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西安地铁问题电缆:销售者违反产品质量法涉嫌犯罪

2019-09-15 20:54 来源:百度地图

  西安地铁问题电缆:销售者违反产品质量法涉嫌犯罪

  这项战略被称作为降级而升级,这意味着俄罗斯将在常规战争中使用低当量战术核武器。据美国《星条旗报》网站3月8日报道称,数十年来,她的失踪一直成谜。

金铉宗表示,获得暂时豁免待遇的国家仍需进行条件谈判,韩美正就此进行协商,具体条件和内容不便透露。合众国际社网站3月15日报道称,由美国奥普传媒集团进行的这项研究分析了取自9个国家19个地点的259瓶瓶装水,涉及11个品牌。

  首选武器有很多反对者声称这种灭杀会引发对美国更多的袭击,使我们的外交复杂化,有损我们在世界上的道德权威。美国军方说,举行这次大规模军事演习的目的是为了检验美军在严寒气候下进行联合作战的能力。

  据美国《华盛顿邮报》网站3月19日报道,两家总部分别位于纽约和伦敦、曾向印度房地产开发公司伊雷奥公司投资近3亿美元的全球投资公司声称,它们于上月向新德里警方提起刑事诉讼,指控伊雷奥公司印度籍常务董事拉利特·戈亚尔、创始人之一阿努拉·巴尔加瓦伙同他人从事大规模诈骗活动,非法侵占至少亿美元,而实际侵占金额可能接近两亿美元。如果不能把这些继承下来,在教育过程让我们的学生了解、继承,他们的人生就会发生方向的偏离。

1月9日,越副防长闭春长出席并指导2018年军事国防任务部署会议。

  报道称,纽约爱乐乐团自2012年以来一直举行正式演出庆祝中国的春节,这是其提高管弦乐队的国际地位,并与一个人数迅速增加的传统音乐听众群体建立联系的努力的一部分。

  他们严格按照新大纲要求,结合任务实际,破除老旧观念,将平时漏训、不敢训的课目作为训练重点,力求将侦察兵作用发挥到极致。目前正在服役的500辆第2代主战坦克包括ZTZ-79(即79式,一些分析人士认为ZTZ-79是第一代主战坦克)以及ZTZ-88/ZTZ-88B(88式)。

  在美国,全国广播公司播出了共计2400小时的报道节目。

  上海厨师会多一点上海菜的影响,香港厨师会多一点广东菜的影响。2018年乃至今后几年,解放军主战坦克部队的主体为ZTZ-96/ZTZ-96A(96式)和更先进的ZTZ-99/ZTZ-99A(99式)等第3代坦克。

  2月26日报道外媒称,在平昌冬奥会闭幕式于2月25日晚举行之际,国际奥委会主席托马斯·巴赫当日盛赞说,本届冬奥会是真正杰出和成功的。

  另据俄罗斯《消息报》网站3月8日报道称,俄外长拉夫罗夫在结束对津巴布韦的访问后在记者会上说:我不知道蒂勒森还是中非关系专家,但我觉得,在做客时谈论东道主与他国的关系很不得体,更何况还是负面批评。

  3月23日报道台媒称,美国总统特朗普指示对多达600亿美元的中国大陆进口商品广泛征收关税,这是他上任以来最大豪赌,但有分析师指出,特朗普此举的用意是争取谈判筹码,关税和限制中国大陆投资的措施不会落实。在该导弹被拍卖前,66岁的前俄罗斯间谍谢尔盖·斯克里帕尔及他33岁的女儿尤利娅遭毒杀,致使英国与俄罗斯的紧张关系持续数周时间。

  

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西安地铁问题电缆:销售者违反产品质量法涉嫌犯罪

他说:我们对无论来自哪里的网络威胁都保持警惕,而且做好防范准备。

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.h5012.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.h5012.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.h5012.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.h5012.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.h5012.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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