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TG：@yunlaoda360 云老大

AI 电影制作迈入新阶段：谷歌云Veo 3.1模型发布，实现音频全覆盖与精细化创意剪辑目录1. Veo 3.1：音频全覆盖与增强真实感素材转视频（Ingredients to Video）

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谷歌云Flink 核心组成及生态发展：实时数据处理的下一代引擎目录1. 核心架构：三层结构支撑实时计算部署层（Deployment Layer）核心 API 层（Core APIs Layer）

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谷歌云发布 Document AI Workbench 最新功能：自定义文档拆分器实现复杂文档处理自动化目录1. 自定义文档拆分器（CDS）带来的商业价值流程简化与验证降低运营成本2. Document AI Workbench 模型的优势与使用流程

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谷歌云数据库服务概览：关系型与 NoSQL 的多元选择与应用场景解析目录1. Cloud SQL：传统关系型数据库的托管之选2. Cloud Spanner：全球分布式的强一致性王者

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Leverege 携手谷歌云和BigQuery，赋能大规模企业级物联网（IoT）解决方案目录1. Leverege IoT Stack 简介与 Google Cloud 基础2. BigQuery 赋能的实际应用案例

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谷歌发布 Veo 3.1 视频生成模型：有声电影、长视频叙事与人物定制的实测与展望目录1. Veo 3.1 的三大核心功能提升2. Veo 3.1 体验实测：音画同步惊艳，人物定制仍需优化

Dify 添加 Google cloud 模型供应商Dify 平台作为一款强大的 LLM (Large Language Model) 应用开发平台，一方面低代码/无代码 (Low-Code/No-Code) 开发体验，大幅降低开发门槛，一方面强大的 LLM 模型管理和集成能力，加上灵活的应用构建和编排能，成为目前AI agent 热门工具之一。

Elastic 中国社区官方博客

Elasticsearch 开放推理 API 增加了对 Google 的 Gemini 模型的支持作者：来自 Elastic Jonathan Buttner了解如何使用 Elasticsearch 开放推理 API 结合 Google 的 Gemini 模型进行内容生成、问答和摘要。

使用gateway api来实现GKE 的pods 从外部访问当我们部署了一个web app 到k8s的pods里，如果要实现从外部访问，除了要创建1个clusterip 作为loadbarlancer 外，还需要创建1个ingress 实现从外部访问该clusterip.

API流转日记

Gemini-2.5-Flash-Image-Preview 与 GPT-4o 图像生成能力技术差异解析在 AI 图像生成领域，Google 的 Gemini-2.5-Flash-Image-Preview（又称 Nano Banana）与 OpenAI 的 GPT-4o 凭借各自独特的技术架构，成为开发者关注的焦点。作为 API 中转站服务提供商（官网：http://api.aaigc.top ），我们结合 GitHub 仓库（GitHub - JimmyLv/awesome-nano-banana: Awesome curated collection of images and prompts gen

Elastic 中国社区官方博客

ECK 简化：在 GCP GKE Autopilot 上部署 Elasticsearch作者：来自 Elastic Eduard Martin学习如何使用 GKE Autopilot 和 ECK 在 GCP 上部署 Elasticsearch 集群。

Gemini 2.5 Pro (0605版本) 深度测评与体验指南目录零、引言与背景一、详细操作指南平台访问方式使用步骤详解平台特色功能二、核心技术革新解析2.1 性能回退问题的彻底解决

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PySpark实现获取Cloud Storage上Parquet文件的数据结构，并自动在Google BigQuery里建表和生成对应的建表和导入数据的SQLPySpark实现Cloud Storage上解析存储Parquet文件的多个路径，获取其中的数据Schema，再根据这些Schema，参考以下文本，得到创建上传数据到Google BigQuery数据仓库的SQL语句，并在Google BigQuery数据仓库里创建对应的表，并在Cloud Storage上存储创建表的SQL语句。

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AWS Glue从GCP的bigquery导入数据到AWS Redshift数据仓库准备工作配置连接信息数据迁移验证与监控

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跨云迁移数据仓库中数据的方法在两个云数据仓库（例如 Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake 或 Azure Synapse Analytics）之间迁移数据需要仔细规划，以确保流程安全、稳定和高效。在两个云数据仓库之间迁移数据的最佳解决方案取决于多个因素，包括数据的大小和复杂性、迁移频率（一次性或连续）以及当前云环境中可用的工具。AWS Glue、BigQuery Data Transfer 和 Snowflake 的数据共享等原生云工具非常适合在单个云平台内进行无缝迁移。对于跨云迁移或

技术程序猿华锋

Gemini 2.0 Flash 体验版实测：日常视觉识别的最佳选择，关键在于其API Key现在是免费调用近日，Google 推出了 Gemini 2.0 Flash 的体验版本（gemini-2.0-flash-exp），从命名来看，正式版发布已为期不远，预计不会有太大改动。因此，本次测试结果可以很好地反映 Gemini 2.0 Flash 的实际性能。

GoogleCloud服务器的SSH连接配置首先，Google的服务器默认是通过自带的SSH网页端连接的，比较麻烦和容易断开，不是很好用，常见的解决办法有两种一种是通过修改ssh的配置，添加密码的方式进行连接，一种是通过配置公钥进行连接。

第七篇: BigQuery中的复杂SQL查询背景与目标在数据分析中，我们通常需要从多个数据源中获取信息，以便进行深入的分析。这时，BigQuery提供的JOIN、UNION和子查询等复杂SQL语句非常实用。本文将以Google BigQuery的公共数据集为例，介绍如何使用这些高级SQL操作，并展示具体的使用场景，如从人口统计数据和城市服务请求中获取洞察。

第五篇: 使用Python和BigQuery进行电商数据分析与可视化大数据分析对于电商业务的洞察至关重要。在这篇文章中，我们将使用Python结合Google BigQuery来分析电商数据集，以最畅销商品和平均订单价格最高的前10位客户为主题，展示如何通过数据可视化提供有价值的业务见解。我们将重点介绍数据提取和可视化，帮助读者掌握在实际场景中如何直观展示数据分析结果。

第四篇: 用Python和SQL在BigQuery中进行基础数据查询在大数据分析领域，Google BigQuery 提供了一种快速且经济高效的数据处理方式。对于想要使用SQL查询大规模数据的读者来说，BigQuery的公共数据集资源丰富、操作简便，是学习和实践SQL基础操作的理想平台。