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国务院研究室有关负责人解读《政府工作报告》修订情况:认真吸收意见建议 最大程度凝聚共识-政策解读-时政频道-中工网

2019-10-16 00:54 来源:中原网

  国务院研究室有关负责人解读《政府工作报告》修订情况:认真吸收意见建议 最大程度凝聚共识-政策解读-时政频道-中工网

  如果床上用品的pH值过高或过低,可能会对皮肤产生刺激或使人受到其他病菌侵害。无论这是恶搞还是所谓的追风,小猪佩奇已经成为了当下“宇宙第一网红”。

所有BioPosture产品均采用Celliant技术,不久前被美国食品药物管理局(FDA)认证为《联邦食品、药品和化妆品法案》(FederalFood,DrugandCosmeticsAct)201(h)条款所定义的“医疗器械”和“一般健康产品”。位于天津北辰经济技术开发区的天津工厂是丝涟在中国开设的第五家工厂,其前身为丝涟北京工厂。

  在人们的印象里,消费市场根本没有“男女平等”一说。帕斯特拉纳先生表示,广州橡果具有敢为人先、开拓创新的企业精神,并且热衷于公益事业,勇于承担社会责任,是一家有担当的中国企业;对于广州橡果的发展历程、生产销售模式、企业理念及发展规划,其作出了高度评价,并且表示全力支持广州橡果拓展海外市场。

  5月28日,生态环境部通报水源地专项督查曝光第三批环境违法问题,各督查组新发现59个问题,主要包括工业企业、农业面源污染、生活面源污染等。如果上述要素得以优化,那么优质人口会自然的流向该地区和国家。

”业内权威专家所著的《ChinasSuperConsumer》(中国的超级消费能力)概述了中国3亿多中产阶级的壮大和主导地位。

  特斯拉CEO伊隆·马斯克也在会议上说,特斯拉中国工厂取名为“Dreadnought”(意为无畏),用于生产动力电池和组装车辆。

  第一道坎盈利难题待解近日,有媒体爆料称,蔚来汽车对其2018年业绩进行了预估,预计将于今年实现销售新车3万辆及营业收入114亿元,净利润预计亏损51亿元,但在未来三年内,公司将扭亏为盈。决定书显示,经查,北京绿涯风节能科技有限公司所生产、销售的摩达牌车用尿素溶液(型号:长寿命型)在北京市工商行政管理局组织的2017年流通领域商品质量抽检中,,经检验,所检项目中尿素含量、密度、折光率、杂质含量(钙)不符合GB29518-2013《柴油发动机氮氧化物还原剂尿素水溶液(AUS32)》标准,依据BAIC2017-034《流通领域车用尿素水溶液商品质量抽检方案》,判定监督总体为不合格。

  由此可见,我国线上消费的男性市场潜力不可小觑。

  面对舆论的质疑和消费者的关注,李斌接受了《证券日报》记者的独家专访请求,首度回应了交车质疑。如果上述要素得以优化,那么优质人口会自然的流向该地区和国家。

  产业分析师表示,中国代餐粉行业真正崛起的时间其实并不长,但是当下的市场竞争却十分激烈,并且行业内企业数量还在呈快速增长的趋势。

    中华网在体育报道与体育营销方面亦卓有建树:是第十届全国运动会独家互联网合作伙伴;第六届亚冬会独家互联网合作伙伴;2010年5月,中华网又与第三届亚洲沙滩运动会组委会签约,成为2012年海阳亚沙会的独家互联网合作伙伴。

  这种模式下,车辆的所有权属于所有参与众筹的人,就像一个人将自己的车放到车商那边寄卖一样。本刊数据研究员/卢婉珊人的一生中有三分之一的时间都是在床上度过的,床垫质量的好坏直接影响到我们的睡眠质量。

  

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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

天然乳胶床垫会散发一种淡淡的天然乳胶香味,不会有刺鼻的异味。

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.68qishues.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.68qishues.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.68qishues.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.68qishues.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.68qishues.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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