谷歌服务框架下载及安装教程
谷歌服务框架下载及安装教程【图文】
谷歌服务框架下载怎么安装?很多朋友遇到安卓游戏无法运行、闪退等问题，其实就是没有安装谷歌服务框架下载的缘故，下面就分享下谷歌服务框架下载的安装教程。
谷歌服务框架下载教程图文详解：
要求：手机必须Root，而且是底层Root，按照教程无法正常运行的请自行找个靠谱的Root工具。
首先，下载需要用到的工具，具体如下：
步骤1、具有Root权限的文件管理器：《RE文件管理器RootExplorer》或者《ES文件浏览器EStrongsFileExplorer》。
步骤2、分别下载：《Googleplay(谷歌电子市场)》和《谷歌服务框架》
步骤3、测试游戏：《地铁跑酷》
谷歌服务框架下载的安装方法：.
将下载的《谷歌电子市场GooglePlay》和《谷歌服务框架》放入SD卡。
利用具有Root权限的文件管理器：《RE文件管理器RootExplorer》或者《ES文件浏览器EStrongsFileExplorer》将所下载的《谷歌电子市场GooglePlay》和《谷歌服务框架》移动到系统应用程序根目录内，具体路径为：/system/app，并且勾选两个安装包的所有权限进行安装，详细图文步骤如下：
1、《RE文件管理器RootExplorer》安装方法：
授予《RE文件管理器RootExplorer》Root权限，如下左图，手机没有Root权限的自行绕道。其次将所下载的《谷歌电子市场GooglePlay》和《谷歌服务框架》移动到/system/app，如下右图。
将/system/app目录的读写方式点击修改为MountR/O,如下左图。之后分别长按《谷歌电子市场GooglePlay》和《谷歌服务框架》安装包弹出菜单栏之后选择Permissions(权限)将其全部勾选进行安装，如下右图，安装完成之后重新启动手机即可。
2、《ES文件浏览器EStrongsFileExplorer》安装方法：
安装《ES文件浏览器EStrongsFileExplorer》之后点击进入，点击手机功能键弹出《ES文件浏览器EStrongsFileExplorer》的设置选项，进入之后下拉即可看到如下左图的Root设置，点击进入后勾选所有功能，如遇Root权限获取提示直接给予即可，如果手机没有Root权限，请自行绕道。
将所下载的《谷歌电子市场GooglePlay》和《谷歌服务框架》移动到/system/app文件夹目录下，如下左图。然后分别长按两个安装包弹出菜单栏之后下拉选择属性选项，如下右图。
点击如下左图的更改权限选项，弹出权限栏之后勾中所有权限点击确定，分别安装《谷歌电子市场GooglePlay》和《谷歌服务框架》，安装完毕之后重启手机即可。
按照如上步骤进行安装之后记得一定要重启手机才可以生效。
下载安装《地铁跑酷SubwaySurfers》进行测试，这款游戏是必须要用到《谷歌服务框架》才可以运行的，如果正常运行那么则说明《谷歌服务框架》已经正常安装了，如果还是闪退，那么一定是你的打开方式不对，请重新按照如上步骤重新安装。
有些游戏除了需要《谷歌服务框架》之外还需要同步Google账号或者登陆《谷歌电子市场GooglePlay》之类的操作，例如：Gameloft的游戏。不过只要你按照步骤成功安装了《谷歌电子市场GooglePlay》和《谷歌服务框架》之后，这一切都变的很好解决。
打开你的系统设置，进入账户选项，添加一个Google账号，如下左图。用安卓手机你说你没有Google账号?那就赶紧申请一个，迟早得用。添加完Google账号之后手机就会默认这个Google账号，再次打开《谷歌电子市场GooglePlay》进入账户选项，你就会发现系统已经识别你的账号了，只需要你点击即可同步，如下右图。
如果你的手机没有显示Google账户登录信息，那么请再安装一个《谷歌账户管理》，安装方法和《谷歌服务框架》一样，由于这种情况十分罕见(常见于国产山寨机之类的)，所以不再赘述。
如果你在会发现添加google账户正常，搜索查看应用正常，但一下载应用就出错退出!
解决方法是：安装googleplay后，不要运行，进入RE文件浏览器，把手机内存data/app目录下的com.android.vending-1.apk(其实就是安装好的googleplay)复制到system/app目录下，重启手机即可!
10大热门人工智能开源工具（框架）
摘要： 本文讲了10个热门的人工智能开源工具/框架。
下面是我们今天要讲的10个热门的人工智能开源工具/框架。
1.TensorFlowTensorFlow™是一个开源软件库，最初由GoogleBrainTeam的研究人员和工程师开发。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算，边表示它们之间通信的多维数据数组（张量）。其架构灵活，你可以使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
TensorFlow提供了多种API。最低级别的API——TensorFlowCore——提供了完整的编程控制。高级API则建立在TensorFlowCore的顶部。这些更高级别的API通常比TensorFlowCore更容易学习和使用。此外，更高级别的API使得重复性的任务在不同的用户之间变得更容易、更一致。一个高级API就像tf.estimator，可以帮助您管理数据集、评估器、训练和推理。
TensorFlow中的数据中心单位是张量。一个张量由一组形成任意数量维数组的原始值组成。张量的阶就是它的维数。
一些使用Tensorflow的Google应用有：
1.RankBrain：在www.google.com上大规模部署用于搜索排名的深度神经网络。
2.Inception图像分类模型：基准模型和对高度精确的计算机视觉模型的后续研究，它是在获得2014年Imagenet图像分类挑战赛的模型基础之上进行构建的。
3.SmartReply:可自动生成电子邮件响应的DeepLSTM模型。
4.MassivelyMultitaskNetworksforDrugDiscovery：Google与斯坦福大学合作的识别有效候选药的的深度神经网络模型。
5.用于OCR的设备级计算机视觉：基于设备级的计算机视觉模型实现光学字符识别，进行实时翻译。
2.ApacheSystemML利用大数据进行机器学习的最佳开源工具。
SystemML是由IBM创建的机器学习技术，是Apache中的顶级项目之一，它是一个灵活、可扩展的机器学习系统。SystemML的重要特点如下：
1.使用类R和类Python语言定制算法。
2.有多种执行模式，包括SparkMLContext、SparkBatch、HadoopBatch、Standalone和JMLC(Java机器学习连接器)。
3.基于数据和聚类特性的自动优化，保证了算法的高效率和可扩展性。
4.将SystemML视为机器学习的结构化查询语言SQL。SystemML的最新版本（1.0.0）支持：Java8+、Scala2.11+、Python2.7/3.5+、Hadoop2.6+以及Spark2.1+。
5.可在ApacheSpark上运行，在ApacheSpark上，SystemML通过逐行查看代码，确保代码是否能够在ApacheSpark聚类上运行。
未来对SystemML的开发将包括：使用GPU进行额外的深度学习，例如导入和运行神经网络架构以及用于训练的预训练模型。
SystemML的Java机器学习连接器(JMLC)
Java机器学习连接器（JMLC）API是一种编程接口，它在嵌入式时与SystemML进行交互。JMLC的主要目的是作为一个评分API，其中，评分函数是用SystemML的DML语言表示的。除了评分外，嵌入式SystemML还可在一台机器上运行的更大的应用程序的上下文中，执行聚类等无监督学习任务。
3.CaffeCaffe是一种清晰而高效的深度学习框架。
Caffe最初由杨庆佳在加州大学伯克利分校读博期间发起，后来由伯克利AI研究公司（BAIR）和社区贡献者联合开发。它主要专注于用于计算机视觉应用的卷积神经网络。对于计算机视觉相关的任务来说，Caffe是一个不错且较为流行的选择，您可以在CaffeModelZoo上注册，下载很多已经成功建模的模型，直接用于开发。
优点
1.Expressive架构鼓励实用和创新。用配置定义的模型和优化，而不需要硬编码。通过设置单个标志在GPU机器上进行训练，然后部署聚类或移动设备，实现CPU和GPU之间的切换。
2.可扩展代码更有助于开发。在Caffe开发好的的第一年，就有1,000多个开发者分享了出去，对其做了重大贡献。
3.Caffe的高速使理论实验和实际应用得到了完美的结合。Caffe使用单个NVIDIAK40GPU每天可处理超过6000万张图像。
4.社区：Caffe已经为视觉、语音和多媒体领域的学术研究项目，启动原型，甚至大规模工业应用提供支持。
4.ApacheMahoutApacheMahout是一个分布式线性代数框架，提供了一些经典的机器学习算法。
Mahout旨在帮助开发人员方便快捷的实现自己的算法。ApacheSpark是一种即拿即用的分布式后台，或者也可以将其扩展到其他分布式后台。其特点如下：
1.数学表达ScalaDSL。
2.支持多种分布式后端（包括ApacheSpark）。
3.包含用于CPU/GPU/CUDA加速的模块化本地求解器。
4.ApacheMahout应用的领域包括：协作过滤（CF），聚类和分类。
功能
1.TasteCF.Taste是SeanOwen在SourceForge上发起的一个针对协同过滤（CF）的开源项目，并在2008年被赠予Mahout。
2.支持Map-Reduce的集群实现包括：k-Means、模糊k-Means、Canopy、Dirichlet和Mean-Shift算法等。
3.分布式朴素贝叶斯和互补朴素贝叶斯的分类实现。
4.用于进化编程的分布式适应度函数。
5.矩阵和矢量库。
5.OpenNNOpenNN是一个用c++编写的开源类库，它实现了神经网络建模。
Opennn(开放神经网络图书馆)以前被称为Flood，它是以R.Lopez在2008年泰罗尼亚技术大学的博士论文《在工程变分问题的神经网络》为基础开发的。
Opennn使用一组函数实现了数据挖掘，并且，可以使用一个API将这些函数嵌入到其他软件工具中，使软件工具和预测分析任务之间进行交互。Opennn的主要优点就是它的高性能。由于采用c++开发，因此它有更好的内存管理和更高的处理速度，并利用OpenMP和GPU加速度（CUDA）实现CPU并行化。
Opennn包中含有单元测试、许多示例和大量文档。为神经网络算法和应用的研究开发提供了一个有效的框架。神经网络设计是一个基于OpenNN的专业预测分析工具，这就意味着神经网络设计的神经引擎是基于OpenNN建立的。
OpenNN旨在从数据集和数学模型中进行学习。
数据集
特征回归
模式识别
时间序列预测
数学模型
最佳控制
最佳形状设计
数据集和数学模型
反向问题
6.TorchTorch是一个开源机器学习库、科学计算框架和基于Lua编程语言的脚本语言。
功能
1.一个强大的n维数组
2.有很多索引、切片、转换的程序。
3.可使用LuaJIT编写简单的C扩展。
4.线性代数程序
5.神经网络和基于能量的模型
6.数字优化程序
7.GPU支持，更加快速和高效
8.可嵌入，带有iOS和Android的后台端口
Torch供Facebook人工智能研究小组、IBM、Yandex和Idiap研究所使用。现在，它已经扩展到Android和iOS系统上，研究人员也使用Torch来构建硬件实现数据流。
Pytorch是一个Python的开源机器学习库，用于自然语言处理等应用，主要由Facebook的人工智能研究小组开发，Uber的概率编程软件"Pyro"就是在Pytorch上创建的。
7.NeurophNeuroph是一种用Java编写的面向对象的神经网络框架。
Neuroph可用于在Java程序中创建和训练神经网络，它提供了Java类库以及用于创建和训练神经网络的GUI工具easyNeurons。Neuroph是一个轻量级的Java神经网络框架，可用于开发常见的神经网络架构。它包含一个设计良好的开源Java库，其中包含少量与基本神经网络概念对应的基础类。它还有一个很好的GUI神经网络编辑器来快速创建Java神经网络组件。目前，已经在Apache2.0许可下作为开源发布出来。
Neuroph的核心类与人工神经元、神经元层、神经元连接、权重、传递函数、输入函数和学习规则等基本神经网络概念对应。Neuroph支持常见的神经网络体系结构，例如具有反向传播，Kohonen和Hopfield网络的多层感知器。所有的这些类都可以进行扩展和定制，以自定义创建神经网络和学习规则。Neuroph同时也支持图像识别。
8.Deeplearning4jDeeplearning4j是第一个为Java和Scala编写的商业级开源分布式深度学习库。
Deeplearning4j旨在成为顶尖的即拿即用设备，而不是只是做一些配置，这使得非专业人员也能够快速的构建模型。
DL4J可以通过Keras（包括TensorFlow，Caffe和Theano）从大多数主要框架中导入神经网络模型，它为数据科学家、数据工程师和DevOps提供了跨团队工具包，弥合了Python生态系统和JVM之间的障碍。现在，Keras是Deeplearning4j的PythonAPI。
功能
1.分布式cpu和gpu
2.Java,ScalaandPythonAPIs
3.适用于微服务体系结构
4.通过降低迭代次数进行并行训练
5.在Hadoop上可伸缩
6.在AWS扩展上提供Gpu支持
库
1.Deeplearning4J:神经网络平台
2.ND4J:NumpyfortheJVM
3.DataVec：机器学习ETL操作的工具
4.JavaCPP：Java和C++之间的桥梁
5.Arbiter：机器学习算法的评估工具
6.RL4J：JVM的深度增强学习
9.MycroftMycroft声称是世界上第一个开源助手，适用于从科学项目到企业软件应用程序的任何事情。
Mycroft可以在任何地方运行——台式计算机上、在汽车内或在树莓派上运行。这是可以自由混合、自由扩展和改进的开源软件。
10.OpenCogOpenCog是一个旨在构建开源人工智能框架的项目。
OpenCog是认知算法的多元化组合，每种组合都体现了它们的创新之处。但是，认真遵守认知协同原则才是OpenCog整体架构强大的原因。OpenCog最初是基于2008年“NovamenteCognitionEngine”（NCE）发布的源代码。
1.一个图表数据库，它包含术语、原子公式、句子和关系作为超图。
2.一个模理论解算器，作为通用图形查询引擎的一部分，用于执行图和超图模式匹配。
3.一种称为元优化语义进化搜索的概率遗传程序（MOSES），最初由在Google工作的MosheLooks开发。
4.有一个基于OpenPsi和Unity的虚拟世界中的交互学习应用体系。
5.有一个由LinkGrammar和RelEx组成的自然语言输入系统，它们都采用类AtomSpace来表示语义和句法的关系。
6.有一个称为SegSim的自然语言生成系统，它实现NLGen和NLGen2。
7.Psi理论的实现，用于处理情绪状态、驱动和冲动，称为OpenPsi。
本文为云栖社区原创内容.
谷歌框架下载安装器
如果你想下载谷歌的某个框架（比如TensorFlow、PyTorch等），可以按照以下步骤进行：
打开谷歌框架的官方网站（如TensorFlow的官网：www.tensorflow.org/）。进入"GetStarted"或"Install"页面，并选择你想下载的框架版本。根据你的操作系统选择合适的安装方式（如pip、conda等）。根据官方文档的指示，进行相应的安装步骤。需要注意的是，不同的框架有不同的安装方式，具体的安装步骤可能会有所不同。如果你遇到了困难，可以查阅框架的官方文档或者寻求相关技术社区的帮助。
值得一提的是，有些框架也提供了预编译的安装包，可以方便用户直接下载安装。但是，这种方式可能不太适用于一些特殊的配置或者系统环境，所以建议还是使用官方提供的安装方式。
框架下载
前言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。随着全球人工智能规模化建设和应用加速，人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。世界主要国家纷纷通过制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式开展人工智能安全治理。人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分，是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑，是人工智能产业健康有序发展的重要保障。
人工智能安全框架是构建人工智能安全技术体系的重要指南，旨在为人工智能相关企业循序渐进提升安全能力、部署安全技术措施提供指导。在工业和信息化部网络安全管理局指导下，中国信通院联合瑞莱智慧、百度、腾讯、360、中科院信工所共同编制《人工智能安全框架(2020年)》蓝皮书。
本蓝皮书针对全球人工智能安全框架缺失问题，凝聚业界专家共识，聚焦当前人工智能突出安全风险，提出涵盖人工智能安全目标，人工智能安全分级能力，以及人工智能安全技术和管理体系的人工智能安全框架，期待为社会各方提升人工智能安全防护能力提供有益参考。
2020新型智慧城市白皮书
腾讯未来交通白皮书(附下载)
2020北京市外资发展报告(附下载)
2020中德工业互联网白皮书(附下载)
(2020年)区块链+边缘计算技术白皮书
2020全球数字经济新图景(附下载)
2020中国区块链城市创新发展指数
信息物理系统(CPS)建设指南2020(附下载)
2020移动互联网医疗安全风控白皮书(附下载)
2020中国数字经济发展指数白皮书(附下载)
2020新基建产品手册2.0版(附下载)
中国金融科技生态白皮书2020(附下载)
蚂蚁集团：2021年全球十大金融科技趋势(附下载)
2020中国AI+金融行业发展研究报告(附下载)
2020全球智能制造企业科技创新百强报告(附下载)
中国物联网平台产业市场研究报告2020版(附下载)
5G+引领国家新基建，构建数字经济发展新动能(附下载)
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2、进入官网后单击“下载Chrome”如果下载之后找不到，可以单击右上角的三个点找到下载即可。如果没有下载，则单击网页中的“手动下载Chrome”链接
3、双击打开文件，等待安装即可（如果中间弹出什么窗口，就点击“运行”或“是”或"允许安装"，反正一路同意，谁都不能阻挡我安装软件，哈哈）
4、安装完成后打开Chrome浏览器，单击Chrome浏览器右上角的三个点，然后单击设置，打开设置页面
5、进入设置页面后选择外观，按照下图配置：显示主页、主页打开百度：https://www.baidu.com/、显示书签栏
6、在搜索引擎中设置搜索引擎为百度7、可以在启动时选择是打开特定网页还是继续浏览上次浏览器关闭时的网页8、常见设置到此结束，其他功能自行探索，希望对你有帮助