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一诺千金 美国男子中612万守儿时承诺分弟一半

2019-03-18 23:36 来源:北京视窗

  一诺千金 美国男子中612万守儿时承诺分弟一半

  百度资料图:舞起双龙“龙抬头”祈福。对此,中央网信办等四部门决定自2019年1月至12月,在全国范围组织开展APP违法违规收集使用个人信息专项治理。

“5G虽然一定程度上是厂商的噱头,但是(国产手机品牌)一直在更新,华为的崛起也势必给苹果造成很大压力。  如果纳税人愿意将自己的相关专项附加扣除信息提供给单位,单位在每个月发放工资时,就可根据个人申报情况予以扣除,大家在每月领工资的时候,就可以享受到减税红利了。

  ”在安徽省蚌埠市当当书店,读者如果频繁使用手机,就会受到书店店员的轻声提醒。  而这一次似乎已经轮到了中国移动。

    其中,2月份房企发行公司债共融资亿元,环比上月的亿元下降%。”这意味着,此前已在多地开展试点的携号转网业务终于要在全国范围内落地。

贵州省今年计划筹集绿色产业扶贫资金500亿元,旨在做大绿色产业扶贫投资基金规模。

  另外,周晶说,有些老北京人还多半会在“二月二”吃一顿“盒子菜”,跟立春吃的春饼意思差不多,就是酱肉、肘子一类的吃食,用刀切成细丝,再配上几样家常炒菜,正如豆芽之类,卷进薄饼里就是了。

  联合国认为一个国家应该更着眼于个体人的发展,而不仅局限于经济总量的增长。  问:可以自己报送专项附加扣除的相关信息吗?  主持人:根据相关规定,享受专项附加扣除的纳税人,可以向支付工资、薪金所得的扣缴义务人提供有关信息,由扣缴义务人在预扣预缴税款时办理扣除;也可以在次年3月1日至6月30日内,向汇缴地主管税务机关汇算清缴纳税申报时办理专项附加扣除。

  这样一个大国,自然也有能力为世界作出更大贡献,主要体现在三个方面:  一是坚定维护世界和平。

  提供上传节目服务的缔约单位应履行互联网视听节目服务开办者的主体责任,对网民上传的含有违法违规内容的视听节目,应当删除,净化网上空间,形成共建共享的精神家园。有一种说法认为,在农业社会,蚕桑业占有重要地位。

    在这伙伴关系下的首个研究合作项目,是由清华珠三角研究院注资500万元人民币,支持浸大就其创立的快速多维抗生素耐药测试方法,进行产业化研究。

  百度在沈萌看来,大型互联网公司和大型金融机构以及大型央企,都可能成为移动混改的候选对象。

  当然,我们必须强调,坚持走和平发展道路也要有底线思维,决不能放弃我们的正当权益,决不能牺牲国家核心利益。而每期集中刊载同一作者的数篇小说,配以精短的评介和文学自传,以集束的方式展示作品,这个模式坚持至今。

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一诺千金 美国男子中612万守儿时承诺分弟一半

百度   同时,为了进一步方便群众办理车管业务,上述80家4S店除了可以代为办理本店销售的国产免检小微型客车注册登记,核发机动车临时号牌以外,还可以为群众代为办理核发注册登记6年以内的非营运轿车和小微型载客汽车免检合格标志、本服务站上牌车辆且抵押权人为银行或金融公司的抵押和解押登记业务,以及办理驾驶证期满换证、损毁换证、丢失补证、审验、提交身体条件证明、自愿降级等业务。

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.lakrepree.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.lakrepree.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.lakrepree.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.lakrepree.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.lakrepree.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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