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2017年4月自学考试4月15日开考 江西南昌4万余人

2019-10-22 13:06 来源:第一新闻网

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  在贸易壁垒中构筑一道全球壕沟的二次影响才是更大的威胁,行业刊物《卡拉尼什商业》的亚洲编辑托马斯·古铁雷斯表示,美国抬高贸易成本,其他国家也会如法炮制。关税将在15天后,即3月23日正式生效。

这些超级武器包括萨尔马特洲际弹道导弹、核动力远程巡航导弹、核动力无人潜水器、高超音速航空武器、高超音速滑翔导弹以及新型军用激光武器。3月24日报道外媒称,最开始是洗衣机和太阳能电池板,然后是钢铁和铝,美国政府现在瞄准了世界第二大经济体中国。

  报道称,大部分中国人都很遗憾没有早点换帅。同时,叙政府军还利用各型火炮,对反对派控制区纵深实施不间断的炮击。

  据英国《泰晤士报》网站3月12日报道,澳门立法会主席贺一诚说,在业界被要求与中央政府进行合作,以尝试阻止官员在澳门赌场使用非法获得的钱财赌博或洗钱之后,澳门的赌场实际上已经对政府官员关上了大门。在这次论坛的谈论中,既有美国参议员林赛·格雷厄姆建议的设立一处欧洲版关塔那摩湾来关押数以百计的叙利亚极端分子,也有以色列总理本雅明·内塔尼亚胡在挥舞一块伊朗无人机碎片时对伊朗外交部长发出的你认识这个吗的质问。

科任说,俄罗斯在叙利亚的部署使其军队得以测试最新的武器。

  而平安医保科技作为科技驱动管理式医疗服务平台,已累计为超过200个城市和8亿人口提供医保、商保管理服务,商保自动化运营网络接入超2000家医院,城市一账通APP上线超过26个城市。

  负责协调美国海军技术项目的海军研究处曾报告说,有一种电磁炮原型机可以发射20至30发炮弹,但这种电磁炮是否能改进到能快速连发数百发炮弹还有待研究。据统计,2016年中国对美出口额排在第一位的就是为苹果公司生产手机的鸿富锦精密电子(郑州)有限公司,该公司是全球最大的电子零部件代工企业台湾鸿海精密工业股份有限公司在河南兴办的企业。

  报道称,台湾当局经济事务相关部门负责人沈荣津认为,贸易战开打,两群体冲击最大,一是在大陆生产终端产品的台商,及岛内生产零组件、提供中间财销美的厂商。

  海军陆战队的克里斯托弗·哈里森上尉和五角大楼发言人、空军少校卡拉·格利森证实了这些最新指控,并承认此事可能涉及所有军种,但他们不愿透露涉嫌散布这些内容的是现役军人还是预备役人员。不过,据台湾中央社报道,美国国务院却在19日重申一中政策不变,并表示,在符合所谓与台湾关系法下,美国数十年来已维持包括美国政府高层与台湾代表互访的非官方接触。

  他认为过去只讲两岸关系和平发展,这次加上了要推进祖国和平统一进程,意义重要。

  在农村长大、后来在哈佛大学学习建筑设计的俞孔坚认识到树立水意识的必要性。

  特朗普而面对这位美国总统的磨刀霍霍,中国外交部发言人华春莹21日已经硬气亮明中国态度:一不会怕,二不会躲。但这次是对无人驾驶坦克的首度报道。

  

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当代技术是加快排水,而古人的智慧是适应季风季节,减缓排水速度,这样水不再是毁灭性的。

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.i0544.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.i0544.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.i0544.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.i0544.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.i0544.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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