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辛识平:“习特会”,把中美关系的大厦建设好

2019-05-21 07:43 来源:中新网

  辛识平:“习特会”,把中美关系的大厦建设好

  我从没说过小组赛的对手实力弱。近日,国际在线生态中国频道就世界荒野大会相关情况及中国生态文明建设的发展对全球荒野基金会首席执行官、世界荒野大会主席万斯马丁(VanceMartin)进行了专访。

  八、缔约单位如长期不履行本公约之约定义务或已经停止开办视听节目服务,视为自动退出本公约。坚持问题导向,紧盯领导班子和关键少数,按照三个区分开来的要求,创新方式方法,打好巡视组合拳。

  标签:标签:

  标签:  市林业局局长沈晓钟表示,全市林业系统将按照会议精神,加快实施国土绿化提升工程,未来三年,全面实施新一轮退耕还林440万亩,大力引导农户发展经果林、花卉苗木等,改善农业种植结构。

这个协定规定伊朗限制其核计划,德黑兰许诺不发展核武器,作为回报,联合国、欧盟以及美国放松对伊制裁。

    《经典咏流传》现场  《国家宝藏》现场  原创,这个口号已经在中国电视综艺圈喊了好几年,也确实推出了不少精品,譬如央视的《经典咏流传》、东方卫视的中华系列……在昨天下午的论坛上,七位频道负责人和节目制作专家促膝长谈,对于综艺节目如何更加豪迈地展现文化自信,展现大国风采自由表达,满怀憧憬。

  吉林报记者宋锴摄  吉林日报6月13日讯(记者曹梦南):今天,吉林省委书记巴音朝鲁,省委副书记、省长景俊海在长春会见了前来出席松花湖吉台经贸合作洽谈会和吉林省首家海峡两岸青年就业创业基地授牌仪式以及旺旺集团金犊奖颁奖活动的台湾国民党原副主席、台湾旺旺集团副董事长胡志强一行。  挂在空中的地铁?在现场,记者看到新能源空铁,即以锂电池动力包为动力源的空中悬挂式轨道列车系统。

    问需问到难点、问需问到痛点、问需问到热点,在问题导向下,一只只麻雀被深度解剖。

  未来华为将在德国乃至欧洲的智慧城市建设中发挥更大的作用。    尤仑·洛佩特吉  国际在线消息(记者孙宇):在俄罗斯世界杯开幕的前一天,一个惊天消息震动了整个国际足坛:西班牙足协突然替换了国足主帅。

  资历平正装亮相,白色领结搭配黑色的礼服,精致而贵气,若有所思的神情给角色增添了一丝神秘的色彩。

    除了中超球员,另一个让人意想不到的中国元素也将出现在俄罗斯。

  提高学子的录取几率,帮学子争取到更优质的学校。截屏如下:②国际在线官方微信发布活动预告国际在线官方微信粉丝数将近10000人,2014年3月13日,“中国通直通蒙牛”活动前夕,微信发布预告消息《蓝眼睛“中国通”,邀你来抗药大作战!》。

  

  辛识平:“习特会”,把中美关系的大厦建设好

 
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Facebook宣布开源Caffe2:可在手机与树莓派上训练和部署模型

  2015年下半年以来,土耳其国内恐袭频发,政府实施高压政策,严厉打击包括库工党和伊斯兰国在内的恐怖组织,但效果不彰。

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.wujianzhijn68.com.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.wujianzhijn68.com.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.wujianzhijn68.com.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.wujianzhijn68.com.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.wujianzhijn68.com.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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