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2019-08-23 16:07 来源:维基百科

  http://www.tibetinfor.com/fch/20170322-8592.html

    【解说】6月5日,中新社记者在新疆乌鲁木齐南山景区登顶珠峰分享座谈会上,见到了今年成功登顶珠穆朗玛峰的三位新疆登山者。(2)经本网书面授权的媒体、网站,只能从“供稿服务”里下载取稿,使用时必须保留原电头“中新社”或“中新网”,并注明“稿件来源:中国新闻网”或“稿件来源:中新网”,违者本网将依法追究责任。

(5)如您(单位或个人)认为本网某部分内容有侵权嫌疑,敬请立即通知我们,并提供真实、有效的书面证明,我们将在核实后采取有效措施制止侵权行为的发生并做出妥善处理,联系电话为010-88311219。这个时候会有一些外来物,比如说沙砾,会跑进去,这时候珍珠贝受到了刺激,会分泌珍珠质,包围着那些沙砾,久而久之就形成了珍珠。

    两名现象级伟大球员处于同一时代,是两人的不幸,却是球迷的幸运。”  后来,宋昊前往美国亚利桑那州深造训练,直到1943年牺牲。

    记者李思源福建厦门报道关键词:中文域名异军突起而且到医院检查,我们除了检查度数,医生也会根据孩子眼睛情况,做一些眼睛视功能的检查,然后根据他视功能是否存在缺陷,给他选择一些合适的功能性的眼镜。

  【解说】6月5日,中新社记者在新疆乌鲁木齐南山景区登顶珠峰分享座谈会上,见到了今年成功登顶珠穆朗玛峰的三位新疆登山者。

  上世纪80年代,随着中国经济的发展,越来越多的人喜欢用仿古工艺品,装饰房屋、庭院,这为雄县仿古石雕技艺带来了发展机遇。

    文/本报记者温婧  来自蚂蚁金服的调研数据显示,有73%的用户对租赁持开放态度,其中一、二线城市人们更乐于接受租赁。

  他们一起向此间的登山爱好者分享自己的登山经历。

  那么这3万个是怎么来的呢,就是说我们农村里面会有上梁、满月、结婚办喜酒,凡是要办喜酒的都会要用到这个馒头,那么基本上每家每户多的人家的话可能就订个5千个、8千个,那么还有一个比如黄道吉日,黄道吉日的话这一天大家都选这个日子,那你5千你8千一下子就3万个。冯女士认为,遇到类似事件,绝不能抱着“多一事不如少一事”的心理,助长不良分子的嚣张气焰。

    昨日下午,北青报记者联系到了王后雄的一名助理,他表示,《黄冈密卷》确实是王后雄主编的,还有其他一些教师也参与到编写过程中,但是《黄冈密卷》的内容和黄冈中学没有关系,《黄冈密卷》中的试题也并非来自黄冈中学。

  中新网版权及免责声明1)凡本网注明“来源:中国新闻网”或带有“中新社”和“中新网”电头的所有文字、加盖“中新社”或“中新网”水印且注明“中新社发****摄”、“中新社记者****摄”或“中新网记者****摄”的图片稿件、来源为“中国新闻网”或视频画面上标有“中新社”、“中新网”、“CNSTV”的视频,版权均属中新社或中新网所有,未经本网书面授权,任何媒体、网站或个人不得转载、链接、转贴或以其他方式使用,否则即为侵权,本网将依法追究其法律责任。

  如果不能很好地治理网络侵权行为,互联网信息产业就无法获得良性的发展。  校方称《黄冈密卷》与学校无关  黄冈中学高三学生小雨(化名)昨日告诉北青报记者,她在黄冈中学读书三年,从来没有做过《黄冈密卷》,也没有用过那些带有“黄冈”字样的教辅材料。

  

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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

中新网认为,国内互联网信息产业已经到了规范发展的关键时期,而侵权问题则成为制约产业发展的突出问题。

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.wujianzhitg68.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.wujianzhitg68.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.wujianzhitg68.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.wujianzhitg68.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.wujianzhitg68.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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