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习近平两会新语之“干”字篇

2019-05-25 03:34 来源:中青网

  习近平两会新语之“干”字篇

  百度新出台的《关于进一步加强困难居民医疗刚性支出救助工作意见的通知》规定,被纳入困难居民医疗刚性支出的救助对象包括全市城乡低保家庭成员、特困供养人员、散居孤儿等困难居民。通知指出,按照分级管理,分级负责原则,省、市分别组织设立本级疾病应急救助基金。

记者了解到,新列车开行后,聊城到济南最低仅需1小时28分钟,而此前,聊城到济南有9趟列车,和即将开行列车车程相同的列车最快也需要2小时1分钟,最慢则需要3小时1分钟。来自北京、深圳、杭州、广州、景德镇等地的一些经营会展、文化、艺术品等专业的公司,也参加了相关工作的研讨并提供专业意见。

  花1280元买一张会员卡,可以享受三项待遇:可当场换取2000元的产品,立马可赚取720元现金;每天享受免费理疗,体验脚部和腰部、颈部按摩;享受3次省内旅游,一次省外旅游。同时,医疗用地土地出让价款可在规定期限内按合同约定分期缴纳,可采取长期租赁、先租后让、租让结合的方式依法供应土地。

  鼓励社会办医疗机构开展医疗服务私人定制河北省鼓励社会办医疗机构建立方便快捷的就医流程,开展医疗服务私人定制,为有需要的患者提供远程会诊、家庭医生签约服务、专人导医陪护、家庭病房等多种个性化的服务。讲到这座城市的文化传承,他滔滔不绝地向记者介绍起来,明朝初年朱元璋派大将徐达镇守边关,开始修建明长城,经过数百年的修筑和维护,秦皇岛境内留下了223公里的明长城纵贯南北,其中最著名的老龙头便是中国唯一的海上长城的东部起点。

事发后,不少游客聚集到该区域围观。

  扎实开展双创双服活动,集中整治窗口和基层单位不作为、慢作为和懒政怠政行为。

  据张瑞书介绍,目前,秦皇岛已竖立长城保护标志79处,建立长城记录档案6处,长城保护管理机构9个。总队领导带头研究、以上率下,助推极限训练落地见效。

  工作人员统计了3月份青岛极端最低和最高气温情况。

  据悉,天津号是继港珠澳大桥、挪威海上智能渔场、贵州FAST天眼后,武船集团参与承制的又一项世界顶级工程。智能生活变现:晾衣架雨天自动收回昨天上午,记者在展会现场看到,各种智能视频监控、多旋翼无人机、智能手机门禁、人脸识别、智能身份认证、智慧家居、智能锁、停车场管理等多达数万种的高科技安防消防产品让人目不暇接。

  现场来自市南区实验小学家长代表点赞了学校的托管工作,她表示3点50之后,家长为孩子寻找一个监管服务,这是家长来主导、学校配合的,所以非常放心,而家校联合的过程中,学校推出家长课堂,让家长作为一个参与者参与到课堂中来,一个个小家组成学校这个大家。

  百度航食基地项目已签约大兴3月18日,中建方程投资发展有限公司等8家单位与长子营镇签约达成合作伙伴关系,共同打造北京·大兴中商航食基地。

  这是怎么回事呢被张贴这种提示单的车辆,受罚的概率有多大停车督导员平时如何工作23日,济南市槐荫交警大队相关人员对这些问题进行了解答。按怀疑药品类别统计,化学药占%,中药占%,生物制品占%。

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  习近平两会新语之“干”字篇

 
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习近平两会新语之“干”字篇

百度 回来后,她又在居民中发起募捐,还在党员生活会上请所有党员伸出援手帮助母女俩,最终,大家募集了几千元,帮助母女俩渡过了难关。

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.tqdsw.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

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.tqdsw.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.tqdsw.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.tqdsw.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 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.tqdsw.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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