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中国正在疏远俄罗斯?俄总统新闻秘书:不属实

2019-10-24 08:30 来源:企业雅虎

  中国正在疏远俄罗斯?俄总统新闻秘书:不属实

  原告不服,诉至法院。“不忘初心,牢记使命”,不忘初心,最根本的就是要坚守信仰的高地。

  民进中央、农工党中央、九三学社中央表示,将充分发挥各自界别特色和优势,深入开展调研,积极建言献策,为夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利、实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献智慧和力量。  人们坚信,依法治国,将使中国改革开放的步伐更加坚定有力,制度更加成熟定型。

  今天,时代进步了,条件改善了,但领导干部与群众的距离绝不能疏远。中国坚持言出必行的原则,忠实履行国际义务和政治承诺。

    通知要求,各级党委(党组)和纪委(纪检组)要适时对《条例》实施情况进行专项检查,确保各项规定落到实处。”北京市规土委副主任王玮说。

要自觉践行群众路线,拉近同群众的距离,回答解决好“为了谁”“依靠谁”“我是谁”的问题,与群众同走一条路、同吃一碗饭,同坐一条凳、同睡一张炕。

  ”北京大学党委副书记、医学部党委书记刘玉村指出,人工智能技术一定程度上改善了群众的看病就医环境,给患者带来便利的同时也提高了就医效率,缓解了公共资源的压力。

  2、部门党委由本级党的委员会或上级单位党委授权,向本级党的委员会或者上级单位党委负责并报告工作。  (七)“要坚持原则、恪守规矩”  【时间】2014年6月30日  【场合】中共中央政治局就加强改进作风制度建设进行第十六次集体学习。

    链接  申请公开火车票退票费相关信息遭拒后律师依法维权  国家铁路局被判重新答复  日前,北京市第一中级人民法院就董正伟诉国家铁路局政府信息公开一案作出判决,对于原告要求判决被告直接公开火车票退票费相关信息的诉讼请求,法院依法予以驳回,同时判决撤销国家铁路局作出的[2014]3号告知函,就董正伟提出的政府信息公开申请重新予以答复。

  如果说1982年的中国,亟须制定一部“面貌一新”的宪法,来推动建立和完善新的制度,为国家各项事业的发展打开新的局面;那么今天,经历站起来、富起来、强起来的中国,则需要一部与时俱进的宪法,为实现中华民族的伟大复兴提供支撑。  “2016年9月25日,‘中国天眼’落成启用,习近平总书记发来贺信,勉励我们早出成果、多出成果,出好成果、出大成果。

  ”的基本原则。

  党员干部只有坚持脚踏实地地调查研究,才能做出科学决策,解决好复杂问题,不断提高执政本领。

    “目前的硬件特别是移动端或者物联网设备,很难满足人工智能算法需求,需进一步优化算法;当前人工智能技术的理论仍然不太完备,需要继续加强基础理论研究。实施乡村振兴战略是全面建成小康社会、全面建设社会主义现代化强国的必然要求。

  

  中国正在疏远俄罗斯?俄总统新闻秘书:不属实

 
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中国正在疏远俄罗斯?俄总统新闻秘书:不属实

  北京市发改委副主任杨旭辉表示,这批政策集中公开向社会发布,既是北京市委、市政府贯彻落实全国两会精神的一次重大行动,又体现了全市上下加快落实首都城市战略定位、推动高质量发展的信心和决心。

原标题:Facebook宣布开源Caffe2:可在手机与树莓派上训练和部署模型

选自Caffe2.ai

机器之心编译

在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。

为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文本和音频)之上的模型,我们需要的计算能力不可小觑。如果我们要在移动设备上部署这些模型,那么它们就必须要非常快而且轻量,但这也同样十分困难。要克服这些难题,我们需要一种稳健的、灵活的和便携式的深度学习框架。

Facebook 一直以来都在和开源社区的其他开发者合作一起打造这样一款框架。今天,Facebook 宣布开源了第一版生产可用的 Caffe2 版本,这是一个轻量级的、模块化的深度学习框架,并且在强调了便携性的同时保持了可扩展性和性能。

我们致力于为社区提供高性能的机器学习工具,以便人人都能创造智能的应用和服务。与 Caffe2 一同发布的还有相关的一些教程和案例,其中包括在一台机器上使用多个 GPU 的大规模学习和使用一个或多个 GPU 的在多台机器上的大规模学习、学习在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型。另外,你只需要编写几行代码就能调用来自 Caffe2 Model Zoo 的预训练模型。

Caffe2 部署在 Facebook 之中以帮助研发人员训练大型机器学习模型,并为手机用户提供人工智能驱动的良好体验。现在,开发者可以访问很多相同的工具,允许他们运行大规模分布式训练方案,并创建手机端的机器学习应用。我们已与英伟达、 高通、英特尔、亚马逊和微软展开密切合作,从而在云端和手机端优化 Caffe2。这些合作将允许机器学习社区快速完成使用更复杂模型的实验过程,并部署下一代人工智能增强型应用和服务。

你可以在 caffe2.ai 上查看 Caffe2 文档和教程,并在 GitHub 查看源代码。如果你考虑使用 Caffe2,我们很乐意了解你的具体需求。请参与我们的调查。我们将向你发送有关新版本和特殊的开发者活动/网络研讨会的信息。

主页:http://caffe2.ai.e2457.cn

GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

以下是 Caffe2 在 GitHub 上开源项目的介绍:

Caffe2 是一个兼具表现力、速度和模块性的深度学习框架,是 Caffe 的实验性重构,能以更灵活的方式组织计算。

许可

Caffe2 的发布许可许可 :https://github.com/Yangqing/caffe2/blob/master/LICENSE

建立 Caffe2

详细的构建矩阵:

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

OS X

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

Ubuntu

可运行版本:

Ubuntu 14.04

Ubuntu 16.06

需要的依赖包

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

build-essential

cmake

git

libgoogle-glog-dev

libprotobuf-dev

protobuf-compiler

python-dev

python-pip

sudo pip install numpy protobuf

可选择 GPU 支持

如果你计划使用 GPU,而不只是使用 CPU,那你应该安装 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,这是一个面向深度神经网络的 GPU 加速库。英伟达在官方博客中详细介绍了安装指南,或者可以尝试下面的快速安装指令。首先,一定要升级你的图显驱动!否则你可能遭受错误诊断的极大困难。

安装 Ubuntu 14.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.e2457.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

安装 Ubuntu 16.04

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.e2457.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb"

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

安装 cuDNN(所有都是 Ubuntu 版本)

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.e2457.cn/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz"

wget ${CUDNN_URL}

sudo tar -xzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz -C /usr/local

rm cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && sudo ldconfig

可选择的依赖项

注意,Ubuntu 14.04 使用 libgflags2。Ubuntu 16.04 使用 libgflags-dev。

# for Ubuntu 14.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags2

# for Ubuntu 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgflags-dev

# for both Ubuntu 14.04 and 16.04

sudo apt-get install -y --no-install-recommends

libgtest-dev

libiomp-dev

libleveldb-dev

liblmdb-dev

libopencv-dev

libopenmpi-dev

libsnappy-dev

openmpi-bin

openmpi-doc

python-pydot

检查下面的 Python 部分,并在建立 Caffe2 之前安装可选择的程序包。

mkdir build && cd build

cmake ..

make

安卓和 iOS

我们使用 CMake 的安卓和 iOS 端口构建原始二进制文件,然后就能将其集成到安卓或 XCode 项目中。查看脚本/build_android.sh 和/build_ios.sh 获得具体信息。

对于安卓系统,我们可以使用 gradle 通过 Android Studio 直接构建 Caffe2。这里是一个示例项目:https://github.com/bwasti/AICamera。注意,你可能需要配置 Android Studio,这样你编写代码的 SDK 和 NDK 版本才会正确。

树莓派

对于 Raspbian 系统,只需要在树莓派上运行脚本/build_raspbian.sh 就行了。

Tegra X1

为了在英伟达的 Tegra X1 平台上安装 Caffe2,需要使用 NVidia JetPack 安装器简单地安装最新版本的系统,然后再在 Tegra 设备上运行脚本/build_tegra_x1.sh。

Python 支持

为了进行下面的教程,Python 环境需要安装 ipython-notebooks 和 matplotlib,在 OS X 系统中可以通过以下方法安装:

brew install matplotlib --with-python3

pip install ipython notebook

你会发现下面的 Python 库同样在具体的教程和案例中是必需的,所以你可以运行下面的命令行一次性安装所有的要求库:

sudo pip install

flask

graphviz

hypothesis

jupyter

matplotlib

pydot python-nvd3

pyyaml

requests

scikit-image

scipy

setuptools

tornado

构建环境(已知能运行)

原文链接:http://caffe2.ai.e2457.cn/blog/2017/04/18/caffe2-open-source-announcement.html

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权

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