对于谷歌云而言，中国市场不重要吗

对于谷歌云而言，中国市场不重要吗
我国此前也曾发布《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》以及《云计算综合标准化体系建设指南》，将云计算提升到了国家战略的高度。
亚马逊AWS、微软Azure等云服务巨头显然已经看到中国市场未来在云计算上的巨大机遇，截止目前，AWS在华两个区域布局有数据中心，共4个可用区，据不完全估计年营收或已达到15亿元人民币，折合约2亿美元，该数字仅次于阿里云、腾讯云。微软Azure在中国已有3个数据中心，虽在营收上没有给出确切数据，但通过与世纪互联的合作，微软Azure在中国已有11万企业客户，1 400多个云合作伙伴，入华成效显著。
竞争对手对中国云计算市场不断抛出的橄榄枝，置若罔闻、视若无睹都不会成为谷歌云的最佳选择。谷歌在云计算上的“淡定表现”是一种假象还是在谷歌的整体战略中，云计算只是个“配角”？
谷歌的云计算是个配角吗？
如果要论云计算在谷歌发展战略中的地位，我们可能需要从谷歌的企业文化说起。20年前，拉里·佩奇和谢尔盖·布林在加利福尼亚的山景城创办了谷歌，两位创始人虽然性格迥异，但在如何管理公司或谷歌未来应该朝着哪个方向发展上却有着惊人的共识：崇尚技术，这让谷歌有了很深的工程师文化；崇尚创新，又使谷歌的“登月”文化传承至今；梦想改变世界的大情怀，又让谷歌的各项业务不因短时的利益而改变航向。
因此，两位所向披靡的谷歌创始人带领谷歌涉足了一切他们可以涉足的领域，只要有创新、只要他们认为对未来有益，谷歌就会去做，这就有了我们看到的谷歌无人驾驶汽车、谷歌眼镜，甚至是谷歌收购的Youtobe等等。于是，当我们将谷歌的云计算业务放在谷歌整个产品生态中去的时候，谷歌云就稍显渺小。
谷歌旗下的产品分为三大类，针对消费者的“人人适用”类，针对企业客户的“企业适用”类，针对开发者的“开发者适用”类，看起来产品图谱很简单，但如果把每类下的产品数量相加，谷歌的总产品数量则有110种之多。然而，谷歌的云计算业务没有被单独归为一类，外界通常笼统地将谷歌云端平台、谷歌G Suite等统称为谷歌云业务，在谷歌一年一度的财报中，也鲜有提及“谷歌云”，而是把它归到了“其他收入”行列。
值得考虑的是，谷歌母公司Alphabet2017年度营收超1000亿美元，谷歌云的营收只占到了4%（实际占比可能比这个更少），谷歌公司的营收大王——广告业务，其2017年营收占到了谷歌总营收约90%。对比AWS已被亚马逊宣称成为营收主力，谷歌云的地位确实有不小落差。一言以蔽之，有了广告业务这个收入引擎，谷歌董事会们并没有指望云计算能给他们赚多少钱。
如果用“云计算不重要”来形容谷歌云的战略地位又不太恰当。因为2015年谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）请来了重量级人物，企业计算巨头VMware（现已被戴尔科技集团收购）创始人黛安·格林（Diane Greene）加入谷歌，担任谷歌云CEO（Google Cloud CEO）。在随后的2016年谷歌消费者大会上，黛安·格林宣布正式启用Google Cloud 谷歌云，谷歌云的征途由此开始。
在戴安·格林的带领下，谷歌云产品目前已覆盖计算、存储和数据库、网络、大数据、物联网、机器学习、身份验证与安全、管理工具、开发者工具等九大方面。今年2月，谷歌首次就云计算部门的营收进行了宣布，戴安·格林表示2017年谷歌云的季度营收已经达到10亿美元，按此推算谷歌云年营收最高达到40亿美元，位于国际巨头亚马逊AWS 2017年度营收175亿美元之后，却排在中国体量最大的云服务商阿里云2017年度营收1785亿美元之前。
此前，戴尔·格林还在演讲中透露，拉里·佩奇等谷歌董事会高层都为谷歌云2017年取得的成就感到兴奋，并正在筹备云计算相关企业的收购事宜。如此看来，谷歌对云计算的态度大致明了：不打算靠云计算赚钱，但可能在谋划继续往里面砸钱，不急不躁，小步慢跑。
2016年11月，世界人工智能顶级专家李飞飞加入谷歌，担任谷歌云人工智能机与器学习首席科学家（Chief Scientist, Cloud AI & ML），这里谷歌将“Cloud（云计算）”、“AI（人工智能）”、“ML（机器学习）”融合成了一个词，简称为“Cloud AI & ML”。可以看出，这位深耕人工智能、机器领域的科学家将会于“谷歌云”有着千丝万缕的联系。
（重组后的Alphabet组织架构图，仅供参考）
2015年谷歌母公司Alphabet启动企业结构重组，2017年完成重组后，“Cloud”作为一个单独的部门位列其中。AI或ML没有单独成立部门，原因或许在于Alphabet的各个子公司中，无论是神秘的谷歌X实验室、人工智能Deepmind，还是无人驾驶汽车项目Waymo都离不开AI&ML，也就是说对于谷歌各项子业务，AI&ML都作为底层支撑，无需单独成立部门。
对于谷歌云也是如此。李飞飞这位以研究AI&ML擅长的首席科学家被冠以“Cloud AI & ML”的头衔，她工作关键将是把AI&ML深度融进云计算。
李飞飞也这么做了，她的第一站就是中国。
2017年12月，在上海举行的谷歌开发者大会上，李飞飞宣布“谷歌AI中国中心”正式成立，那天她身着一件中国红风格的旗袍短袖侃侃而谈。李飞飞是谷歌云官网挂出的十位高管中唯一一位华人面孔，这个身份或许与谷歌选定其为Cloud AI & ML首席科学家不无关系。
在2018年3月，谷歌 Cloud Next 17上，李飞飞发布了谷歌云面向机器学习和人工智能的一系列新API 以及收购机器学习竞赛平台Kaggle。
之后谷歌云可能还会借助“谷歌AI中国中心”进一步壮大其在中国的云计算业务，这一天希望不会等太久。
谷歌这次会妥协吗？
2010年，谷歌搜索业务退出中国的事件，现在想想仍然心有余悸。关于谷歌退出中国的原因外界说法很多，一种声音认为，谷歌单方面确认其遭受来自中国黑客的网络攻击；另一声音，谷歌在与中国本土搜索引擎百度争抢份额的过程中败下阵来，仓皇逃脱；还有一种声音则是因为，谷歌无法接受中国政府提出的“内容审查”要求；另外，也有人指出，是李开复的离职，让谷歌缺乏一个中国区领导者，致使其无法本土化。
总之，谷歌最后选择了不妥协。
然而这次，谷歌云将经受的来自中国政府的考验相对更加严峻，因为涉及到了中国用户的数据问题。中国《网络安全法》对数据主权做了规定，即数据要采取本地化存储，对于本国或者外国公司在采集和存储与个人信息和关键数据相关数据时，必须使用主权国家境内的服务器。
无论是亚马逊AWS还是微软Azure、苹果icloud等跨国公司巨头都已经选择顺应中国政府的要求，与中国本地公司合作，基础设施交由中国公司运营，苹果icloud甚至将钥匙串一并迁移回中国。谷歌云会跟它的竞争对手们一样选择妥协吗？谷歌云的华人领导者李飞飞能否带领谷歌云归航？
谷歌创始人拉里佩奇曾表示：“企业只以盈利为目的，而不为改变世界做出贡献，就不能成为另人满意的企业”。在谷歌的整个生态中，“现在”与“未来”是两个明显的分界线。谷歌的营收大王广告业务是“现在”，而“未来”则是人工智能、无人驾驶等一切可以让人类变得更好的技术，当下，谷歌将“云计算”也划分到了“未来”里。
“非盈利”的想法可能不会使谷歌云选择快速攻入中国市场，它的步伐用“培育云计算“可能比用“占领市场”更为贴切。

前段时间，土匪发了一篇人工智能的文章，很多做人工智能这块的小伙伴来找土匪交流，很开心有这么多人关注人工智能。交流的时候很多人问到人工智能还是很遥远吧，可以赚钱吗？
这个当然毋庸置疑， 用Robin哥的话讲就是，‘技术创新是一个从量变到质变的过程。并行计算能力不断提升和云存储等技术产品成本的不断降低，使大数据真正走到了技术变革的临界点’
目前来看人工智能盈利的探索确实还是以谷歌和百度两家引领，其他公司百花齐放，毕竟这个’临界点’才刚刚开始。
先分享一个很意思的案例吧， 就像现实版的《点球成金》美国棒球大联盟太空人队科林·麦克休是去年12月从被放弃的球员中挑选出来的，在那之前他辗转于各种小球队，职业生涯中的投手自责失分率为894，不得不说是很惨的一个数据。
但太空人队的分析师们注意到，麦克休投出的弧线球具有世界级水平。大多数弧线球的转速约每分钟1500转；麦克休的弧线球达到2000转。转速越高，球在空中的运动就越多——因此击球手打空的可能性就越大。休斯敦太空人队将麦克休抢到了手。“我们认为他表面上的统计数据或许不能反映他的真实价值。”
征询了分析人员的意见之后，投球教练让麦克休改投更多的四缝线快速球。而且他开始在好球区投高球。这有违公认的看法，即投高球很危险，因为好的击球手能打中快速球。通常的做法是将球压低。大联盟球队一直以来都青睐滚地球投手，因为滚地球往往不会造成二垒、三垒安打或本垒打。
碉堡的系统加上大数据再一次让人们得以洞察一个有用的信息：大联盟击球手已经极度精擅击打低球，对高球反而难以招架。并且找出挥棒轨迹急剧向上的击球手，来应对投手试图诱使打出滚地球的下坠动作。“就要将球投高——让击球手够不着。”在赛季中第一次担任先发投手时，麦克休让12名击球手三振出局，投手自责失分率为303。
好吧， 结果就是球队花了很少的钱签下了很多有潜力的队员，然后就坐等收钱了，听着就像科幻故事， 但事实就已经变成钱了。 这个的背后就是一整套的数据采集，分析，建模人工智能的方法应用到棒球运动中，当然还有一支媲美全明星的NASA(美国国家航天局)级分析师团队
这是一个很有趣又能赚钱例子， 两家高举技术旗帜的巨头Google和百度都在做些啥， 在盈利这块做了哪些探索，看看有没有什么启发？
Google
Google 的佩奇和布林一直认为，‘机器学习和人工智能是google的未来’。
谷歌最为人所熟知的业务范围是搜索和广告，但他们的几个人工智能领域动作也引起了外界的普遍关注，包括自动驾驶汽车、可穿戴技术（谷歌眼镜）、类人机器人、高空互联网广播气球、可检测眼泪中血糖含量的隐形眼镜。也收购了数家非常有潜力的人工智能科技公司，包括DeepMind。
Google的深度学习工具不仅应用在线广告，更应用到整个google系。同样google使用深度学习不仅推动谷歌搜索,语音搜索领域的工具包括Android手机,图像识别等，还有更有想象力的无人汽车和Google大脑。
Google开始扩大人工智能计划，近期与牛津大学建立了一个深度的合作包括人才和科研课题。提高自身的人工智能相关能力，希望藉此保住在互联网搜索市场上的主导地位，并开发机器人和无人驾驶汽车等新产品。
百度
作为发力最猛的玩家，百度CEO李彦宏对人工智能下注更大。依靠人工智能技术（百度大脑），在语音、图像搜索方面取得了重大突破，BaiduEye、无人驾驶汽车、百度智能自行车，筷搜等产品不断问世。这些产品建立起来的一个矩阵式和全方位的人工智能服务可能会把整个竞争门槛提到一个新的高度。
从刚发布的第三季度财报来看，百度一方面移动端流量超过PC端，另一方面人工智能和机器学习对于CPC广告营收提升非常明显，而且移动端收入超过36%。用了深度学习技术的“凤巢”项目为例，用户在百度搜索框里输入内容后为其找到最贴切的搜索结果，同时实现精准营销，这样的大数据变现能力已经成为百度所有营收构成中增长最快的一部分。这么看来百度每个季度超过10亿的投入，已经开始产生效益。据资料显示，百度应该应该是第一家把人工智能和机器学习应用到在线广告的，百度的这套深度学习系统已于去年服务于百度搜索广告系统。
值得看好的是百度大脑为核心的‘大数据引擎’，是以核心技术能力带来的全新的商业模式，超越了搜索的概念。这个是百度人工智能的核心产品，融合了深度学习算法、数据建模、大规模GPU并行化平台等技术，可以实时学习和成长，它拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。这样提供的个性化服务将更加智能。
其他一些巨头也在做积极尝试，IBM 的超级计算机Watson已经不满足于在智力竞赛中击败人类选手，微软联合创始人 Paul Allen 可以让机器人通过高中生物考试，俄罗斯富豪德米特里•伊茨科夫甚至计划到 2045 年实现真实版的阿凡达计划，Facebook 成立了人工智能实验室
这种级别的竞争当然不能是闹着玩的，无人汽车，Google大脑和百度大脑这种级别的人工智能项目得三个条件，
一是建立巨大的人工智能中央学习平台
这个需要数以千计的服务器和数以万计的GPU，像一片片农场一样的机房。
这个是个硬件条件，但不可或缺，就得自己投入最基础的设施建设。
Google和百度在这块投入每个季度都超过十亿，包括IDC和服务器。
二是组建最顶级的专家团队和实验室
好的科技公司差不多都会将公司营收7%左右投入研发，但要在人工智能上建立顶级专家团队和实验室则最少投入10%以上，google和百度目前已经连续几个季度投入超过10%。
顶级人工智能学者布雷·库兹韦尔加盟google， 库兹韦尔说：除谷歌之外，没有任何一家公司能够提供他实现毕生工作所需的计算和工程资源。百度引入了吴恩达为百度首席科学家，全面负责百度研究院。 还成立深度学习研究院，致力于“让计算机像人脑一样智能”的科学研究，打造像AT&T-Belllabs（贝尔实验室）、XeroxPARC（施乐帕洛阿尔托研究中心）一样的顶尖研究机构。
在国内“BAT”（百度、阿里、腾讯）互联网超级俱乐部中最为低调的李彦宏近年来在下的一盘大棋。在多个场合，屡屡被问到和另两家如何竞争时，李彦宏总是会抛出一个词，“厚积薄发”。
三是让传感器无处不在
技术的突破将使传感器体积微型化，它将出现在生产生活的每一个角落，成本降低后，传感器不再需要回收，而像月抛隐形眼镜般一次性使用，完成使命后自动废弃，而新的传感器则源源不断地补充数据源；传感器节点数将达到万亿级别，其数据量将超过人类日常总传送数据量的百分之八十，新的低能耗无线通信标准诞生。
传感器的丰富带来了完全不一样的体验和商业模式， 最典型的就是Google在研制的无人汽车，这个将由无数的传感器加上人工智能的复杂综合体，最常见的就是苹果带来的Iphone，让传感器和手机深度绑定，百度也推出了依靠传感器和人工智能的BaiduEye，无人汽车，智能自行车，筷搜等。
只有当传感器无处不在，数据才会无处不在，人工智能和机器学习发挥的作用才会无处不在，和生活紧密相关
小公司的机会
作为小公司，在人工智能盈利方向也很多，土匪分享几个。
高度智能的无人车导航方案：
无人车的运行其实是基于事先准备好的地图和算法的，但目前还有很多地方是没有这种事先准备好可供无人车“学习”的地图。所以提供一个高度智能的无人车地图方案。
组织行为解释与预测方案：
通过数据监控、分析，构建组织内的信息决策模型。举例来说，可以利用财务数据和其他公共数据，解释一个公司的某个行为，并且预测这个公司接下来的行动和发展。这个同样适用于制造业和商业，用来了解行业发展，评估行业表现，制定优化措施。
事实上，并不是说上述两个领域，谷歌这样的大公司做不了，而是这不是他们的主要业务，不会占据主导地位，因此后来者还是有机会的。
期待越来越多的人工智能项目能盈利，这样可以更快更好的融入到我们生活中，创新总是件美好的事情。

您好首先感谢您的提问，作为一名 科技 领域创作者很荣幸回答您的问题；通过您的提问我们可以进行以下对比。

（1）OneDrive

2014年1月，美国微软公司正式宣布SkyDrive更名为。微软在YouTube宣布将旗下的云存储服务SkyDrive更名为OneDrive；并于2014年2月19日，微软正式宣布OneDrive云存储服务上线，支持100多种语言，面向全球替代微软SkyDrive，使用自己SkyDrive服务所用的Microsoft账号登录即可。

OneDrive采取的是云存储产品通用的有限免费商业模式：用户使用Microsoft 账户注册用户免费赠送5GB空间，可以在以下设备上使用OneDrive：

安装了Windows和Mac OS X系统的计算机上以及移动平台iOS系统、iPad OS系统、Android系统的平板设备上。

OneDrive提供的功能包括：

1:相册的自动备份功能，即无需人工干预，OneDrive自动将设备中的上传到云端保存

2:在线Office功能，微软将万千用户使用的办公软件Office与OneDrive结合，用户可以在线创建、编辑和共享文档，而且可以和本地的文档编辑进行任意的切换，本地编辑在线保存或在线编辑本地保存。在线编辑的文件是实时保存的，可以避免本地编辑时宕机造成的文件内容丢失，提高了文件的安全性。

3:分享指定的文件、照片或者整个文件夹，只需提供一个共享内容的访问链接给其他用户，其他用户就可以且只能访问这些共享内容，无法访问非共享内容。

（2）Google Drive

3：Google Drive内置了Google Docs，用户可以实时和他人进行协同办公。

4：整合了Google的多项服务，例如Gmail、Google+等。

5：开放了API提供给其他程序使用，也就是说任何程序只要内嵌了Google Drive的API，就可以在这个程序内上传资料到Google Drive进行保存，而无需独立安装Google Drive的客户端。

综上：不管是OneDrive还是Google Drive，提供的服务大同小异。没有太大的区别；若是在国内工作使用建议使用OneDrive，注册就用5GB空间，也可以开通office 365 既可以获取1TB的免费使用空间，win10系统内置OneDrive客户端方便快捷。若您不想花钱使用更大的存储空间，您可以注册一个教育账号，那么可以获得一个5TB扩容空间，当你的账号使用超过90%以上，您还可以在申请至25TB容量；

若你是在海外工作或者留学则建议你 使用Google Drive，因为Google Drive用户群体多，相对而言资源也多。Google Drive整合了Google的Gmail、Google+等多项服务。Google Drive注册就用15GB免费空间，同时你也可以通过付费扩容。如果你不想花钱，也可以注册教育版，则是无限容量，不过天下没有免费的午餐，你的隐私可能存在泄密的风险；由于Google未能在国内取得云服务的经营权，所以在国内一般是无法使用。

我这辈子都不想再用OneDrive了！这就是我用了OneDrive之后的真实感受。OneDrive和Google Drive二选一，我会毫不犹豫继续坚持使用Google Drive，原因就是好用。

微软的互联网应用都极其难用

我这里把应用分为三类，第一人是离线本地应用，比如office、Visual Studio，微软非常擅长这类应用，使用体验基本上是行业标杆；第二类是联网本地应用，比如Outlook、OneDrive、Microsoft To Do、Windows应用商店以及微软所有的搬到了云端的应用，微软的这类应用已经非常难用了；第三类就是纯网络应用，Google这种软件比较多，微软相对来说比较少，微软日历是一个，微软这类应用体验也比较差。

微软开发的凡事需要联网的应用，联网要半天，一排正在加载的点点搞半天就加载不出来，尤其是像我这种强迫症比较严重的人，真的是难以忍受，用户体验极其难受。刚开始我以为是因为国内没有服务器的缘故，后来我才发现，挂了梯子访问依然非常慢，体验简直只能用惨绝人寰来形容。

微软的自动更新服务、OneDrive非常占用硬件资源，经常磁盘占用90%多，CPU占用50%多，内存和CPU资源也是时高时低，时而感觉硬件都扛不住了。 Windows系统这么多年来，在很多方面的体验依然极其糟糕，作为一家要靠 *** 作系统赚钱的企业，Windows的体验并不能算是很好，尽管Windows是目前使用最广泛的个人 *** 作系统，也是工业界使用得最多的 *** 作系统，不过在体验上确实做得还不够。

Google Drive在我心目中跟iCloud并列第一

我承认我是Google和Apple骨灰级粉丝，基本上这两家公司的产品我都喜欢，iCloud的酸爽程度我是无数次做过推荐的，确实是非常好用，这一点没的说，尤其是你如果像我这样用的是苹果全家桶，iPhone、iPad、MacBook Pro三大硬件产品协同使用，iCloud就真的是太方便了。

Google Drive除了需要梯子这一个缺点之外，其他的基本上都是优点，我现在一些常用的文件，基本上都是要多处备份，当然除了特别私密的文件只会在本地备份之外，其他的一些不是涉及到隐私的文件，我都会本地、iCloud、Google Drive都备份一份，使用的时候就会非常方便。

Google Drive有个非常好的地方是，我可以非常方便地用Google Drive将Google Docs、Google Photos、Gmail等等，这些应用都是我自己平时主力使用的工具，Google基本上不开发桌面应用，手机上是用App，在PC上则是用云端应用，这样使用起来就会非常方便，而且在我看来，未来很多事情我都只需要有网络，一个Google账号，一个Chrome浏览器，基本上我就可以完成很多工作了，而且随时随地就可以用，非常方便，我也认为这是未来的主流的办公方式。

归根结底，一个产品好不好用就是看这玩意儿能不能很好符合你的需求，能不能够高效地完成你的学习和生活，只要满足了这些要求，我觉得就是很好的工具。假设在这样的前提下，这些应用还能给你一些完美的体验，一些美的享受，那就是非常完美了。

大家好，我是IT老手。本人曾经使用Google Drive五年，三年前开始使用OneDrive。二者分别是谷歌和微软推出的云办公平台。我的感受是Google Drive 明显比微软OneDrive 好用。主要体现在以下三个方面。

Google Drive 体验更好

Google Drive无论是文件存储，Google Sheet，Google Doc，等文档的编辑都是在云端，而且可以进行多人合作编辑。而且可以兼容Excel，Word。Google Drive 在手机端的 *** 作体验更是比OneDrive 强太多了。

Google Drive 比OneDrive 响应快

以前使用Google drive无论是打开文档，在线编辑文档，响应都非常快。在办公室公司网络和使用家里的网络通过访问，Google drive的速度都很快，而且Google sheets，Google Docs都比Excel，Word *** 作速度快。但是现在使用OneDrive ，手机端编辑Excel文档竟然还要登录一次，不但麻烦，而且速度慢，非常不方便。

Google Drive在线文档编辑比OneDrive 方便快捷

如果需要多人完成一个文档，使用Google drive非常方便，你在编辑的时候，可以实时看到其他人在编辑哪些内容。在多人开会的时候，也可以看到大家的鼠标都停留在什么位置。然而，使用OneDrive 这么久了，我还没发现OneDrive能实现这样的 *** 作。

总结

如果微软不是凭借其传统办公方式的市场优势强力推荐OneDrive，Google drive早就统治云办公市场了。作为用户来说，Google drive的体验确实比OneDrive 好很多，我认为主要原因还是微软背着传统办公软件的包袱。欢迎关注@IT老手 。

小迷觉得OneDrive更好用，其实小迷同时使用的除了OneDrive之外，还有百度云盘、天翼云盘、玩客云盘等。

OneDrive的优点

OneDrive的最大优点就是实时备份，比如你在云盘对应本地的文件夹里，建立并正在编辑一个文件，那么每次保存的同时，就会 自动备份到云盘里去，是实时备份的 ，这一带你非常棒。

小迷的办公室电脑和家里电脑，都是固态硬盘做系统盘，1T机械硬盘做数据存储盘，两台电脑的存储盘就是用OneDrive来实时同步的，所以相对是一份资料，三重备份。

OneDrive的另一个优点是，设置比较少，一旦设置好之后，它 很安静 ，没有悬浮球，没有d窗提醒，安静到你几乎遗忘它的存在，但是它确在默默的为你工作。

对于速度，在某些地方非常快，某些地方确实有些慢，另外，OneDrive的服务器其实已经在国内了，不是很多朋友说的在国外。

还有空间大小，免费版是5G的空间，然后是收费版，不过如果你能找到 教育邮箱，注册后会是1T的空间 ，完全足够使用了，毕竟谁也不会把太隐私的资料放在云盘。

还有一个最好用的地方， 手机端的OneDrive可以将云盘里的资料随时发给同事或者朋友，是通过微信共享的 ，非常方便快捷。

Google drive

Google drive的功能非常多，设计的也很个性，可惜咱们这边没法用，你 必须要能破解 Google的产品防线，但是对于普通人来说，有很大的难度。

另外，谁愿意用个云盘，还时不时的断开了，又得重新费时费力去重新破解，关键时刻太掉链子。

最后需要说明一点， 为了资料安全，网盘不要只是用一个 ，比如小迷日常中，OneDrive是最常用的，每隔一段时间会打开天翼云盘，把OneDrive整个文件夹备份一次，这相当是四重备份了：办公室电脑、家里电脑、OneDrive云端，天翼云端。

能用的话，都好用。现在主要对比是，OneDrive勉强能用，Google Drive不能用。

都不好用，原因很简单。

Onedrive除了商业版是世纪互联提供，国内有服务器外，家庭版和个人版的服务器是随机的（大概率在海外），因此下载和上传速度只能满足一般文档同步需求，大容量的文件交换基本不用想。

而Google Drive，不用一些特殊方法在国内根本用不了。

先说个人结论：两者都不好用，OneDrive偶尔“抽风”，连接无响应，同步体验也稍差。Google Drive体验还行，但不能用，免费空间容量也小。

OneDrive

先说速度体验，其实OneDrive盘（下面为方便简称OD）不限速，有时候配合多线程下载工具能跑满带宽。（一个Windows 10系统镜像5-6分钟下载）

其实不是它慢，是它不稳定。一方面是跟咱们的网络环境有关，网盘会涉及到大量的文件安全问题是难免的。OD盘也没有架设国内专用服务器，或者服务器比较少没能Cover到你所在的地区的网络运营商。或者说它并没有正式进入国内吧。

所以，这些因素就觉得了OD盘访问不稳定的情况。而且还看区域段、时段问题，不同的区域时间段体验差距会很明显。这也不难理解为什么有很多用户常常说OD盘访问不了。

经常用OD盘做同步盘的人应该是深有体会了，有时候它确实好用也方便。比如你在电脑上做了一份word，这时文档就会自动上传到你的OD盘上。同步的方案设计是没问题的，特别是配合微软自家的产品来说体验确实不错。深度整合进Office 的就更方便了，多设备协作几乎完美。

不过习惯用OD盘的人也应该深有体会的是：国外云要么是网速渣、要么是连接不稳定，这对于日常的一些同步工作来说其实也是一种困扰。同步文件有时候可能会出错，断点续传体验也一般，有时候文件传到差不多了，竟然要重头再来，这种也显然是耽误效率的表现。

OneDrive的优点是不限速、只是稳定性不大好。如果要说它其它的缺点，可能要结合百度网盘而说了。

OD盘是没有度盘的“秒传”功能的，我好想也没发现可以转存文件。更重要的是，少有人会用OD盘作文件分享，所以它在资源共享方面是不占优势的。

Google Drive

如前面所言，15GB的免费空间容量也稍小了些，如果是个人文件、相册内容备份倒还可以。Google Drive好用是好用，但是用不了，就没有必要再去展开了。

在国内都不好用，慢的要死。

dropbox 最佳选择

我个人更喜欢one,毕竟客户端没有被X，而谷歌就需要特别的技巧才能用，无形中增加了使用成本。

感情专一的女孩子很好的，恋爱就是要找专一的，很花心的女生，男生很难和她在一起，就是对自己不负责的。不花心证明女生很爱你，这样的女生一定要对她好点。因为现在这样的女生很难找的，毕竟现在是物质的社会！

《Tensorflow：实战Google深度学习框架》（郑泽宇 / 顾思宇）电子书网盘下载免费在线阅读：

链接：> 提取码：EDYQ  

书名：Tensorflow：实战Google深度学习框架

豆瓣评分：80

作者: 郑泽宇 / 顾思宇
出版社: 电子工业出版社
出品方: 博文视点
出版年: 2017-2-10
页数: 296

内容简介

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

作者简介

郑泽宇，现为才云科技（Caicloudio）联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式TensorFlow上手难、管理难、监控难、上线难等问题，他带领团队成功开发了国内首个成熟的分布式TensorFlow深度学习平台（TensorFlow as a Service）。基于此平台，才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对性的人工智能解决方案。归国创业之前，郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从2013 年加入谷歌，郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱（knowledge graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。郑泽宇于2011年5月获得北京大学计算机学士学位，并荣获北京大学信息科学技术学院十佳优秀毕业论文、北京大学优秀毕业生。2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University（CMU）大学计算机硕士学位，并获得西贝尔奖学金 (Siebel Scholarship)。郑泽宇在机器学习、人工智能领域有多年研究经验，并在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等顶级国际会议上发表多篇学术论文。

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