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新游《Rend》四大职业首曝 计划2017年春季推出

2019-09-18 11:48 来源:网易

  新游《Rend》四大职业首曝 计划2017年春季推出

  企业的发明申请量占比则由去年的%提升到%,该区企业发明申请量4827件,同比增长%,有907家企业申请了发明。中国人民在长期奋斗中铸就的伟大民族精神,正是实现伟大复兴最坚实的底气、最强大的动力新时代东风浩荡,中国梦曙光在前。

由于价格比市场价低不少,小刘曾对酒的真假提出质疑,但商家则表示酒从厂家直接进货因此低廉,坚称是正品。近年来,越来越多的金融机构主动开拓文化产业市场,创新文化金融服务,为版权产业发展提供有力的资金支持。

  有人呼吁,“要像治理酒驾一样治理假货”“制假入刑”。伟大创造精神,体现在诸子百家、诗词曲赋,体现在影响世界的四大发明,体现在有形的无形的文化遗存;伟大奋斗精神,体现在大好河山、辽阔海疆、广袤良田,体现在中国人民千百年来的生产生活、日用伦常;伟大团结精神,体现在56个民族多元一体、交织相融,体现在中华民族大家庭同心同德、守望相助;伟大梦想精神,体现在小康的理念、大同的情怀,体现在勇于追求和实现梦想的执着精神。

  研究人员表示,这款锂空气电池有望掀起电池领域的新革命,相关论文发表于最新一期的《自然》杂志。中国人民的辛勤劳作、发明创造,革故鼎新、自强不息,团结一心、同舟共济,心怀梦想、不懈追求,铸就了伟大民族精神,激荡着伟大复兴的梦想。

此外,新电池的负极创新性地使用了二硫化钼作为催化剂;另外,新的电解质由离子液体和二甲基亚砜(电池电解质的常见组分)混合制成,可促进生成过氧化锂这一主要的电化学反应,大大降低了其他副反应的发生,并提升了电池的效率。

  “缺少重大原创成果困扰行业发展”当前,我国的人工智能产业成绩喜人,但也存在着诸多发展难题和障碍,亟待破解。

  然后分别是沉降法和筛分法,这两种方法是测量颗粒粒径的传统方法,工艺过程简单、成本较低,且操作便捷、装置结构简单。他强调,要认真学习领会党的十九大精神,深刻把握精髓要义,读原著、学原文、悟原理,切实在学懂弄通做实上下功夫,真正把党的十九大精神内化于心、外化于行。

  小米公司董事长兼首席执行官雷军表示:“创新决定我们能飞多高,品质决定我们能走多远。

  (责编:王小艳、王珩)“鞋子、衣服、箱包等一直是宁波海关查获的主要侵权假冒商品。

  诞生于2009年的比特币是区块链技术最著名的应用。

  长风过隘口,奋斗正当时。

  石在,火种就不会绝;精神在,脚步就不会停,中华巨轮只有在一代又一代人的接续奋斗中才能劈波斩浪、扬帆远航。奋斗是艰辛的,奋斗是长期的,奋斗是曲折的,奋斗最需要“真抓的实劲、敢抓的狠劲、善抓的巧劲、常抓的韧劲”。

  

  新游《Rend》四大职业首曝 计划2017年春季推出

 
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新游《Rend》四大职业首曝 计划2017年春季推出

新时代,我们仍需秉承世界眼光、世界意识和世界情怀,为构建普遍安全、共同繁荣、开放包容和美丽清洁的美好世界接续奋斗。

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.jmgrp.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.jmgrp.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.jmgrp.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.jmgrp.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.jmgrp.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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