Google API-Python的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

Google API-Python的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦(韓)李在弘寫的 Docker基礎與實戰 可以從中找到所需的評價。

另外網站PaLM 2 - Google AI也說明:... generative AI features and tools at Google, like Bard and the PaLM API. ... This means that it excels at popular programming languages like Python and ...

國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 彭元政的 運用深度學習網路於市區道路路牌偵測與辨識 (2019),提出Google API-Python關鍵因素是什麼,來自於路牌偵測、路牌辨識。

而第二篇論文南臺科技大學 電子工程系 楊榮林所指導 林俊興的 基於雲端的可規劃式保全系統 (2014),提出因為有 雲端、物聯網、保全系統、微控制器的重點而找出了 Google API-Python的解答。

最後網站google-api-python-client-helpers Documentation則補充:This library collects helpers that make google-api-python-client a bit nicer to use. Contents: Contents. 1. Page 6 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Google API-Python,大家也想知道這些:

Docker基礎與實戰

為了解決Google API-Python的問題,作者(韓)李在弘 這樣論述:

本書從Docker基礎理論出發,更側重實際業務中的技術與應用。重點在於后半部分在Amazon EC2、Google Colud Platform等平台上的使用方法,以及Rails與Django應用程序構建方法等,都是能夠直接運用於實操的技術點。本書是利用Docker構建開發系統、測試系統、操作系統的傑出指南,非常適合一線開發人員。李在弘,目前管理PYRASIS.COM個人網站,編寫並發布了多種技術文檔。曾在NC Software參與開發游戲《天堂永恆》(Lineage Eternal),並在Ntreev開發移動游戲服務器,還曾負責FFS File System Driver for Windo

ws開源項目。近期正在研究Cocos2d-x移動游戲引擎的Tizen應用,現在主要關注操作系統內核、文件系統、軟件開發自動化、游戲引擎、雲平台、分布式處理系統。夢想打造個性化的全自動家居,以及設立開源基金會。主要著作《Windows項目必讀實用工具:Subversion,Trac,CruiseControl.NET》《Amazon Web Service技術解析》。 第1章Docker1 1.1 虛擬機與Docker 3 1.1.1 虛擬機 4 1.1.2 Docker 5 1.1.3 Linux容器 6 1.2 Docker鏡像與容器 8 第2章安裝Docker 11 2

.1 Linux 11 2.1.1 自動安裝腳本 11 2.1.2 Ubuntu 11 2.1.3 RedHatEnterpriseLinux、CentOS 12 2.1.4 使用最新二進制文件 12 2.2 MacOSX 13 2.3 Windows 16 第3章使用Docker 23 3.1 使用search命令搜索鏡像 23 3.2 使用pull命令下載鏡像 25 3.3 使用images命令列出鏡像目錄 25 3.4 使用run命令創建容器 25 3.5 使用ps命令查看容器列表 26 3.6 使用start命令啟動容器 26 3.7 使用restart命令重啟容器 27 3.8 使用

attach命令連接容器 27 3.9 使用exec命令從外部運行容器內的命令 27 3.10 使用stop命令終止容器 28 3.11 使用rm命令刪除容器 28 3.12 使用rmi命令刪除鏡像 29 第4章創建Docker鏡像 31 4.1 熟悉Bash 31 4.2 編寫Dockerfile 36 4.3 使用build命令創建鏡像 37 第5章查看Docker 39 5.1 使用history命令查看鏡像歷史 39 5.2 使用cp命令復制文件 40 5.3 使用commit命令從容器的修改中創建鏡像 40 5.4 使用diff命令檢查容器文件的修改 40 5.5 使用inspect

命令查看詳細信息 41 第6 章靈活使用Docker 43 6.1 搭建Docker私有倉庫 43 6.1.1 存儲鏡像數據到本地 43 6.1.2 使用push命令上傳鏡像 44 6.1.3 存儲鏡像數據到AmazonS345 6.1.4 使用默認認證 46 6.2 連接Docker的容器 52 6.3 連接到其他服務器的Docker容器 53 6.4 使用Docker數據卷 56 6.5 使用Docker數據卷容器 59 6.6 創建Docker基礎鏡像 60 6.6.1 創建Ubuntu基礎鏡像 60 6.6.2 創建CentOS基礎鏡像 61 6.6.3 創建空基礎鏡像 62 6.7

在Docker內運行Docker 64 第7 章詳細了解Dockerfile 67 7.1 .dockerignore 68 7.2 FROM 68 7.3 MAINTAINER 69 7.4 RUN 69 7.5 CMD 70 7.6 ENTRYPOINT 71 7.7 EXPOSE 73 7.8 ENV 73 7.9 ADD 74 7.10 COPY 76 7.11 VOLUME 77 7.12 USER 77 7.13 WORKDIR 78 7.14 ONBUILD 79 第8 章使用Docker部署應用程序 81 8.1 向一台服務器部署應用程序 81 8.1.1 在開發者PC安裝Gi

t並創建倉庫 82 8.1.2 在開發者PC中使用Node.js編寫Web服務器 83 8.1.3 在開發者PC中編寫Dockerfile文件 84 8.1.4 在開發者PC中生成SSH密鑰 85 8.1.5 在服務器端安裝Git並創建倉庫 86 8.1.6 在服務器中安裝Docker 87 8.1.7 在服務器中安裝SSH密鑰 88 8.1.8 在服務器中安裝GitHook 89 8.1.9 在開發者PC中推送源代碼 90 8.2 向多台服務器部署應用程序 91 8.2.1 在開發者PC安裝Git並創建倉庫 92 8.2.2 在開發者PC中使用Node.js編寫Web服務器 93 8.2.3

在開發者PC中編寫Dockerfile文件 94 8.2.4 在開發者PC中生成SSH密鑰 95 8.2.5 在部署服務器安裝Git並創建倉庫 96 8.2.6 在部署服務器中生成SSH密鑰 97 8.2.7 在部署服務器中安裝Docker 98 8.2.8 在部署服務器中安裝Docker注冊服務器 99 8.2.9 在部署服務器中安裝SSH密鑰 100 8.2.10 在部署服務器中安裝GitHook 101 8.2.11 在應用程序服務器中安裝Docker 103 8.2.12 在應用程序服務器中安裝SSH密鑰 104 8.2.13 在開發者PC中推送源代碼 105 第9 章Docker監

控 107 9.1 編寫監控服務器Dockerfile 108 9.2 編寫應用程序服務器Dockerfile 111 9.3 在Web瀏覽器中查看圖表 114 第10 章在Amazon Web Services中使用Docker 117 10.1 在Amazon EC2中使用Docker 117 10.2 在AWS Elastic Beanstalk中使用Docker 119 10.2.1 在AWS控制台部署Docker應用程序 119 10.2.2 使用Docker Hub公開倉庫鏡像 129 10.2.3 使用Docker Hub私有倉庫的鏡像 131 10.2.4 使用Git部署Ela

stic Beanstalk Docker應用程序 139 第11 章在Google Cloud Platform中使用Docker 145 11.1 安裝Goolge Cloud SDK 145 11.2 在Compute Engine中使用Docker 147 11.3 在Container Engine中使用Docker 148 第12 章使用Docker Hub 151 12.1 加入Docker Hub 151 12.2 使用push命令上傳鏡像 153 12.3 創建Docker Hub私有倉庫 155 12.4 使用Docker Hub Automated Build 157 第

13 章使用Docker Remote API 167 13.1 使用Docker Remote API Python庫 169 13.1.1 創建並啟動容器 169 13.1.2 創建鏡像 173 13.1.3 顯示容器列表 175 13.1.4 顯示鏡像列表 176 13.1.5 其他示例與函數 176 13.2 使用Docker Remote API Python庫進行HTTPS通信 187 13.2.1 創建證書 187 13.2.2 使用Python庫 191 第14 章使用CoreOS 193 14.1 在VirtualBox中安裝CoreOS 196 使用systemd 運行服務

205 14.2 使用Vagrant安裝CoreOS 206 14.3 使用etcd 211 14.3.1 創建etcd鍵與目錄 211 14.3.2 輸出etcd鍵與目錄列表 212 14.3.3 設置自動刪除etcd鍵與目錄 212 14.3.4 監視etcd鍵 213 14.3.5 etcd其他命令 214 14.4 使用fleet 214 14.4.1 輸出fleet機器列表 215 14.4.2 使用fleet運行Unit 215 14.4.3 輸出fleetUnit列表 217 14.4.4 查看fleetUnit狀態 217 14.4.5 測試fleet的自動恢復功能 218

14.4.6 使用fleet專用選項 219 14.4.7 靈活使用fleet Unit文件模板 222 14.4.8 靈活使用fleet sidekick模型 224 14.4.9 fleet其他命令 227 14.5 在雲服務中使用CoreOS 227 14.5.1 在Amazon EC2中使用CoreOS 227 14.5.2 在Google Compute Engine中使用CoreOS 229 第15 章使用Docker搭建WordPress博客 231 15.1 編寫WordPress Dockerfile文件 232 15.2 編寫MySQL數據庫Dockerfile文件 233

15.3 創建WordPress與數據庫容器 236 第16 章使用Docker構建Ruby on Rails應用 237 16.1 安裝Ruby與Rails 238 16.2 編寫Rails Dockerfile 240 16.3 編寫Postgre SQL數據庫Dockerfile文件 245 16.4 創建Rails與數據庫容器 247 第17 章使用Docker構建Django應用 249 17.1 安裝Django 250 17.2 編寫Django Dockerfile文件 253 17.3 編寫Oracle數據庫Dockerfile文件 258 17.4 創建Django與數據

庫容器 261 第18 章Docker應用案例 263 18.1 與負載平衡相關的自動伸縮 263 18.2 整合開發、測試、運營 264 18.3 輕松遷移服務 265 18.4 用於測試 267 第19 章Docker命令與選項列表 269 19.1 attach 270 19.2 build 271 19.3 Commit 273 19.4 cp 273 19.5 create 274 19.6 diff 277 19.7 events 277 19.8 exec 278 19.9 export 280 19.10 history 280 19.11 images 281 19.12 i

mport 281 19.13 info 282 19.14 inspect 283 19.15 kill 284 19.16 load 284 19.17 login 285 19.18 logout 286 19.19 logs 286 19.20 port 287 19.21 pause 287 19.22 ps 287 19.23 pull 288 19.24 push 289 19.25 restart 289 19.26 rm 289 19.27 rmi 290 19.28 run 291 19.29 save 296 19.30 search 297 19.31 start 29

7 19.32 stop 298 19.33 tag 298 19.34 top 299 19.35 unpause 299 19.36 version 300 19.37 wait 300 附錄 編譯Docker 301

運用深度學習網路於市區道路路牌偵測與辨識

為了解決Google API-Python的問題,作者彭元政 這樣論述:

社會中運用網路與行動裝置等相關裝置已經離不開科技生活,如:遠端教育、電子支付、雲端串流等等…而日常生活中交通的部份,離不開的就是自行駕駛汽車,臺灣市場已慢慢導入電腦輔助自動駕駛,現階段以定速、自動煞停、與跟著前面車輛均速等等,如果自動駕駛等級要升級更高的話,就必需往深度學習探討,而本研究針對深度學習網路於道路路牌偵測與辨識對日後相關產業有所幫助。本論文使用Yolo v3做為道路路牌偵測器,搭配Google字元辨識API進行路牌辨識。為訓練Yolo的網路模型,首先,取得行車紀錄器的影片並進行前置資料處理,針對不同的天候環境訓練模型,包含白天、夜晚,當訓練完成後再進行偵測市區道路路牌,偵測影片中

的道路路牌區域。接著,將偵測的路牌區域裁切後送入字元辨識分類前,為解決光線不足導致影像模糊的問題,本研究提出使用生成對抗網路模型(Generative Adversarial Networks)進行影像去模糊,最後使用Google Drive API進行字元辨識,取得路牌文字內容。本研究可以將取得的行駛市區影片進行道路路牌的文字內容辨識,任何有關道路路牌的影片或圖片都可以計算。

基於雲端的可規劃式保全系統

為了解決Google API-Python的問題,作者林俊興 這樣論述:

近年來網路科技發展受到人們的關注,住宅建築業涉及了物聯網技術(IOT中)並將此技術列為未来住宅建筑研究的發展方向,因此生活保障和安全保護不再是一种奢侈的要求,現今幾乎所有的新建住宅包括基本的家庭安全系统,許多新式建築中為了提升居家安全,許多新式建築中為了提升居家安全,將傳統的居家安全提升至智慧化住宅;智慧宅具備安全安心、健康照護、節能永續、便利舒適等四大功能,智慧宅不僅提供住戶遠端監控防盜功能、居家照護等功能外,也能擴大在工廠、學校等場所使用,提供使用者更加安全、便利、舒適的環境。 現今保全公司所提供更完整的居家保全系,但整體使用上價格過高,造成使用者額外的成本,若能降低整體的安裝費用將能提

升使用者保全裝置的意願,因此本系統以節省成本作為主要的考量,不僅以更低價格提供近似於保全系統功能外,而且還可透過同盟防盜的功能取代保全公司管理員的服務。 本系統為降低保全系統的成本費用,採用微控制器作為保全裝置的運算處理中心,並結合 Google 的免費網路服,使用者能透過行動裝置來自行監控的保全系統的狀況