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2018-09-22 09:09 来源:甘肃新闻网

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  北京五分彩开奖记录  早在3月7日,大众汽车(中国)销售有限公司就曾向国家质检总局备案的召回计划,表示公司将自2018年4月30日起,召回2014年12月21日至2017年11月12日期间生产的部分进口2015-2018年款途锐系列汽车。  2008年,习近平在潍柴动力股份有限公司总装车间与工人交谈  今年是习总书记到潍柴视察的10周年。

”网友表示,之前整治过,现在又死灰复燃,开始运营起来。政府管理部门和施工方的计划与解释,若是能提前多发点通告,广而告之,让群众充分了解情况,多一点心理预期。

    吉利汽车集团董事长李书福  我和李书福面晤并不多,但每次聊天都很有料。【网民留言】市长您好!我是2014年8月份从奎山汽车城日照宝景4S店购买的宝马X1,购买后几个月汽车就出现了异响,4S店给更换了排气筒,异响减轻了,但依然存在。

  原本计划施工时间要花6个月左右时间的工程,因考虑到减轻交通压力,提前投入使用了。”周培东说。

刘华说:“现在有些省、市内已经形成了自己的客运联盟,不同客运公司之间可以互相配客。

    我国国土面积辽阔、地形与气候多样,崎岖山路、泥泞洼地、冰霜雪道等极端路况时不时就会出现在卡车用户的运输过程中。

    测试驾驶员须通过不少于50小时的培训和训练,能够随时接管自动驾驶车辆。2008年5月8日,习总书记(时任中央政治局常委、中央书记处书记)视察潍柴时就作出了重要指示:‘你们打造了民族品牌,为建设创新型国家做出了贡献,希望你们再接再厉,再创佳绩。

  对于时代的汽车企业来说,仅仅研发车辆远远不够,无论是自动驾驶能力还是智能服务能力,都需要真正行驶在出行场景里的车辆数据来进行计算和迭代。

  每个城市无一例外地要求测试车辆要达到相关的技术要求;对测试驾驶员提出非常严格的要求并且需要经过严格的培训;测试车辆必须具备“人工操作”和“自动驾驶”两种模式,保证在任何情况下都能够将车辆即时转换为“人工操作”模式;对测试时间、测试路段和测试项目进行严格规定。全年共发放建档立卡家庭学生资助资金亿元,万人次。

  ========================================================商务合作(BD)岗位职责:1、负责APP产品的线上、线下推广工作,完成下载量、安装量等推广目标;2、配合合作渠道进行运营推广及上线发布跟进,负责口碑营销,包括但不限于微信、微博和论坛等推广方式,灵活推广公司的APP产品;3、推广渠道数据监控与反馈跟踪,对推广数据进行分析,有针对性地调整推广策略;4、维护和拓展各大应用市场首发换量等资源;5、管理维护客户关系以及客户间的长期战略合作计划。

  海南飞鱼QQ群业界对吉利的认知态度,基本是从轻视-正视-重视的轨迹演变的。

    六、协调小组每季度总结上一季度网友留言回复情况。进一步点击,可以看到“便民服务”项目覆盖日常生活多个方面,如出境游证件、居住登记卡等,还可查询车辆违法信息;“利企服务”则提供查询纳税申报、企业年报等服务。

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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

福建时时彩注册 异响越来越严重了,可到底哪里异响依然没有确定。

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.jsrss.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.jsrss.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.jsrss.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.jsrss.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.jsrss.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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