrażenia użytkowników.
JavaScript
'Zapisuj zdarzenia aktywujące dostępne w przypadku ułatwień dostępu, tytuły stron, zawartość dynamiczną i inne elementy.'
Wzorce, komponenty i systemy projektowania
'Oceniaj wzorce, komponenty i projekty systemów pod kątem ułatwień dostępu.
Wideo i audio
Alternatywne rodzaje mediów, które umożliwiają dostęp do Twojego filmu i dźwięku.
Dokument
Dodatkowe elementy HTML, które warto wziąć pod uwagę podczas tworzenia łatwo dostępnych witryn i aplikacji internetowych.
Struktura treści
'Używaj semantycznych znaczników HTML, punktów orientacyjnych i tabel w przypadku łatwo dostępnych treści.
Sterowanie za pomocą klawiatury
Poznaj i ulepszaj kolejność i styl nawigacji za pomocą klawiatury.
Animacja i ruchy
Obsługa osób z różnymi zaburzeniami ruchowymi.
Grafika
Utwórz obrazy z ułatwieniami dostępu.
Co to jest cyfrowa dostępność i dlaczego jest taka ważna?
>-
Typografia
Wybierz odpowiedni układ i rozmiar czcionki oraz określ strukturę tekstu, który jest przystępny.
Poznaj ułatwienia dostępu.
Nieustanny kurs ułatwień dostępu i materiały referencyjne, które pozwolą Ci udoskonalić Twoją stronę internetową.
ARIA i HTML
Kiedy używać ARIA, a kiedy HTML
Kolor i kontrast
Twórz łatwo dostępne palety kolorów z odpowiednim kontrastem.
Semantyczny kod HTML
Używanie odpowiednich elementów HTML do opisywania zawartości dokumentu.
Metadane
jak używać metatagów w celu dostarczania informacji o dokumentach,
Omówienie kodu HTML
Krótkie wprowadzenie do najważniejszych pojęć w języku HTML.
Nagłówki i sekcje
Prawidłowe używanie elementów podziału na segmenty w celu nadawania znaczenia treściom.
Struktura dokumentu
Dowiedz się, jak tworzyć strukturę dokumentów HTML na podstawie solidnych podstaw.
Witamy na stronie Nauka HTML!
>-
Narzędzia i debugowanie
Poznamy dostępne narzędzia do tworzenia, debugowania i testowania progresywnych aplikacji internetowych.
Uprawnienia
PWA są nie tylko powiązane z ekranem. W tym rozdziale pokazaliśmy możliwości, jakie PWA ma obecnie w zakresie sprzętu, czujników i platformy.
Zarządzanie złożonością
>-
Integracja z systemem operacyjnym
Twoja aplikacja PWA działa teraz poza przeglądarką. W tym rozdziale opisujemy, jak przeprowadzić dalszą integrację z systemem operacyjnym po zainstalowaniu aplikacji przez użytkowników.
Zarządzanie oknami
>-
Funkcje eksperymentalne
Niektóre funkcje PWA są nadal w fazie rozwoju, więc możesz uczestniczyć w ich rozwoju. W tym rozdziale poznasz projekt Fugu, dowiesz się, jak zarejestrować się w celu testowania origin i jak korzystać z eksperymentalnych interfejsów API.
Architektura
Podczas tworzenia progresywnych aplikacji internetowych należy podjąć pewne decyzje, takie jak to, czy utworzyć aplikację z jedną stroną czy aplikację wielostronicową, oraz to, czy będzie ona hostowana w katalogu głównym domeny czy w folderze.
Zaktualizuj
Możliwe, że Twoja aplikacja PWA wymaga aktualizacji. W tym rozdziale znajdziesz narzędzia do aktualizowania różnych części PWA – od zasobów po metadane.
Prośba o instalację
W przypadku witryn, które spełniają kryteria instalacji PWA, przeglądarka wywołuje zdarzenie zachęcające użytkownika do jej zainstalowania. Dobra wiadomość jest taka, że za pomocą tego zdarzenia możesz dostosować komunikat i zachęcić użytkowników do zainstalowania aplikacji.
Dane offline
Aby uzyskać solidne działanie offline, musisz wdrożyć zarządzanie miejscem na dane. Mogą w tym pomóc narzędzia takie jak IndexedDB, Cache, Storage Manager, Persistent Storage i Indeksowanie treści.
Obsługa żądań
Za pomocą zdarzenia pobierania skryptu service worker możesz przechwytywać żądania sieciowe i udostępniać odpowiedzi, korzystając z różnych technik.
Workbox
Skrzynka robocza to zestaw modułów, które upraszczają typowe interakcje z skryptami service worker, takie jak routing czy buforowanie. Każdy moduł dotyczy konkretnego aspektu tworzenia mechanizmów Service Worker. Workbox ma na celu ułatwienie korzystania z skryptów service worker przy jednoczesnym zapewnieniu elastyczności w obsłudze złożonych wymagań aplikacji, gdy jest to konieczne.
Wzorce interfejsu użytkownika
Weź pod uwagę typowe elementy interfejsu, które dostosowują się do różnych rozmiarów ekranu.
Interakcja
'Przygotuj strony do korzystania z różnych mechanizmów wprowadzania tekstu: myszy, klawiatury i dotyku.
Konfiguracje ekranu
Przygotuj treści na urządzenia z wieloma ekranami.
Ułatwienia dostępu
Upewnij się, że Twoja witryna jest dostępna dla wszystkich.
Funkcje multimedialne
>-
Element – obraz
Większa kontrola nad obrazami.
Obrazy elastyczne
Wyświetlaj użytkownikom obrazy najbardziej odpowiednie dla ich urządzeń i ekranów.
Ikony
Używaj SVG, aby skalować elastyczne ikony.
Motywy
Dostosuj projekt do preferencji użytkownika (np. tryb ciemny).
Typografia
'Zadbaj o czytelność i atrakcyjność tekstu bez względu na to, gdzie się wyświetla.
Skrypty service worker
Skrypty service worker są podstawowym elementem PWA. Umożliwiają one szybkie ładowanie niezależnie od sieci, dostępu offline, powiadomień push i innych ważnych funkcji.
Buforowanie
Za pomocą interfejsu Cache Storage API możesz pobierać, przechowywać, usuwać i aktualizować zasoby na urządzeniu. Następnie te zasoby mogą być wyświetlane na urządzeniu bez potrzeby wysyłania żądania sieciowego.
Tekst i typografia
W tym module dowiesz się, jak stylizować tekst w internecie.
Zasoby i dane
>-
Tła
W tym module poznasz sposoby stylizacji tła pól za pomocą CSS.
Rozszerzone menu
Przepełnienie to sposób radzenia sobie z treścią, która nie mieści się w ustalonym rozmiarze nadrzędnym. Z tego modułu dowiesz się, jak stylizować treści, które się przepełniają, i dowiesz się, jak myśleć nieszablonowo.
Pierwsze kroki
Jeśli chcesz stworzyć progresywną aplikację internetową, być może zastanawiasz się, od czego zacząć, czy można uaktualnić witrynę do progresywnej aplikacji internetowej bez zaczynania od zera lub jak przejść z aplikacji przeznaczonej na daną platformę na PWA. Z tego artykułu dowiesz się, jak odpowiedzieć na te pytania.
Mikroukłady
Twórz elastyczne komponenty, które można umieścić w dowolnym miejscu.
Testowanie użyteczności formularzy
Dowiedz się, jak przeprowadzać testy użyteczności, aby mieć pewność, że formularz będzie dobrze działał u wszystkich użytkowników.
Tożsamość
Dowiedz się, jak utworzyć bezpieczne i łatwe w obsłudze formularze rejestracji i logowania oraz jak pomóc użytkownikom w zmianie ustawień konta.
Fundacje
Wszystkie progresywne aplikacje internetowe są podstawowymi i nowoczesnymi witrynami, dlatego ważne jest, aby Twoja witryna zawierała solidne podstawy projektowania responsywnego, pod kątem urządzeń mobilnych i wszystkiego, co jest najważniejsze, a także prawidłowego projektowania i działania w sieci.
JavaScript
Dowiedz się, jak korzystać z JavaScriptu, aby ulepszać swoje formularze
Podstawy projektowania
Dowiedz się, jak tworzyć przyjazne dla użytkowników formularze
Bezpieczeństwo i prywatność
Dowiedz się, jak zabezpieczyć formularze i zadbać o prywatność danych użytkowników.
Formularze adresowe
Pomóż użytkownikom szybko i łatwo wypełniać formularze adresowe.
Formularze płatności
Twórz lepsze formy płatności, aby poprawić współczynniki konwersji.
Style formularzy
Zmieniaj formularze za pomocą CSS, dbając przy tym o to, aby były użyteczne i czytelne dla każdego.
Szczegółowe informacje o atrybutach formularzy
Dowiedz się więcej o atrybutach formularzy: jak zmienić układ klawiatury ekranowej, włączyć wbudowaną weryfikację itd.
Zapytania o multimedia
Dostosuj projekty do różnych rozmiarów ekranu za pomocą zapytań o media CSS.
Podsumowanie
Dalsze kroki i materiały
Wnioski i kolejne kroki
Dodatkowe materiały, które pomogą Ci podjąć kolejne kroki.
Wnioski i kolejne kroki
Dodatkowe materiały, które pomogą Ci podjąć kolejne kroki.
Uzyskiwanie danych od użytkowników za pomocą formularzy
>-
Układy w trybie makro
Projektuj układy stron, korzystając z różnych technik CSS.
Autouzupełnianie
Dowiedz się więcej o autouzupełnianiu i atrybucie autouzupełniania.
Pomóż użytkownikom uniknąć ponownego wpisywania danych w formularzach
Ułatw użytkownikom wypełnianie formularzy.
Witamy w Ucz się progresywnych aplikacji internetowych
>-
Pomóż użytkownikom wpisywać dane w formularzach
Omówienie różnych elementów formularza, które można wybrać podczas tworzenia formularza.
Zbieranie danych
Dowiedz się, jak mierzyć i analizować swój formularz.
Pomóż użytkownikom wpisywać właściwe dane w formularzach
Dowiedz się, jak weryfikować formularze w interfejsie.
Internacjonalizacja i lokalizacja
Przygotuj się na międzynarodowe formaty danych i dowiedz się, jak zaplanować lokalizację formularza.
Internacjonalizacja
Przygotuj projekty pod kątem różnych języków i trybów pisania.
Szczegółowe informacje o polach formularzy
Dowiedz się, jakich pól możesz używać i jak wybrać odpowiedni element formularza.
Witamy w Naukach formularzy
Kurs na temat formularzy HTML, który pomoże Ci rozwinąć umiejętności programisty stron internetowych.
Ułatwienia dostępu
Jak tworzyć formularze promujące integrację społeczną
Testowanie formularzy
Dowiedz się, jak testować i analizować formularze
Wybieranie stylu w formularzu
Dowiedz się, jak implementować elementy sterujące formularza za pomocą CSS.
Wprowadzenie
Dowiedz się, skąd pochodzi projektowanie responsywne.
Formularze testowe na różnych urządzeniach i platformach
Upewnij się, że formularz działa na różnych urządzeniach, w różnych przeglądarkach, na różnych platformach i w różnych kontekstach.
Wyświetlanie szczegółów elementu formularza
Dowiedz się więcej o elemencie formularza, o tym, kiedy go używać i jak działa formularz.
Listy
Lista składa się z jej kontenera wypełnionego elementami listy. W tym module dowiesz się, jak dodawać styl do wszystkich części listy.
Naucz się elastycznego projektowania stron.
>-
Przejścia
W tym module dowiesz się, jak definiować przejścia między stanami elementu. Stosuj przejścia, aby poprawić wrażenia użytkowników dzięki wizualnym komentarzom zachęcającym do interakcji.
Witamy w sekcji Nauka CSS!
Zawsze aktualny kurs CSS i materiał referencyjny, dzięki którym poszerzysz swoją wiedzę w zakresie projektowania stron internetowych.
Animacje
Animacja to świetny sposób na wyróżnienie elementów interaktywnych oraz urozmaicenie i ubarwienie projektów. W tym module dowiesz się, jak dodawać efekty animacji i nimi zarządzać za pomocą CSS.
Filtry
Filtry w CSS umożliwiają stosowanie efektów, które mogą być przydatne wyłącznie w aplikacjach graficznych. W tym module dowiesz się, jakie narzędzia są dostępne.
Wnioski i kolejne kroki
Dodatkowe materiały, które pomogą Ci podjąć kolejne kroki.
Funkcje
CSS ma wiele wbudowanych funkcji. W tym module poznasz najważniejsze funkcje i dowiesz się, jak z nich korzystać.
Tryby mieszania
Twórz efekty kompozycji, mieszając co najmniej dwie warstwy, i z tego modułu dowiesz się, jak izolować obraz z białym tłem za pomocą różnych trybów mieszania.
Kolejność nakładania elementów i konteksty stosu
Z tego modułu dowiesz się, jak kontrolować kolejność nakładania elementów na siebie przy użyciu kolejności nakładania elementów i kontekstu nakładania.
Cienie
Istnieje kilka sposobów dodawania cieni do tekstu i elementów w CSS. Z tego modułu dowiesz się, jak używać poszczególnych opcji i do czego są przeznaczone.
Gradienty
W tym module dowiesz się, jak używać różnych typów gradientów dostępnych w CSS. Gradienty można używać do tworzenia całej gamy przydatnych efektów bez konieczności tworzenia obrazów w aplikacji graficznej.
Wybór
Dowiedz się, dlaczego koncentracja jest ważna w aplikacjach internetowych. Dowiesz się, jak zarządzać koncentracją i upewnić się, że ścieżka na stronie działa zarówno dla osób używających myszy, jak i osób korzystających z klawiatury do nawigacji.
Borders
Ramka tworzy ramkę dla pól. W tym module dowiesz się, jak zmieniać rozmiar, styl i kolor obramowań za pomocą CSS.
Siatka
Układ siatki CSS obsługuje układ dwuwymiarowy, kontrolujący układ w wierszach i kolumnach. W tym module poznasz wszystko, co ma do zaoferowania siatka.
Pseudoklasy
Pseudoklasy umożliwiają stosowanie CSS na podstawie zmian stanu. Oznacza to, że Twój projekt może reagować na dane wejściowe użytkownika, np. nieprawidłowy adres e-mail.
Pseudoelementy
Pseudoelement jest jak dodawanie lub kierowanie na kolejny element bez konieczności dodawania kodu HTML. Pełnią one różne role. Więcej informacji na ich temat znajdziesz w tym module.
Odstęp
Dowiedz się, jak wybrać najlepszą metodę odstępów między elementami, biorąc pod uwagę używaną metodę układu i komponent, który chcesz utworzyć.
Właściwości logiczne
Logiczne, względne właściwości i wartości są powiązane z przepływem tekstu, a nie z fizycznym kształtem ekranu. Dowiedz się, jak korzystać z nowego podejścia do CSS.
Flexbox
Flexbox to mechanizm układu służący do rozmieszczania grup elementów w jednym wymiarze. Z tego modułu dowiesz się, jak go używać.
Układ
Omówienie różnych metod układu, które można wybrać podczas tworzenia komponentu lub układu strony.
Jednostki rozmiaru
W tym module dowiesz się, jak zmieniać rozmiar elementów za pomocą CSS w przypadku elastycznego środowiska internetu.
Zgodność ze specyfikacją
'Ten moduł skupia się na szczególności, która jest kluczowym elementem kaskady.
Dziedziczenie
Niektóre właściwości CSS dziedziczą, jeśli nie określisz dla nich wartości. Z tego modułu dowiesz się, jak to działa i jak możesz je wykorzystać.
Kolor
Kolor można określić w CSS na kilka sposobów. W tym module przyjrzymy się najczęściej używanym wartościom kolorów.
Selektory
Aby zastosować CSS do elementu, musisz go zaznaczyć. W ramach CSS możesz to robić na wiele różnych sposobów. W tym module możesz się z nimi zapoznać.
Lub przeglądaj według ukierunkowania na programowanie
Urządzenia mobilne
Web
AI
