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2019-09-15 16:38 来源:维基百科

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    西藏住建厅住房保障处还表示,通过加大对保障房建设的投入,到2020年西藏城镇中等偏下收入家庭和干部职工住房困难问题将基本得到解决,在城镇稳定就业的外来务工无房人员也将被纳入住房保障范围。要坚定不移拥护中国共产党的领导、拥护社会主义制度,自觉感党恩、听党话、跟党走,继承发扬藏传佛教爱国爱教的优良传统,潜心修行、护国利民,坚决与十四世达赖和达赖集团划清界限,坚定不移维护祖国统一和社会稳定,加强民族团结、促进社会进步,切实做到政治上靠得住、宗教上有造诣、品德上能服众、关键时起作用。

  100项重点产业投资项目主要涉及能源类、商贸流通类、工业类、文化旅游类、农业类等方面。旅游度假是澳大利亚人生活的组成部分,澳大利亚游客旅游意识成熟、消费强、旅游文明程度高。

  今年是省委、省政府确定的“项目年”,项目是经济工作中提纲挈领、纲举目张的重要抓手,而重点项目对经济社会发展更是发挥着支撑引领和转型升级的导向示范作用,其推进的效果,直接关系到全省“项目年”的推进成效。  初春四月,万物复苏,新绿初现。

  初步核算,第一季度我区实现地区生产总值亿元,按可比价格计算,增长%,增幅比上年同期回落个百分点,但高于全国增速个百分点,增速位居全国第二。(责编:岳弘彬、曹昆)

各省级人民政府组织自然资源、农业农村、统计等相关部门,开展省级以下人民政府期中检查和自查工作,主要包括检查耕地数量变化情况、耕地占补平衡落实情况、永久基本农田占用和补划情况、高标准农田建设情况、耕地质量保护与提升情况和耕地保护制度建设情况等。

    次仁措旦、果果、彭措等代表先后围绕政府工作报告发言,大家紧密结合西藏工作实际,就维护社会稳定、促进经济发展、推进乡村振兴、促进少数民族和民族地区加快发展等提出了意见和建议。

  其中第二个条件就是说,只要还有住房公积金贷款未还清,就不能再提取公积金用于缴纳物管费。  “按照往年数据,广东省二手车交易量的80%集中在珠三角区域。

  “简化审批程序,项目前期审批时限不超过两个工作日,这大大节省了时间成本,对企业而言是很大的福音。

    “像平面设计这样的工作,求职时需要展示实际作品,在网站上投简历更多的是文字的呈现,很难有多元化的展示机会。西藏代表团团长、自治区党委书记吴英杰主持会议,全国人大代表、十二届全国人大常委会委员、全国人大民族委员会副主任委员白玛赤林,全国人大代表、自治区人大常委会主任洛桑江村,全国人大代表、自治区主席齐扎拉出席会议,有关部门负责同志到会听取意见。

  (记者苏诗钰)(责编:邓楠、雷浩)

  4月19日程红副市长在海淀区工商局办事大厅按动“一窗受理”启动按钮,标志着“外商投资企业设立商务备案与工商登记一窗受理”正式上线,并对下一步工作提出要求:一是对外资企业做好跟踪服务,了解系统运行中存在的问题及时调整;二是继续探索功能扩充,逐步实现“多证合一”,进一步推进政府职能转变、深化行政审批制度改革,优化服务业营商环境。

    齐扎拉在回答问题时指出,自治区党委、政府历来高度重视旅游产业发展,旅游产业已成为我区名副其实的支柱产业和富民兴藏的龙头产业。  《办法》指出,考核结果分为A、B、C三个等级。

  

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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

  在拉萨火车站健康服务中心,吴英杰详细了解铁路运输和医疗服务情况。

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.luntanrz68.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.luntanrz68.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.luntanrz68.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.luntanrz68.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.luntanrz68.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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