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监管全覆盖+划边界 二季度将深化金融去杠杆

2019-05-21 21:16 来源:北国网

  监管全覆盖+划边界 二季度将深化金融去杠杆

  青岛港所在的青岛西海岸经济新区也具有广阔发展空间,也为创建青岛自由贸易港提供了重要的发展基础。(3)凡本网未进入“供稿服务”的稿件均为转载稿,本网转载出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。

进入6月份后,有4地公布或加码人才政策。  经过十分钟的对峙,小猫终于屈服了,被救援人员提溜着带出了井口,小猫一被带出井口放到地上,就一溜烟跑掉了。

  中国工业和信息化部信息通信发展司司长闻库在发布会上表示,5G技术研发试验第三阶段将是5G实现商用之前的关键一步,5G技术试验第三阶段规范的制定与发布尤为重要。国务院办公厅2018年6月7日  (此件公开发布)

    当地时间6月12日,重庆沙坪坝区消防支队特勤中队接到报警称一地下通风井内被困一只小猫,周围群众曾尝试施救数天后,但奈何通风井太深几次尝试都无果,情急之下只好拨打了119求助。由退伍军人组成的专职保安担任高考评卷基地的警戒安保任务,他们24小时全天候值班巡逻。

同期进行的业务示范将在12个城市进行,也将达到500个基站规模。

  在北京、纽约、香港设立发稿中心。

    “加强自身修养,以身作则、循规守纪,进一步提高广大党员干部廉洁自律意识,筑牢思想防线,增强拒腐防变能力,着力解决反腐倡廉建设中人民群众反映强烈的突出问题……”在会上,邢达大秀“廉政语录”。  接到报警中队出动一台抢险车五名队员,前往事件地点,消防员穿戴好防护装备下井救援,不料救援时,由于小猫自卫,对救援人员产生了敌意,十分不配合救援人员,对着救援人员张牙舞爪。

  中国新闻社,简称“中新社”,是中国以对外报道为主要新闻业务的国家级通讯社,是以台港澳同胞、海外华侨华人和与之有联系的外国人为主要服务对象的国际性通讯社。

    网约车套用3辆车的牌照  对曝光图片细致查看后,潘田和同事发现,2月24日的一张曝光照片中显示,车牌数字“9”已经倾斜,她们推断套牌车的号牌应该是苏A_5**1号段内某辆车,而且有可能是同一驾驶人所为。全国工业和信息化工作会议提出,要提升开放合作水平,在享受“中国制造2025”政策支持方面,依法给予外资企业同等待遇。

    接到报警中队出动一台抢险车五名队员,前往事件地点,消防员穿戴好防护装备下井救援,不料救援时,由于小猫自卫,对救援人员产生了敌意,十分不配合救援人员,对着救援人员张牙舞爪。

  ”  而在没有足够信息的情况下,“明朝人会找当时那个时代最著名的人,往上靠”。

  5月8日,福建省南平市延平区人民法院执行局对李某名下财产进行网络查询时,发现李某名下的支付宝账户上有一笔40余万元的资金。资料图:小学课堂。

  

  监管全覆盖+划边界 二季度将深化金融去杠杆

 
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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

  随着更多城市加入“抢人大战”,太原市人才政策也在近期升级。

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.wucaipiaoib68.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.wucaipiaoib68.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.wucaipiaoib68.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.wucaipiaoib68.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.wucaipiaoib68.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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