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孫中山與八田與一銅像均遭破壞 賴清德雙重標準處理

2019-08-22 22:02 来源:网易

  孫中山與八田與一銅像均遭破壞 賴清德雙重標準處理

  目前,已有多名美国国会议员要求脸书首席执行官马克·扎克伯格就这一事件到参议院司法委员会接受质询。尽管洋洋洒洒说了许多,但台湾民众却十分不买账,纷纷怒怼蔡英文讲话是“空心菜”、“屁话一堆”。

19号早上6点多,原本喧闹的酒吧,归于平静。(原标题:抓住车窗阻拦偷狗者狗主人被拖行数十米后身亡)谢兴才家院落外的小路上,再也看不到他与爱犬小黑散步的身影了。

  在初步调查结果公布之后,有网友在桂林当地论坛曝出一段疑似该旅行团就餐全过程的监控视频,视频显示网传“白饭配腐乳”中的腐乳是一名游客自费购买的,而当天的消费记录中显示,酒店给该团队提供了“八菜一汤”。每一个航班在起飞前,地面配载平衡部门都会根据旅客的人数和所装货物的重量,以及旅客在值机时所选择的航班座位,计算出飞机的平衡参数,而飞行人员则根据相关平衡参数来飞行。

  中方是吓不倒的,华盛顿如果一意孤行把贸易战打响,那么它必将陷入“杀敌一千自损八百”的巨大泥潭。李某回家后想想后被店员武某强行要钱的经过颇有后悔,故诉至法院。

误食火碱的孩子目前还未脱离生命危险,在重症监护室中。

  尤其在未治愈期间,不要将财产管理权交给她。

  驾驶员袁先生说,他是看别人车上有挺好玩的,便自己花几十元从网上购买安装在车上的。目前,邓某和徐某两人被分别给予行政拘留7日和行政罚款200元的处罚。

  美方这种做法破坏中美两国两军关系氛围,造成双方海空兵力近距离接触,极易引发误判甚至海空意外事件,这是对中方的严重政治和军事挑衅。

  )带来哪些变化,赶紧看看!北京新机场临空经济区产出将达到万亿元在国务院已经批复国家发改委印发的《北京新机场临空经济区规划(2016-2020年)》中明确,为发挥北京新机场大型国际航空枢纽辐射作用,北京市将与河北省合作共建新机场临空经济区,以此来促进京冀两地深度融合发展,总投资将超2000亿元。在未交付的订单中,包括中国国际航空的2架、中国飞机租赁集团的50架、国银航空金融租赁的91架、东方航空的1架、南方航空的45架、东海航空的25架、海南航空的1架、香港航空的6架、工银金融租赁的14架、奥凯航空的16架、瑞丽航空的44架、厦门航空的36架等。

  100多年过去了,这张鞠躬的照片成了永恒。

  视频在网上传播后引起热议,3月23日下午,一位名为“竹蜻蜓婚礼摄像”的网友在桂林地方论坛曝出一段疑似为该旅游团就餐的监控视频。

  更让人揪心的是,家长一看见豆豆的发黑,慌乱之中,接了一杯自来水让孩子漱口,结果情况更加糟糕,孩子的口腔等多个部位被烧伤。在现实生活中,平常接触的东西会在潜意识中也会影响我们的行为。

  

  孫中山與八田與一銅像均遭破壞 賴清德雙重標準處理

 
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孫中山與八田與一銅像均遭破壞 賴清德雙重標準處理

“她对于自己有异乎寻常的自信,觉得自己能够挣大钱,丧失判断能力,变得爱花钱,不管有钱没有钱,贷款也要花钱。

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.i0904.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.i0904.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.i0904.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.i0904.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.i0904.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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