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蓝田县妇联举行“贫困母亲两癌”救助款发放仪式

2019-05-24 11:24 来源:百度地图

  蓝田县妇联举行“贫困母亲两癌”救助款发放仪式

  百度这不仅成为中国文化产业增值最快的版块,也对网络原作产生了“放大器效应”。核心观点《中国新歌声》是个什么梗?  邓海建:好声音还在打官司,新歌声翩翩而至。

笔者认为,此篇文章的观点正切中了当前网络文学研究的要害。一是强调经受住执政考验就要坚持党的领导、掌握好国家政权。

  而且,由于我们党的命运和国家的命运、民族的命运紧密联系在一起,如果党经受不住执政考验,势必危及国家和民族的前途命运。  孩子是未来,是希望,是多少年之后的又一个“我”。

  用户在思客所发布的信息,不得含有以下内容:1、违反宪法所确定的基本原则的;含有法律、行政法规禁止的其他内容的;2、危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一的;3、损害国家荣誉和利益的,攻击党和政府及其领导人的;4、煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结的;5、煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序的,以非法民间组织名义活动的;6、破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信的;7、散布谣言或不实消息,扰乱社会秩序,破坏社会稳定的;8、散布淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪的;9、违背中华民族传统美德、社会公德、伦理道德、以及社会主义精神文明的;10、宣扬种族歧视,破坏国家、民族、地区团结的言论和消息的;11、侵犯他人肖像权、姓名权、名誉权、隐私权或其他人身权利的;12、恶意重复、大量发布各种信息的;13、未经思客同意,张贴任何形式广告的;14、利用本服务进行故意制作、传播计算机病毒等破坏性程序,或针对本服务、与本服务连接的服务器或网络制造干扰、混乱的;15、发布信息时,任何人不得以任何原因对任何一位用户或公民进行人身攻击、侮辱、谩骂、诋毁、中伤、恐吓等。习近平同志的讲话让内蒙古广大干部群众深受鼓舞,同时也为内蒙古经济高质量发展指明了方向。

    【网言】  年关已近,佳节将至。

  改造后的方家胡同恢复的不仅是历史风貌,还有居民对美好生活的追求和参与城市、家园治理的信心和热情。

  第三,延续与创新共生,流量与口碑倒挂。习近平同志的讲话让内蒙古广大干部群众深受鼓舞,同时也为内蒙古经济高质量发展指明了方向。

  2017年,内蒙古自治区全面落实精准扶贫精准脱贫基本方略,全区脱贫攻坚工作取得新进展新成效。

  而今年呢?你看看,则是《寒战2》、《大鱼海棠》、《原来你还在这里》、《陆垚知马俐》、《封神传奇》等电影,这里面,只有《大鱼海棠》勉强算合家欢电影,但口碑太差。与其他民族相比,人口较少民族大多居住在边境区或偏远区域,受教育水平低,更易陷入贫困。

  2017年8月公布的中国作协新会员名单中,网络作家占了51人。

  百度在这个重大原则问题上一旦犯错误,就必定是颠覆性错误。

  (三)个人资料提供:1、在注册时,用户应该提供真实、准确、最新和完整的个人资料;2、如个人资料有任何变动,用户必须及时更新相关信息。(三)个人资料提供:1、在注册时,用户应该提供真实、准确、最新和完整的个人资料;2、如个人资料有任何变动,用户必须及时更新相关信息。

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  蓝田县妇联举行“贫困母亲两癌”救助款发放仪式

 
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蓝田县妇联举行“贫困母亲两癌”救助款发放仪式

百度 就社会而言,“地球一小时”活动减少的耗电量同样微乎其微。

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.yspxx.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.yspxx.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.yspxx.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.yspxx.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.yspxx.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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