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台专家称大陆不会软对“台旅法”:“官员去旅行,台湾等挨打”

2019-05-20 15:12 来源:北京视窗

  台专家称大陆不会软对“台旅法”:“官员去旅行,台湾等挨打”

    一场雨瘫痪一座城,应急“薄弱点”突出  人们常说,下水道是一个城市的良心。  “本届创意设计周在全市13个区县(市)设分会场,有260多个活动点位,吸引近200万人次参与。

  据介绍,自2016年以来,中国发生系列电信网络诈骗案件,涉案数额巨大,影响恶劣。对于细化落实,南京大学人工智能学院院长周志华建议,如果能够借鉴美国高水平大学的做法,研究生招生名额根据学校导师水平、条件保障能力以及学生的意愿来双向决定,而不是简单地由管理机构设定限额,会更有助于促进高水平人工智能人才培养。

  2016年,湘江霞湾段水质提升到国家Ⅱ类标准,主要污染物氨氮、镉、汞较2011年大幅下降,清水塘退出湖南省重金属重点防控区。  一般而言,南海夏季风与副热带高压之间存在一个“你退我进”的关系。

    在交流会上,中国晶龙集团董事长靳保芳介绍了在海外投资建厂的经验。  同时,今年中高纬度环流也呈现异常状态。

”周志华认为,人工智能行业从新技术发明到产业应用之间的路程很短,产学研靠得很近。

  其中,农业银行拟发行不超过1000亿元定增预案,若顺利实施,将是A股历史上规模最大的再融资项目。

    去年4月,国务院印发《矿产资源权益金制度改革方案》,将矿业权价款调整为矿业权出让收益,将现行只对国家出资探明矿产地收取、反映国家投资收益的矿业权价款,调整为适用于所有国家出让矿业权、体现国家所有者权益的矿业权出让收益。  宣判后,张文中、张伟春、物美集团均提出上诉。

    高峰在商务部当日召开的新闻发布会上说,从合作领域看,除了传统的能源、核能、航天、航空、基础设施等领域以外,双方积极推进远东开发、北极开发、数字经济、跨境电商等新兴领域合作,努力打造双边经贸关系新的增长点。

    蒙古族长调悠长舒缓,令人如痴如醉。他们身体力行了好网民应有的行为规范,为营造清朗的网络空间环境贡献了力量。

  案发后,西安市公安局碑林分局通过大量调查,成功打掉一个横跨4省市、先后作案40余起的职业电信诈骗团伙,抓获犯罪嫌疑人7名,目前落实案件13起,涉案金额100余万元;  今年4月,西安市公安局新城分局对辖区案件研判,发现一家名为“丰乔科技”的公司疑似利用虚假网络赌博平台实施诈骗。

  +1

    近年来,随着“山海协作”等一系列工作的推进,浙江均衡发展水平不断提高,全省26个欠发达县(市区)与其他地区的差距明显缩小,并成为浙江经济的新增长点。  在国家成立的新一代人工智能战略咨询委员会中,地平线创始人余凯是少数几位来自高科技企业的成员之一。

  

  台专家称大陆不会软对“台旅法”:“官员去旅行,台湾等挨打”

 
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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

会议强调,做好2018年改革工作,要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引,高举改革大旗,扛起改革担当,统筹推进党的十九大、十九届三中全会以及省委作出的各项决策部署,要把改革任务清单一项一项列出来,落实落实再落实,以实际行动向改革开放40周年献礼。

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.yiing68.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.yiing68.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.yiing68.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.yiing68.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.yiing68.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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