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架构和状态
了解如何使用导航、高级状态和附带效应来创建有效运行的应用。
使用 Vertex AI Agent Builder 构建 AI 代理
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Google Cloud 强大的工具和基础架构构建和部署生成式 AI 代理。我们将介绍基本概念，并引导您完成初始步骤，以便顺利启动您的第一个代理。
可信空间 Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何使用可信空间解决方案通过加速器运行 AI/ML 工作负载。
使用 Cloud Firestore 构建强大的分布式排行榜
了解如何使用 Cloud Firestore 构建可扩缩并满足用户需求的排行榜。
Android 和其他平台上的通行密钥
开始使用通行密钥，为用户打造安全、人性化的身份验证体验。
Compose for Wear OS
了解 Compose for Wear OS，它是一种新式声明式界面工具包，可帮助您构建针对穿戴式设备优化的精美界面。
在网页上通过通行密钥进行无密码登录
开始在网页上使用通行密钥，为您的用户构建安全且人性化的身份验证体验！
在 Android 设备上使用 FCM 和 FIAM 向用户发送消息
了解如何使用 Firebase Cloud Messaging 和 In-App Messaging 与用户通信并发展业务。
Cloud Run 和无服务器计算
了解 Cloud Run 服务（适用于处理 Web 请求的容器）和 Cloud Run 作业（适用于运行完毕且不处理请求的容器）。
在 Google Cloud 上构建、容器化和部署 Spring Boot 应用
学习如何在 Google Cloud 上构建、容器化和部署 Spring Boot 应用。
使用 Cloud SQL for PostgreSQL 将全栈 JavaScript 应用部署到 Cloud Run
Cloud Run 是一个全代管式平台，可让您直接在 Google 可伸缩的基础架构之上运行代码。本 Codelab 将演示如何将 Cloud Run 上的 Next.js 应用连接到 Cloud SQL for PostgreSQL 数据库。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 在终端中，启用以下 API： 如果系统提示您进行授权，请点击 授权 继续。 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示类似以下内容的成功消息： 创建并配置供 Cloud Run 使用的 Google Cloud
使用 Firebase 构建您的首个 Web 应用
了解 Firebase 应用开发平台的基础知识，并使用 Firebase 构建您的第一个应用。
逻辑回归 Codelab
在本 Codelab 中，您将学习如何使用逻辑回归了解性别、年龄段、展示时间和浏览器类型等特征与用户点击广告的可能性之间的关联程度。 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 首先，选择一个包含大量优质数据的旧广告系列。如果您不知道哪个广告系列可能包含最优质的数据，不妨针对您有权访问的时间最早的整月数据运行以下查询： 选择较早的数据，针对即将从广告数据中心移除的数据训练模型并对其进行测试。如果这些数据遇到模型训练限制，这些限制将在数据删除后结束。
逻辑回归 Codelab
在本 Codelab 中，您将学习如何使用逻辑回归了解性别、年龄段、展示时间和浏览器类型等特征与用户点击广告的可能性之间的关联程度。 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 首先，选择一个包含大量优质数据的旧广告系列。如果您不知道哪个广告系列可能包含最优质的数据，不妨针对您有权访问的时间最早的整月数据运行以下查询： 选择非近期数据，针对即将从广告数据中心移除的数据训练模型并对其进行测试。如果这些数据遇到模型训练限制，这些限制将在数据删除后结束。
线性回归 Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何使用线性回归来创建可预测每次点击费用的模型。 要完成本 Codelab，您需要： 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 请运行以下查询 最佳实践是将表创建步骤与模型创建步骤分开。 对您在上一步中创建的临时表运行以下查询。您不必费心提供开始日期和结束日期，因为系统会根据临时表中的数据推断出这些日期。 行 mean_absolute_error mean_squared_error mean_squared_log_error
线性回归 Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何使用线性回归来创建可预测每次点击费用的模型。 要完成本 Codelab，您需要足够的高质量广告系列数据来建立模型。 请运行以下查询 最佳实践是将表创建步骤与模型创建步骤分开。 对您在上一步中创建的临时表运行以下查询。您不必费心提供开始日期和结束日期，因为系统会根据临时表中的数据推断出这些日期。 行 mean_absolute_error mean_squared_error mean_squared_log_error
适用于 Apple 平台的 Firebase App Check
Firebase App Check 可确保请求来自合法应用和设备，从而有助于保护您的后端资源免遭滥用，例如防范账单欺诈和钓鱼式攻击。它可与 Firebase 服务以及您自己的后端服务搭配使用，以确保您的资源安全无虞。 如需详细了解 Firebase App Check ，请参阅 Firebase 文档。 App Check 使用平台专有的服务来验证应用和/或设备的完整性。这些服务称为 认证提供程序 。其中之一就是 Apple 的 App Attest 服务，App Check
使用 App Check 保护您的应用免遭滥用
App Check 使用平台专有的证明提供方机制，以实现仅允许来自正版应用的流量。除了保护 Firebase 上的后端资源外，您还可以用它来保护其他资源、端点或您自己的服务器。欢迎完整观看此播放列表，了解 App Check 的多功能特性以及如何立即开始使用。
利用 Firebase 和 Flutter 打造富有吸引力的跨平台体验
了解如何使用 Firebase 和 Flutter 打造令人愉悦的响应式跨平台体验。
使用 Firebase Cloud Messaging 为 Flutter 应用发送和接收通知
在此 Codelab 中，您将使用 FCM HTTP v1 API 向在多个平台上运行的应用发送推送通知。您使用 Flutter 构建应用，该应用可在 Android/iOS/Web 上顺畅运行。
使用 Firebase Remote Config 逐步推出 Firebase App Check
您可以将 Firebase App Check 与 App Attest 搭配使用，以保护后端服务并验证发送到 Firebase 服务的请求是否来自真实的应用。 通常建议您逐步将用户纳入 App Attest 服务，以免达到配额限制。如需了解详情，请参阅 Apple 的“ 准备使用应用认证服务 ”文档。 如 分阶段发布版本更新 中所述，使用 Apple 的 App Store Connect 功能逐步发布应用更新有助于更顺利地推出 App
使用 TensorFlow Lite 和 Firebase 向您的应用添加设备端文本分类 - Android Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Firebase 和 TensorFlow Lite 实现文本分类。
将 Firebase 与 Next.js 应用集成
了解如何将 Firebase 与 Next.js 应用集成。
App Check Web Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何防止他人未经授权访问 Web 应用。
Firebase iOS Codelab Swift
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Swift 中使用 iOS 上的 Firebase 平台。
监控功能发布期间的表现
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Firebase Performance Monitoring 添加到示例应用并在功能发布期间衡量其性能。
使用 Firebase Performance Monitoring 监控新功能
了解如何使用 Performance Monitoring 来调查性能问题并监控新功能发布、发布配置更改，以及使用 Firebase Remote Config 安全地发布新功能
使用 Remote Config 更新您的 Unity 游戏，无需发布
了解如何使用 Firebase Remote Config 更改行为、围绕配置开展实验，以及如何不进行更新即测试您的 Unity 游戏。
使用 Firebase Remote Config 为 Unity 游戏实施 A/B 测试
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Unity 游戏中使用 Remote Config A/B Testing。
将 app bundle 版本分发给测试人员 - Codelab
快速将应用的最新版本交付给测试人员。在
使用适用于 Gemini API 的 Firebase Extensions 构建 AI 赋能的 Web 应用
了解如何将 Firebase Extensions 与 Gemini API 搭配使用，构建具有 AI 赋能的 Web 应用，例如个性化推荐功能。
使用 Firestore 构建排行榜
在此 Codelab 中，您将使用 Cloud Firestore 和 Cloud Functions 构建一个排行榜。
使用 FCM 和 FIAM 向用户发送消息
了解如何使用 Firebase Cloud Messaging 和 Firebase In-App Messaging 向用户发送消息。
使用 Firebase 有效吸引用户
了解如何向用户传送有针对性的消息传递宣传活动，以及如何使用传送和互动数据最大限度地提升这些宣传活动的效果。
使用 Measurement Protocol 向 GA4 发送应用事件
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Measurement Protocol 进行服务器到服务器调用，以便将事件发送到 GA4
计算 SKAdNetwork 转化价值架构的收入分桶
在本 Codelab 中，我们将通过示例演示如何构建收入分桶来设置 SKAdNetwork 转化价值架构
Firebase Angular Web 框架 Codelab
在此 Codelab 中，您将使用最新的 Angular 库 AngularFire 构建一个包含实时协作地图的旅行博客。最终的 Web 应用将包含一个旅行博客，您可以在其中上传您去过的每个地点的图片。 AngularFire 将用于构建 Web 应用，Emulator Suite 用于本地测试，Authentication 用于跟踪用户数据，Firestore 和 Storage 用于持久存储数据和媒体，Cloud Functions 为其提供支持，最后，Firebase Hosting
使用 TensorFlow Lite 和 Firebase 向您的应用添加建议 - iOS Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 TensorFlow 和 Firebase 为应用创建内容推荐引擎
Firebase 的跨设备 Codelab
在此 Codelab 中，您将使用 Flutter 构建一个适用于 Android、iOS 和 Web 的简单音乐播放器。此播放器将连接到 Firebase RTDB，以便用户在其设备之间同步播放。
您的首次 In-App Messaging 实验
在本 Codelab 中，您将使用 Firebase A/B Testing 创建您的第一个 Firebase In-App Messaging 实验。
Firebase Android Codelab - 构建友好的聊天功能
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Firebase 平台构建 Android 应用。
使用 Firebase Remote Config 对 Unity 游戏进行插桩
了解如何使用 Remote Config 插桩 Unity 游戏
“实时设备端应用内购优化”Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何部署 TFLite 模型，以针对每位用户量身定制应用并优化应用内购买
将 Cloud Functions 代码用作 Firebase Extensions 扩展程序
在此 Codelab 中，您将构建一个用于地理编码的 Firebase 扩展程序。本入门 Codelab 将向您介绍如何将现有 Cloud Functions 函数转换为 Firebase Extensions，以便轻松分发给数百万开发者，并帮助他们扩展 Firebase 项目。
在 Android WebView 中实现 Google Analytics for Firebase
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 JavaScript WebView 实现将事件发送到 GA4
AngularFire Web Codelab
在此 Codelab 中，您将通过构建聊天应用，学习如何在 Web 上使用 Firebase 平台。
了解如何将 Firebase 用于 Flutter
了解如何使用 Firebase 构建 Flutter 移动应用。
将 Firebase 添加到您的 Flutter 应用：高级
了解如何将 Firebase 功能用于 Flutter，包括用户身份验证、数据删除、功能标记和崩溃跟踪。
将 Firebase 添加到您的 Flutter 应用
了解如何将 Firebase 产品集成到您的 Flutter 应用，从而实现顺畅无缝的移动应用前端和后端开发。
使用 Firebase App Distribution iOS SDK 提醒测试人员有关新应用版本的信息 - Codelab
借助 App Distribution SDK，您可以快速将最新版本交付给测试人员。在此 Codelab 中，您将更新应用，以便在有新的 build 可用时向测试人员显示应用内提醒。
通过 Terraform 设置和管理 Firebase 项目和产品
使用 Terraform 设置和管理 Firebase 项目，包括对基础架构和 Firebase 产品进行程序化配置。
通过迁移到模块化 Firebase JS SDK 为您的 Web 应用注入强大动力
在此 Codelab 中，您将现有的 Firebase Web 应用迁移到新的模块化 Firebase JS SDK，以移除不使用的代码并加快应用加载速度。
高级身份验证功能
了解如何使用屏蔽函数实现多重身份验证并创建自定义身份验证要求
使用 MFA、屏蔽函数和跨服务安全规则
了解如何在 Firebase 中使用安全功能，包括多重身份验证 (MFA)、屏蔽函数和跨服务安全规则。
使用 FirebaseUI 向 Flutter 应用添加用户身份验证流程
在此 Codelab 中，您将学习如何使用几行代码将 Firebase Authentication 添加到 Flutter 应用。
使用 Firebase 打造快速稳定的应用
实时应用性能数据让 bug 和缺陷无所遁形，有助于您减少花在四处奔忙“救火”上的时间，从而腾出更多时间来打造愉悦的体验。
将 Firebase Performance Monitoring 用于 Web
在此 Codelab 中，您将在 Web 应用中设置 Firebase Performance Monitoring，并了解如何使用它确保应用能够顺利运行，为最终用户提供良好体验。
将 Google Ads 与 Google Analytics for Firebase 自定义事件搭配使用 - Android
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Google Analytics for Firebase (GA4F) 实现事件，以及如何通过 Google Ads 发布操作广告系列。
使用 App Distribution 和 Fastlane 更快地分发预发布的 iOS build
在此 Codelab 中，用户将结合使用 App Distribution 和 Fastlane 插件来分发 iOS build 并注册测试设备。然后，用户将从应用分发控制台中导出包含设备和 UDID 的 .txt 文件，并自动注册这些设备（这是分发临时 iOS build 的要求）。
使用 Firebase Performance Monitoring 衡量加载时间和屏幕渲染情况
在此 Codelab 中，您将构建一个示例应用，并学习如何使用 Firebase Performance Monitoring 衡量加载时间和屏幕渲染情况。
使用 FCM 主题发送的首个多播推送消息
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 FCM 主题向一组选定的应用实例多播推送消息。
使用 Crashlytics 高级功能了解游戏发生崩溃的情况
升级调试过程，并更好地了解 Unity 游戏发生崩溃的情况和可能造成崩溃的原委。
使用 Crashlytics 高级功能了解 Unity 游戏发生崩溃的情况
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Crashlytics 的高级功能。这些功能有助于您更好地了解发生崩溃的情况和可能造成崩溃的原委。
使用 TensorFlow Lite 和 Firebase 向您的应用添加建议 - Android Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 TensorFlow 和 Firebase 为应用创建内容推荐引擎。
使用 TensorFlow Lite 和 Firebase 向您的应用添加设备端文本分类 - iOS Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Firebase 和 TensorFlow Lite 实现文本分类。
使用 Cloud Messaging 和 Cloud Functions 为 Web 应用发送通知
在此 Codelab 中，您将了解如何使用 Cloud Functions for Firebase 向聊天应用的用户发送通知。
了解如何将 Firebase 用于 Web
使用 Firebase 和 StackBlitz 在线编辑器从头开始构建 Web 应用。您将使用基本的 HTML 和 JavaScript 与 Firebase 通信。这是一个非常好的介绍，告诉您如何使用 Firebase 控制台以及将 Firebase 集成到应用。不必事先学习各种相关知识，也无需了解如何安装软件。
Spanner 矢量搜索使用入门
在本 Codelab 中，您将创建一个 Spanner 实例，并使用 Spanner 的内置矢量搜索功能以及与 Vertex AI 模型的集成功能对矢量嵌入执行相似度搜索。
Scene Semantics and Geospatial Depth
了解 ARCore 中的 Scene Semantics and Geospatial Depth API，这些 API 可让您更深入地了解环境。
Streetscape Geometry 和 Rooftop 锚点
了解 ARCore 中的 Streetscape Geometry API 和 Rooftop 锚点 API，它们可帮助您了解高达 100 米的建筑物的数据。
使用 Firebase 进行本地开发
了解如何使用 Firebase 在本地环境中开发和运行应用。
将 Google 的地点数据导入 Android 应用
了解 Places SDK for Android，并使用 Kotlin 构建包含真实地点相关数据的 Android 应用。
Aidemy：在 Google Cloud 上使用 LangGraph、EDA 和生成式 AI 构建多代理系统
在 Google Cloud Platform 上开发一款名为“Aidemy”的 AI 赋能的功能齐全的助教系统，展示多代理系统的强大功能。获得在 Google Cloud 上设计、构建和部署复杂多代理系统的实用经验，掌握 LLM 应用开发中的关键概念，并了解事件驱动型架构的好处。
使用 Cloud 数据库、无服务器运行时和开源集成的玩具店搜索应用
在此 Codelab 中，您将构建一个基于 RAG 的矢量搜索应用，该应用旨在根据客户搜索（通过文本和图片）查找匹配的玩具，根据用户请求创建自定义玩具，并使用 AlloyDB、Gemini、Imagen、LangChain4j 和 GenAI 数据库工具箱预测自定义创建的玩具的价格。
Private Service Connect 接口 Vertex AI Pipelines
在本教程中，您将学习如何配置和验证 Private Service Connect Vertex AI Pipelines
在 AlloyDB Omni 中使用列式引擎加速分析查询。
在此 Codelab 中，您将学习如何在计算虚拟机上部署 AlloyDB Omni、加载数据并使用 AlloyDB Columnar Engine 提升性能
使用 AlloyDB AI 和 LangChain 构建基于 LLM 和 RAG 的聊天应用
在此 Codelab 中，您将学习如何创建 AlloyDB 集群、为数据库部署 GenAI Databases Retrieval Service，以及使用该服务创建示例应用。
Kubernetes 上的 AlloyDB Omni 和本地 AI 模型。
在此 Codelab 中，您将学习如何在 GKE 集群上部署 AlloyDB Omni、将 I 模型部署到同一集群、在 AlloyDB Omni 中注册该模型，并使它们协同工作
AlloyDB AI 中的向量嵌入使用入门
在此 Codelab 中，您将学习如何将 AlloyDB AI 与向量搜索结合使用，并为向量数据创建索引
在 Google Cloud Shell Editor 中浏览面向开发者的 Gemini Code Assist Standard 和 Enterprise
在此 Codelab 中，您将使用 Gemini Code Assist，它是 Google Cloud 中的一个 AI 赋能的协作工具。您将学习如何使用 Gemini Chat 和内嵌代码助理来生成代码、理解代码以及执行其他 AI 辅助编码任务。
Cloud SQL for PostgreSQL 中矢量嵌入的使用入门
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Cloud SQL AI 集成与向量搜索结合使用，并在向量数据上创建索引
提供 AVIF 图片
图片占网页加载所需字节数的平均 超过 60% 。使用 AVIF，您可以缩减图片大小并加快网站加载速度。 AVIF 是一种从 AV1 视频数据流派生的图片格式。AVIF 专为提高压缩效率而打造。 与 JPEG、PNG、GIF 或 WebP 图片相比，AVIF 图片的大小要小得多，但质量相同或更好。 Squoosh 是一款图片压缩 Web 应用。借助 Squoosh，您可以轻松将图片压缩为 AVIF 图片。 然后，Squoosh 会将您的图片压缩为 AVIF 图片。Squoosh
如何为 AlloyDB 创建 Private Service Connect
在此 Codelab 中，您将学习如何为 AlloyDB 创建 Private Service Connect
构建一个依托 Gemini 的 YouTube 摘要器
在此 Codelab 中，您将学习如何创建一个由 Gemini 提供支持的视频摘要工具，以便对 YouTube 视频进行总结。
如何为 Cloud SQL 创建 Private Service Connect
在此 Codelab 中，您将学习如何为 Cloud SQL 创建 Private Service Connect
在 AlloyDB 上为生成式 AI 和代理应用安装和设置 Toolbox
在此 Codelab 中，您将构建并部署一个价格预测应用的 Toolbox，该 Toolbox 使用 Gen AI Toolbox for Databases 服务，并使用 AlloyDB 和生成式 AI 功能。
适用于 Go 中生成式 AI 应用的实用可观测性技术
与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:
使用 Firebase Data Connect 进行构建
了解如何使用 Firebase Data Connect 和 GraphQL 构建 Web 应用
Codelab - 使用 Firestore、Vector Search、Langchain 和 Gemini 构建上下文感知型瑜伽姿势推荐应用（Python 版）
此 Codelab 将引导您创建一个依托知识的瑜伽姿势推荐应用。该应用会通过建议匹配的瑜伽姿势来回答用户问题。您将学习如何根据 Hugging Face 数据集构建包含瑜伽姿势的 Firestore 集合、设置 Firestore 向量搜索，并将所有内容集成到 Flask 应用中。
现代 Android 应用架构
了解构建达到生产质量的强大应用的最佳实践和推荐架构。
适用于 JavaScript 中生成式 AI 应用的实用可观测性技术
与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:
适用于 Python 中的生成式 AI 应用的实用可观测性技术
与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:
适用于 Java 中的生成式 AI 应用的实用可观测性技术
与任何其他应用一样，生成式 AI 应用也需要可观测性。 生成式 AI 是否需要特殊的可观测性技术？ 在本实验中，您将创建一个简单的生成式 AI 应用。将其部署到 Cloud Run 。并使用 Google Cloud 可观测性服务和产品为其添加基本监控和日志记录功能。 如果您还没有 Google 账号，则必须 创建一个新账号 。 在终端中，启用本实验所需的 Google API： 此命令需要一些时间才能完成。最终，它会生成类似于以下内容的成功消息： 如果您收到以 ERROR:
在 AI 时代构建应用
在本实验中，您将使用 Google 的生成式 AI 产品，借助 Gemini Cloud Assist 在 Google Cloud 中构建基础架构，使用 Data Canvas 的自然语言 SQL 功能查询 BigQuery 数据，借助 Gemini Code Assist 在 Colab Enterprise Jupyter 笔记本和 Eclipse Theia（Visual Studio Code）中编写代码，并在 Vertex AI Agent Builder 中集成基于 Cloud
使用 Firestore、Vector Search 和 Gemini 2.0 构建上下文感知型瑜伽姿势推荐应用！
在此 Codelab 中，您将构建一个知识驱动的上下文瑜伽姿势搜索应用，旨在根据用户的瑜伽姿势问题回答相应问题。还可以执行创建和修改瑜伽姿势等管理任务。
Activity Recognition Transition API Codelab
了解如何使用 Activity Recognition Transition API 在应用中构建强大的上下文功能
Codelab：使用 Firestore、Vector Search、Langchain 和 Gemini 构建上下文感知型瑜伽姿势推荐应用（Node.js 版）
此 Codelab 将引导您创建一个依托知识的瑜伽姿势推荐应用。该应用会通过建议匹配的瑜伽姿势来回答用户问题。您将学习如何根据 Hugging Face 数据集构建包含瑜伽姿势的 Firestore 集合、设置 Firestore 向量搜索，并将所有内容集成到 Node.js 应用中。
App Mod 研讨会
在此 Codelab 中，您将对旧 PHP 应用进行现代化改造，将其迁移到 Google Cloud，将其容器化，部署到 Cloud Run，然后将其连接到 Cloud SQL。此外，您还将探索使用 Cloud Build 实现应用 CI/CD，并使用 Secret Manager 对其进行保护。
Private Service Connect - 使用 PSC 后端访问提供方服务
在此 Codelab 中，您将学习如何将 PSC 后端与全球外部应用负载平衡器搭配使用，以访问其他网络中的生产者服务。
使用 Jetpack Compose 和 Firebase 构建 Android 应用
了解如何构建遵循 Model-View-ViewModel (MVVM) 架构的 Android 应用，并准备一个代码库，以便通过 Jetpack Compose 和 Firebase 使用不同的环境。
使用 Firebase 和 Jetpack Compose 构建 Android 应用
通过添加身份验证、性能监控、声明式界面和功能标志，构建待办事项列表 Android 应用的功能，所有这些都可以借助 Firebase 和 Jetpack Compose 完成。
使用 AWS 上的汇总服务
若要完成此 Codelab，您需要满足一些前提条件。每个要求都会相应地标记为“本地测试”或“汇总服务”所需。 若要进行本地测试，您需要下载本地测试工具。该工具将根据未加密的调试报告生成摘要报告。 您可以在 GitHub 中的 Lambda JAR 归档 中下载本地测试工具。该文件应命名为 LocalTestingTool_{version}.jar 。 打开“ 终端 ”，然后使用 java --version 检查您的机器是否安装了 Java 或 openJDK。 如果未安装，您可以从 Java
使用 Google Cloud Platform (GCP) 上的汇总服务
预计完成时间：1-2 小时 您可以通过以下 2 种模式完成此 Codelab： 本地测试 或 汇总服务 。本地测试模式需要本地计算机和 Chrome 浏览器（无需创建/使用 Google Cloud 资源）。汇总服务模式需要在 Google Cloud 上完整部署汇总服务。 无论您想以哪种模式完成此 Codelab，都需要满足一些前提条件。每个要求都会标记为本地测试或汇总服务所需。 如需使用 Privacy Sandbox API，请确保您已为 Chrome 和 Android 完成 注册和认证
VPC Service Controls - BigQuery Data Transfer Service Protection
在本实验中，我们将了解如何在将数据从 Cloud Storage 转移到 BigQuery 数据集时，使用 VPC Service Controls 保护 BigQuery Data Transfer Service 。然后，我们会保护 Cloud Storage ，并重复上述过程，以便将数据从 Cloud Storage 转移到 BigQuery。Cloud Storage 的保护功能会导致 VPC Service Controls 违规，您需要解决此问题才能成功完成转移。最后，我们还保护了
向 Flutter 应用添加应用内购商品
在此 Codelab 中，您将向使用 Dart 后端服务验证和管理的 Flutter 应用添加应用内购商品。
使用 Firebase Extensions 将 Firestore 矢量搜索添加到您的移动应用
了解如何使用 Firestore 矢量搜索
Web 版 Cloud Firestore Codelab
在此 Codelab 中，您将了解如何构建使用 Cloud Firestore 的 Web 应用。
构建基于 Cloud Firestore 的 Web 应用
了解如何借助 Cloud Firestore 高效、安全地存储和同步应用数据。
Cloud Firestore iOS Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何构建一个使用 Cloud Firestore 的 iOS 应用。
Cloud Firestore Android Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何构建一个使用 Cloud Firestore 的 Android 应用。
使用 Firebase Extensions 快速为 Web 应用添加新功能
在此 Codelab 中，您将使用 Firebase Extensions 向在线购物平台 Web 应用添加功能。
自动将生成式 AI Go Web 应用从版本控制系统部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Go 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将生成式 AI Java Web 应用从版本控制系统部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Java 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将 Genkit Web 应用中的生成式 AI Go 从版本控制系统部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Go 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将生成式 AI Python Web 应用从版本控制系统部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Python 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将生成式 AI Angular Web 应用从版本控制部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Node.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将生成式 AI Node.js Web 应用从版本控制部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Node.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将生成式 AI Next.js Web 应用从版本控制系统部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Next.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将生成式 AI Svelte Web 应用从版本控制系统部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Svelte 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
自动将生成式 AI Node.js Genkit Web 应用从版本控制系统部署到 Cloud Run
首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。 在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run ，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。 在终端中，启用以下 API： 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息： 如需使用 Node.js 编写应用，请执行以下操作： 应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。
如何在 VPC Service Controls 边界内安排 Cloud Run 作业
了解如何使用 Cloud Scheduler 和 Cloud Run 服务在 VPC SC 边界内按计划运行 Cloud Run 作业
Wear OS
了解 Wear OS，一款针对穿戴式设备进行了设计优化的 Android 操作系统。
在运行 PSA 的现有 Cloud SQL 实例上启用 Private Service Connect (Terraform)
在已启用专用服务访问网络的现有 CloudSQL 实例上启用 PSC 附加项。然后，通过其他项目中的 PSC 端点连接到该服务
Flutter 中的动画
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Flutter 中使用动画。您将构建一个同时对大小和颜色进行动画处理的微件，添加 3D 卡片翻转效果，利用动画软件包中的效果，并添加 Android 的预测性返回手势支持。
使用分块将文件上传到 Cloud Storage
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 和上传文件调用 Cloud Storage JSON API 的方法
使用适用于 Google Cloud 的 ABAP SDK 从 SAP 中的 Cloud Pub/Sub 接收事件
在此 Codelab 中，您将使用 ABAP SDK 接收来自 Cloud Pub/Sub 的事件
使用 Google Wallet API 在 Android 上创建卡券
借助 Google Wallet API，您可以通过各种类型的卡券（会员卡、优惠、礼品卡、活动门票、公交票券、登机牌等）与用户互动。每种卡券类型（或卡券类）都附带特定于用例的字段和功能，以提升用户体验。 不过，这些方法可能并不适用于所有用例。如需打造更个性化的体验，您可以使用通用卡券类型。以下是通用卡券类型的一些用例： 凡是能够以以下形式展示的用例，您都可以为其使用通用卡券： 如需详细了解 Google Wallet API 或如何向 Android 应用添加 添加到 Google 钱包
将 Translation API 与适用于 Google Cloud 的 ABAP SDK 搭配使用
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK 调用 Translation API 的方法
结合使用 Gemini AI 和 ABAP SDK 进行情感分析
在此 Codelab 中，您将使用 Gemini Pro 模型通过 ABAP SDK 对商品评价进行情感分析
使用适用于 Google Cloud 的 ABAP SDK 将事件发布到 Cloud Pub/Sub
在此 Codelab 中，您将学习如何将事件发布到 Google Cloud Pub/Sub 服务
通过 Private Service Connect (Terraform) 连接到 CloudSQL
创建具有 PSC 服务连接的 CloudSQL 实例。然后通过另一个项目中的 PSC 端点进行连接
Cloud Functions（第 2 代）使用入门
在此 Codelab 中，您将了解 Google Cloud Functions（第 2 代）。更具体地说，您将部署响应 HTTP 调用、Pub/Sub 消息、Cloud Storage 事件和 Cloud 审核日志的函数。
Spanner Graph 使用入门
在此 Codelab 中，您将创建一个 Spanner 实例，并学习如何使用 Spanner Graph。
将 Imagen 部署到 Cloud Run
在此 Codelab 中，您将使用 Imagen 模型通过 Cloud Run 在网页上创建图片。
GitHub - 利用 GenAI 实现代码审核自动化
GitHub - 利用 GenAI 实现代码审核自动化
Looker PSC 南向 HTTPS 互联网 NEG SMTP
在此 Codelab 中，您将学习如何集成配置为 Looker SMTP 南向访问服务生产者的 Internet NEG。
在 Dataproc 上使用 PySpark 预处理 BigQuery 数据
本实验将向您介绍如何在 Dataproc 上使用 PySpark 从 BigQuery 加载数据并将其保存到 Google Cloud Storage。
事件驱动型 Cloud Run 函数使用入门
如何开始使用事件驱动型 Cloud Run 函数
如何在 Cloud Run GPU 上运行 Transformers.js
了解如何在 Cloud Run GPU 上运行稳定扩散
使用 ABAP SDK for Google Cloud 从 ABAP 环境调用 Vertex AI LLM
在本 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 从 ABAP 环境调用 Vertex AI PaLM 2 Text (text-bison) LLM
使用 Eventarc 和 Cloud Run 函数从 Cloud Storage 触发事件处理
了解如何使用 Cloud Storage 存储分区事件通过 Eventarc 触发 Cloud Run 函数，以便使用 Google 的 Vision API 分析数据和处理图片，并将生成的图片信息作为对象元数据保存在 Cloud Storage 中。
使用 Cloud Run 部署网站
了解如何使用 Cloud Run 部署网站，为容器化应用带来无服务器的敏捷性。
GKE 上的 Jenkins 多分支流水线
此 Codelab 将引导用户完成在 GKE 上部署 Jenkins 实例（包括自动扩缩的构建器代理）的步骤。
使用 Cloud KMS（非对称）对数据进行签名和验证
在此 Codelab 中，您将使用 Cloud KMS 非对称密钥加密和解密数据。
用于对文档和 API 调用进行质量检查的 GenAI 代理
用于对文档和 API 调用进行质量检查的 GenAI 代理
使用 IPv6 静态路由下一个跃点实例（不带标记和带标记）、下一个跃点地址和下一个跃点网关
在此 Codelab 中，您将了解如何将 IPv6 静态路由与新的下一个跃点属性（例如 next-hop-instance、next-hop-gateway 和 next-hop-address）搭配使用
Java 版 Gemini 与 Vertex AI 和 LangChain4j
在此 Codelab 中，您将与用户聊天，提出有关文档的问题，或通过函数调用来扩展模型、使用 Java 中的生成式 AI、在 Vertex AI 上集成 Gemini 大语言模型以及利用 LangChain4j 框架
使用 Firebase Genkit 构建基于您的数据的生成式 AI 功能
了解如何使用 Firebase Genkit 和您已了解的应用开发技能和工具构建生成式 AI 功能。
使用 Visual Studio Code 通过 Cloud Functions for Node.js 进行本地开发
了解如何在本地机器上的 Visual Studio Code 中编写、部署和调试 Cloud Functions for Node.js 函数。
Dialogflow CX：构建零售业虚拟客服
了解如何使用 Dialogflow CX（一种用于构建虚拟客服的对话式 AI 平台 [CAIP]）构建零售聊天机器人
Private Service Connect 66
在此 Codelab 中，您将通过部署使用方网络和提供方网络，了解 Private Service Connect 66 的实现和验证。
使用 GenAI 实现 JIRA 用户故事
使用 GenAI 实现 JIRA 用户故事
通过 Private Service Connect 端点使用 Python SDK 访问 Vertex AI 上的 Anthropic Claude
通过 Python SDK 和 PSC 端点从虚拟机访问 Vertex AI 上的 Anthropic
在 Cloud Run 上运行 Wagtail
在此 Codelab 中，您将学习如何使用无服务器组件部署 Wagtail：Cloud Run 用于 Web 引擎、Cloud SQL 用于数据库，Cloud Build 用于媒体资源。
如何在 Cloud Run GPU 上运行 TorchServe 和 Stable Diffusion
了解如何在 Cloud Run GPU 上运行稳定扩散
在 AI 时代构建应用
在本实验中，您将使用 Google 的生成式 AI 产品，借助 Gemini Cloud Assist 在 Google Cloud 中构建基础架构。
如何利用多方计算和 Confidential Space 交易数字资产
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Encrypt Space 通过多方计算处理数字资产。
确保软件供应安全
借助 Artifact Registry，您可以存储不同的工件类型；在单个项目中创建多个代码库，并将某个特定区域或多区域与每个代码库相关联。代码库模式有多种。每种模式的用途各不相同。下图展示了您可以将不同模式的代码库搭配使用的方式之一。该图显示了两个 Google Cloud 项目之间的工作流。在开发项目中，开发者构建 Java 应用。在单独的运行时项目中，另一个 build 会创建包含应用的容器映像，以便部署到 Google Kubernetes Engine。
Looker PSC 南向访问 Cloud SQL PSC
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Cloud SQL PSC 与 Looker PSC 集成以实现南向访问。
使用 ABAP SDK for Google Cloud 从 Google Cloud Secret Manager 检索凭据/密钥
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 从 Secret Manager 检索凭据/密钥
在 GCP 上部署 Lustre 并行文件系统
了解如何使用开源 Lustre Deployment Manager 脚本在 Google Cloud Platform 中部署 Lustre 并行文件系统。
使用 Cloud Deploy 发布
在本教程中，您将创建三个名为“preview”“canary”和“prod”的 GKE 集群。然后，创建与每个集群对应的 Cloud Deploy 目标，以及一个 Cloud Deploy 流水线，该流水线将定义在这些目标中执行部署的步骤序列。 部署流程将由 cloudbuild 流水线触发，该流水线将创建 Cloud Deploy 版本并在预览集群中执行部署。确认预览版部署成功且运行正常后，您需要在 Canary 集群中手动提升版本。在生产集群中发布版本需要获得批准，您需要在 Cloud
将 Translation API 与 Python 搭配使用
在本教程中，您将学习如何将 Translation API 与 Python 搭配使用。
Private Service Connect 64
在此 Codelab 中，您将通过部署使用方和生产方网络来了解 Private Service Connect 64 的实现和验证。
使用 ABAP SDK for Google Cloud 在 SAP 中读取 BigQuery ML 预测结果
在本 Codelab 中，您将在 BigQuery 中创建机器学习 (ML) 模型，并使用适用于 Google Cloud 的 ABAP SDK 在 SAP 中获取该模型的预测结果
Cloud NGFW Enterprise Codelab [具有 TLS 检查]
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Cloud NGFW Enterprise 通过 TLS 检查来实现威胁防护。
使用 Compose 向基于 View 的 Android 应用添加自适应布局
了解如何使用 Jetpack Compose 向基于 View 的 Android 应用添加自适应布局。
将 Play Integrity 添加到您的 Android 应用
在此 Codelab 中，您将向示例应用添加 Play Integrity API。您将使用 Play Integrity API 请求完整性判定，以帮助您确定应用的许可状态和完整性，以及运行该应用的设备的完整性状态。
配置、实现和验证 Android App Links
在此 Codelab 中，您将构建一个列出一系列餐馆的 Android 应用。该课程旨在协助您设计、配置和验证 Android App Links。
使用基准配置文件提升应用性能
此 Codelab 介绍了如何使用基准配置文件缩短应用启动时间和帧时间。
将自适应功能集成到原生游戏中
在本 Codelab 中，您将从一款简单的 3D 物理模拟游戏入手，并为其集成自适应功能。您将集成以下各项：
使用机密空间保护机器学习模型和知识产权
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Confidential Space 保护机器学习模型和知识产权
在本地端到端测试 Web 版问答
出价和竞价服务 (B&A) 由 4 项服务组成，可帮助买方和卖方进行 Protected Audience 竞价： 买方堆栈： 卖方堆栈： 此 Codelab 将引导您在本地环境中设置和测试端到端设置。本演示大约需要 1 小时（不包括初始服务构建时间）。 即使您可能只负责买方代码或卖方代码，在本地环境中设置端到端流程也很有用，这样可以更好地了解买方堆栈和卖方堆栈之间的协作方式。通过设置这两个堆栈，您日后在与另一方的买方或卖方堆栈集成时，会更有信心。在本地测试服务还可以节省开发费用。 在此
初始配置和启动营业地点
了解如何使用 Business Messages 进行初始配置和启动营业地点。
使用支持 AI 的 BigQuery DataFrames 软件包从结构化和非结构化数据中获取数据洞见
在本实验中，您将使用 BigQuery Studio 中 Python 笔记本中的 BigQuery DataFrame，通过 Python 从非结构化数据中获取数据洞见。
深入了解 Artifact Registry
Artifact Registry 是一款全代管式软件包管理器，提供统一的工具来管理 OCI 容器映像和语言软件包（如 Maven 和 npm）。 Artifact Registry 与 Google Cloud 的众多其他 Google Cloud 服务完全集成，如下例所示： 本实验将以实操教程的形式向您介绍其中的许多功能。 本实验的学习目标是什么？ 在 Cloud Shell 中，设置您的项目 ID 和项目编号。将它们保存为 PROJECT_ID 和 PROJECT_NUMBER 变量。
使用 BigQuery DataFrames 软件包对爱荷华州酒类销售进行探索性数据分析
在本实验中，您将使用 BigQuery Studio 中 Python 笔记本中的 BigQuery DataFrame 来清理和分析爱荷华州酒类销售公共数据集。
客服人员实时转接
在此 Codelab 中，您将学习如何管理人工客服代表和聊天机器人代表之间的对话间转移。最后，您将拥有一个基本的网页界面，在该界面中，您可以查看与代理的所有正在进行的对话，以及以实时代理的身份加入或退出任何对话。
使用结构化数据捕获库捕获和处理健康数据
在此 Codelab 中，您将学习如何使用结构化数据捕获库构建 Android 应用。您的应用将使用结构化数据捕获库来呈现和处理 FHIR 调查问卷和回复。 此 Codelab 重点介绍 结构化数据捕获库 。对于不相关的概念，我们仅会略作介绍，但是会提供相应代码块供您复制和粘贴。如果您之前从未构建过 Android 应用，可以先 构建首个应用 。 如需下载此 Codelab 的代码，请克隆 Android FHIR SDK 代码库： git clone
使用 AlloyDB 将 JavaScript 应用部署到 Cloud Run
Cloud Run 是一个完全托管的无服务器平台，供您运行可通过 HTTP 请求调用的无状态容器。本 Codelab 将演示如何使用 IAM 身份验证通过服务账号安全地将 Cloud Run 上的 Node.js 应用连接到 AlloyDB 。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 在终端中，启用以下 API： 如果系统提示您进行授权，请点击 授权 继续。 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示类似以下内容的成功消息： 创建并配置供 Cloud Run 使用的 Google Cloud
为云到云集成启用本地执行方式
学习如何利用 Local Home SDK 启用本地执行方式，从而增强智能家居与 Google 助理间的集成。
使用 Actions on Google 打造更智能的家居体验
了解如何构建智能家居 Action，让 Google 助理能控制已连接的设备。
使用 Cloud SQL for PostgreSQL 将 JavaScript 应用部署到 Cloud Run
Cloud Run 是一个完全托管的无服务器平台，供您运行可通过 HTTP 请求调用的无状态容器。本 Codelab 将演示如何将 Cloud Run 上的 Node.js 应用连接到 Cloud SQL for PostgreSQL 数据库。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 在终端中，启用以下 API： 如果系统提示您进行授权，请点击 授权 继续。 此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示类似以下内容的成功消息： 创建并配置供 Cloud Run 使用的 Google Cloud
使用 FHIR Engine 库管理 FHIR 资源
在此 Codelab 中，您将使用 FHIR Engine 库构建 Android 应用。您的应用将使用 FHIR Engine 库从 FHIR 服务器下载 FHIR 资源，并将所有本地更改上传到服务器。 如果您之前从未构建过 Android 应用，可以先 构建首个应用 。 HAPI FHIR 是一个广受欢迎的开源 FHIR 服务器。在本 Codelab 中，我们使用本地 HAPI FHIR 服务器供 Android 应用连接。 为了测试我们的应用，我们需要在服务器上提供一些测试数据。我们将使用
使用 Firebase AppCheck 和 reCAPTCHA 验证 Places API 请求
在此 Codelab 中，您将了解如何在向 Places API 发出请求之前，使用 Firebase AppCheck 和 reCAPTCHA 验证 Web 应用
使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 构建智能购物助理 - 第 1 部分
在此 Codelab 中，您将构建一个知识驱动型聊天应用，该应用旨在回答客户问题、引导产品发现以及针对电子商务数据集定制搜索结果
在 GKE 上使用 Airflow 2 构建 MLOps 工作流
在本教程中，您将学习如何通过 Airflow DAG 在 GKE 上使用 vLLM 训练和运行模型。
Private Service Connect - 使用 PSC 后端访问区域级 Google API
在本 Codelab 中，您将学习如何使用 Private Service Connect 访问区域级 Google API。本 Codelab 将详细介绍如何将 PSC 网络端点组设置为内部应用负载平衡器的后端。
签名容器映像 Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何利用已签名的容器映像功能来提高机密空间的易用性。
面向服务提供方的 Private Service Connect 端口映射
在此 Codelab 中，您将了解 Private Service Connect 的端口映射功能。您将了解它为何有用、何时使用它，以及如何在您的环境中将其配置为服务提供方。
“在线购买，门店自提”：Bonjour Meal - 第 2 部分 - 构建购物车
在本 Codelab 中，您将在 Business Messages 对话平台上使用 Python 构建一个数字代理，后者扩展自本系列第 1 部分中的代理。在本 Codelab 中，我们将添加有意义的开场白，并引入库存查询体验。
在线购买门店自提：Bonjour Meal - 第 1 部分 - 使用入门
在此 Codelab 中，您将在 Business Messages 对话平台上使用 Python 构建数字代理。它将引导您使用我们的 API 和 Business Communications 开发者控制台来创建可响应特定问题的数字代理。
不连接到互联网时的双向通信
了解如何让用户相互连接（即使没有互联网连接）
与界面和状态交互
创建一个小费计算器应用，用于根据应用中的用户输入来计算小费。
从互联网获取数据
实现协程以在不屏蔽应用的情况下并行执行任务，以及学习如何使用 HTTP 和 REST 从互联网获取数据。
计算自定义小费
了解如何添加操作按钮、设置键盘操作以及使用 Switch 可组合函数。
更多 Kotlin 基础知识
了解有助于您构建更有趣的 Android 应用的更多 Kotlin 编程概念。
Kotlin 基础知识
详细了解 Kotlin、面向对象的编程和 lambda 的基础知识。
创建交互式 Dice Roller 应用
了解如何构建交互式 Dice Roller 应用，使用户能够掷骰子，然后向用户显示结果。
构建基本布局
构建一个显示文本和图像的、界面简单的 Android 应用。
高级 activity 嵌入
在此 Codelab 中，您将学习如何使用与 activity 嵌入有关的新增功能来改善大屏设备上的应用体验。这些功能包括窗格展开、叠加层呈现、全屏对话框变暗和 activity 堆栈固定。
在 Kotlin 中使用类和对象
了解如何在 Kotlin 中使用类和对象。
在 Kotlin 中使用集合
了解如何使用数组和集合，包括列表、集和映射。
为应用添加按钮
了解如何在 Android 应用中响应按钮点击。
Kotlin 园地中的协程简介
在 Kotlin Playground 中，了解如何使用 Kotlin 协程编写异步代码。
从互联网加载和显示图片
运用架构最佳实践构建应用，并使用 Coil 下载和显示图片。
将 Compose 添加到基于 View 的应用
在此 Codelab 中，您将学习如何把 View 系统中某个界面的组成部分迁移到 Jetpack Compose。
项目：创建名片应用
了解如何创建展示您的名片的 Android 应用。
（已废弃）向 Wear OS 上的表盘复杂功能提供数据
在本 Codelab 中，您将学习如何向表盘复杂功能提供数据，同时牢记平台的相关最佳做法。
Android Studio 中的协程简介
了解如何在 Android 应用中使用 Kotlin 协程以及如何测试协程。
Android View 和 View 中的 Compose
了解使用 Android View 构建应用的基础知识，以及如何在通过 View 构建的应用中添加可组合项。
提升 Android 应用的用户体验
了解“全屏显示”“预测性返回”和“Glance”如何提升 Android 应用的用户体验和质量。本开发者在线课程将引导用户完成多个 Codelab，改进 Android 维护的 SociaLite 应用。
开始在 Android 上使用 Vulkan
Vulkan 是一个高性能的现代图形 API。它提供了对 GPU 的低级别访问权限，并以各种方式优化了实现，但使用难度较高。替代方案 OpenGL ES 更为简单，但因其基于旧版硬件架构，功能和性能相对较差。OpenGL ES 在大多数其他平台上已废弃，不再处于积极开发状态。在 Android 平台上，我们计划逐渐废弃 OpenGL ES，转而采用 Vulkan，因此需要让开发者做好过渡准备。
使用 Android Enterprise 构建应用
了解 Android Enterprise 提供的管理解决方案。
适应不同的屏幕尺寸
在本在线课程中，您将学习如何让应用适应不同的屏幕尺寸、提供更好的用户体验，以及如何测试自适应界面。
使用 activity 嵌入和 Material Design 构建列表-详情布局
activity 嵌入可让基于 activity 的应用在大屏设备上支持双窗格布局，而无需重构代码。您需要添加一些依赖项，创建一个 XML 配置文件，实现一个初始化程序，并向应用清单添加一些内容。或者，如果您更喜欢在代码中操作，可以通过主 activity 的 onCreate() 方法进行一些 Jetpack API 调用。在此 Codelab 中，您将使用 XML 和 API 开发方法将基于 activity 的应用更新为列表-详情双窗格布局。
添加预测性返回动画
在此 Codelab 中，您将学习如何向 SociaLite 应用添加预测性返回动画。
在 Wear OS 中创建您的第一个功能块
在此 Codelab 中，您将学习如何为 Wear OS 创建自己的功能块。您将使用 Tiles Material 组件，该库可帮助您更轻松地构建符合 Material Design 准则的界面。而且，在开发过程中，您还可以在 Android Studio 中预览功能块。
构建在工作资料上运行的应用
在此 Codelab 中，您将对应用进行更改，以便在设有工作资料的受管理设备上运行时提供更好的用户体验。
无障碍功能、测试和性能
提升应用的性能，使其可供所有用户使用，并编写自动化测试来保持此行为。
您的第一个健康数据共享集成应用
在此 Codelab 中，您将构建一个支持在 Health Connect 中读取和写入数据的健康与健身应用。
借助 Jetpack WindowManager 支持可折叠设备和双屏设备
了解如何使用 Jetpack WindowManager 库针对可折叠设备和双屏设备等新型设备对应用进行调整。
Jetpack Compose
了解 Compose，一种用于构建原生 Android 界面的新式工具包。
关于拖放的 Codelab
学习使用 DragHelper 和 DropHelper 在应用内部和应用之间实现视图拖放功能。
构建具有自适应布局的应用
了解如何通过实现一种规范布局模式，让应用适合在大屏幕上运行。
增强 Android 应用中的触控笔性能支持
学习如何实现先进的技术，从而在 Android 应用中提供卓越的触控笔体验。
activity 嵌入
发现 activity 嵌入的优势，探索实现案例，将基于 activity 的应用升级为列表-详情布局，并了解可让您针对平板电脑、可折叠设备和 ChromeOS 设备打造差异化应用的高级功能。
添加可滚动列表
向 Affirmations 应用添加可滚动列表
在 Jetpack Compose 中进行测试
在此 Codelab 中，您将了解如何测试使用 Jetpack Compose 创建的界面。您将编写您的第一项测试，并在此过程中了解隔离测试、调试测试、语义树和同步。
在 Jetpack Compose 中为元素添加动画效果
在本 Codelab 中，您将学习如何使用一些 Compose 动画 API。
布局、主题设置和动画
实现更高级的布局，并为您的应用添加动态效果和样式。您将了解各种 Compose Animation API、如何实现 Material Design 3、如何使用自定义布局实现复杂设计，以及如何使用延迟布局创建高性能界面。
练习：点击行为
运用您学到的有关按钮点击行为的知识来构建应用。
Jetpack Compose 中的高级状态和附带效应
在此 Codelab 中，您将学习 Jetpack Compose 中状态和附带效应的高级概念。您可以了解如何为复杂的有状态可组合项创建状态容器，如何通过 Compose 代码创建协程和调用挂起函数，以及如何触发附带效应以完成不同的用例。
Web 应用清单
Web 应用清单是一个 JSON 文件，用于定义应如何将 PWA 视为已安装的应用，包括操作系统中的外观和基本行为。
Compose 中的 ViewModel 和状态
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ViewModel（架构组件之一）。您将实现一个 ViewModel，用于在配置更改期间保留应用状态。
简介：Compose 中的状态
了解状态，以及 Jetpack Compose 如何使用和操纵状态。
Android Sleep API Codelab
了解如何注册 Android Sleep API 以获取 SleepSegmentEvent 和 SleepClassifyEvent。
架构组件
了解应用架构以及如何使用 ViewModel、界面状态和 StateFlow 构建更复杂的应用。
大致位置
在 Android 中请求位置权限 1
添加仓库和手动依赖项注入
了解如何将网络调用拆分为存储库，以进一步改进 Mars Photos 应用的架构。
向 Android 应用添加 Gemini 功能
了解如何使用 Vertex AI for Firebase 向 Android 应用添加简单的 Gemini API 功能。
构建和测试适用于 Android Automotive OS 的停车状态下使用的应用
在此 Codelab 中，您将学习如何为 Android Automotive OS 设备上在停车状态下使用的应用构建和测试出色的使用体验。您将了解如何充分利用汽车中各种各样的屏幕，以及如何让用户使用标准 Android 机制在汽车独有的各种场景中控制内容播放。
Compose for TV 简介
了解 Compose for TV 的基础知识，并创建 TV 应用中常用的两个页面。
使用 Jetpack Compose 添加对键盘、鼠标、触控板和触控笔的支持
了解如何使用 Compose 开发支持键盘和指控设备（例如鼠标和触控板）的应用。
在 Compose 中拖放
了解如何使用修饰符在 Compose 中启用拖放功能。
使用 Jetpack WindowManager 优化可折叠设备上的相机应用
多年来，Android 设备不断发展完善，演变出多种多样的尺寸、形状、显示屏和其他特点。不过，从一开始，使用手机拍照就一直是其中最重要的一种使用场景。如今，相机功能仍是消费者购买手机的首要原因之一。
使用 Material 3 在 Compose 中设置主题
本 Codelab 旨在通过新的 Material Design 3 和 Material You 实现，在 Jetpack Compose 中演示主题设置。
使用 WorkManager 调度任务
了解何时以及如何使用 WorkManager。WorkManager 是一个 API，用于处理无论应用进程是否仍在运行都需要运行的后台工作。
Google Pay API for Web 201：高级
本 Codelab 是 Google Pay API for Web 101：基础知识 的后续内容，需要使用该 Codelab 中编写的代码。为了完成此 Codelab，请务必先完成该 Codelab。 以下是 ButtonOptions 的简要概述。如需更详细的说明，请参阅文档 选项 必要性 值 _trackEvent() 必填 JavaScript 事件处理脚本的名称 allowedPaymentMethods 可选 PaymentMethod[] buttonColor 可选
Jetpack Compose 基础知识
在此 Codelab 中，您将学习 Compose 的基础知识。
构建数据层
在此 Codelab 中，您将学习 Android 应用架构数据层的相关知识。您将构建存储库、数据模型和数据源，以便对本地数据库及网络服务执行数据读写操作。
迁移到 Jetpack Compose
在此 Codelab 中，您将学习如何把 View 系统中某个界面的组成部分迁移到 Jetpack Compose。
利用 Ongoing Activity API，以新的方式与 Wear OS 用户互动
借助 Wear 中的 Ongoing Activity API，开发者只需编写少量代码即可在表盘以及应用启动器中与用户互动，让用户只需简单点按一下就返回到应用中进行重要的活动。
使用 Jetpack Compose 添加简单的动画
学习如何为 Compose 应用添加简单的弹簧动画。
构建精美应用
借助 Material Design、动画和无障碍功能最佳实践，让应用更美观、更直观。
在 Kotlin 中使用集合
了解如何使用数组和集合，包括列表、集和映射。
使用 WorkManager 处理后台工作
面向 Android 的 WorkManager API 可简化后台工作。WorkManager 可以创建可查询、可重用和可链接的任务。WorkManager 是 Android 平台上推荐的任务调度器。此 Codelab 将向您介绍 WorkManager 的详细信息：从编写简单的作业，到更为复杂的链式作业，涵盖方方面面。
向应用添加“附近消息”功能
了解如何使用 Nearby Messages API 发送和发现消息
提升在 Android TV 上通过“接下来观看”频道观看电影/电视剧集的互动度
在此 Codelab 中，您将学习为电视电影/剧集构建“接下来观看”的最佳实践。
Compose 基础知识
初步熟悉 Jetpack Compose，并了解可组合函数、基本布局和状态、Material Design、列表和动画。
Android 基础知识 02.2：activity 生命周期和状态
在此 Codelab 中，您将向 TwoActivities 应用添加日志记录语句，并观察 activity 生命周期的变化。您将应对这些变化，并探索在此类条件下如何处理用户输入。
Compose 中的 View
了解如何在使用 Jetpack Compose 构建的应用内添加和使用现有 View。
计算自定义小费
了解如何添加操作按钮、设置键盘操作以及使用 Switch 可组合函数。
Cronet 基础知识
上次更新日期 ：2022 年 5 月 6 日 Cronet 是以库的形式提供给 Android 应用使用的 Chromium 网络堆栈。Cronet 利用多种技术来减少延迟和提高网络请求吞吐量，以满足您的应用的运行需要。 很多每日用户量达到数百万的应用（如 YouTube 、 Google 应用 、 Google 相册 以及 Google 地图 - 导航和公交 ）都由 Cronet 库来处理请求。Cronet 支持 HTTP3，是使用极广的 Android 网络库。 如需了解详情，请参阅
使用 Jetpack Compose 改进应用的无障碍功能
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 Compose 让应用更加易于使用。了解如何增大触摸目标以及如何添加内容描述、点击标签、自定义操作，等等。
创建 Art Space 应用
了解如何创建 Android 应用来展示您自己的艺术空间。
Android Paging 基础知识
在此 Codelab 中，您要将 Paging 库集成到一款显示列表的应用中。Paging 库可帮助您加载和显示来自本地存储空间或网络中更大的数据集中的数据页面。
Jetpack Compose 中的状态
在此 Codelab 中，您将了解如何通过管理状态来构建功能丰富的互动式 Compose 应用。
Compose for Wear OS Codelab
在此 Codelab 中，您将了解如何使用新版 Compose for Wear OS 将所学 Compose 知识运用到穿戴式设备应用的开发中。到最后，您将学会在适合腕戴设备的应用中创建简单和高级的可组合函数。
在 Jetpack Compose 中解决性能问题的实用方法
通过分析系统轨迹并解决常见延迟问题，让 Compose 应用快速运行。
应对 Android 15 强制执行的无边框措施
了解如何应对 Android 15 强制执行的无边框措施。
Compose 中的基本布局
在此 Codelab 中，您将学习如何通过使用由 Compose 以开箱即用的方式提供的可组合项和修饰符来实现真实的设计。
外形规格
使用 Jetpack Compose 针对多种屏幕格式和设备类型开发应用。
Android 隐私保护 Codelab
在前几个版本中，Android 发布了许多单独的隐私保护功能，我们很高兴能让您在应用中采用这些功能！此 Codelab 力图将各项单独的隐私保护功能联系起来，并向开发者展示如何才能了解应用对私密用户数据的访问以及如何在运行中的现有应用中采用隐私保护最佳实践。
activity 生命周期的阶段
在此 Codelab 中，您将了解 activity 生命周期和日志记录。
为您的 Android 应用添加图片
了解如何使用可组合函数构建简单的应用。
Android 网络安全配置 Codelab
在此 Codelab 中，您将了解 Android 上的网络安全配置，并处理建立安全网络通信时遇到的一些常见错误。
将 textembedding-gecko@003 用于矢量嵌入
在此 Codelab 中，您将学习什么是 gecko@003 模型，以及它的实际应用场景。
通过 Private Service Connect 端点使用 Python SDK 访问 Gemini 对话
通过 Python SDK 和 PSC 端点从虚拟机访问 Gemini
衡量下一次绘制的交互性 (INP)
这是一个互动式 Codelab，旨在帮助您了解如何使用 web-vitals 库衡量 Interaction to Next Paint (INP) 。 该代码位于 web-vitals-codelabs 代码库 中。 此 Codelab 使用 Gastropodicon（一个热门的蜗牛解剖学参考网站）来探索 INP 的潜在问题。 尝试与网页互动，了解哪些互动速度缓慢。 打开 DevTools ：依次选择 更多工具 > 开发者工具 菜单 ， 右键点击页面并选择 检查 ，或 使用快捷键 。
实践：通过 SD-WAN 设备从 NCC 站点到云端
本实验的目标是通过连接到 NCC 中心的软件定义 WAN 设备 spoke，探索 NCC。
实验：NCC PSC 传播
本实验的目标是探索使用 PSC 传播的 NCC
使用 PaLM Vertex AI API 和 Google Cloud Storage 总结内容所用的 Cloud Functions 函数
此 Cloud Functions 函数演示了如何使用 Vertex AI PaLM API 对 Google Cloud Storage 中的上传文件处理内容并执行摘要。
使用 Media CDN 和 Live Streaming API 在 Google Cloud 上进行直播
本实验将引导您完成使用媒体 CDN (CDN) 部署直播工作流演示的步骤 -Live Stream APICloud Storage媒体播放器。
Looker PSC 南向 HTTPS 互联网 NEG
在此 Codelab 中，您将学习如何将配置为使用 HTTPS 的互联网 NEG 集成为服务生产方，以便 Looker 南向访问 GitHub.com
使用 SQL 通过 BQML 进行电影评分预测
我们将通过 BigQuery ML 创建一个仅使用 SQL 的电影得分预测模型
Looker PSC 南向混合 NEG 到本地
在此 Codelab 中，您将学习如何将混合 NEG 集成为服务生产方，以便 Looker 南向访问本地 postgres 数据库。
Looker PSC 区域级外部 L7 ALB
在此 Codelab 中，您将学习如何集成 L7 区域级外部应用负载平衡器以实现向北的 Looker 访问权限。
使用 Vertex AI AutoML 进行电影评分预测
我们将使用 Vertex AI AutoML 创建电影得分预测模型，并将其部署到 API 端点，并通过 Java Cloud Functions 函数触发预测 API。
利用生成式 AI 实现代码审核自动化
利用生成式 AI 实现代码审核自动化
简化主数据管理：匹配和与生成式 AI 合并！
在此 Codelab 中，我们将演示 Gemini 1.0 Pro 如何针对 BigQuery 公共数据集中提供的 citibike_stations 数据，简化丰富和去重等主数据管理应用。
使用 Gemini Pro 构建基于多模态 RAG 的问答应用
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Gemini Pro 构建多模态问答系统。
使用 MediaPipe 在 Android 上生成设备端图像
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 MediaPipe 解决方案为 Android 应用添加设备端文本到图像生成功能。
部署基本的“Google 翻译”。app on Python 3 Cloud Functions
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Python 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。
将 Google 表单调查问卷回复转换并加载到 BigQuery 中
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Dataprep 转换 Google 表单调查问卷数据，并将其推送到 BigQuery 中以进行深入分析
使用 Vertex AI Conversation 创建生成式聊天应用
在此 Codelab 中，您将使用 Vertex AI Conversation 创建、配置和部署 Data Store Agent 和聊天应用，以回答客户有关 Google 商店中商品的问题。
部署基本的“Google 翻译”。应用，在 Python 2 Cloud Run (Docker) 上运行
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Python 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。
Cloud Run 上的 Django
在此 Codelab 中，您将学习如何使用无服务器组件部署 Django：Cloud Run for Web Engine、Cloud SQL for 数据库和 Cloud Build（适用于媒体资源）。
部署基本的“Google 翻译”。应用：Python 3 Cloud Run (Docker)
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Python 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。
使用 AlloyDB、Vector Search 和 Vertex AI 构建专利搜索应用！
在本 Codelab 中，我们将演示如何将 Gemini 1.5 Pro 与 AlloyDB 和 VertexAI 搭配使用来构建专利搜索应用。
Events for Cloud Run for Anthos Codelab
在此 Codelab 中，您将了解 Events for Cloud Run。更具体地说，您将监听来自 Cloud Pub/Sub、审核日志、Cloud Storage、Cloud Scheduler 的事件，以及如何生成/使用自定义事件。
使用 MediaPipe Tasks 构建手写数字分类器 Android 应用
了解如何使用图片分类功能在 Android 中使用 MediaPipe 检测手写数字。
使用 Spanner、矢量搜索和构建专利搜索应用Gemini 1.0 Pro！
在此 Codelab 中，我们将演示如何将 Gemini 1.0 Pro 与 Spanner 和 VertexAI 搭配使用来构建专利搜索应用。
使用机器学习套件检测图片中的对象：Android
在此 Codelab 中
对象检测入门
了解对象检测的基础知识，以及如何将预训练的对象检测器集成到您的移动应用中。
Looker PSC 南向 SSH 互联网 NEG
在此 Codelab 中，您将学习如何将使用 SSH 配置的 Internet NEG 集成为服务生产方，以便 Looker 南向访问 github.com
带有标记的全球网络防火墙政策
在此 Codelab 中，您将学习如何结合使用全球网络防火墙政策与标记来控制流量
微调大语言模型：Vertex AI 如何让 LLM 更上一层楼
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Vertex AI 对 LLM 进行监督式微调。
实验：NCC VPC 作为 Spoke
本实验的目标是探索以 VPC 作为 spoke 的 NCC
Google Cloud 上的 Spring Native
Spring Native 是一个新兴项目，将进入 Spring 6.x 和 Spring Boot 3.x 的主线，这意味着现在是发布前几个月熟悉它的最佳时机。
使用机器学习套件检测图片中的对象以构建视觉化商品搜索：Android
在此 Codelab 中，您将使用机器学习套件构建一个 Android 应用，该应用使用设备端机器学习技术来检测图片中的对象，然后允许用户进行可视化商品搜索。
商品图片搜索入门
了解如何使用设备端对象检测功能为移动应用构建商品图片搜索功能。
安全源代码
安全源代码技术是指可用于提高源代码安全性的一系列做法。这些技术有助于识别和修复源代码中的漏洞，防止他人未经授权访问源代码，以及防止源代码遭到修改。
安全构建和使用 Cloud Build、Artifact Registry 和 GKE 进行部署
Container Analysis 为容器提供漏洞扫描和元数据存储服务。扫描服务会对 Artifact Registry 和 Container Registry 中的映像执行漏洞扫描，然后存储生成的元数据并通过 API 使其可供使用。借助元数据存储，您可以存储来自不同来源（包括漏洞扫描、Google Cloud 服务和第三方提供商）的信息。 漏洞扫描可自动或按需执行： 将 Container Analysis 集成到 CI/CD 流水线中之后，您可以根据该元数据做出决策。例如，您可以使用
TCP 代理 Codelab - 使用 TCP 代理负载平衡器进行速率限制和 IP 拒绝列表
在此 Codelab 中，您将创建具有后端服务的 TCP/SSL 负载平衡器，并限制只有一组特定的用户客户端可以访问该负载平衡器。
使用 Identity-Aware Proxy (IAP) 保护无服务器应用
使用 Identity-Aware Proxy 为 Cloud Run 上运行的应用提供安全访问机制并要求用户登录
安全地部署到 Cloud Run
安全部署到 Cloud Run 的基本做法
具有自动 DNS 配置的 Private Service Connect
在此 Codelab 中，您将了解如何配置和验证 Private Service Connect 自动 DNS
保护容器构建的安全
软件漏洞是可能导致意外系统故障或为不法分子入侵您软件的漏洞。Container Analysis 提供两种操作系统扫描来查找容器中的漏洞： 借助 On-Demand Scanning API，您可以扫描存储在计算机本地的映像，也可以扫描存储在 Container Registry 或 Artifact Registry 中的远程映像。这样，您就可以精细控制要扫描漏洞的容器。您可以在 CI/CD 流水线中使用“按需扫描”功能扫描映像，然后再决定是否将其存储在注册表中。 在本实验中，您将： 在
Gemma 展示敏捷安全分类器
本 Codelab 展示了如何使用参数高效调优 (PET) 创建自定义文本分类器。PET 方法只会更新少量参数，而不是微调整个模型，因此训练起来相对容易且快速。这还可以让模型更轻松地利用相对较少的训练数据学习新行为。 Towards Agile Text Classifiers for Everyone 详细介绍了该方法，其中展示了如何将这些技术应用于各种安全任务，并仅使用几百个训练示例即可实现最先进的性能。 此 Codelab 使用 LoRA PET 方法和体积较小的 Gemma 模型 (
在 Keras 中使用 LIT 分析 Gemma 模型
生成式 AI 产品相对较新，应用的行为可能比早期形式的软件更不稳定。因此，请务必探查所使用的机器学习模型、检查模型行为示例并调查意外情况。 Learning Interpretability Tool (LIT； 网站 、 GitHub ) 是一个用于调试和分析机器学习模型的平台，可帮助您了解模型为何会表现出特定行为以及如何表现出特定行为。 在此 Codelab 中，您将学习如何使用 LIT 充分利用 Google 的 Gemma 模型 。此 Codelab
将智能家居设备关联到 Google 助理
构建和部署云到云集成，以便将虚拟智能洗衣机集成到 Google 助理。
调试智能家居
了解如何使用 GCP 指标和 Logging 找出和解决生产问题。了解如何使用测试套件来发现功能和 API 问题。
智能家居基于日志的指标
了解如何在 Google Cloud 上使用基于日志的指标来跟踪模式和分析智能家居集成错误日志。
调试 Local Home
了解如何使用 GCP 指标和 Logging 找出和解决生产问题。了解如何使用测试套件来发现功能和 API 问题。了解如何在开发 Local Home 应用时使用 Chrome 开发者工具。
增强云到云集成并确保其安全无虞
了解如何通过自定义设备特征来优化云到云集成并增强其安全性，以及如何使用双重身份验证来确保其安全。
使用 WebRTC 实现 CameraStream
了解如何使用 CameraStream 特征和 WebRTC 从摄像头流式传输到 Google Nest 显示设备。
使用 Cloud Deploy 部署 Cloud Run 应用
了解如何使用 Cloud Deploy 部署 Cloud Run 应用。
使用 Cloud Scheduler 触发 Cloud Run 作业
了解如何使用 Cloud Scheduler 创建 Cloud Run 作业和配置作业执行。
用于销售订单自动化的 GenAI 客服
在此 Codelab 中，您将构建一个用于自动执行销售订单流程的对话式 AI 客服应用
保护 Cloud Run 入站流量
Cloud Run 上的入站流量设置
通过 Confidential Space 保护使用中的共享数据
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Confidential Space 保护多方数据共享和机密性
使用 Room 持久保留数据
使用 Room 库可以在 Android 应用中轻松创建和使用关系型数据库。
在 Node.js 中基于大数据生成 Google 幻灯片演示文稿
在此 Codelab 中，您将使用 Google Sheets API 和 BigQuery 构建一个演示文稿，以报告对最常见的软件许可的分析。
为提高 Go 应用性能而进行插桩测试（第 1 部分：跟踪记录）
OpenTelemetry 是针对跟踪记录和指标实现系统可观测性的业界标准。此外，持续分析工具可以识别最后一英里信息以进行性能调整。在此 Codelab 中，您将学习如何使用 OpenTelemetry 和 Profiler 代理对应用进行插桩，以及如何根据 Cloud Trace 和 Cloud Profiler 的直观图表识别瓶颈。
Private Service Connect 接口代管式服务
在本教程中，您将了解如何配置和验证 Private Service Connect 接口，以通过 VPC 对等互连访问服务。
使用 Private Service Connect 访问多区域 MongoDB Atlas
在此 Codelab 中，您将学习如何配置和验证 Private Service Connect 对具有全局访问权限的 MongoDB 的访问权限。
使用 Procurement Document AI 通过 AI Platform Notebooks 解析账单
您将学习如何使用 Procurement DocAI 智能地解析账单。
使用 Private Service Connect 和具有内部 HTTP(s) 负载平衡器的混合 NEG 通过混合网络连接到本地服务
使用 Private Service Connect 和具有内部 HTTP(s) 负载平衡器的混合 NEG 通过混合网络连接到本地服务
Private Service Connect 接口
在本教程中，您将了解如何配置和验证 Private Service Connect 接口。
在 Dataproc 上将 PySpark 用于自然语言处理
本实验介绍如何使用 Spark MLlib 和 spark-nlp 对大量数据执行机器学习和 NLP。
在 AI Platform Notebooks 中进行模型的原型设计
在本实验中，您将学习如何使用 AI Platform Notebooks 对机器学习工作流进行原型设计。我们将介绍如何创建自定义笔记本实例、在 Git 中跟踪笔记本代码，以及如何使用 What-If 工具调试模型。
在 GCP 上使用 Learning Interpretability Tool (LIT) 进行 LLM 提示调试
本实验将详细介绍如何在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署 LIT 应用服务器，以与 Vertex AI Gemini 基础模型和自托管的第三方大语言模型 (LLM) 进行交互。其中还包含有关如何使用 LIT 界面进行快速调试和模型解读的指南。 通过本实验，用户将学习如何： LIT 是一款直观、交互式且支持文本、图片和表格数据的模型理解工具。它可以作为独立服务器运行，也可以在 Google Colab、Jupyter 和 Google Cloud Vertex AI
在 Cloud Run 函数中使用修订版本来实现流量拆分、逐步发布和回滚
了解如何使用 Cloud Run 函数中的修订版本进行流量拆分、逐步发布和回滚。
部署基本的“Google 翻译”。app on Python 2 App Engine
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Python 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。
C# 中的 Google Cloud Functions 函数
在此 Codelab 中，您将了解 C# 中的 Google Cloud Run 函数。具体而言，您将部署 C# 函数来响应来自各种 Google Cloud 来源的 HTTP 和 CloudEvent。
使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 部署、扩缩和更新您的网站
了解如何使用 GKE 部署、扩缩和更新网站。
将 Natural Language API 与 Python 结合使用
在本教程中，您将学习如何将 Natural Language API 与 Python 结合使用。
创建和关联 AdWords 子账号与 Merchant Center 子账号
在此 Codelab 中，您将创建一个解决方案，使用 AdWords API 和 Content API For Shopping 来创建由 AdWords 经理账号和 Merchant Center 多客户账号管理的新账号。然后将新的子账号关联起来，以便新的 Merchant Center 子账号管理的商品可以用于新的 AdWords 子账号制作的购物广告系列。
Codelab：使用 NCC 进行动态路由交换
本实验的目标是探索如何通过与 VPC spoke 进行动态路由交换来使用 NCC
微服务 Rainbow Rumpus
通过在 Cloud Run 上部署微服务，并加入一场虚拟竞技场，您的微服务将彩虹见证其他微服务，争夺胜利，以此了解 Google Cloud！在此过程中，您将亲身体验如何部署 Kotlin、Java、Go、Python 或 Node.js 微服务，并在此过程中了解容器和 Cloud Run。看看通过不断完善你的算法，你能获得比其他冒险家更多的分数。
使用 Eventarc 和 Workflows 构建事件驱动型编排
在此 Codelab 中，您将构建一个事件驱动型微服务编排，以使用 Eventarc 和 Workflows 处理映像
监控智能家居的服务中断情况
在此 Codelab 中，您将了解如何为智能家居集成设置自动提醒以检测服务中断情况。
使用 Gemini Code Assist Enterprise 进行代码自定义
了解 Gemini Code Assist Enterprise 的新变化，以及它如何帮助您的组织使用 Google Cloud 构建应用。
将机密空间与未存储在云服务提供商处的受保护资源搭配使用
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Confidential Space 安全地进行多方数据共享，同时保护数据的机密性。此 Codelab 重点介绍了如何将 Confidential Space 与托管在 Google Cloud 以外位置的受保护资源搭配使用。您将了解如何通过提供 Nonce、受众群体和 PKI 令牌类型，向 Google 认证服务请求自定义令牌。
如何为 CloudSQL 创建 Private Service Connect
在此 Codelab 中，您将学习如何创建适用于 CloudSQL 的 Private Services Connect
Google Pay API for Web 101：基础知识
完成此 Codelab 后，您将拥有一个集成了 Google Pay 且可正常运行的最小化可行网站。此项目会检索付款令牌，该令牌可能会发送给付款服务提供商进行处理。 Google Pay 付款请求需要包含请求对象。此处定义为 baseGooglePayRequest 的对象包含适用于所有请求的最低常见设置。系统会根据所发出的要求添加其他设置，我们将在此 Codelab 中对此进行介绍。 将 Google Pay 配置常量添加到空的 main.js 文件中：
Cloud NGFW Enterprise - 入侵防御服务（无 TLS 检查）
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Cloud NGW Enterprise Intrusion Prevention Service 检查东西流量和南北流量
了解如何调用经过身份验证的 Cloud Functions 函数
了解如何要求在调用时进行身份验证，从而保护 Cloud Functions 函数
使用 Jetpack Compose 构建自适应应用
在此 Codelab 中，您将学习如何构建适用于手机、平板电脑和可折叠设备的自适应应用，还将学习单手操作的相关知识。您还将学习 Material 3 自适应组件的最佳实践。
为 Cast 接收器添加实时支持
在此 Codelab 中，您将构建一个使用 Cast Live API 的自定义 Web 接收器应用。
向网络接收器添加 Ad Breaks API 支持
在此 Codelab 中，您将构建一个使用 Cast Ad Breaks API 的自定义网络接收器应用。
调试 Cast 接收器应用
在此 Codelab 中，您将向现有自定义 Web 接收器应用添加 Cast 调试日志记录器。
构建自定义 Web 接收器
在此 Codelab 中，您将构建一个自定义 Web 接收器应用，以便在支持 Cast 的设备上播放内容。
让 Android 应用支持 Cast
在此 Codelab 中，您将修改现有 Android 视频应用，以便在支持 Google Cast 的设备上投射内容。
使 Web 应用支持 Cast
在此 Codelab 中，您将修改现有的网络视频应用，以便在支持 Google Cast 的设备上投射内容。
将网络负载平衡器从目标池转换为区域级后端服务
本指南介绍如何将现有网络负载平衡器从目标池后端转换为区域级后端服务。
Cloud Operations Suite 简介
在此 Codelab 中，您将了解 Google Cloud Operations Suite。本实验将介绍如何使用 gcloud 安装示例应用。部署示例应用后，您可以使用 Cloud Monitoring 来定义信息中心、提醒、拨测等。
使 Android TV 应用支持 Cast
在此 Codelab 中，您将修改现有 Android TV 应用，以支持从现有的 Cast 发送器应用进行投射和通信。
Android 11 - 第 9 周 - 电视
了解可用于构建 Android TV 应用的开发者工具。
使用 BigQuery 远程函数在 SQL 查询中向 Vertex AI 视觉问答 (VQA) 提问
了解如何使用 BigQuery 远程函数向 Vertex AI Visual Question Answering (VQA) 提出有关存储在 Cloud Storage 对象表中的图片的问题。
为您的 Flutter 游戏添加声音和音乐
了解如何使用 Flutter 为游戏添加音效、背景音乐和动态音频。
了解如何调用经过身份验证的 Cloud Run 函数
了解如何通过要求调用时进行身份验证来确保 Cloud Run 函数的安全
使用 Firebase Emulator Suite 针对 Flutter 应用进行本地开发
此 Codelab 概述了如何在使用 Flutter 进行开发时使用 Firebase Emulator Suite。此 Codelab 将使用 Auth 和 Firestore 模拟器来演示模拟器的使用方法。
使用新的 ARCore Geospatial API 构建增强现实 (AR) 应用
了解如何使用新的 ARCore Geospatial API。
在 Vertex Pipelines 上运行自定义模型训练
在本实验中，您将学习如何在 Vertex Pipelines 上使用 Kubeflow Pipelines SDK 运行自定义模型训练作业。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 5 美元 。 本实验使用 Vertex AI ，这是 Google Cloud 上端到端托管式机器学习平台。Vertex AI 将 Google Cloud 中 Google 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。除了模型训练和部署服务之外，Vertex AI 还包括各种 MLOps
通过 Vertex AI 上的预训练 TensorFlow 图片模型获取预测结果
在本实验中，您将使用 Vertex AI 从预训练的图片分类模型获取预测结果。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行本实验的总费用约为 $1 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML 训练的模型和自定义模型是通过不同的服务访问的。现在，该新产品与其他新产品一起将这两种模型合并到一个 API 中。您还可以将现有项目迁移到 Vertex
将 Vertex ML Metadata 与流水线搭配使用
在本实验中，您将学习如何使用 Vertex ML Metadata 分析 Vertex Pipelines 运行产生的元数据。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 2 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML 训练的模型和自定义模型是通过不同的服务访问的。现在，该新产品与其他新产品一起将这两种模型合并到一个
Vertex Pipelines 简介
在本实验中，您将学习如何使用 Vertex Pipelines 创建和运行机器学习流水线。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行本实验的总费用约为 25 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML 训练的模型和自定义模型是通过不同的服务访问的。现在，该新产品与其他新产品一起将这两种模型合并到一个 API
使用 Buildpack 从 Google App Engine Java 应用迁移到 Cloud Run
了解如何转换简单的 Java App Engine 应用、使用 Buildpack 将其容器化，并将其迁移到 Cloud Run
独立组件使用入门
在此 Codelab 中，初学者可以轻松上手，您将学习如何使用 Angular v14 独立组件构建示例应用
Vertex AI：利用自动打包功能，在 Vertex AI Training 上使用 Hugging Face 对 Bert 进行微调
在本实验中，您将学习如何使用自动打包功能在 Vertex AI Training 上运行自定义训练作业。Vertex AI 上的自定义训练作业使用容器。如果您不想构建自己的映像，可以使用自动打包功能，该功能会根据您的代码构建自定义 Docker 映像，将映像推送到 Container Registry，并基于该映像启动 CustomJob 。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 2 美元 。 您将使用 Hugging Face 中的库，基于 IMDB 数据集
应用新手入门
https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \
书架分析：使用 Gemini 通过 BigQuery 和生成式 AI 构建 SQL 应用
我们将借助 Gemini 来借助 BigQuery（仅限 SQL 的生成式 AI）创建图书推荐和摘要分析。
使用 Jib 从 Google App Engine Java 应用迁移到 Cloud Run
了解如何转换简单的 Java App Engine 应用，使用 Jib 将其容器化并迁移到 Cloud Run
“高级负载均衡优化”Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何为全球外部应用负载均衡设置高级负载均衡优化功能。
借助 Docker 从 Google App Engine Java 应用迁移到 Cloud Run
了解如何转换简单的 Java App Engine 应用、使用 Docker 将其容器化并迁移到 Cloud Run
使用 BigQuery 和 Looker 在 Bigtable 中分析和直观呈现信用卡交易数据
此 Codelab 介绍了如何使用 Bigtable 变更数据流到 BigQuery 模板。您将使用示例数据集来熟悉如何查询变更日志，并使用 Looker 创建可视化信息中心。
使用基准配置文件提升应用性能
此 Codelab 介绍了如何使用基准配置文件缩短应用启动时间和帧时间。
Cloud Foundation Toolkit 基础知识
在此 Codelab 中，您将开始使用 Cloud Foundation Toolkit(CFT) 并完成一系列向 CFT 模块添加功能的步骤。
将 AppSheet 与 Apps 脚本关联
在此 Codelab 中，您将创建一个名为“Hello World”的 Apps 脚本项目，添加一个简单的函数 logThis（用于记录消息），然后创建一个 Appsheet 自动化操作并让它调用该脚本。
使用生成式 AI 和 Cloud Run 构建测验生成器
在此 Codelab 中，您将使用 Vertex AI 根据提供的一些规范生成知识问答。您将在云托管的开发者环境中测试测验生成器，然后通过将其部署到 Google Cloud Run 来公开发布。在实验结束时，您需要将测验生成器与一个完整的应用集成。
书架构建器：使用 Gemini 为 Gemini 应用构建 Java Cloud Functions 函数
我们将使用 Cloud Functions 函数中的 Vertex AI 生成式 AI (Gemini) 作为 BigQuery 的远程函数，创建一个图书推荐和摘要应用。
使用 Vertex AI 构建 Google 品质的搜索系统
在此 Codelab 中，您将构建一个 Google 优质搜索引擎，帮助您使用 Vertex AI Search/Agent Builder 回答文档和文本文件中的查询。
MDC-112 Web：将 MDC 与 Web 框架集成
了解如何将预构建的 Material 组件扩展到适用于任何 Web 框架的组件中。
使用机器学习套件识别文本和面部特征：Android
在此 Codelab 中，您将使用机器学习套件构建一个 Android 应用，该应用使用设备端机器学习技术来识别图片中的文本和面部特征。
使用机器学习套件和 CameraX 识别文本、识别语言和翻译文本：Android
在此 Codelab 中，您将使用机器学习套件构建一个 Android 应用，该应用使用设备端机器学习技术来识别和识别语言并在 59 种语言之间翻译文本。此外，您还将学习如何集成 CameraX 库，通过实时摄像头画面完成这些任务。
Vertex AI：在同一虚拟机上共同托管模型以进行预测
在本实验中，您将使用 Vertex AI 中的 共同托管模型功能 在同一虚拟机上托管多个模型，以进行在线预测。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 2 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML 训练的模型和自定义模型是通过不同的服务访问的。现在，该新产品与其他新产品一起将这两种模型合并到一个 API
Vertex AI：将自定义预测例程与 Sklearn 结合使用，对数据进行预处理和后处理，以便进行预测
在本实验中，您将学习如何在 Vertex AI 上使用自定义预测例程编写自定义预处理和后处理逻辑。虽然此示例使用的是 Scikit-learn，但自定义预测例程也可以与 XGBoost、PyTorch 和 TensorFlow 等其他 Python 机器学习框架搭配使用。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 1 美元。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud
使用客户管理的加密密钥 (CMEK) 加密 Cloud Functions 函数
use-cmek-to-encrypt-cloud-functions
了解 Skaffold
Skaffold 是一个工具，可处理构建、推送和部署应用的工作流。您可以使用 Skaffold 轻松配置本地开发工作区、简化内部开发循环，并与 Kustomize 和 Helm 等其他工具集成，以帮助管理 Kubernetes 清单。 在本教程中，您将深入了解 Skaffold 的一些核心概念，使用它来自动执行内部开发循环，然后部署应用。 您将学习以下内容： 允许使用第三方 Cookie。依次点击“网站无法正常运行”和“允许 Cookie”。 请注意 YAML 中类似 Kubernetes 的
Vertex AI Vision 流量监控应用
此 Codelab 重点介绍如何创建用于监控实时路况视频流的端到端 Vertex AI Vision 应用。我们将使用预训练的专业模型占用分析。您还将学习如何创建要注入应用的视频流、如何构建和部署应用、如何使用 BigQuery 分析模型的 JSON 输出并在 Looker Studio 中直观呈现结果。
Vertex AI Vision Queue Detection 应用
此 Codelab 将重点介绍如何创建一个端到端 Vertex AI Vision 应用，用于监控零售店中的队列检测场景。我们将使用预训练的专业模型占用分析。您还将学习如何创建要注入应用的视频流、如何构建和部署应用、如何使用 BigQuery 分析模型的 JSON 输出并在 Looker Studio 中直观呈现结果。
Vertex AI：使用 AutoML 构建欺诈检测模型
在本实验中，您将使用 Vertex AI ，用表格式数据训练和部署一个模型。这是 Google Cloud 中提供的最新 AI 产品，目前处于预览版阶段。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 22 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML
Vertex AI：训练和部署自定义模型
在本实验中，您将使用 Vertex AI 在自定义容器中使用代码训练和部署 TensorFlow 模型。 虽然我们在此处使用 TensorFlow 构建模型代码，但您可以轻松将其替换为其他框架。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 1 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML
充分利用实验：使用 Vertex AI 管理机器学习实验
在本实验中，您将使用 Vertex AI 构建一个在 TensorFlow 中训练自定义 Keras 模型的流水线。然后，我们将使用 Vertex AI Experiments 中提供的新功能来跟踪和比较模型运行，以确定哪种超参数组合可获得较佳性能。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 1 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud
更新应用以使用垃圾内容过滤机器学习模型
了解如何使用能够基本过滤垃圾评论的机器学习模型来更新应用。
移动文本分类入门
了解如何在一个移动应用中使用机器学习技术来识别文本，并打造一个能够过滤评论中的垃圾内容的应用。
Vertex AI Vision 运动滤镜
此 Codelab 将重点介绍如何创建一个端到端 Vertex AI Vision 应用，以演示如何使用动作过滤功能发送视频。在本教程中，您将学习如何通过动态滤镜配置将视频串流注入应用。
具有事件管理功能的 Vertex AI Vision 占位分析应用
此 Codelab 将重点介绍如何创建一个端到端 Vertex AI Vision 应用，以演示如何使用事件管理功能发送事件。我们将使用预训练的专业模型占用分析。您还将学习如何创建要提取到应用中的视频流，以及如何构建和部署应用。
通过 YAML 在 Google Cloud 上使用 Pulumi
在本实验中，您将学习如何通过 YAML 在 Google Cloud 上使用 Pulumi
Vertex AI：使用 TensorFlow 进行多工作器训练和迁移学习
在本实验中，您将使用 Vertex AI 为 TensorFlow 模型运行一项多工作器训练作业。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 5 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML 训练的模型和自定义模型是通过不同的服务访问的。现在，该新产品与其他新产品一起将这两种模型合并到一个 API
使用 What-If 工具和 Vertex AI 构建金融机器学习模型
在本实验中，您将学习如何基于金融数据集训练 XGBoost 模型，将其部署到 Vertex AI，并使用 What-If 工具对其进行分析
Vertex AI Workbench：使用 BigQuery 中的数据训练 TensorFlow 模型
在本实验中，您将学习如何使用 Vertex AI Workbench 进行数据探索和机器学习模型训练。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 1 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML 训练的模型和自定义模型是通过不同的服务访问的。现在，该新产品与其他新产品一起将这两种模型合并到一个 API
如何使用 Cloud Run 函数和 Gemini 汇总上传到 Cloud Storage 存储分区的文本文件
如何开始使用事件驱动型 Cloud Run 函数
如何将 Ollama 用作辅助信息文件（具有 Cloud Run GPU 并将 Open WebUI 用作前端入站流量容器）
了解如何将 Ollama 用作辅助信息文件、Cloud Run GPU 和 Open WebUI 作为前端入站流量容器
调试 Matter 集成
了解如何使用分析工具排查 Matter 集成问题，并详细了解开发者支持资源。
了解如何在 Cloud Run 上构建和部署 LangChain 应用
了解如何在 Cloud Run 上构建和部署 LangChain 应用
通过将 Dialogflow 与日历集成，了解 fulfillment 的原理
了解 Dialogflow 中的 fulfillment 概念。
将 Vision API 与 Dialogflow 集成
了解如何将 Vision API 与 Dialogflow 集成。
包含 Google Analytics for Firebase 自定义事件的 Google Ads - iOS
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 GA4F iOS SDK 实现自定义事件，以及如何通过 Google Ads 投放行动号召广告系列。
包含 Keras 和 TPU 的卷积神经网络
在本实验中，您将学习如何将卷积层组装到能够识别花朵的神经网络模型中。这一次，您将从头开始自行构建模型，并利用 TPU 的强大功能在几秒钟内完成模型训练，并对其进行迭代设计。本实验包含关于卷积神经网络的必要理论解释，非常适合开发者学习深度学习知识。
嵌入式 Looker iframe 消息
您将了解如何以程序化方式监听嵌入式 Looker 内容中的事件以及向嵌入式 Looker 内容发送操作。
第 13 课：应用界面设计
了解界面最佳做法以及如何使您的应用遵循 Material Design 准则。
MDC-103 Android：通过颜色、高度和类型设置 Material 主题 (Kotlin)
了解 Material Components for Android 如何助力您轻松地使用 Kotlin 语言通过设计来传达自己的品牌并使您的产品脱颖而出。
MDC-102 Android：Material 结构和布局 (Java)
了解如何在 Java 中为 Android 结构和布局使用 Material。
Google Ads 与 Google Analytics for Firebase 自定义事件 - Unity
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Unity 环境中通过 GA4F iOS 实现自定义事件，以及如何通过 Google Ads 投放行动号召广告系列。
MDC-102 Android：Material 结构和布局 (Kotlin)
了解如何在 Kotlin 中使用 Material 来实现 Android 结构和布局。
如何将 Looker 与 Embed SDK 嵌入
您将学习如何使用 Looker Embed SDK 嵌入 Looker 信息中心
将 Test Lab 集成到您的 CI/CD 系统中
此 Codelab 将指导您使用 gcloud CLI 在 Jenkins 等现有 CI/CD 系统中以编程方式运行大型测试套件。此 Codelab 独立于平台。
使用 Firebase 和持续集成系统测试您的应用
将您现有的持续集成/持续交付 (CI/CD) 系统与 Firebase Test Lab 和 Emulator Suite 集成。
使用 Firebase 和持续集成系统测试您的应用
将您现有的持续集成/持续交付 (CI/CD) 系统与 Firebase Test Lab 和 Emulator Suite 集成。
将 Magento 与 Cloud Spanner 集成
在此 Codelab 中，您会将开源 Magento 电子商务平台与 Cloud Spanner 集成。
MDC-111 Web：将 Material 组件整合到代码库中 (Web)
了解如何将各个 Material 组件整合到现有 Web 代码库中，而无需重新开始。
使用 IPv6 地址从本地主机访问 Google API
在此 Codelab 中，您将了解如何配置和验证从本地主机对 Google API 的 IPv6 访问
通过混合网络连接 Looker Cloud
在本教程中，您将了解如何通过混合网络配置和验证 Looker Cloud Core 专用 IP。
TPU 上的 Keras 和现代卷积
在本实验中，您将学习如何从头开始构建、训练和调整您自己的卷积神经网络。现在，利用 TPU，这一过程在几分钟内即可完成。您还将探索多种方法，从非常简单的迁移学习到 Squeezenet 等现代卷积架构。本实验包含关于神经网络的必要理论解释，是开发者学习深度学习的一个很好的切入点。本实验使用 TensorFlow 2。
TPU 速度数据流水线：tf.data.Dataset 和 TFRecords
TPU 的速度非常快。训练数据流必须与其训练速度保持同步。在本实验中，您将学习如何使用 tf.data.Dataset API 从 GCS 加载数据，以便为 TPU 馈送数据。
Looker 信息中心摘要扩展程序 Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何为本地开发设置 Looker 信息中心摘要扩展程序，以及如何将扩展程序部署到生产环境中。
使用 Firebase Emulator Suite 进行本地开发
了解如何使用 Firebase Emulator Suite 开发 Web 应用。
具有 PSC 的 GCP L7 负载平衡器的显式链
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Private Service Connect 来链式 L7 负载平衡器。
MDC-102 Web：Material 结构和布局 (Web)
了解如何使用 Material Design 在网页上构建适当的结构和布局。
IP 寻址选项 IPv4 和 IPv6
在此 Codelab 中，您将创建两个 VPC，并使用不同类型的 IP 地址访问简单的 Apache 网站。
您的第一个具有迁移学习功能的 Keras 模型
在本实验中，您将学习如何构建 Keras 分类器。我们并不尝试找出神经网络层的完美组合来识别花卉，而是首先使用一种名为迁移学习的技术使强大的预训练模型适应我们的数据集。本实验包含有关神经网络的必要理论解释，是开发者学习深度学习的一个很好的切入点。
现代卷积神经网络、Squeezenet、Xception 以及 Keras 和 TPU
在本实验中，您将了解现代卷积架构，并利用所学知识实现一个简单而有效的卷积神经网络，名为“squeezenet”。本实验包含关于卷积神经网络的必要理论解释，非常适合开发者学习深度学习知识。
构建无服务器数据流水线：IoT 到 Analytics
在此 Codelab 中，您将亲身体验一种架构模式，该模式通常用于在处理实时数据时实现扩缩能力和弹性。您将构建一个测量天气数据的 IoT 设备 (Raspberry Pi)，然后使用 Google 的 Cloud Platform 创建一条数据流水线，其中包括消息队列、无服务器函数、云端数据仓库和分析信息中心。
在 Dataproc 集群上运行 Hadoop WordCount 作业
此 Codelab 介绍了如何在 Cloud Composer 中创建和运行 Apache Airflow 工作流，该工作流会完成以下任务：
借助适用于 Android 的 Material 运动效果构建精美的过渡
使用 Material Components for Android 库和 Kotlin 中的转场功能，将 Material 的运动系统构建到 Reply 应用中。
使用 lit-element 构建 Brick Viewer
在此 Codelab 中，您将借助 lit-element 构建一个 Brick Viewer Web 组件。
导航
导航是任何应用网站的关键元素，从 HTML 开始。
使用 Firebase 安全规则保护您的 Firestore 数据
了解如何使用安全规则保护您的 Firestore 数据
组合使用多个 Firebase 安全层来保护您的应用
了解 App Check、安全规则和 Authentication 方法如何协同工作来保护您的 Firebase 应用。
术语库
了解常见的无障碍功能术语和概念。
Vertex AI Workbench：使用迁移学习和笔记本执行器构建图片分类模型
在本实验中，您将学习如何使用 Vertex AI Workbench 配置和启动笔记本执行作业。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 2 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML 训练的模型和自定义模型是通过不同的服务访问的。现在，该新产品与其他新产品一起将这两种模型合并到一个 API
Web Serial API 使用入门
在此 Codelab 中，您将构建一个网页，与 BBC micro:bit 板进行交互，以便在其 5x5 LED 显示屏上显示图像。您将了解 Web Serial API，以及如何使用可读、可写和转换流通过浏览器与串行设备进行通信。
在 Cloud Dataflow 中运行大数据文本处理流水线
您将使用 Cloud Dataflow，使用 Cloud Dataflow SDK 创建 Maven 项目，并使用 Google Cloud Platform Console 运行分布式工作计数流水线。
使用 Cloud SQL 数据库和 LangChain 构建基于 LLM 和 RAG 的聊天应用
在此 Codelab 中，您将学习如何创建数据库、为数据库部署 GenAI Retrieval Service，以及使用该服务创建示例聊天应用。
让您的 Android 应用使用起来更没有障碍
了解对于用户而言非常实用的无障碍功能设计原则，包括色彩对比度、触摸目标大小和内容标签。
构建具备设备权限的 Web 应用
在此 Codelab 中，你将学习“设备权限”的运作方式，并构建一个处理身份验证及针对 Nest Thermostat 调用 Smart Device Management API 的 Web 应用。
将 FCM HTTP v1 API 与 OAuth 2 访问令牌搭配使用
与 FCM 旧版 API 相比，FCM HTTP v1 API 使用短期访问令牌提供更安全的授权模型。为 FCM v1 API 生成访问令牌的步骤与旧版 API 的步骤截然不同。 此 Codelab 将引导您完成客户端和服务器端的设置过程，以便使用 FCM HTTP v1 API 向 Android 应用发送推送通知。其中重点介绍了针对 v1 API 生成凭据的关键步骤。 如需了解详情，请访问： 最新的稳定版 Android Studio 下列任一设备： 您选择的 Java 开发环境或代码编辑器
使用 Google 助理和 Cloud Firestore 进行拼写练习游戏
Google 助理是一款虚拟智能个人助理，借助 Google 助理开发者平台，您可以打造软件，从而为超过 10 亿台设备（包括智能音箱、手机、汽车、电视、头戴式耳机等）扩展 Google 助理的功能。用户在对话中与 Google 助理互动以处理各种事务，例如购买日用品或约车。作为开发者，您可以使用 Google 助理开发者平台在用户和您自己的第三方执行方式服务之间轻松打造和管理令人愉悦且高效的对话体验。 此 Codelab 介绍了使用 Google 助理、Cloud Functions 和
使用 Firebase App Distribution Android SDK 提醒测试人员有关新应用版本的信息 - Codelab
借助 App Distribution Android SDK，将您的最新版本快速交付给测试人员。在此 Codelab 中，您将更新应用，以便在有新版本可用时向测试人员显示应用内通知。
创建脚本自动化
在此 Codelab 中，您将学习如何编写自动化脚本。
构建 Android Matter 应用
自定义 Matter 的 Google Home 示例应用，以委托和管理设备。
TensorFlow、Keras 和深度学习（无需拥有博士学位）
在此 Codelab 中，您将学习如何在 100 行 Python / Keras 代码中让计算机以 99% 的准确率识别手写数字，
将 Video Intelligence API 与 Python 搭配使用
在本教程中，您将学习如何在 Python 中使用 Video Intelligence API。
Cloud Functions 使用入门
开始使用 Cloud Functions，这是 Google 用于构建和连接云服务的无服务器执行环境。本实操实验将向您介绍如何使用 Google Cloud 控制台创建、部署和测试 Cloud Functions 函数
将 Vision API 与 C# 搭配使用
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 C# 使用 Google Cloud Vision API。
使用 DLP API 和 Cloud Functions 对上传到 Cloud Storage 的数据自动分类
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 DLP API 自动对上传到 Cloud Storage 的数据进行分类。基于对上传到 Cloud Storage 的数据进行自动分类
将 ASP.NET Core 应用部署到 Google Kubernetes Engine 上的 Kubernetes
在此 Codelab 中，您将学习如何将 ASP.NET Core 代码转换为在 Google Kubernetes Engine 上的 Kubernetes 上运行的复制应用。
容器化 Spring Boot Kotlin 应用并将其部署到 Cloud Run
了解如何在没有 Docker 或 Dockerfile 的情况下快速为 Spring Boot Kotlin 应用构建和发布经过优化的 Docker 映像，然后在 Cloud Run 上运行构建的映像。
使用 Istio 将 ASP.NET Core 应用部署到 Google Kubernetes Engine（第 1 部分）
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Istio 将 ASP.NET Core 应用部署到 Google Kubernetes Engine。
使用 Java 构建 gRPC 服务
在此 Codelab 中，您将学习如何构建通过 gRPC 公开 API 的基于 Java 的服务。然后，您将为 gRPC 服务编写 Java 命令行客户端。
通过惠普调整从笔记本到 Kubeflow 流水线：数据科学之旅
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Kubeflow 流水线上构建和部署具有超参数调节的复杂数据科学流水线，而无需使用任何 CLI 命令或 SDK。
使用 Cloud KMS Autokey 轻松加密资源
在此 Codelab 中，您将设置 Cloud KMS Autokey，并在创建资源时自动按需加密资源。
使用 Istio 将 ASP.NET Core 应用部署到 Google Kubernetes Engine（第 2 部分）
在此 Codelab 中，您将继续构建从第 1 部分开始的 ASP.NET Core 应用，并向其添加更多 Istio 功能。
迁移 Python 2 App Engine Cloud NDB 和从 Cloud Tasks 应用迁移到 Python 3 和 Cloud Datastore（模块 9）
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Python 2 App Engine Cloud NDB 和 Cloud Tasks (v1) 应用迁移到 Python 3、Cloud Datastore 和 Cloud Tasks (v2)
Kubeflow 流水线 - GitHub 问题摘要
在此 Codelab 中，您将使用 GKE 设置 Cloud AI Platforms 流水线安装（托管 KFP），使用 Kubeflow 流水线构建和运行机器学习工作流，并在 AI Platform Notebook (Jupyter) 中定义和运行流水线。
将通过 Jib 容器化的 Micronaut 应用部署到 Google Kubernetes Engine
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Micronaut 微服务转换为在 Google Kubernetes Engine 上运行的复制服务。
使用 C# 构建 gRPC 服务
在此 Codelab 中，您将学习如何构建 C# 服务以通过 gRPC 公开 API，以及如何构建 C# 客户端来调用 gRPC 服务。
使用 MiniKF 和 Kale 从笔记本到 Kubeflow 流水线
在此 Codelab 中，您将学习如何在不使用任何 CLI 命令或 SDK 的情况下，使用 Kubeflow 流水线构建和部署复杂的数据科学流水线。
Managed Active Directory 使用入门
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Google Cloud Platform 上部署代管式 Active Directory
渐进式 Web 应用
渐进式 Web 应用 (PWA) 是使用新式 API 构建和增强的 Web 应用，提供增强型功能、可靠性和可安装性，并且只需一个代码库即可覆盖任何位置、任何设备上的任何人。
应用设计
渐进式 Web 应用与传统网站和 Web 应用之间的主要区别之一是可安装性。这样可以获得更紧密地集成到平台和操作系统中的独立体验。由于我们没有围绕内容设置浏览器界面，因此这种安装方式可以提高灵活性并承担新的责任。
安装
已安装的应用易于访问，并且可以利用与操作系统的一些更深入的集成。了解如何使 PWA 可安装并获得这些好处。
增强功能
用户期望获得良好体验。在本章中，您将了解如何通过启动画面、应用快捷方式以及会话的工作原理来增强 PWA。
将 Text-to-Speech API 与 Node.js 搭配使用
在此 Codelab 中，您将使用 Text-to-Speech API 和 Node.js，将音频文件转录为
Cloud Armor 和 TCP/SSL 代理负载平衡器 - 速率限制和 IP 拒绝列表 Codelab
在此 Codelab 中，您将创建一个具有后端服务的 TCP/SSL 代理负载平衡器，并使用 Cloud Armor 限制只有一组特定用户客户端可以访问该负载平衡器
Cloud Armor 预配置 WAF 规则 Codelab
在此 Codelab 中，您将了解 Cloud Armor 的预配置的 WAF 规则，通过规则集的简单名称，您可以防范 10 个最主要的 OWASP 漏洞。
适用于 Google API 的 Private Service Connect
在此 Codelab 中，您将了解 Private Service Connect for Google API。更具体地说，您将为 Storage API 创建服务端点、创建 Cloud Storage 存储分区，以及执行验证。
使用 Compute Engine 在 Google Cloud 中托管和扩缩 Web 应用
了解如何使用 Compute Engine 在 Google Cloud 中托管和扩缩 Web 应用。
将 Video Intelligence API 与 C# 搭配使用
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 C# 使用 Video Intelligence API
Cloud Run 作业使用入门
在此 Codelab 中，您首先要探索 Node.js 应用，了解如何截取网页屏幕截图并将其存储到 Cloud Storage 中。然后，您将为该应用构建容器映像，以作业的形式在 Cloud Run 上运行应用，更新作业以处理更多网页，然后使用 Cloud Scheduler 按计划运行该作业。
使用 Material 3 构建动画形式的响应式应用布局
在此 Codelab 中，您将获得构建具有自适应设计的应用的经验，该应用可在 Flutter 支持的所有六个平台上使用 Material 3 呈现流畅的动画效果。
Android 中基于位置信息的功能
了解如何在 Android 10 中管理位置信息权限，向您的应用添加 Google 地图，并帮助用户识别他们去过的地点。
使用 Flutter 构建应用
了解如何利用 Flutter 实现只用一套代码即可构建出美观出众且编译为原生代码的桌面、移动和 Web 应用。
将智能家居设备关联到 Google 助理
构建和部署智能家居 Action，以便将虚拟智能洗衣机集成到 Google 助理。
第 1 单元：提问
了解如何基于您的组织及利益相关方定义透明度，并构建架构来记录会影响数据集结构的人为决策及无形的可解释因素。
使用 Flutter 的 Material 组件实现 Material Design
学习如何遵循 Material Design 准则，为 Flutter 应用构建功能强大且美观出众的界面。
Android 中的数据绑定
通过数据绑定库，您可使用声明性格式而不是以编程方式将布局中的界面组件绑定到应用中的数据源。您将学习如何对该库进行全面设置、使用布局表达式、使用可观察对象，以及创建自定义绑定适配器以最大限度地减少样板文件。
使用 Actions Builder 构建适用于 Google 助理的 Action（第 2 级）
了解 Google 助理相关开发的基础知识。
将您的 Dagger 应用迁移到 Hilt
在本 Codelab 中，您需要将 Dagger 用作依赖项注入库的 Android 应用迁移到 Hilt 之中。
构建适用于 Google 助理的 Action
学习如何构建适用于 Google 助理的基本和中级操作，以及如何创建高级功能并吸引用户。
优化您的智能家居 Action 并增强其安全性
学习如何通过自定义设备特征来优化智能家居 Action 并增强其安全性，以及如何使用双重身份验证来确保其安全。
如何在 Adobe Aero 预发布版中使用 Geospatial Creator
了解如何在 Adobe Aero 中使用 Geospatial Creator 工具。
使用 Actions Builder 构建适用于 Google 助理的 Action（第 1 级）
了解 Google 助理相关开发的基础知识。
在 Android 上使用 TensorFlow Lite 识别花朵（测试版）
在本 Codelab 中，您将使用图像分类器，并使用 TensorFlow Lite 在 Android 手机上运行它。
编写您的第一款 Flutter 应用（第 1 部分）
Flutter 是 Google 的界面工具包，可用于通过单一代码库为移动设备、网络和桌面设备制作本机编译的精美应用程序。在此 Codelab 中，您将学习如何构建移动端的 Flutter 应用，此应用可使用能生成随机词对的软件包延迟加载无限列表。
构建 Google Chat 应用
了解如何设计和构建 Google Chat 应用。
Jetpack Compose 基础知识
在本 Codelab 中，您将学习 Compose 的基础知识。
使用 Google Pay 提供更简单、更安全的付款方式
借助 Google Pay，您的客户只需按下按钮即可使用保存在其 Google 帐号中的付款方式完成付款。了解如何将 Google Pay 添加到您现有的付款处理堆栈，以便在您的应用和网站中提供更简单、更安全的结算方式。
转换为 Kotlin
In this codelab, you’ll learn how to convert your Java code to Kotlin
在 Web 应用中实现 Material Design
学习如何在您的 Web 应用中遵循 Material Design 准则构建功能强大且美观出众的界面。
使用 Spring Boot 快速构建 Google Cloud 应用
了解如何使用 Spring Boot（一种基于 Java 的开源框架）为 Google Cloud 快速创建可直接用于生产环境的独立 Web 应用。
编写您的第一款 Flutter 应用（第 2 部分）
Flutter 是 Google 的界面工具包，可用于通过单一代码库为移动设备、网络和桌面设备制作本机编译的精美应用程序。在本 Codelab 中，您将扩展简单的移动应用，以添加交互性和导航，并更改其主题颜色。
在 Android 应用中使用 Hilt
在本 Codelab 中，您将了解 依赖项注入 (DI) 对于创建可靠且可扩展应用（扩展到大型项目）的重要性。我们将使用 Hilt 作为 DI 工具来管理依赖项。 依赖项注入是一种广泛用于编程的技术，非常适合 Android 开发。您需要遵循 DI 的原则，为打造优秀的应用架构奠定坚实的基础。 实施依赖项注入可带来以下优势： Hilt 是专为 Android 设计的依赖项注入库，可减少在项目中使用手动 DI 的样板。进行 手动依赖项注入 需要手工构造每个类及其依赖项，并使用容器重用和管理依赖项。
手势导航和全屏体验
在此 Codelab 中，您将设置现有应用，以使其应用控件与手势导航功能一起发挥作用。您还将提供全屏体验。
开始改进 Android 的无障碍性
在本 Codelab 中，您将学习 Android 无障碍功能的基础知识。您将通过练习来学习如何使用 Android 平台构建更易于使用的应用，以满足更广泛人群的各种无障碍需求。
第 3 单元：回答
了解如何为数据卡片读者撰写内容、通过优化提供清晰简洁的文档，以及如何利用不同的分析方法帮助读者更直观地认识您的数据集。
面向 Java 开发者的 Dart 简介
了解如何将用 Java 编写的简单示例转换为 Dart 代码，后者简洁、常用且易于学习。
为智能家居 Action 启用本地执行方式
学习如何利用 Local Home SDK 启用本地执行方式，从而增强智能家居与 Google 助理间的集成。
在 Java 版 Android 应用中遵循 Material Design 准则
学习如何遵循 Material Design 准则，为使用 Java 编写的 Android 应用构建功能强大且美观出众的界面。
MDC-104 Flutter：Material 高级组件 (Flutter)
改进您的设计，学习使用 Flutter 的高级组件背景菜单。
MDC-103 Flutter：Material 主题中的颜色、形状、高度和类型 (Flutter)
了解 Material Components for Flutter 如何让您的产品与众不同并通过设计表达您的品牌。
在 Google Cloud 中构建自定义响应式聊天机器人
学习如何为 Dialogflow 聊天机器人构建自定义前端，为用户打造自然的对话式体验，然后使用 Cloud Vision 增强前端，使它能够分析上传的图片，并将相关分析结果包含在响应中。
第 4 单元：审核
了解如何系统地评估已经完成的数据卡片、衡量并跟踪透明度工作，以及如何利用框架来审核数据卡片，查看其中是否存在假设和盲点。
使用 Preferences DataStore
在本 Codelab 中，您将修改一个示例应用，以加入 Jetpack Preferences DataStore – 一个经过改进的新型数据存储解决方案，用于替代 SharedPreferences。
第 2 单元：检查
了解如何利用启发词语和维度发现当前文档架构中欠缺的信息，并评估受众群体阅读和理解数据集文档的难易程度。
开始在 ARCore 中使用 Scene Semantics API 和 Geospatial Depth API
了解如何在 ARCore 中将 Scene Semantics API 和 Geospatial Depth API 与 Kotlin 结合使用。
MDC-101 Flutter：Material Components (MDC) 基础知识 (Flutter)
利用核心组件构建一个简单的应用，学习使用 Material Components for Flutter 的基础知识。
数据卡片手册：Responsible AI 的文档透明化
了解数据卡片手册，它是一个可帮助您应对 AI 数据集透明度相关问题的工具包。
使用 Angular 构建图像滑块元素
在此 Codelab 中，您将构建一个独立于 Angular 框架运行、可以导入到任何框架中并且非常易于集成的图像滑块。
适用于 Unity 的 Geospatial Creator 使用入门
了解如何使用适用于 Unity 的 ARCore Geospatial Creator。
如何在 ARCore 中使用 Streetscape Geometry API 和 Rooftop Anchors API
了解如何在配置了 Kotlin 的 ARCore 中使用 Streetscape Geometry API 和 Rooftop Anchors API。
CameraX 入门指南
本 Codelab 介绍了如何使用 CameraX 创建相机应用，以显示取景器、拍照并分析相机的图像流。
在 Web 应用中使用表单自动填充功能实现通行密钥
了解如何在 Web 应用中通过表单自动填充功能实现通行密钥，从而构建更简单、更安全的登录方式。
MDC-102 Flutter：Material 结构和布局 (Flutter)
学习如何将 Material 用于 Flutter 上的结构和布局。
检测
确定用户与您的应用互动的方式有助于自定义和改善用户体验。例如，您可以检查用户设备上是否已安装您的应用，并实现诸如将导航从浏览器转移到独立式应用的功能。
使用 Vertex AI 进行视频分析的生成式 AI
了解如何利用 Google 的生成式 AI 功能，分析 YouTube 上的网红对于任何公司或产品的观点。
使 iOS 应用支持 Cast
在此 Codelab 中，您将修改现有 iOS 视频应用，以在支持 Google Cast 的设备上投射内容。
使用 Cloud Run 作业创建 AlloyDB 数据库
了解如何使用 Cloud Run 作业创建 AlloyDB 数据库
本地 LLM 数据洞见：适用于结构化和非结构化数据分析的 BigQuery 和 Gemini
在此 Codelab 中，我们将演示如何直接在 BigQuery 工作负载中集成 LLM 模型、Gemini 1.0 Pro（仅文本）和 Gemini 1.0 Pro Vision（多模态），以提供低代码生成式数据洞见生成体验。
从 Cloud Run 连接到 Private CloudSQL
在本实验中，您将创建 Cymbal Eats 菜单服务，公开用于添加、更新、删除和列出菜单项的 RESTful API。您将创建一个 Cloud SQL 数据库，作为菜单服务的后端数据库，该菜单服务将在 Cloud Run 中运行。由于 Cloud Run 与 Cloud SQL 数据库不位于同一 VPC，因此您需要配置无服务器 VPC 访问通道连接器，以允许 Cloud Run 通过专用 IP 地址与 Cloud SQL 通信。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作：
Cloud Data Loss Prevention 概览
此 Codelab 会通过命令行界面向用户介绍 DLP API。用户将下载项目代码，并查看示例目录中的一些工具及其底层函数。
Cloud DNS ResourceRecordSets API
在此 Codelab 中，您将使用 gcloud 创建 Cloud DNS ManagedZone 和相关的 ResourceRecordSet 来管理您的网域和子网域。分辨率。
通过 Cloud Dataproc 预配和使用托管式 Hadoop/Spark 集群（命令行）
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Dataproc 启动托管式 Spark/Hadoop 集群、提交示例 Spark 作业，以及使用命令行关停集群。
Google计算引擎
在此 Codelab 中，您将启动虚拟机、安装软件，并通过网络负载平衡器将虚拟机提供给互联网，从而熟悉 Google Compute Engine。
将 BigQuery 与 Python 搭配使用
在此 Codelab 中，您将学习如何将 BigQuery 与 Python 搭配使用
使用 Google Cloud Armor 进行机器人管理 + reCAPTCHA
在此 Codelab 中，您将创建负载平衡器和关联的后端服务。然后，您将创建一条 Cloud Armor 聊天机器人管理规则，并了解它如何保护您的后端。
并行运行 BigQuery 作业和 Workflows
在此 Codelab 中，您将了解如何使用 Workflows 的并行迭代功能针对维基百科数据集并行运行 BigQuery 作业。
使用 Cloud Tasks 缓冲 HTTP 请求
在此 Codelab 中，您将首先学习如何为 HTTP 目标任务创建和使用常规 Cloud Tasks 队列。然后，您将学习如何使用队列级 HTTP URI 替换和新的 BufferTask API 来通过 Cloud Tasks 更轻松地缓冲 HTTP 请求。
使用 Cloud Armor 进行速率限制
在此 Codelab 中，您将创建负载平衡器和关联的后端服务。然后，您将创建一项 Cloud Armor 速率限制政策，并了解该政策如何保护您的后端。
将 Dialogflow 与 Google Chat 集成
在此 Codelab 中，您将增强由 Dialogflow 和 Google 日历提供支持的预约安排程序 Chat 应用，使其能够在 Google Chat 上运行。您将构建和部署自定义 Google Chat 消息。
Web 功能 Codelab
在此 Codelab 中，您将体验几个全新或仅在标志后可用的 Web API。
为 Dialogflow 应用构建前端 Django 客户端
了解如何构建前端 Django 客户端，为 Dialogflow 应用创建对话体验。
Cloud Armor 命名的 IP 列表
在此 Codelab 中，您将了解 Google Cloud Armor 的已命名 IP 地址列表。具体而言，您将在安全政策中配置已命名的 IP 地址列表，并验证连接。
通过 Google Cloud Shell 构建并启动 ASP.NET Core 应用
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 Google Cloud Shell 构建和启动 ASP.NET Core 应用，而无需离开浏览器。
Cloud Bigtable 简介
在此 Codelab 中，您将通过 Java HBase 客户端了解 Cloud Bigtable。您将加载数据，然后运行一些查询并在地图上绘制数据。
将 ASP.NET Core 应用部署到 App Engine
在此 Codelab 中，您将学习如何将简单的 ASP.NET Core 应用部署到 Google App Engine
使用 Python 进行 InnerLoop 开发
了解为简化在容器化环境中开发 Java 应用的软件工程师的开发工作流而设计的特性和功能。
从 Cloud Run 连接到全代管式数据库
将无服务器数据库与在 Cloud Run 中运行的应用集成，将服务配置为使用 Cloud Spanner 关系型数据库和 Cloud Firestore
使用 NodeJS 进行 InnerLoop 开发
了解为简化在容器化环境中开发 Java 应用的软件工程师的开发工作流而设计的特性和功能。
VPC Service Controls - BigQuery 保护 Codelab I
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 VPC Service Controls 保护 BigQuery API。此 Codelab 一开始便没有受服务边界保护的 API 服务，该服务允许对公共数据集运行查询，并将结果保存在项目表中。该查询在一个项目中运行，表（保存结果的位置）在另一个项目中创建，这模拟了一种设置，在这种设置下，数据可以存储在一个项目中，但需要使用其他项目进行访问。
使用 Artifact Registry 进行依赖项管理
了解如何使用 Architect Registry 管理依赖项。
在 Cloud AI Platform 上构建、训练和部署 XGBoost 模型
在本实验中，您将了解 GCP 上的完整机器学习工作流：从 BigQuery 提取数据、在 Cloud AI Platform Notebooks 实例中构建 XGBoost 模型，以及将模型部署到 AI Platform。
从 GKE Autopilot 上运行的应用连接到专用 AlloyDB 实例
了解如何将 GKE Autopilot 上运行的应用连接到 AlloyDB 数据库的专用实例
使用 Node.js 和 Cloud Run 构建 Google Workspace 插件
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Node.js 和 Cloud Run 构建 Google Workspace 插件。
VPC Service Controls 基本教程 I
在本实验中，我们将创建一个 VPC Service Controls 边界，并用其保护项目。然后，我们会引发 VPC Service Controls 入站流量违规，并逐步介绍排查拒绝事件的过程。完成本实验后，您将对如何使用 VPC Service Controls 保护您的资源有了更深入的了解。
Web Serial API 使用入门
在此 Codelab 中，您将构建一个网页，与 BBC micro:bit 板进行交互，以便在其 5x5 LED 显示屏上显示图像。您将了解 Web Serial API，以及如何使用可读、可写和转换流通过浏览器与串行设备进行通信。
Vertex AI：将自定义预测例程与 Sklearn 搭配使用，对数据进行预处理和后处理，以便进行预测
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Vertex AI 上使用自定义预测例程编写自定义预处理和后处理逻辑
VPC Service Controls 基本教程 II - 排查出站流量违规问题
在本实验中，我们将创建一个 VPC Service Controls 边界，并使用它来保护项目。然后，我们将引发 VPC Service Controls 出站流量违规，并通过创建出站规则来演示对拒绝进行问题排查的过程。完成本实验后，您将对如何使用 VPC Service Controls 保护您的资源有了更深入的了解。
使用 What-If 工具分析部署在 Cloud AI Platform 上的金融机器学习模型
在本实验中，您将学习如何基于金融数据集训练 XGBoost 模型，将其部署到 Cloud AI Platform，并使用 What-If 工具对其进行分析
使用 IAM 授予对项目的访问权限
此 Codelab 介绍了如何使用 Google Cloud 控制台为项目的主账号授予 Identity and Access Management (IAM) 角色。
Vertex AI 创建用户管理的安全笔记本
在本教程中，您将了解如何配置一个安全且由用户管理的笔记本
使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 构建智能购物助理 - 第 2 部分
在此 Codelab 中，您将构建一个知识驱动型聊天应用，该应用旨在回答客户问题、引导产品发现以及针对电子商务数据集定制搜索结果
在 Google Cloud Platform 上安装 ABAP 平台试用版 2022 并安装 ABAP SDK
在此 Codelab 中，您将安装 ABAP 平台试用 202
使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 构建专利搜索助理 - 第 2 部分
在此 Codelab 中，您将构建一个知识驱动型聊天应用，该应用旨在回答与专利搜索相关的问题，并以专利数据集真实信息作为来源，提供与上下文相关的结果。
使用托管在 Compute Engine 虚拟机上的 SAP 令牌配置 ABAP SDK 身份验证，并执行 Address verification API
在此 Codelab 中，您将使用托管在 Compute Engine 虚拟机上的 SAP 令牌配置 ABAP SDK 身份验证，并执行 AddressValidation API
线程边界路由器 - Thread 1.2 多播
Thread 1.2 引入了跨 Thread 网络的多播，这支持在 Thread 网络和基础架构 (Wi-Fi/以太网)网络段之间进行多播通信。此 Codelab 将指导您完成设置和体验 Thread 1.2 多播功能的过程。
线程边界路由器 - 双向 IPv6 连接和基于 DNS 的服务发现
在此 Codelab 中，您将使用 OTBR 作为标准线程边界路由器，发现并连接到连接到同一 Wi-Fi 网络的手机中的 Thread 终端设备。
使用 OTNS 模拟线程网络
在此 Codelab 中，您将使用 OTNS CLI 和 Web 可视化功能在模拟的 Thread 网络中添加/移动/删除节点，并观察网络如何适应拓扑变化。
使用 Simply Studio v5 构建采用 Silicon Labs EFR32 开发板和 OpenThread 的 Thread 网络
在此 Codelab 中，您将在真实硬件上对 OpenThread 进行编程，创建和管理 Thread 网络，以及在节点之间传递消息。
使用 B91 开发板和 OpenThread 构建 Thread 网络
在此 Codelab 中，您将在真实硬件上编程 OpenThread、创建和管理 Thread 网络，以及在节点之间传递消息。
使用可视化测试 Thread 网络
在此 Codelab 中，您将使用网页界面以可视化方式运行 OpenThread 功能测试。
Thread Border Router - 通过 NAT64 提供互联网访问权限
在此 Codelab 中，您将构建一个支持 NAT64 的 OpenThread 边界路由器，并使用网络中的终端设备从互联网访问仅 IPv4 的资源。
在 Docker 中使用 OpenThread 模拟 Thread 网络
在此 Codelab 中，您将使用 Docker 中的 OpenThread 模拟虚拟设备上的线程网络。
使用 ESP32H2 和 ESP 线程边界路由器板构建线程网络
在此 Codelab 中，您将在真实硬件上对 OpenThread 进行编程，创建和管理 Thread 网络，以及在节点之间传递消息。
轻松实现计算机视觉：Spring Boot 和 Java 上的 Vision AI
我们将使用 Spring Boot 和 Java 创建计算机视觉应用，使您能够在项目中释放图像识别和分析的潜力。
借助 Cloud Run，只需三个简单的步骤，即可从开发到生产
在此 Codelab 中，您将构建一个简单的 Web 应用，在私有开发者环境中运行该应用，然后使用 Docker 在容器中运行该应用，最后在云端部署同一应用。
Hello Cloud Run（使用 C#）
在此 Codelab 中，您将以无服务器方式部署和运行无状态容器（而无需操心基础架构），从而学习如何开始使用 Cloud Run。Cloud Run 提供全代管式选项，还能够在 GKE 集群上运行。
Android 11 - 第 5 周 - 语言
Android 11 在语言和库方面进步巨大，例如一些最常用的 Jetpack 库现已支持 Kotlin、平台上新增了更多 Java API，并提供了多种新工具以协助防范原生代码内存损坏。此在线课程由一些视频和文章组成，其中会演示上述更新并教您如何在 Android 应用中实现。
“在常见 Android 用例中使用协程”测验
了解如何使用协程来简化常见用例（例如进行网络调用和访问本地数据）中的后台任务管理。
Cloud Run 函数 (HTTP) 使用入门
了解如何开始使用 Cloud Run 函数
使用 Dockerfile 开发容器
Docker 是一个用于开发、交付和运行应用的开放式平台。利用 Docker，您可以将应用与基础设施分开管理，并将基础设施作为托管式应用来处理。Docker 可帮助您加快代码的交付、测试和部署速度，并缩短从代码编写到运行的整个周期。 为了做到这一点，Docker 将内核容器化功能与用于管理和部署应用的工作流及工具相结合。 Docker 容器可以直接在 Kubernetes 中使用，方便您在 Kubernetes Engine 中运行它们。在学完有关 Docker 的基础知识后，您将能够开始开发
使用二进制身份验证控制部署
Binary Authorization 是一种部署时安全控制措施，可确保在 Google Kubernetes Engine (GKE) 或 Cloud Run 上仅部署可信的容器映像。借助 Binary Authorization，您可以要求在开发过程中由可信授权方对映像进行签名，然后在部署时强制执行签名验证。通过强制执行验证，您可以确保仅将经过验证的映像集成到构建和发布流程中，从而对容器环境实施更严格的控制。 下图显示了 Binary Authorization/Cloud Build
使用 Eventarc 触发工作流
了解如何配置 Eventarc 以触发与 Cloud Run 和 Pub/Sub 集成的工作流，从而执行客户奖励业务流程。
向 Flutter 应用添加主屏幕 widget
在此 Codelab 中，您将为您的 iOS 或 Android Flutter 应用创建一个主屏幕 widget。您将从一个基本的 Flutter 新闻应用开始。然后，您将使用原生框架为 widget 本身创建界面。最后，您将学习如何共享资源并在 widget 和主应用之间建立通信。
Dataproc Serverless
在此 Codelab 中，您将全面了解 Dataproc Serverless，包括如何开始使用以及如何访问其丰富的功能集。
如何从 Vertex AI 生成图片并上传到 Google Ads
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Vertex AI 生成图片并将这些图片发送到 Google Ads
Google Compute Engine 上的 Dataproc
在此 Codelab 中，您将了解如何在 Google Compute Engine (GCE) 上使用 Dataproc。
Codelab：使用 Gemini 使用 JavaScript 构建 Chrome 扩展程序
在此 Codelab 中，我们将使用 Gemini 创建一个 Chrome 扩展程序。我们将添加迭代功能，以帮助我们向 Google Meet 页面添加功能。
使用 Google Dataproc 创建 Spark ML 模型
在此 Codelab 中，您会将 Spark ML 作业提交到 Google 的 Dataproc 服务。
使用 OHS 和 Google Cloud 管理 Android 应用中的 FHIR 数据
使用 Android-FHIR SDK、OHS 和 Google Cloud Healthcare API 构建安全、可扩缩、合规且以数据为依据的医疗保健移动应用
使用 Java 中的 Gemini 函数调用确定性生成式 AI
演示 Java 应用中的 Gemini 函数调用功能，具体方法是调用 Gemini 模型来编排函数调用的输入，调用 API，然后在另一个 Gemini 调用中处理响应并将其部署到 REST 端点。
配置 Eventarc 以触发与 GKE Autopilot 和 Pub/Sub 集成的工作流
了解如何配置 Eventarc 以触发与 GKE Autopilot 和 Pub/Sub 集成的工作流，以执行客户奖励业务流程。
外部 HTTPS 负载平衡器及高级流量管理 (Envoy) Codelab
在此 Codelab 中，您将了解新的外部 HTTPS 负载平衡器中提供的高级流量功能。
使用 Google Analytics for Firebase 在 WebView 中跟踪事件
在此 Codelab 中，您将通过将事件转发到原生代码，运行如何在 WebView 中使用 GA4F 跟踪网页上的事件。
Draw a Website：使用 Gemini 模型将想象力转化为网站！
在此 Codelab 中，您将构建一个 Cloud Run 应用，该应用可使用 Gemini 1.0 Pro Vision、Gemini 1.5 Pro 等产品中的生成式 AI 模型，在几分钟内将绘图转换为网站代码。
使用 Dialogflow 基本功能构建 Android 语音聊天机器人Flutter
开箱即用，Dialogflow 内置了许多针对 Web、Google 助理、社交媒体和电话网关的集成。但是，如果您希望将聊天机器人引入移动设备，则必须创建自定义集成。本实验将介绍如何将 Dialogflow Essentials 集成到 Flutter 应用中。
创建带有 Sidecar 的 Cloud Run 服务
了解如何创建使用 localhost 端口和卷装载与 Sidecar 通信的 Cloud Run 服务。
使用 Dialogflow CX 生成器和数据存储区做出明智的决策
在这个适合初学者的 Codelab 中，您将熟悉生成器功能。生成器使用 Google 最新的生成式大语言模型 (LLM) 来生成代理响应。在此 Codelab 的上下文中，您将使用生成器从数据存储区提取信息，从而做出明智的决策。
实践：使用 Dialogflow 和 Actions on Google 为 Google 助理创建电视指南操作
我们来创建您与 Google 助理之间的对话，以帮助您检索电视节目表信息。
实操：Women in Voice 研讨会
我们来发起一个你与 Google 助理之间的对话，帮助你检索 Women in Voice 聚会群组的活动和文献信息。
使用 Google Cloud Dataflow 运行您的第一个 SQL 语句
本页介绍了如何使用 Dataflow SQL 和创建 Dataflow SQL 作业。
利用生成式回退来扩大 intent 覆盖范围并妥善处理错误
在这个适合初学者的 Codelab 中，您将熟悉生成式回退功能，该功能使用 Google 最新的生成式大语言模型 (LLM) 来生成虚拟客服响应。
实践：使用 Google Workspace 和 Dialogflow 创建电视指南 Google Chat
了解如何为 Google Chat 构建具有动态卡片响应的自定义 Dialogflow 聊天机器人。
从 Apache Kafka 迁移到 Pubsub
在此 Codelab 中，您将使用分阶段迁移方法将应用从 Apache Kafka 迁移到 Google Cloud Pubsub。
使用 Document AI 智能处理手写表单 (Node.js)
在此 Codelab 中，我将专注于创建一个将 Document AI API 与 Node.js 搭配使用的教程
开发适用于 Android 的无障碍服务
在此 Codelab 中，您将学习如何构建面向 Android 用户的无障碍服务。
面向 Java 开发者的 Kotlin 指南
使用 Android Studio 将 Java 代码整合并转换为 Kotlin 代码
使用 Vertex AI 和 BigQuery ML 进行时序预测
在本实验中，您将了解如何使用 Vertex AI 解决时间序列问题，涵盖 Notebooks、训练、预测和 BigQuery ML。
使用偏好的媒体查询构建用户自适应界面
了解如何构建自适应网络表单，该表单会针对每个用户显示一个符合其特定时间偏好的定制界面。
从 Web 组件到 Lit 元素
在此 Codelab 中，您将了解从头开始构建网络组件，然后逐步将其增强为 Lit 元素。
Gemini Code Assist 测试简介
使用 Gemini Code Assist 为您的代码编写测试
使用 HEY 进行 Vertex AI 在线预测基准测试
在本教程中，您将了解如何使用 HEY 和预测云监控指标执行基准测试。
使用 Node.JS 和 Google Cloud Functions 触发 DAG
此 Codelab 介绍了如何使用 Google Cloud Functions 在 Google Cloud Composer 中触发 Apache Airflow 工作流 (DAG)。此处的 DAG 使用 BashOperator 执行简单的 bash 命令
在 Cloud AI Platform 上训练和超参数调节 PyTorch 模型
在本实验中，您将学习如何使用超参数调节在云端训练模型。我们将向您展示如何使用 PyTorch 执行此操作，但您可以在任何想要的框架中执行此操作。
将 Translation API 与 C# 搭配使用
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 C# 使用 Translation API
将 Text-to-Speech API 与 C# 搭配使用
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 C# 使用 Text-to-Speech API
如何将 Cloud Run 上的 Node.js 应用连接到 Cloud SQL for PostgreSQL 数据库
Cloud SQL Node.js 连接器 是将 Node.js 应用安全地连接到 Cloud SQL 数据库的最简单方法。 Cloud Run 是一个全代管式无服务器平台，供您运行可通过 HTTP 请求调用的无状态容器。此 Codelab 将演示如何使用 IAM 身份验证通过服务账号将 Cloud Run 上的 Node.js 应用安全地连接到 Cloud SQL for PostgreSQL 数据库。 在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 点击搜索栏右侧的图标，激活 Cloud
将 Text-to-Speech API 与 Python 配合使用
在本教程中，您将学习如何将 Text-to-Speech API 与 Python 搭配使用。
有关使用 Workflows 进行无服务器编排的简介
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Workflows 来编排和自动执行 Google Cloud 服务和基于 HTTP 的 API 服务。
将 Vision API 与 Python 搭配使用
在本教程中，您将学习如何将 Vision API 与 Python 搭配使用。
安装和使用 Cloud Tools for PowerShell
在此 Codelab 中，您将学习如何安装和使用适用于 Windows PowerShell 的 Cloud 工具。
使用 Cloud Workstations 与 NodeJS 进行 InnerLoop 开发
了解为简化使用 Cloud Workstations 在容器化环境中开发 Nodejs 应用的软件工程师的开发工作流而设计的特性和功能。
通过 BigQuery SQL 和 Vertex AI 生成生成式数据分析
使用 BigQuery SQL 查询和 Vertex AI PaLM API 构建电影成功评分预测和处方应用。
开发环境
了解为简化使用 Cloud Workstations 在容器化环境中开发 Python 应用的软件工程师的开发工作流而设计的特性和功能。
使用 Cloud Workstations 和 Cloud Code 进行开发
了解为使用 Cloud Workstations 在容器化环境中简化 Java 软件工程师开发工作流而设计的特性和功能。
生成式 AI - 根据关键字生成图片
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 GenAI API 根据给定关键字生成图片。此过程分为两步，首先调用 text-bison API 以生成图片生成提示，然后调用 Imagen API 以根据生成的提示生成图片。整个工作流都是在使用 Gradio 应用的前端上启动的。
使用流体数值运行 Gromacs 分子动力学模拟Slurm-GCP
此 Codelab 将引导您使用 SchedMD 提供的 Slurm-GCP 解决方案在 Google Cloud Platform 上运行 Gromacs
Android View 中的基本颜色协调
在此 Codelab 中，您将学习如何使自定义颜色与动态主题协调一致。
仅包含 SQL 的 LLM 与 BigQuery ML 及 Vertex AI PaLM API 搭配使用
以 BigQuery 公共数据集形式提供的 GitHub 代码库源代码摘要，使用 Vertex AI 大语言模型 (text-bison) 作为 BigQuery 中的托管式远程函数来生成文本。
使用网络蓝牙控制 PLAYBULB 蜡烛
借助新兴的 Web Bluetooth API，只需使用 JavaScript 即可创建一个 Web 应用，该应用可以控制 LED 无火蜡烛。
Battle Jamón - 微服务战场
在此 Codelab 中，您将构建一个微服务，该微服务将在竞技场中通过将 jamón 相互“抛射”其他微服务来与其他微服务竞争。
使用 Java 进行 InnerLoop 开发 - SpringBoot
了解为简化在容器化环境中开发 Java 应用的软件工程师的开发工作流而设计的特性和功能。
在 Cloud Run 上使用 PaLM API 聊天应用
使用 Python Flask 框架和 Vertex AI PaLM API 模型开发聊天应用。
使用 Kotlin 进行高级 Android 开发 04.1：Android Google 地图
了解如何向 Android Kotlin 应用添加 Google 地图，并为 Google 地图设置样式。
Android 应用大小调整
在此基于 Jetpack Compose 的 Codelab 中，您将优化 Android 应用，以落实自由窗口大小调整的最佳实践。这包括利用清单兼容性、配置变更的影响，以及在调整大小时保持连续性。
使用 Material 3 在 Compose 中设置主题
本 Codelab 旨在通过新的 Material Design 3 和 Material You 实现，在 Jetpack Compose 中演示主题设置。
在机器学习套件中使用 AutoML Vision 训练和部署设备端图片分类模型
在此 Codelab 中，您将使用机器学习套件中的 AutoML Vision Edge 训练图片分类器，并使用机器学习套件 SDK 在 Android 或 iOS 手机上运行图片分类器。
Cloud Foundation Toolkit 基础知识
在此 Codelab 中，您将开始使用 Cloud Foundation Toolkit(CFT) 并完成一系列向 CFT 模块添加功能的步骤。
通过 Google VPN 将 AlloyDB 连接到 Oracle
在此 Codelab 中，您将学习如何将 AlloyDB 集群连接到通过 VPN 连接的单独网络中部署的 Oracle 数据库。
Anthos Service Mesh 研讨会：实验指南 - 日语
此研讨会提供沉浸式实操体验，介绍如何在生产环境中设置全球分布式服务。他们使用的主要技术是 GKE for Compute 和 Anthos 服务网格，用于创建安全连接、可观测性和高级流量调整功能。本研讨会中使用的所有做法和工具都是您实际会用到的生产环境。
使用 BigQuery 查询 GitHub 数据
以 GitHub 提交数据为例，了解 BigQuery 的基础知识以及如何查询 TB 级的公共数据。
ARCore 原始深度
此 Codelab 介绍了使用新的 Raw Depth API 构建 ARCore 应用的步骤。
战场一 - 微服务战场
在此 Codelab 中，您将构建一个微服务，该微服务将在竞技场中通过向彼此“扔掉”叶子来与其他微服务作战。
Anthos Service Mesh 研讨会：实验指南
此研讨会提供沉浸式实操体验，介绍如何在生产环境中设置全球分布式服务。他们使用的主要技术是 GKE for Compute 和 Anthos 服务网格，用于创建安全连接、可观测性和高级流量调整功能。本研讨会中使用的所有做法和工具都是您实际会用到的生产环境。
向应用添加动态配色
在此 Codelab 中，您需要将应用中的主题设置迁移到 Material 3，并在稍后应用动态配色。
适用于具有用户指定规则的 NLB/虚拟机的 Cloud Armor
在此 Codelab 中，您将学习如何使用用户定义的规则配置 Cloud Armor 网络边缘安全政策
使用 Google 表格和幻灯片，将大数据转化为实用洞见
此 Codelab 中级 Google Apps 脚本使用了 2 个 Google 开发者平台：Google Workspace 和 Google Cloud 控制台。具体而言，它使用了 Cloud 控制台的 BigQuery API（作为一种 Apps 脚本高级服务）以及一对内置的 Google Workspace 服务：Google 表格和 Google 幻灯片。此示例应用旨在向用户展示，他们能够在（相对）较短的一段代码中自动完成从大数据分析到幻灯片演示的最终环节。
使用 Cloud Data Fusion 将 CSV 数据注入 BigQuery - 批量注入
在此 Codelab 中，我们将实现一种数据注入模式，以使用 Cloud Data Fusion 将 CSV 格式的医疗保健数据加载到 BigQuery 中。
BigQuery ML 使用入门
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 BigQuery 为 Analytics 360 数据集创建机器学习模型。
使用适用于 BigQuery 的 bq 命令行工具加载和查询数据
了解如何使用 bq（一个基于 Python 的 BigQuery 命令行工具）加载和查询数据。
面向 Cassandra 用户的 Cloud Bigtable 简介
在此 Codelab 中，您需要将用于插入、更新、读取和删除数据的常用 Cassandra 查询与使用 Java 客户端的 Cloud Bigtable 等效查询进行比较。
Vertex AI：导出和部署用于预测的 BigQuery 机器学习模型
在本实验中，您将使用 BigQuery Machine Learning 训练模型，然后将该模型导出并部署到 Vertex AI 。这是 Google Cloud 上最新的 AI 产品。 您将了解如何： 在 Google Cloud 上运行此实验的总费用约为 2 美元 。 本实验使用的是 Google Cloud 上提供的最新 AI 产品。 Vertex AI 将整个 Google Cloud 的机器学习产品集成到无缝的开发体验中。以前，使用 AutoML
使用 Google Apps 脚本实操：只需 4 行代码即可访问 Google 表格、Google 地图和 Gmail！
在此 Codelab 中，我们将向您介绍一种最简单的方法来编写用于访问 Google 开发者技术的代码。这一切都是通过应用 JavaScript（一种主流的 Web 开发语言）完成的。使用 Google Apps 脚本，您需要编写代码，从 Google 表格的单元格中提取街道地址，根据地址生成 Google 地图，然后使用 Gmail 以附件形式发送地图。最难得的是，只有四行代码。
如何将 Dialogflow 与 BigQuery 集成
本实验基于 Dialogflow 中的 fulfillment 概念进行构建。您将学习如何在 BigQuery 中创建数据集和表，然后在 Dialogflow fulfillment 中设置 BigQuery 集成详细信息，并测试对话体验。
CEL-Go Codelab：快速、安全的嵌入式表达式
在此 Codelab 中，您将使用用 Go 实现的通用表达式语言来编写表达式。您将创建变量、使用逻辑和/或运算符、构建 JSON、构建 proto 以及调整表达式。
Bigtable 和 Dataflow：数据库监控技术（HBase Java 客户端）
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Dataflow 在 Bigtable 写入/读取和读取大量数据时对其进行监控。
Battle Peach - 微服务战场
在此 Codelab 中，您将构建一个微服务，该微服务通过在竞技场中向彼此“扔”桃子来与其他微服务作战。
构建全栈影片推荐系统
在此 Codelab 中，您将构建一个全栈推荐系统。您将使用 TensorFlow Recommenders 训练 2 个推荐模型，并使用 TensorFlow Serving 作为后端来部署这些模型。您还将构建一个跨平台 Flutter 应用作为前端。
了解 Interaction to Next Paint (INP)
用于学习 Interaction to Next Paint (INP) 的互动式演示和 Codelab。 该代码可在 web-vitals-codelabs 代码库 中找到。 得分 计数器和 递增 按钮位于页面顶部。这是一个经典的反应和响应速度演示示例！ 按钮下方有四种测量值： FPS 和 Timer 条目对衡量互动完全不是必需的。添加它们只是为了更便于直观呈现响应速度。 尝试与 Increment 按钮互动，你应该会看到得分增加。 INP 和 Interaction
用于封装 PaLM Text Bison 模型的 Cloud Functions 函数
演示用 Python 编写的 Cloud Functions 函数，该函数可初始化 Vertex AI 模块，然后提供用于调用 PaLM Text Bison 模型的端点。
创建自定义文本分类模型，并使用该模型更新应用
在此 Codelab 中，您将学习如何增强您在“移动文本分类入门”在线课程中构建的模型，以便构建一个能够使用您自己的数据的模型。然后，您将了解如何使用新模型更新 Android 和 iOS 应用
TensorFlow.js：打造您自己的“可学习的机器”通过 TensorFlow.js 使用迁移学习
在此 Codelab 中
使用 TensorFlow Agents 和 Flutter 构建棋盘游戏
在此 Codelab 中，您将构建一个依托机器学习技术的简单棋盘游戏。您将使用 TensorFlow Agents 训练一个强化学习模型，并使用 TensorFlow Serving 作为后端来部署该模型。您还将构建一个作为游戏前端的跨平台 Flutter 应用。
构建基本消息传递样式应用
在此 Codelab 中，您将学习如何构建一个包含文本框和发送按钮的简单即时通讯应用。
深入了解图片分类
了解如何构建自定义图片分类模型，进一步提高您在“图片分类入门”在线课程中学到的技能。
为图片分类器创建自定义模型
在此 Codelab 中，您将训练一个机器学习模型来识别特定花卉。
包含 Vertex AI 和 Svelte Kit 的文本摘要器应用
构建文本摘要用例，允许用户在 Svelte Kit Web 应用中使用 Google Cloud Vertex AI 总结文章、文本和其他形式的内容。
TensorFlow.js：重新训练垃圾评论检测模型来处理极端情况
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Model Maker 重新训练垃圾评论模型，使之涵盖预训练模型无法处理的极端情况，然后将新模型重新部署到 Web 应用。
将自定义模型集成到您的应用中
在此 Codelab 中，您将学习如何使用机器学习套件自定义模型将自定义图片分类模型集成到 Android 或 iOS 应用中。
构建垃圾评论机器学习模型
在此 Codelab 中，您将学习如何创建能够过滤其他评论中的垃圾内容的机器学习模型。
使用 Vertex AI PaLM API 创建文本摘要方法
在本教程中，您将学习如何使用生成模型通过填充方法从文本中总结信息
使用 Coral Edge TPU 通过 TensorFlow.js 在 Node 中运行 TFlite 模型
在 Node.js 中运行 TensorFlow Lite 模型，并使用 Coral Edge TPU 和 WebNN 加快模型速度。
Codelab：利用 Gemini 加快由测试驱动的开发
我们将在 Gemini 的帮助下，使用 TDD（测试驱动型开发）方法创建一个简单的 Ruby 应用。
基于政策的路由 (PBR) Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何配置和利用基于政策的路由 (PBR) 并验证功能。
在 Looker Studio 中关联并直观呈现您的所有数据
Looker Studio 是 Google 的商业智能和可视化平台。在此 Codelab 中，您将学习如何在 Looker Studio 中连接和直观呈现来自任何来源的数据。使用 Google Apps 脚本，您将编写代码以从 API 提取数据，并在 Looker Studio 中直观呈现这些数据。
Cloud Secure Web Proxy (SWP) Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何部署和利用 Cloud Secure Web Proxy (SWP) 来保护网络流量。
使用 dscc-gen 创建数据洞察社区可视化图表
在此 Codelab 中，您将使用项目模板工具 dscc-gen 来为数据洞察创建社区可视化图表。
使用 Cloud NAT 动态端口分配
本实验的目标是探索 Cloud NAT 的动态端口分配 (DPA) 功能。
在 Looker Studio 中创建自定义可视化图表
在此 Codelab 中，您将学习如何创建可在 Looker Studio 报告中使用的自定义可视化图表。
使用 Cloud NAT NAT 规则
本实验的目标是探索 Cloud NAT 的规则功能。
如何使用 vLLM 和 OpenAI Python SDK 在 Cloud Run GPU 上运行 LLM 推理
了解如何使用 vLLM 和 OpenAI Python SDK 在 Cloud Run GPU 上运行 LLM 推理
如何将所有 JavaScript 框架部署到 Cloud Run
了解如何将 JavaScript 框架（例如 Angular、Nuxt.js 和 Next.js）部署到 Cloud Run。
如何配置 Cloud Run 服务以使用直接 VPC 出站流量访问内部 Cloud Run 服务
了解如何配置 Cloud Run 服务以使用直接 VPC 出站流量访问内部 Cloud Run 服务。
使用 Cloud Run、Video Intelligence API 和 Vertex AI 创建视频场景图片描述服务
了解如何使用 Vertex AI 和 Video Intelligence API 创建一项 Cloud Run 服务来描述视频每个场景中的图片。
正在进行 Google Cloud Codelab？从这里开始！
在此 Codelab 中，您将设置一个 Google Cloud 项目，以便在后续 Codelab 中使用。您还将学习如何使用 Cloud Shell 修改文件和运行终端命令。
显示前 100 个文件；您的 Google 云端硬盘中的文件夹
此 Codelab 将介绍如何使用 Google Workspace REST API。为简洁起见，此示例将使用 Python 进行编写，但您也可以选择使用自己喜欢的开发语言。还会介绍许多介绍性主题，最后，用户会创建一个简单的脚本来显示前 100 个文件，文件夹。
使用 Google Cloud Functions 让您的 Gmail 收件箱更加强大
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 G Suite API 和 Google Cloud Functions 以程序化方式自动处理 Gmail 邮件。
使用 BigQuery 和 AI Platform Notebooks 分析临床数据
在此 Codelab 中，我们演示了使用 BigQuery 和 AI Platform Notebooks 在 GCP 中访问和分析临床数据的解决方案。
如何使用 Cloud Run 作业用于处理视频的 Video Intelligence API
了解如何使用 Vertex AI 和 Video Intelligence API 创建一项 Cloud Run 作业来描述视频每个场景中的图片。
通过 Cloud Run 服务对 Cloud Storage 中的 PDF（非结构化数据）使用 Vertex AI Search
了解如何通过 Cloud Run 服务向 Vertex AI Search 执行查询。
使用 Slurm 部署可自动扩缩的 HPC 集群
了解如何使用 Google Compute Engine、Google Deployment Manager 和 Slurm 工作负载管理器预配可动态扩缩的 HPC 集群。
如何在 Cloud Run 上部署由 Gemini 提供支持的聊天应用
了解如何使用 express.js、htmx 和 tailwindCSS 在 Cloud Run 上部署由 Gemini 提供支持的聊天功能。
配置 Cloud Run 服务以访问内部 Cloud Run 服务和公共互联网
了解如何在保留公共互联网访问权限的同时，使用直接 VPC 出站流量访问仅限内部的入站流量 Cloud Run 服务
如何使用 Cloud Build 自动将更改从 GitHub 部署到 Cloud Run
如何使用 Cloud Build 自动将更改从 GitHub 部署到 Cloud Run
如何将 Cloud Run 与 Gemini 函数调用搭配使用
如何将 Cloud Run 用作 Gemini 函数调用的端点。
通过 TensorFlow.js 预训练的机器学习模型，使用 JavaScript 制作智能摄像头
在此 Codelab 中，您将学习如何加载和使用一个 TensorFlow.js 预训练模型 (COCO-SSD)，并用它来识别用于训练它的常见对象。
使用 Google 文档和创建商务会议的转写内容；机器学习
在此 Codelab 中，您将使用 Google 文档 API 创建一个 Google 文档，并将音频文件的转写内容写入此文档。您将使用 Speech-to-Text API 获取给定音频文件的文本转录。
面向开发者的 Duet AI 技术实操研讨会指南 Codelab
本次研讨会旨在为用户和从业者提供 Duet AI 实操培训。 在此 Codelab 中，您将学习以下内容： 为展示如何在日常开发中真正地使用面向开发者的 Duet AI，本研讨会的活动以叙事方式进行。 一位新开发者加入一家电子商务公司。他们的任务是向现有电子商务应用（由多项服务组成）添加新服务。这项新服务会提供商品清单中的商品的额外信息（尺寸、重量等）。此服务将根据商品尺寸和重量提供更好/更低的运费。 由于 开发者 是公司新手，他们将使用 Duet AI 来生成代码、说明和文档。
将 FHIR（快速医疗互操作性资源）注入 BigQuery
在此 Codelab 中，我们将实现一种数据注入模式，以使用 Cloud Healthcare FHIR API 将 FHIR - R4 格式的医疗保健数据（常规资源）加载到 BigQuery 中。
在 Google Kubernetes Engine 中部署和更新 .NET Core 应用
Microsoft.NET Core 是.NET 的开源跨平台版本，可以原生在容器中运行。.NET Core 可在 GitHub 上获取，并由 Microsoft 和.NET 社区进行维护。本实验将容器化的.NET Core 应用部署到 Google Kubernetes Engine (GKE) 中。 本实验遵循典型的开发模式，在开发者本地环境中开发应用，然后部署到生产环境。在本实验的第一部分中，系统会使用一个在 Cloud Shell 中运行的容器验证一个示例.NET Core
使用 Document AI Warehouse 提取、处理和搜索文档
在此 Codelab 中，您将使用 Document AI Warehouse 来提取、处理和搜索文档全文。
使用 Eventarc 事件触发 Kubernetes 服务
在此 Codelab 中，您将使用 Eventarc 监听 Pub/Sub、Cloud Storage 和 Cloud Audit Logs 中的事件，并将其传递给 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的 Kubernetes 服务。
外部 HTTPS 负载平衡器及高级流量管理 (Envoy) Codelab
在此 Codelab 中，您将了解新的外部 HTTPS 负载平衡器中提供的高级流量功能。
使用 Cloud KMS（非对称）加密和解密数据
在此 Codelab 中，您将使用 Cloud KMS 非对称密钥加密和解密数据。
使用 Cloud Armor 保护边缘缓存
在本实验中，您将创建 CDN 分发，并应用 Cloud Armor 规则来保护边缘缓存。
在整个软件开发生命周期中使用 Duet AI
使用 Duet AI 来帮助处理现有项目的任务。
Google Ads 与 Google Analytics for Firebase 自定义事件 - Android
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 GA4F 实现事件，以及如何通过 Google Ads 投放行动号召广告系列。
利用 Draco 几何图形压缩功能优化 3D 数据
3D 图形是许多应用（包括游戏、设计和数据可视化）的基本组成部分。随着图形处理器和制作工具的不断改进，更大、更复杂的 3D 模型将会普及，并且有助于为沉浸式虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 中的新应用提供支持。由于模型复杂性的增加，存储和带宽需求被迫与 3D 数据激增的需求同步。 借助 Draco，您可以在不牺牲视觉保真度的情况下，大幅缩小使用 3D 图形的应用。对于用户而言，这意味着现在可以更快地下载应用、更快速地加载浏览器中的 3D 图形，并且只需少许带宽即可传输 VR 和 AR
使用 Cloud KMS 加密和解密数据
在此 Codelab 中，您将使用 Cloud KMS 加密和解密数据
从 App Engine Blob 存储区迁移到 Cloud Storage（模块 16）
了解如何针对 Python 2 App Engine ndb 应用将 Blob 存储区的使用迁移到 Cloud Storage。
Python 中的 HTTP Cloud Functions 函数
在本教程中，您将使用 Python 构建 HTTP Cloud Functions 函数。
利用 Cloud Functions 函数自动将 CSV 数据导入 Google 表格
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 Cloud Functions 函数填充 Google 电子表格，以对上传到 Cloud Storage 的 CSV 文件做出响应。
如何在 Flask 应用中使用 App Engine 任务队列（拉取任务）（模块 18）
了解如何将任务队列拉取任务用法添加到基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 应用中。
如何使用 App Engine Blob 存储区（模块 15）
了解如何将 Blob 存储区使用添加到简单的 Python 2 App Engine 应用中
如何在 Flask 应用中使用 App Engine Memcache（模块 12）
了解如何将 Memcache 用量添加到基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 应用中。
从 App Engine 任务队列拉取任务迁移到 Cloud Pub/Sub（模块 19）
了解如何迁移 Python 2 App Engine NDB 和任务队列（拉取任务）应用迁移到 Cloud NDB 和Cloud Pub/Sub，然后升级到 Python 3
从 App Engine Memcache 迁移到 Cloud Memorystore（模块 13）
了解如何迁移 Python 2 App Engine NDB 和将 Memcache 应用迁移到 Cloud NDB 和Cloud Memorystore (for Redis)，然后升级到 Python 3
使用适用于 Cloud Functions 的 Stackdriver Logging 和 Stackdriver Trace
了解如何使用适用于 Cloud Functions 的 Stackdriver Logging 和 Stackdriver Trace。
第 11 单元：从 Google App Engine 迁移到 Cloud Functions
了解如何转换简单的 Python App Engine 应用（或将一个更大的单体式应用拆分为多个微服务），并将其迁移到 Cloud Functions
扩展对 App Engine 捆绑服务的支持：第 1 部分（模块 17）
了解如何在第 2 代运行时中使用 App Engine 捆绑服务
将 Natural Language API 与 C# 结合使用
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 C# 使用 Natural Language API
部署基本的“Google 翻译”。App Engine、Cloud Functions 和 Cloud Run 上的 Express.js 应用
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Google Cloud Translation API 与 Node.js 搭配使用，以及如何在本地运行或部署到 Cloud 无服务器计算平台（App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run）。
第 5 单元：使用 Cloud Buildpack 从 Google App Engine 迁移到 Cloud Run
了解如何使用 Cloud Buildpack 将简单的 App Engine 应用容器化并迁移到 Cloud Run。
如何在 Flask 应用中使用 App Engine 任务队列（推送任务）（模块 7）
了解如何将任务队列推送任务用法添加到基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 应用中。
第 6 单元：从 Cloud Datastore 迁移到 Cloud Firestore
了解如何将简单的 App Engine 应用从 Cloud Datastore 迁移到 Cloud Firestore。
从 App Engine 用户服务迁移到 Cloud Identity Platform（模块 21）
了解如何迁移 Python 2 App Engine NDB 和用户服务应用到 Cloud NDB 和Cloud Identity Platform，然后升级到 Python 3
将单体式网站迁移到 Google Kubernetes Engine 上的微服务
本实验将引导您将单体式网站分解成多个微服务，并将其部署到 Google Kubernetes Engine。
第 3 单元：从 Google Cloud NDB 迁移到 Cloud Datastore
了解如何将简单的 App Engine 应用从 Cloud NDB 迁移到 Cloud Datastore。
创建自动化模板
在此 Codelab 中，您将学习如何编写自动化模板。
使用 PipelineDP 计算私密统计信息
在此 Codelab 中，您将学习如何使用差分隐私框架 PipelineDP 来生成隐私统计信息。
使用 Migrate for Anthos 从 Compute Engine 迁移到 Kubernetes Engine
在此 Codelab 中，您将使用 Migrate for Anthos 将一个简单的 Web 服务器从 Compute Engine 迁移到 Kubernetes Engine。
与 Google Thread Credentials API 共享 Thread 网络
了解您自己的边界路由器和应用如何与 Google API 交互，以创建单个 Thread 网络。
构建 Matter 设备
在此 Codelab 中，您将构建、提交和使用 Matter 设备。
构建 Matter 虚拟设备
在此 Codelab 中，您将构建、提交和使用虚拟 Matter 设备。
使用 Cloud DNS 路由政策和内部 TCP/UDP 负载平衡器健康检查的多区域故障切换
在此 Codelab 中，您将创建一项 Cloud DNS 故障切换路由政策，其中包括主负载平衡器和备用负载平衡器（后端虚拟机运行 Apache）。您将测试故障切换功能。
Cloud Run 入门教程
了解如何将起始应用部署到 Cloud Run。
每个实例的加权网络负载均衡
在此 Codelab 中，您将学习如何配置网络负载平衡器，以根据 HTTP 健康检查使用加权负载均衡报告的权重，在负载平衡器的后端实例之间分配流量。
使用控制台在信用卡交易中检测欺诈行为的 BigQuery 机器学习
在此 Codelab 中，您将构建一个 bigquery 逻辑回归模型，以使用控制台预测信用卡交易中的欺诈检测。
Flame 与 Flutter 简介
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Flame，一个基于 Flutter 构建的游戏引擎。您将了解 Flame 的组件和效果，以及如何将 Flame 与 Flutter 的状态管理相集成。
使用 Flutter 和 Flame 构建 2D 物理游戏
了解如何使用 2D 物理引擎 Forge2D 在 Flutter 和 Flame 游戏中构建游戏机制。
使用 TensorFlow 企业版和 BigQuery 在 Cloud AI Platform 上构建欺诈检测模型
在本实验中，您将使用 TensorFlow 企业版在 Google Cloud AI Platform 上直接注入 BigQuery 数据集并训练欺诈检测模型。
使用 Google Analytics 自定义事件和 Flutter 发布 Google Ads 广告系列
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Google Analytics for Firebase (GA4F) 实现自定义事件，并通过 Google Ads 发布应用操作广告系列。
使用 Flutter 构建字谜游戏
了解如何构建计算密集型 Flutter 应用，同时仍然保持 Flutter 流畅的互动性。
使用 Cloud AI Platform 说明欺诈检测模型
在本实验中，您将构建一个 tf.keras，用于使用 TensorFlow 识别欺诈性交易，然后使用 Cloud 的 Explainable AI SDK 解读模型的结果。
运行时安全性数据分析
将应用部署到 Cloud Run 和 GKE 集群，并在 Software Delivery Shield 安全性中查看该部署的安全性数据分析
借助 Play 结算库 5 在应用内销售订阅内容
在此 Codelab 中，您将学习如何实现自动续订型订阅和预付费方案，包括基础方案和弹性方案。
使用 Spanner 和 Vertex AI Imagen API 将数据传输到生成式 AI
构建一个姿势生成器应用，以根据用户创建的姿势提示（使用服务器应用 API 从 Spanner 数据库提取的数据）生成图像。
利用生成式 AI 通过 PaLM 和 LangChain4J 以 Java 与用户和文档聊天
在此 Codelab 中，您将与用户聊天或询问有关文档的问题、使用 Java 中的生成式 AI、集成 PaLM 大语言模型以及利用 LangChain4J LLM 编排框架
使用 Gemini API 自动执行 Google Workspace 任务
了解如何利用 Gemini API 的强大功能来自动执行 Google Workspace 任务，并探索更多可能性。
MDC-103 Android：通过颜色、动作和类型设置 Material 主题 (Java)
了解 Material Components for Android 如何帮助您轻松在 Java 应用中通过设计传达品牌特色并使您的产品脱颖而出。
MDC-101 Web：Material Components (MDC) 基础知识 (Web)
使用核心组件构建一个简单应用，了解使用 Material Components for Web 的基础知识。
MongoDB Atlas 和 Cloud Run 上的无服务器 MEAN 堆栈应用
在此 Codelab 中，您将构建一个在 Cloud Run 上运行的可安装 MEAN Stack 应用。
MDC-111 Android：将 Material 组件整合到代码库中 (Kotlin)
学习如何将各个 Material 组件整合到现有的 Kotlin 代码库中，而无需从头开始。
MDC-111 Android：将 Material 组件整合到代码库中 (Java)
学习如何将各个 Material 组件整合到现有 Java 代码库中，而无需从头开始。
MDC-104 Android：Material 高级组件 (Java)
改进您的设计，并了解如何在 Java 应用中使用背景幕菜单这一高级组件。
MDC-103 Web：通过颜色、形状、高度和类型设置 Material 主题 (Web)
了解 Material Components for Flutter 如何帮助您轻松地通过设计来传达品牌特色并使您的产品脱颖而出。
MDC-104 Android：Material 高级组件 (Kotlin)
改进您的设计，并学习如何使用 Kotlin 的高级组件 - 背景幕菜单。
为在 Go 中实现更出色的应用性能而进行插桩 (instrument)（第 2 部分：性能分析器）
持续性能分析工具可以识别最后一公里信息以进行性能调整。在此 Codelab 中，您将学习如何使用 Profiler 代理对应用进行插桩，以及如何通过 Cloud Profiler 的直观图表识别瓶颈。
使用 Unity 的 AR Foundation 创建 AR 游戏
在此 Codelab 中，您将学习如何借助 Unity 的 AR Foundation 框架使用 ARCore 创建一款简单的驾驶游戏。
Unity 和 Google Play 游戏电脑版使用入门
在此 Codelab 中，您将学习如何使游戏（或 Unity 示例游戏）适应 Google Play 游戏。这是为 Android 游戏提供 PC 支持的第一步。
在 C 中开始使用 Firebase
您可能知道适用于 Android 和 iOS 的 Firebase SDK，专为跨平台游戏设计的 SDK？在本次研讨会中，我们将添加 C+通过 CMake 将 SDK 添加到 Android 项目，添加一些基本分析以帮助改进游戏，并与朋友和测试人员分享，以便开始收集反馈。
如何使用 Gemini 中的函数调用与 API 交互
在此 Codelab 中，您将使用 Gemini 中的函数调用来构建一款应用，供用户询问汇率信息、从外部 API 提取最新数据，然后向用户提供答案。
手势导航和无边框体验
在此 Codelab 中，您将处理一个现有应用，使其应用控件与手势导航协同工作。您还将提供无边框屏幕体验。
BigQuery 中的分区和聚类
在此 Codelab 中，您将使用 BigQuery 网页界面了解 BigQuery 中的分区和聚类
使用 Google Workspace 插件让电子邮件更具实用价值
在此 Codelab 中，您将设计并实现一个 Gmail 插件，让用户无需离开 Gmail 就能轻松地将收据费用添加到 Google 表格中。
使用 PaLM 和 LangChain4J 以 Java 语言生成生成式 AI 文本
在此 Codelab 中，您将开始使用 Java 中的生成式 AI、集成 PaLM 大语言模型并利用 LangChain4J LLM 编排框架
使用 Gemini Code Assist 探索和改进 AI 摘要快速起步解决方案
在此 Codelab 中，我们将介绍现有的快速起步解决方案“AI 摘要”，该解决方案使用 Vertex AI 模型总结已上传到 Google Cloud Storage 的 PDF 文档。我们将使用 Gemini Code Assist 了解该解决方案并为其添加新功能。
使用 Gemini 为您的服务编写合成监控测试
在此 Codelab 中，我们将了解如何利用“帮我写”功能为现有服务编写合成监控测试
部署并验证 GKE NFO 多网络和；高性能接口
在此 Codelab 中，您将学习如何配置和验证 GKE L3 和 netdevice 多 NIC 节点池。
使用 Google Analytics 在 WebView 中跟踪事件
在此 Codelab 中，您将通过将事件转发到原生代码，运行如何在 WebView 中使用 GA4F 跟踪网站上的事件。
使用 Node.js 进行 TensorFlow.js 训练 Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Node.js 服务器中使用 TensorFlow.js 构建和训练棒球投手估算模型，以及如何向客户端传送指标。
TensorFlow.js：将 Python SavedModel 转换为 TensorFlow.js 格式
在此 Codelab 中，您将学习如何采用 SavedModel 格式的现有 Python ML 模型并将其转换为 TensorFlow.js 格式，使其可以在网络浏览器中运行，同时学习如何解决在转换过程中可能发生的常见问题。
实践：媒体 CDN 上的 Service Extensions
在此 Codelab 中，您将构建一个媒体 CDN 发行版，该发行版通过 Service Extensions 插件运行自定义代码，以实现自定义 HTTP 身份验证。
优化零售产品的价格
在此 Codelab 中，您将学习如何利用 Dataprep、BigQuery 和 Looker 来分析不同零售价的影响，并做出明智的决策来优化产品价格。
Slack 命令自动化
源代码用于在 Slack 应用中创建文本摘要的 Slack Slash 命令。Slack 应用使用 Cloud Functions 函数调用 PaLM API 来进行文本摘要。
使用 Kustomize 进行扩缩
Kustomize 是一款工具，引入了一种无模板的方法，用于自定义应用配置，从而简化现有应用的使用。它可作为独立实用程序使用，通过 kubectl apply -k 内置到 kubectl 中，可作为独立 CLI 使用。如需了解详情，请访问 kustomize.io 。 在本教程中，您将了解 Kustomize 的一些核心概念，并使用它来管理应用和环境中的变体。 您将学习以下内容： https://ide.cloud.google.com mkdir kustomize-lab cd
Cloud Dataproc 上的 Apache Spark 和 Jupyter 笔记本
本实验介绍如何使用可选组件和组件网关在 Cloud Dataproc 上设置 Apache Spark 和 Jupyter 笔记本。
使用 Private Service Connect 和混合 NEG TCP 代理通过混合网络连接到本地服务
在此 Codelab 中，您将学习如何结合使用 Private Service Connect 和 TCP 代理来访问本地服务
将 Secret Manager 与 Python 搭配使用
在本教程中，您将学习如何将 Secret Manager 与 Python 搭配使用
使用 Spring Resource 抽象访问 Cloud Storage 中的文件
了解如何使用 Spring Resource 抽象访问 Cloud Storage 中的文件。
Cloud Armor 和 TCP/SSL 代理负载平衡器 - 速率限制和 IP 拒绝列表 Codelab
在此 Codelab 中，您将创建一个具有后端服务的 TCP/SSL 代理负载平衡器，并使用 Cloud Armor 限制只有一组特定用户客户端可以访问该负载平衡器
在 Android 上使用 TensorFlow Lite 识别花卉
在此 Codelab 中，您将提取一个图像分类器，然后使用 TensorFlow Lite 在 Android 手机上运行它。
使用 Kotlin 03.2 进行高级 Android 开发：使用 MotionLayout 的动画效果
在此 Codelab 中，您将使用 MotionLayout 构建一个包含动态动画的 Android Kotlin 应用。
使用 Cloud Data Fusion 将 CSV（逗号分隔值）数据注入 BigQuery - 实时注入
在此 Codelab 中，我们将实现一种数据注入模式，以使用 Cloud Data Fusion 将 CSV 格式的医疗保健数据实时加载到 BigQuery 中。
使用 Spanner 和 Vertex AI 进行相似性搜索
根据用户输入构建相似度搜索应用，以获取服装推荐，并对 Spanner 中存储的并由矢量搜索编入索引的数据执行搜索，以便使用最近邻项做出响应。
使用适用于微控制器和 SparkFun Edge 的 TensorFlow Lite 进行 AI 语音识别
在此 Codelab 中，您将学习如何在 SparkFun Edge（一个由电池供电的开发板，包含微控制器）上使用适用于微控制器的 TensorFlow Lite 运行语音识别模型。
使用 OpenTelemetry 对跟踪记录信息进行插桩
OpenTelemetry 是针对跟踪记录和指标实现系统可观测性的业界标准。此讲将分享有关如何使用 OpenTelemetry 对应用指标进行插桩的知识，以及如何在 Cloud Monitoring 和其他监控工具中使用这些指标。
实践：NCC 站点到站点与 flexiWAN SD-WAN 设备
本实验的目标是通过连接到 NCC 中心的软件定义 WAN 设备 spoke，探索 NCC。
向 iOS 应用添加推送通知
在此 Codelab 中，您将使用 Firebase Cloud Messaging 向 iOS 应用添加推送通知。
向 Web 应用添加推送通知
在此 Codelab 中，您将学习如何向 Web 应用添加推送通知。
无服务器 Web API 研讨会
在此 Codelab 中，您将基于 Google Cloud 无服务器解决方案开发一个 Web API，用于提供书架和图书。您将创建一个用于导入示例数据的 Cloud Functions 函数、一个用于提供可重复使用的后端 Web API 的 Cloud Run 容器，以及一个用于提供用于浏览图书馆的 Web 前端的 App Engine Web 应用。
TensorFlow.js - 使用迁移学习进行音频识别
在此 Codelab 中，您将构建一个基本的音频识别网络，该网络可以识别您的声音，并使用该网络控制浏览器中的滑块。您将使用 TensorFlow.js，这是一个功能强大且灵活的 JavaScript 机器学习库。
“在 Android 上集成 Remote Config”Codelab
在此 Codelab 中，您将学习如何在 Android 上实现和使用 Remote Config
识别文字和面部特征机器学习套件：iOS
在此 Codelab 中，您将使用机器学习套件构建一个 iOS 应用，该应用使用设备端机器学习技术来识别图片中的文本和面部特征。
为 ViewModel 编写单元测试
了解如何测试 ViewModel 以验证应用的正确性、功能行为和易用性。
使用文本可组合项构建简单的应用
了解如何使用可组合函数构建简单的应用。
使用广告指标衡量 Core Web Vitals 实测数据
在此 Codelab 中，您将学习如何使用预构建的 Google 跟踪代码管理器 (GTM) 代码模板衡量核心网页指标，以及如何将数据发送到 Google Analytics 4 (GA4) 媒体资源。您还将学习如何从 Google Ad Manager 和 Google AdSense 提取数据到 GA4，以便将 Core Web Vitals 字段数据和广告效果指标与预构建的 Looker Studio 信息中心相关联。 通过 GTM 代码模板衡量 Core Web Vitals 需基于
深入了解对象检测
了解如何使用 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Lite Model Maker 库训练您自己的自定义对象检测模型，并提升您在“对象检测入门”在线课程中学到的所有技能。
Google Maps Platform 使用入门
了解 Google Maps Platform 以及如何在 Google Cloud Console 中管理项目，然后构建您的首个交互式 Web 地图。
Google API：开始使用 Google 项目
了解 Google 项目（包括它们是什么），以及您希望将这些项目与 Google API 结合使用的原因。
牵头一个 Google 学生开发者俱乐部 (GDSC)
了解如何领导谷歌学生开发者社区 GDSC（一种植根于大学的学生开发者社区，可为他们赋予影响当地企业和社区的能力）。
开始在 Flutter 应用中进行文本分类
了解文本分类以及如何在 Flutter 应用中实现该功能。
深入了解音频分类
了解如何借助 TFlite Model Maker，根据您的需求自定义经过预训练的音频分类模型，并将其部署到您的应用中。
通过推送通知与 Web 应用的用户进行互动
了解如何通过推送通知与 Web 应用的用户进行互动。
使用 Fugu API 强化 Web 应用的功能
了解如何扩展 Web 应用，以及缩小 Web 应用与原生应用之间的差距。
开始使用适用于 iOS 的 Google Maps Platform
了解 Google Maps Platform 以及如何在 Google Cloud 控制台中管理项目，然后构建您的首个交互式 iOS 地图。
在 Google Workspace 中使用 Apps 脚本
了解如何使用 Apps 脚本在 Google Workspace 中创建和管理用户数据。
使用 Angular 构建跨平台应用
了解 Angular 为了帮助开发者快速设置可维护且可扩缩的应用而提供的各种开发者工具，包括新工具和现有的工具。
开始在 Android 应用中检测对象
了解对象检测以及如何在 Android 应用中实现该功能。
使用网页指标改进网站
了解如何借助网页指标来改进您的网站，这是衡量网站是否运行良好的重要指标。
垃圾评论检测入门
了解有关使用 TensorFlow.js 为 Web 应用创建自定义文本分类模型方面的基础知识。
借助与应用有关的 Action 将 Android 应用扩展到 Google 助理
学习如何通过构建首个与应用有关的 Action 来使用 Google 助理为 Android 应用实现语音功能。本在线课程可指导 Android 开发者如何实现静态和动态快捷方式，以便让用户能够使用语音指令快速启动应用。
Google Maps Platform 使用入门：Android
了解 Google Maps Platform 以及如何在 Google Cloud Console 中管理项目，然后构建您的首个交互式 Android 地图。
开始在 Web 应用中进行图片分类
了解图片分类以及如何在 Web 应用中实现该功能。
音频分类入门
了解如何在移动应用中使用机器学习功能对移动设备接收到的声音进行分类。
制止针对女性的网络暴力
了解针对女性的网络暴力以及如何实施打击。
使用 WebRTC 捕捉媒体内容
了解如何使用 WebRTC 捕捉媒体数据。WebRTC 是一个免费的开源项目，可通过简单的 API 为网络浏览器和移动应用提供实时通信功能。
深入了解商品图片搜索
了解如何构建商品图片搜索后端并从移动应用调用该后端，从而增强在“商品图片搜索入门”在线课程中构建的商品搜索功能。
开始在 iOS 应用中进行回归
了解回归以及如何在 iOS 应用中实现该功能。
使用 TensorFlow 进行神经网络编程
从新编程范式的首要原则，到如何创建卷积神经网络来实现高级图像识别和分类，从而解决常见的计算机视觉问题；在这里，您可以获得所需的一切信息，真正理解机器学习。
移动图片分类入门
了解如何使用计算机视觉技术构建能够“看到”和标记图片的移动应用。
使用 Firebase 和 Angular 构建实时 Web 应用
了解如何构建一个使用 Angular 和 Firebase 实现用户身份验证和高级响应式数据模式的实时协作 Web 应用，然后将其部署到 Firebase Hosting。
深入了解垃圾评论检测
了解如何再训练垃圾评论模型，使之涵盖使用默认的预制模型时可能会漏掉的极端情况。
改进您网站的身份表单
了解如何根据最佳做法改进网站的身份表单。
使用 Angular 构建可维护且可扩缩的 Web 应用
了解如何使用 Angular 构建可维护且可扩缩的 Web 应用。Angular 是一个 Web 框架，可帮助团队和开发者构建并发布 Web 应用。
在 Google Maps Platform 上直观呈现数据
了解如何将外部数据源转换为地图上的图形。
SQL 简介
了解如何使用 SQL 读取和操控关系型数据库中的数据。
使用 SQL 对数据库执行读写操作
学习关系型数据库的核心概念，并学习如何使用 SQL 读取和操控数据库。
使用 Room 读取和更新数据
了解如何在 Android Kotlin 应用中使用 Room 读取和更新数据。Room 是一个数据库，属于 Android Jetpack 的一部分。Room 负责处理数据库设置和配置方面的许多繁琐工作，并让应用可以使用普通的函数调用与数据库进行交互。
使用 Room 持久保留数据
了解如何在 Android Kotlin 应用中使用 Room。Room 是一个与数据库相关的持久性库，属于 Android Jetpack 的一部分。Room 是在 SQLite 基础上构建的一个抽象层。Room 提供了便利的 API，用于设置、配置和查询数据库。
使用 Material Design 设计自适应布局
了解如何在 Material Design 中运用自适应设计原则，以便在不同屏幕尺寸间实现一致性。在此 Codelab 中，您将学习如何将移动设计转换为平板电脑格式，并了解自适应网格、自适应组合模式以及相关组件。
更改应用图标
更改 Affirmations 应用的应用图标。
使用 Material Design 3 创建符合无障碍标准的个性化主题和品牌
了解如何使用 Material 3 创建符合无障碍标准的个性化主题和品牌。
构建可滚动列表
使用 Compose 创建一个显示文本和图片可滚动列表的应用。
使用 Jetpack Compose 实现 Material 主题设置
了解如何为应用添加 Material 主题设置，包括颜色、形状和排版。
使用 Compose 实现多屏幕导航
将 Navigation 组件添加到 Cupcake 应用中，以便于整理应用的导航流程，实现不同屏幕之间的导航和数据传递。
测试 Cupcake 应用
了解如何测试 Navigation 组件并尽可能增加所测试的代码量。
Jetpack Compose 中的 Navigation
了解如何使用 Navigation 组件构建包含更多屏幕的更复杂的应用，以及如何在不同可组合项之间进行导航和数据传递。
通过对 DataStore 使用键来存储和访问数据
了解如何在 Android 应用中使用 Preferences DataStore 存储简单的键值对数据。
测试无障碍功能
了解如何测试应用的无障碍功能。
如何衡量数字无障碍设施？
介绍无障碍衡量功能，该功能可确保所有人（包括残障人士）仍能以有意义且均等的方式与您的网站互动。
添加可滚动列表
构建一个应用，在其中显示带文字和图片且可滚动的自我肯定话语列表。
从互联网获取数据
了解如何使用社区开发的库连接到 Web 服务，以便在您的 Android Kotlin Compose 应用中检索和显示数据。此外，还将学习如何处理潜在的网络连接错误。
构建内置 Gemini 的 Google Chat 应用
在此 Codelab 中，您将使用最新的可用功能构建 Google Chat 应用，这些功能包括 Vertex AI 的由 Gemini 提供支持的 AI 模型、Dialogflow CX、应用首页、Google Chat Events 以及配件 widget。
利用面向开发者的 Duet AI 设置样式
此 Codelab 介绍了如何使用面向开发者的 Duet AI 在网站上实现 Material Design。实现 Material Design 后，您将对设计进行迭代更新，通过做出更改来改善用户体验并增添功能。在本研讨会结束时，您将能够使用 Duet AI 通过 Material Design 或类似的库创建实用且人性化的网页，无需编写 CSS。 在此 Codelab 中，需要准备以下两项：对启用了 Duet 的 Google Cloud 项目的访问权限，以及供我们设置样式的网页。点击
通过 Speculation Rules API 实现即时导航
这是一个互动演示 Codelab，讲解了如何通过 使用 Speculation Rules API 进行预渲染 来实现即时导航。 完成本 Codelab 预计需要 30 分钟，您可以在屏幕顶部查看剩余时间。 准备好了吗？让我们开始吧！ 本演示的第一步是在 Glitch 上创建具有 3 个网页的测试网站： 如果您要在自己的演示网站上进行操作，也可以对其执行同样的步骤。 如需使用 Glitch，您需要具有 Glitch 账号
了解如何在 Android 应用中使用 Credential Manager API 简化身份验证流程
了解如何实现 Credential Manager API，以在应用中通过通行密钥或密码提供顺畅安全的身份验证体验。
使用 Google Pay 在 Android 上打造快速结账体验 (Kotlin)
在此 Codelab 中，您将在 Android 应用中构建一个结账界面，并为其配备 Google Pay。这样，您应用中的用户只需点按一个按钮，即可快速、方便、安全地支付商品费用。
使用 Android Studio 中的调试程序
了解如何使用 Android Studio 中的调试程序在运行时检查和调试应用的状态。
如何使用 Duet AI 探索和增强现有应用
此 Codelab 将演示如何使用 Duet AI 在现有 API 后端的基础上构建客户端应用。 本实验旨在展示如何将 Duet AI 用于现有应用。在本实验中，您将学习如何完成以下操作： 根据您的组织政策，您可能无法正确部署此解决方案。 建议：使用您拥有完整权限的账号（如个人账号），而不要使用公司或学校账号 注意： 如果您最近创建了一个您拥有完整权限的项目，并且已为该项目启用了 Duet AI API，则可以继续使用该项目并跳过此步骤。例如，如果您最近完成了另一个 Duet AI
Bookshelf Analytics：使用 Gemini 构建将 BigQuery 数据提取到网页的 Java Cloud Run 应用
我们将借助 Gemini 创建一个书架摘要应用，该应用可以直接将 BigQuery 数据提取到网页并部署在 Cloud Run 上。
Android Developers
在此 Codelab 中，您将学习如何将 Java 代码重构为 Kotlin
构建您的第一个 Flutter 应用
在此 Codelab 中，您将学习如何构建一个 Flutter 应用，该应用可以随机生成好听的英文名。
函数表达式
JavaScript 函数表达式简介。
键控集合
了解如何使用映射和集等键控集合。
Numbers
了解如何使用 JavaScript 的数字数据类型。
已编入索引的集合
了解如何使用索引集合（如数组）。
比较运算符
了解如何使用比较运算符。
变量
了解如何使用 JavaScript 变量。
新关键字
使用 `new` 关键字调用函数以创建对象。
扩展类
利用 `extends` 关键字，您可以创建现有类的子类。
字符串
了解如何使用 JavaScript 的字符串数据类型。
属性描述符
使用属性描述符配置 JavaScript 对象。
符号
了解如何使用 JavaScript 的符号数据类型。
此关键字
使用 `this` 关键字来处理函数在其中执行的上下文。
数据类型和结构
JavaScript 的基本“基本”数据类型。
布尔值
了解如何使用布尔值数据类型。
原型继承
JavaScript 对象和原型继承。
附录
可能对您的 JavaScript 之旅有所帮助的其他信息。
JavaScript 简介
JavaScript 简史及其基本规则概览。
null 和 undefined
了解如何使用 JavaScript 的 `null` 和 `undefined` 数据类型。
控制流
了解 JavaScript 的控制流。
类字段和方法
使用类字段和方法向类添加属性。
return 关键字
使用 `return` 关键字来更充分地利用您的函数。
欢迎学习 JavaScript！
有关 JavaScript 基础知识的深入课程。
静态初始化块
使用静态初始化块设置或更改静态字段。
类
了解如何使用 JavaScript 中的类。
物体
JavaScript 对象简介。
BigInt
了解如何使用 JavaScript 的 BigInt 数据类型。
属性访问器
了解如何设置、更改和访问对象的属性。
Kotlin 编程简介
学习 Kotlin 的基本编程概念，为使用 Kotlin 构建 Android 应用做好准备。
在 Kotlin 中创建和使用函数
了解 Kotlin 中的函数
在 Kotlin 中使用函数类型和 lambda 表达式
了解如何在 Kotlin 中使用 lambda 表达式和高阶函数。
将常用高阶函数与集合结合使用
了解如何在 Kotlin 中将常用高阶函数与集合结合使用
从互联网加载和显示图片
在此 Codelab 中，您将在 Android Compose 应用中使用 Coil 库来加载和显示来自互联网的照片。
Jetpack Compose 主题设置
在此 Codelab 中，您将学习如何为应用创建主题，如何为各个组件设置样式，以及如何支持浅色/深色主题。
练习：Compose 基础知识
运用基本界面可组合项的概念来实现界面，以解决给定问题。
练习：构建超级英雄应用
通过制作简单的动画和一个列表来构建超级英雄列表，从而掌握 Material Design 的概念。
练习：构建 Sports 应用
通过制作简单的动画和一个列表来构建超级英雄列表，进一步掌握 Material Design 的概念。
下载并安装 Android Studio
学习如何下载和安装 Android Studio
泛型、对象和扩展
大致了解您将在 Compose 代码中用到的更多 Kotlin 概念，例如泛型、枚举类、数据类、对象和作用域函数。
设置 Android Studio
安装并设置 Android Studio，以便您可以创建您的首个项目，并在设备或模拟器上运行该项目。
即将推出
敬请关注有关测试的更多信息！
静态分析
了解如何使用 linter 工具进行基本的自动化测试。
组件测试实际应用
具有复杂依赖项的 React 组件的测试设计示例。
要测试的内容和采用的方法
了解如何评估代码以进行测试。
交易工具
了解大多数测试框架常见的断言和其他基元。
自动化测试的类型
了解测试类型的常见分类。
欢迎使用学习测试！
关于软件测试的深入课程。
测试环境
了解如何使用运行时工具和浏览器模拟进行测试。
什么是测试
测试的简要介绍。
运行测试的位置
了解如何手动运行测试或在自动化流程中运行测试。
附录
可能对您的测试开发历程有帮助的其他信息。
代码拆分 JavaScript
有些资源对网页的初始加载没有影响。JavaScript 就是这样一种资源，可以通过一种称为代码拆分的技术推迟到需要时。这样一来，您就可以通过减少带宽和 CPU 争用来提高性能，这是提高初始网页加载速度和启动期间的输入响应速度的关键因素。
欢迎学习“性能”课程！
本课程专门面向刚开始接触网络性能（用户体验至关重要的一环）的用户。该课程介绍了重要的网页性能概念和性能改进技术。
了解关键路径
关键呈现路径是网页性能中的一个概念，用于表示网页在浏览器中的初始呈现速度。本单元介绍了关键渲染路径背后的理论，介绍了阻塞渲染和解析器阻止资源等概念，以及它们对网页在浏览器中的显示速度所起到的重要作用。
视频表现
视频是网页上常用的媒体类型，但了解如何高效地投放视频是您应忽略的一个方面。本单元将介绍一些用于嵌入视频的主要技术，以便使您的网站保持快速运行，以及使用它们时可能出现的性能注意事项。
您的第一个 WebGPU 应用
此 Codelab 介绍了新 WebGPU API 的基础知识。它将指导您构建可在 GPU 上运行的 Conway 的《Game of Life》版本。WebGPU 的渲染功能用于绘制主板，而 WebGPU 的计算功能用于更新游戏的状态。
Kotlin 中的集合
在此 Codelab 中，您将详细了解集合以及 Kotlin 中的 lambda 和高阶函数。
第 4 课：构建首个 Android 应用
学习如何使用 Android Studio 创建您的首个 Android 应用。
在 Kotlin 中使用列表
学习如何使用以 Kotlin 编程语言编写的列表。
Android Developers
了解应用导航的基本概念，以及支持用户浏览、进入和退出应用中不同内容片段的互动。 了解集合，以及如何使用 lambda 和高阶函数操纵它们。 构建一个包含多个 activity 的 Words 应用，该应用使用 intent 在各 activity 之间导航，并会向其他应用传递数据。 了解 activity 生命周期以及 activity 从最初初始化到最终销毁的不同状态。
项目：Lunch Tray 应用
Android 基础知识第 3 单元项目说明
Android Developers
为您的应用选择颜色，并利用主题在您的应用中一致地使用这些颜色。 借助 Android Studio 中的 Image Asset Studio 工具，更改应用的启动器图标。 遵循 Material Design 准则以及界面开发最佳做法，更新您的 Tip Calculator 应用，打造更专业、更完善的体验。
自适应布局
学习如何使应用适应不同屏幕尺寸。
Kotlin 简介
学习 Kotlin 这一现代编程语言的基础知识，以简洁明了的方式表达您的思路。
计算小费
在此 Codelab 中，您将为小费计算器应用编写代码。
下载并安装 Android Studio
在此 Codelab 中，您将下载并安装 Android Studio 开发工具。
调试简介
学习如何解读堆栈轨迹并熟悉 Android Studio 中的调试工具
在 Kotlin 中创建生日祝福语
在此 Codelab 中，您将使用 Kotlin 语言创建生日祝福语程序。
第 5 课：布局
构建一款 Tip Calculator 应用，首先构建布局，然后实现根据用户输入来计算小费的逻辑。接下来，使用 Android 中的 RecyclerView widget 创建一款应用，该应用会显示一个可滚动列表。
创建您的首个 Android 应用
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
创建 Birthday Card 应用
在本 Codelab 中，您将使用 Android Studio 中的布局编辑器创建一个显示文本的 Android 应用。
构建基本布局
了解如何向 Android 应用中添加图片和文本。
显示可滚动列表
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
更改应用主题
在此 Codelab 中，您将为应用创建色彩主题。
在应用中获取用户输入：第 1 部分
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
第 8 课：应用架构（界面层）
学习如何使用 Android Jetpack 架构组件，这些库可帮助您设计可靠、可测试且可维护的应用。
创建交互式 Dice Roller 应用
在此 Codelab 中，您将构建一个可掷骰子并在屏幕上显示结果的 Android 应用。
向应用中添加按钮
了解类、对象和逻辑条件等更多 Kotlin 编程概念，并运用所学知识为用户构建一个互动式应用。
在 Kotlin 中添加条件行为
在此 Codelab 中，您将创建一个 Lucky Dice Roll Kotlin 程序，用于检查您掷出的数字是否等于给定的幸运数字。
SQL 基础知识
学习关系型数据库的基础知识，并练习在 Android Studio 中使用 Database Inspector 运行 SQL 查询。
将 LiveData 与 ViewModel 配合使用
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 LiveData（架构组件之一），如何将 ViewModel 中的应用数据转换为 LiveData，以及如何观察 LiveData 中的更改并自动更新界面。
SQL、Room 和 Flow 简介
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
架构组件
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
Preferences DataStore
在此 Codelab 中，您将学习如何使用名为 Jetpack DataStore 的数据存储解决方案在应用中存储键值对。
向 Dice Roller 应用添加图片
在此 Codelab 中，您将向 Dice Roller 应用添加图片，从而提升用户体验。
导航和返回堆栈
在此 Codelab 中，您将了解返回堆栈以及如何在您的应用中自定义导航行为。
Android Developers
我们将在此衔接课程中向您介绍将要创建的 Cupcake 应用。 构建纸杯蛋糕订购应用，并使用共享 ViewModel 在同一 activity 的 fragment 之间共享数据。 修改 Cupcake 应用，让用户可以取消纸杯蛋糕订单，从而用自定义的方式操纵返回堆栈。 测试您的掌握情况，赢取“高级导航应用示例”徽章。
项目：Dogglers 应用
Android 基础知识第 2 单元项目说明
为 Android 应用创建 XML 布局
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 XML 语言为 Android 应用创建布局。
在应用中保存更改
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
使用断点进行调试
了解在调试时如何使用断点并观察特定变量。
从互联网获取和显示数据
使用 HTTP/REST 通过互联网检索和显示图像。
将数据存储在 ViewModel 中
在此 Codelab 中，您将学习如何使用 ViewModel（架构组件之一），以及如何实现 ViewModel 以便在配置更改期间保留应用数据。
创建并运行您的首个 Android 应用
在此 Codelab 中，您将学习如何通过 Android Studio 使用 Kotlin 构建您的首个 Android 应用。您将使用 Android Studio 模板来创建您的第一个项目。
activity 和 intent
更新未完成的应用，以便利用隐式 intent 和显式 intent 实现导航。
项目：Lemonade 应用
Android 基础知识第 1 单元项目说明
可选：在移动设备上运行您的应用
在此 Codelab 中，您将学习如何设置 Android 设备（如手机或平板电脑）以及如何在 Android 设备上运行通过 Android Studio 开发的应用。
使用 Kotlin 编写您的第一个程序
在此 Codelab 中，您将使用 Kotlin 语言编写您的第一个程序。
使用卡片显示一组图片
在此 Codelab 中，您将美化在上一个 Codelab 中创建的 Affirmations 应用的界面。
自适应布局
在此 Codelab 中，您将学习如何利用 SlidingPaneLayout 使应用适应不同屏幕尺寸
Fragment 之间的共享 ViewModel
在更高级的应用示例中使用 Jetpack Navigation 组件，并了解在 activity 的多个 fragment 之间使用共享 ViewModel 的优势。
导航组件简介
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
预提取、预渲染和 Service Worker 预缓存
虽然性能问题涉及到如何优化和消除不必要的资源，但建议先加载某些资源，然后再需要使用它们，这似乎有点自相矛盾。但在某些情况下，可能适合提前加载某些资源。在本单元中，我们将探讨预提取和预渲染，从性能方面入手。
Web Worker 概览
用户在浏览器中看到的大部分内容都发生在单个线程（称为“主线程”）上。不过，您有机会启动新线程来执行计算开销非常大的工作，以便主线程可以处理面向用户的重要任务。执行此操作的 API 称为 Web Worker API，本单元将介绍该 API 的基础知识。
优化资源加载
网页加载时，系统会在其 HTML 中引用许多资源，这些资源通过 CSS 提供网页的外观和布局，并通过 JavaScript 提供互动性。本单元将介绍与这些资源相关的一些重要概念以及它们如何影响网页加载时间。
Web Worker 的具体用例
现在，您已对 Web Worker 及其功能和限制有了基本的了解，是时候了解 Web Worker 的具体用例了。在此演示中，使用 Web Worker 获取 JPEG 文件，提取其元数据，然后将其发送回主线程，以便用户在浏览器中查看该文件。
图片效果
图片代表了当今许多网页上传输的大部分数据。本单元将介绍如何优化图片以及如何高效地传送图片，以便最大限度地减少浪费的字节（无论用户使用何种设备）。
延迟加载图片和 <iframe> 元素
图片和 iframe 元素会占用大量带宽和 CPU 处理时间。不过，并非所有图片和 iframe 元素都需要在初始网页加载期间进行加载，而可以推迟到用户最有可能看到它们的晚些时候。这种技术称为“延迟加载”。本单元将介绍延迟加载图片和 iframe 元素，以便您提高网页加载速度，仅在需要时占用带宽和处理时间。
通过资源提示协助浏览器
资源提示是 HTML 中的一系列功能，有助于浏览器尽早加载资源，甚至可能具有更高的资源优先级。本单元将介绍一些有助于加快网页加载速度的资源提示。
速度为什么很重要？
在开始衡量学习效果之前，您必须先了解它在用户体验中发挥的作用，以及它可以如何为用户带来更好的成效。本课程首先简要介绍了这些主题，并提供了重要的背景信息，让您了解了解绩效的重要性。
优化网页字体
网页字体是网络上的常用资源，而且这是理所当然的，因为它们能以其他资源无法的方式向网站设计中添加内容。即便如此，网页字体仍然会降低性能。在本单元中，我们将探讨与网页字体相关的一些性能注意事项和技术。
HTML 性能的一般注意事项
每个网站都是从请求 HTML 文档开始的，该请求对您网站的加载速度有很大影响。本单元将介绍 HTML 缓存、解析器拦截、渲染拦截等重要概念，确保您对网站 HTML 的第一次请求能够正常执行。
使用 Room 读取和更新数据
了解如何在 Android Kotlin 应用中使用 Room 读取和更新数据。Room 是一个数据库库，属于 Android Jetpack 的一部分。Room 负责处理数据库设置和配置方面的许多繁琐工作，并让应用可以使用普通的函数调用与数据库进行交互。
项目：Amphibians 应用
Android 基础知识第 4 单元项目说明
Kotlin 中的类和对象实例
在此 Codelab 中，您将创建一个可以掷骰子的 Kotlin 程序。
项目：Forage 应用
Android 基础知识第 5 单元项目说明
存储库模式
使用仓库模式在现有应用中实现缓存。
项目：Water Me! 应用
Android 基础知识第 6 单元项目说明
使用 WorkManager 调度任务
此内容已过时，我们不再对其进行维护。如需了解最新的推荐做法，请改为学习“Android 之 Compose 开发基础”课程。此开发者在线课程将于 2023 年 12 月被废弃。
使用 Kotlin 向应用添加运行时权限
在此 Codelab 中，您将学习如何向 Android 应用添加权限
学习汽车应用库基础知识
在此 Codelab 中，您将学习汽车应用库的基础知识。该库用于构建面向 Android Auto 和 Android Automotive OS 的应用，这些应用在停车和行驶时均可使用。您将学习如何在这两个平台之间重用您的实现，并处理一些困难的问题，比如不同的屏幕配置和输入法。
使用 Google Chat 应用，开启度假之旅
在此 Codelab 中，您将学习如何创建 Google Chat
使用 BigQuery ML 进行图片数据分类
在此 Codelab 中，您将在 BigQuery 中存储和分析瑜伽姿势的图片，并使用 BigQuery ML 实现图片分类模型，以仅使用 SQL 构造来标记姿态。
使用 Flutter 和 Flame 构建游戏
在此 Codelab 中，您将使用 Flutter 和 Flame 引擎创建一个名称为 Doodle Dash 的平台游戏。
在 Flutter 插件中使用 FFI
在此 Codelab 中，您将使用 FFI 构建一个适用于移动和桌面平台的 Flutter 插件，并在该插件中利用一个现有的原生 C 库。
MDC-101 Flutter：Material 组件基础知识
通过为一个简单的 Flutter 应用创建登录页面，了解使用 Material 组件的基础知识。
MDC-102 Flutter：Material 结构和布局
了解如何使用 Material 构建 Flutter 应用的结构和布局。
了解如何使用 PAIR Guidebook 和 MakerSuite 对 Responsible AI 进行原型设计
了解如何使用 Google 的负责任 AI 技术、MakerSuite 和 PAIR 指南，以负责任的方式设计 AI 解决方案原型
Angular 信号使用入门
隆重推出信号，这是 Angular 中一种新的反应式模型。信号可为您提供更优质的工具，让您能够进行精细的反应
将 Chat 添加到您的 AppSheet 应用中
了解如何使用 AppSheet 的“聊天应用”功能将 Chat 添加到您的 AppSheet 应用中。
在 Flutter 中构建新一代界面
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