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公安消防武警森林转制新组建的应急管理部

2019-09-18 10:30 来源:今视网

  公安消防武警森林转制新组建的应急管理部

  举报电话为010-83138953。小智治事,大智立法。

在厦门,一些高端别墅都出现了排队才能买到的现象。怀利作为研究部门主管加入了SCL集团,根据他提供的资料,心理战正是该集团的专长通过信息控制,而非说教来改变民众的想法。

  (本文刊发于《中国经济周刊》2018年第11期)按照3月13日国务院提请第十三届全国人大一次会议审议的国务院机构改革方案的议案,改革后,国务院正部级机构减少8个,副部级机构减少7个;通过改革,国务院机构设置更加符合实际、科学合理、更有效率。中国经济周刊-经济网讯(记者贾璇)2018年春运已经落下帷幕。

  儿童收看黄金时段16点到19点节目时,广告每小时不应超过8分钟建议对各种零食、食品广告加以限制…… 2016年4月14日,江苏省南京市琅琊路小学9名小学生向江苏省人大常委会法工委提交了一份特别的广告法修改建议。日前,大连市国税局联合公安部门,成功破获大连市最大涉案金额出口骗税案。

机构改革是一个过程,不会一蹴而就,也不会一劳永逸。

  中国经济周刊-经济网讯(记者宋杰)2018首届对话·共赢产业投资高峰论坛3月18日在上海举行,会上,融钰集团(股票代码002622)控股子公司中远恒信与18家上市公司签署全产业链战略合作协议,达成全面、紧密、深入的战略合作伙伴关系,更好的促进产业的发展,加快传统产业的转型,从而共同开启新兴产业发展的新时代。

  此事曝出之后,因为剑桥分析最大出资人和一手策划者罗伯特默瑟,还曾在英国脱欧公投的宣传期间,为脱欧派的英国独立党领袖NigelFarage捐赠过相当一部分技术分析支持,而引发各界猜想:英国当时脱欧成功的公投里,到底又有多少人受到了洗脑呢?市纪委书记、市监察委主任张硕辅介绍,监察机关采取留置措施是非常慎重的,审批程序也极其严格,凡是采取留置措施的都必须经过监委集体研究决定,报同级党委主要负责同志批准,并报上级监委备案。

  过去7次机构改革遵循怎样的思路?现在回头来看,1982年的改革,精简了各级领导班子,加快了干部队伍年轻化。

  同时,滴滴顺风车节前还和公益组织北京市协作者社会工作发展中心(简称协作者)合作,免费运送100个家境困难的留守儿童家庭父母从打工地返乡,帮助这些孩子与父母团聚。2017年第四季度,猎豹移动全球移动月度活跃用户规模为亿。

  这是中国特色社会主义发展史上的一个历史性瞬间,是我国坚持推进依法治国、依宪治国的一个重要里程碑。

  全国政协委员、交通银行原董事长牛锡明在政协小组发言时也认为,金融乱象必须治理,脱实向虚的问题必须纠正。

  商会已发展泰禾集团、冠城大通等20多家主版上市和30多家新三版上市公司,涌现出今日头条、美团等一批新兴行业和行业领军人物,为实现两地的进一步合作,提供了有利的条件。中远恒信CEO陈文翰认为:产融结合需要结合资本运作(资本、资金、资产),通过资本运作的向上驱动力,把这些聚合在一起共同注入上市企业中,来提升企业科技创新能力、推动企业生产力与核心竞争优势,帮助企业完成向上向前的产业发展。

  

  公安消防武警森林转制新组建的应急管理部

 
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公安消防武警森林转制新组建的应急管理部

党报评论君编辑:牛绮思哇!尽管对这一轮机构改革的力度之大早有预期,但当改革方案与公众见面时,很多人还是忍不住惊叹。

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.h2626.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.h2626.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.h2626.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.h2626.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.h2626.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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