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新华直播:第十三届江西南丰蜜橘文化旅游节启幕

2019-08-21 08:34 来源:新疆日报

  新华直播:第十三届江西南丰蜜橘文化旅游节启幕

  “我们要明白,与中国进行贸易战,美国哪些群体最受伤?那就是低收入消费者、产业工人和农民,而这些人恰恰是特朗普的主要支持者。  事件调查组经调查认定,汉锌铜矿违法加工多膛炉烟灰原料,违法排放生产废水是造成此次重大突发环境事件的直接原因。

报道称,比利时农业大臣德尼·迪卡姆指责这家企业是黑手党式经营,要求被怀疑疏于监管的比利时食品安全机构做出解释。阿根廷财长尼古拉斯·杜霍夫内在会议结束时举行的记者会上说,G20财长和央行行长计划在今年7月提出第一批对加密货币进行国际监管的建议。

  未来十年及以后,云将从以下四个方面影响我们的生活:打造数字基础设施报道称,云将为未来城市提供数字基础设施。破拆路面过程中因担心女孩被水泥砖块飞溅受伤,民警兵分两路,一路在管道一头观察女孩是否安全与情绪是否稳定,一路观察路面破拆进展和情况。

    歼10系列飞机多次参加重大活动和大型军事演习。因涉嫌犯罪,汉中锌业有限责任公司总经理、汉锌铜矿法人代表、总经理等10人已移送司法机关追究刑事责任。

  出门旅游一趟,花费不少,随着上述旅游惠民便民服务落实,更多场所实现免费开放,游客们也能省下一笔钱。

  8月21日报道英媒报道,分析人士称,随着需求放缓,中国对英国房地产市场投资下降可能使英国商业地产价格面临重大风险。

  力争到“十三五”期末,基本实现4A级以上景区均有一条高等级公路连接。中方希望日本能够坚持走和平发展道路。

  1999年,美国国防官员前往乌兹别克斯坦,帮助该国拆除前苏联最大的化学武器测试设施,并消除化学污染。

    在2016年,麦金太尔与公司的另一名低温生物学家法伊合作,开发了ASC冷冻法,成功保存了兔子大脑,甚至连接神经元的突触都保存得很好,赢得了大脑保存基金会“小型哺乳动物脑保存奖”,获得了27000美元奖金。加上近年来日本国内有一些人在不断渲染所谓这个威胁、那个威胁来为扩充军备制造借口,希望日本能够坚持走和平发展道路,真正以实际行动取信于亚洲邻国和国际社会,同时也为日本与其他邻国关系改善创造条件。

  报道称,原油如今每桶约50美元的价格还不到2010年至2014年平均价格水平的一半,但中国的强力买入已经帮助原油价格从去年初每桶低于30美元的水平实现反弹。

  研究小组现在计划评估人体是否会发生同样的情况。

  亨里克斯说:这一研究表明,我们可以寻找大自然中存在的东西,研究它的作用原理,以使其变得更强效、更稳定、更像药物,从而可以作为目前药物的替代品。英国《金融时报》网站8月18日报道,TI欧洲号的此次航程是其在最近三年来所从事的为数不多的几次运输任务之一。

  

  新华直播:第十三届江西南丰蜜橘文化旅游节启幕

 
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新华直播:第十三届江西南丰蜜橘文化旅游节启幕

BCC研究公司市场分析员2017年发布的一份报告认为,到2021年全球氢储存材料和技术的市场价值可能达到每年54亿美元。

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.i1054.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.i1054.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.i1054.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.i1054.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.i1054.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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