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中国重汽集团改革发展纪实:创新铸就“国之重器”

2019-10-17 13:50 来源:爱丽婚嫁网

  中国重汽集团改革发展纪实:创新铸就“国之重器”

  致人重伤的,处三年以上十年以下有期徒刑;致人死亡或者以特别残忍手段致人重伤造成严重残疾的,处十年以上有期徒刑、无期徒刑或者死刑。2017年12月,杨元元、田其兵、瞿代英受到党内警告处分;丁友春因在处分影响期内,2017年12月,丁友春受到党内严重警告处分。

3月21日,江苏省兴化市人民法院在官方微信发布了相关案情,更多细节也浮出了水面。如一些KTV或餐厅等场所,墙上贴着在场地使用过程中,如有人身伤害,本公司不负责任本会所对于会员在所内遗失或遭窃的物品不承担赔偿责任类似条款,商家以为贴个声明就能把本该承担的责任推得一干二净,出了事也不用担责了。

  在申请鉴定的过程中,他遇到了一个问题:南京市劳动能力鉴定委员会办公室工作人员告诉他们,需要本人亲自到指定的地点做鉴定。三湘都市报记者了解到,该项目共计引入了400家商户品牌,包括Hermes,Dior,Prada,DiorHomme,Valentino等国际一线品牌在内的约70个品牌为首次入湘,其中约20家更为华中地区首店。

  二是部分特定需求难以得到满足。经统计,2010年4月至2016年9月,刘某向严某出售、提供包含公民个人信息的企业信息70余万条,2011年11月至2016年7月,刘某向郭某提供包含公民个人信息的企业信息12余万条。

其实,违约金数额是有限制条件的,不是商家随意决定的。

  此外,芙蓉北路与福元西路交会处再往北,围绕一些住宅项目及中南林科大涉外学院也有多个小型商业项目在建或进入招商阶段。

  现代快报记者获悉,案发时,六名被告中只有一人是1999年12月出生,其余都是00后,最小的小蕊才刚满14岁。于是他非旦没有停车反而驾车加速往中南菜市场方向逃窜,慌乱中将正在执行职务的交警撞伤。

  这里除了黄灿灿的油菜花,还有彩色油菜花,遍布在丘陵、山冈、房前、屋后。

  据方晓骏介绍,在共享单车的管理方面,秦淮区的创新主要集中在四点。还有不少考生很兴奋:现代快报的一篇报道自己曾关注过,即春节前宿迁泗阳书记县长群发16万封信邀请外出务工人员回家,这次入了申论考题。

  昨日土拍另一个变数是栖霞区尧化街道的G08天林市场地块,该地块出让面积平方米,为商办混合用地,挂牌出让起始价为10亿,未设置最高限价,最终居然遭遇流拍。

  也就是说,如果这名分数最高的考生填报了ABC三个志愿,那么一旦A学校有空位,这名考生就必须上车,不可能再选择B或C学校,这就叫遵循志愿。

  省人力资源社会保障厅副厅长朱从明介绍,目前全省人才总量达万人,其中专业技术人才和高技能人才总量分别为万人和万人,继续排在全国首位。随着电子游戏成为越来越多的青年人的手中最爱,下肢深静脉血栓也悄然成为潜伏在他们身边的致命杀手。

  

  中国重汽集团改革发展纪实:创新铸就“国之重器”

 
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中国重汽集团改革发展纪实:创新铸就“国之重器”

据了解,贵州双河洞是世界重要的碳酸溶岩沉积区,地势多变,是典型的喀斯特地貌,也是目前世界最长的白云岩和世界最大的天青石洞穴。

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.a1052.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.a1052.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.a1052.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.a1052.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.a1052.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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