零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何： 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras） 建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn） 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求： Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库： git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi

go-aws-s3-presigned-post-app-engine 显示AWS S3预签名POST的示例。 在本地运行 1.您需要安装并运行Go App Engine SDK。 2.克隆此仓库。 3.创建一个公开读取的AWS S3测试存储桶 值区政策： { "Version": "2012-10-17", "Id": "Policy1234567890", "Statement": [{ "Sid": "Stmt1234567890", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "*" }, "Action": "s3:GetObject", "Resource": "arn:aws:s3:::bucketnamehere/*" }] } 4.在s3.go配置AWS凭

ChromeSetup.exe

在搭建WebRTC(AppRTC)时，我们会遇到需要部署Google App Engine的难题，并且最近墙的厉害，所以我特地把我珍藏的Google App Engine 最新版(2020-7-5)分享出来，希望可以方便想搭建WebRTC(AppRTC)的同学们

Google App Engine (GAE) 上的 Cloud Drive 应用程序 演示如何将 GAE 与 Google Cloud Storage 集成。 示例网址： :

cs263项目 Google App Engine 上的点云处理 现在有相对便宜的 3d 传感器可供消费者使用，例如 Microsoft Kinect。 大多数点云处理是在带有 PCL 库的 PC 上完成的。 这是我第一次尝试在云中进行点云计算。 目前支持：通过网页上传点云。 列出点云。 以编程方式从 kinect 传感器上传点云。 任务队列用于处理 PCD 文件。 Memcache 用于缓存点云列表。 Datastore 用于存储点云信息（即类型、数据格式、分辨率和名称）。 Blobstore 用于存储由点本身组成的点数据，它们存储在数据存储中。 Selenium测试 您将不得不修改 PCD 文件位置的测试。 似乎不支持相对路径。 在 project/tests/ 中加载 selenium 测试套件

这是一个桥接 GAE 与 Arquillian 的实验项目。 主要目的是与 JBoss CapeDwarf 项目一起使用，针对 GAE 测试其测试套件。

火力地堡-firestore-graphql 具有Firebase Firestore后端的设置的示例。 使用并部署到Google App Engine。 最初设定 npm init --yes npm install apollo-server@beta firebase-admin graphql graphql-tag npm install --save-dev typescript tslint 您还需要设置一些脚本和其他设置，截至撰写本文时，package.json的样子 { " name " : " firebase-firestore-graphql " , " s

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掌声 掌声是一个用于轻松创建跨平台移动应用程序的工具包。 它由用于描述移动应用程序的DSL和许多代码生成器组成，这些代码生成器将使用这些描述为主要的移动平台（iOS，Android，Windows Phone）生成本机应用程序。 发展历程 掌声使用 ，开发在development分支上进行。 目前，掌声2正在开发中。 如果您正在寻找掌声1，请切换到master分支。 请注意，您必须使用非常特定的Xcode，Eclipse和Xtext版本才能使用Applause 1！