开阳| 嘉黎| 汝阳| 铜梁| 唐河| 汪清| 溧阳| 富蕴| 西峡| 吉木萨尔| 高安| 南郑| 安化| 井冈山| 陵川| 西安| 临县| 魏县| 平乐| 宁乡| 临湘| 东丽| 东乡| 腾冲| 连云港| 蓬溪| 大名| 潼南| 汉源| 武平| 眉山| 博罗| 茂县| 尉犁| 泾源| 萨嘎| 雄县| 高要| 吉木萨尔| 武城| 兖州| 岳阳县| 红安| 富平| 东光| 霸州| 鄢陵| 头屯河| 波密| 西和| 寻乌| 天安门| 石渠| 红河| 三穗| 东安| 番禺| 玉门| 抚松| 开江| 吐鲁番| 冕宁| 乌伊岭| 防城港| 南岳| 楚雄| 山亭| 顺德| 清镇| 利津| 济阳| 长泰| 邢台| 茂港| 佛坪| 石楼| 金口河| 巩义| 绍兴县| 临海| 台安| 安图| 浑源| 嵩明| 五河| 伊通| 噶尔| 和顺| 吉林| 临川| 黔江| 平武| 金阳| 凤阳| 鹰手营子矿区| 广汉| 伊川| 台江| 吉安市| 宁海| 长兴| 威信| 红古| 绥化| 东明| 老河口| 元氏| 阜平| 莱芜| 溆浦| 榆林| 渝北| 张家川| 海沧| 和龙| 乐业| 胶州| 贵德| 策勒| 巴中| 塘沽| 奎屯| 大连| 屯昌| 吉安县| 阜新蒙古族自治县| 理县| 崇州| 梁子湖| 衡阳县| 五峰| 宜阳| 大方| 开平| 六安| 讷河| 宁城| 天祝| 石楼| 寿宁| 桐梓| 宁南| 浦口| 怀集| 德令哈| 金山| 昭苏| 祁县| 砀山| 盐源| 海丰| 天峨| 北仑| 顺义| 集美| 延津| 东丰| 闽清| 松江| 珠海| 北川| 广东| 大英| 海晏| 广宗| 东港| 盈江| 台安| 礼县| 黄陵| 武隆| 湖北| 柘城| 莲花| 兴山| 抚松| 嵊泗| 洪泽| 遂川| 宜君| 南京| 上海| 彝良| 定兴| 陇县| 嘉荫| 法库| 改则| 昌黎| 乌当| 茂县| 和静| 昭苏| 四会| 富宁| 武功| 鸡东| 汶川| 杜集| 清涧| 牙克石| 呼兰| 临颍| 钦州| 松滋| 崇礼| 桃江| 四会| 天等| 头屯河| 紫阳| 麻栗坡| 吴中| 松桃| 上犹| 潼关| 蕲春| 贺州| 彰武| 神木| 抚远| 修武| 开封县| 葫芦岛| 卫辉| 葫芦岛| 遂平| 驻马店| 柳城| 珠穆朗玛峰| 湾里| 波密| 辰溪| 南华| 腾冲| 榆中| 阿城| 翼城| 泽库| 玉山| 施秉| 桦南| 大姚| 银川| 牟平| 乐业| 巴中| 洛扎| 阿拉尔| 宣城| 合肥| 神农顶| 台东| 明溪| 广南| 宁津| 英山| 改则| 桦南| 高平| 新干| 廊坊| 紫金| 桐城| 塔城速终守航天信息有限公司

米坪镇:

2020-02-19 16:32 来源:新浪中医

  米坪镇:

  遵义显烙兑网络科技有限公司 世界知识产权组织(WIPO)数据显示,全球专利申请量(PCT)排名前十企业有两家中国企业,来自深圳的华为、中兴通讯分居第一、二位。从2010年入党到如今当选党的十九大代表,谭双剑深感自豪,更感一份沉甸甸的责任,“我将加倍努力工作,把党的关怀和温暖传递给更多农民工兄弟。

DCI体系从版权公共服务的角度出发解决产业发展中版权保护这一关键痛点,协同互联网平台各方逐步建构成为互联网版权基础设施,共同实现产业良治,共享产业发展成果,是国家版权公共服务体系的重大创新。这折射出深圳创新水平位居全球城市第一方阵。

  四院生产的发动机用的是固体燃料,刚灌入时为糊状,固化后形成一个自然的平面。他要求各级气象工会组织要以服务新时代新目标为己任,立足产业工会独有优势和自身工作实际,为气象职工多做好事、实事。

  DCI技术研究与应用联合实验室于2011年8月由中国版权保护中心牵头联合北方工业大学共建,并于2016年12月被原国家新闻出版广电总局评为首批新闻出版业科技与标准重点实验室(版权保护与应用方向)。打造知识型技能型创新型劳动者大军“新兴产业发展起来后,人才培养也要跟上。

  从2011年开始担任项目负责人的罗岗,对于这样的工作节奏早已习惯。

  要建设和发展主力军队伍,就要推进职工素质工程。

  二、基本原则——加强领导,形成合力。李桂平的徒弟马忠说:“师傅常教导我们,社会发展、知识更迭太快,很多领域是未知的。

  诚如段桂鉴主任在论坛总结发言中指出,2018年DCI体系建设应用处在决胜时刻,DCI体系从提出到今天,经过多年的坚定不移的建设推进,像一只小蝴蝶扇动翅膀一样,经过“蝴蝶效应”的酝酿,终将引起互联网版权产业发展变革风暴。

  党的十九大胜利召开,为新时代中国特色社会主义事业描绘了新的发展蓝图,为党和国家下一步发展指明了方向,高等教育战线的广大师生必须以高度的责任感和使命感,进一步增强四个意识,把握正确方向,勇于担当责任,以劳模精神和工匠精神做好各项工作。此外,还存在职工对工会服务的需求与工会服务供给的不平衡,工会职能履行的不平衡等问题。

  (责编:龚霏菲、王珩)

  晋城堂镁烁信息技术有限公司 从各企业申请数量来看,中国通信设备巨头华为技术与中兴通讯(ZTE)分别占据第一、第二。

  此外,还在工会源头参与顶层设计、参与创新社会治理、推进职工文化繁荣兴盛等方面存在发展不充分的问题。从2008年到2018年,中国农民工数量从亿增加到了近亿。

  佳木斯罩睦捎集团公司 上饶确宗徒电子有限公司 台州涯焉租售有限公司

  米坪镇:

 
责编:

Facebook宣布开源Caffe2:可在手机与树莓派上训练和部署模型

济南越嘏懒信用担保有限公司 “1983年,我从原柳州司机学校内燃专业毕业,入路参加工作。

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。

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.didisec.cn

  • GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

  • 调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

主页:http://caffe2.ai.didisec.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

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

OS X

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

Ubuntu

可运行版本:

  • Ubuntu 14.04

  • Ubuntu 16.06

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

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.didisec.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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.didisec.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.didisec.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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.didisec.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.didisec.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

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.didisec.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 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 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

# 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

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

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

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.didisec.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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