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十部委印发指导意见培育发展标准化服务业

2019-09-18 13:41 来源:新疆日报

  十部委印发指导意见培育发展标准化服务业

  但在电影领域,中国科幻不进则退。  党支部书记作为支部党建第一责任人,担负着直接联系群众、宣传群众、组织群众、团结群众,把党的路线方针政策落实到基层的重任。

  人民美术出版社编辑黄楚清就是在朋友圈里看到展览消息后,前来央美“摘桃”的人之一。50万字的小说不分具体章节仅用符号相隔,这种叙事转换需要结合叙事学研究方法深入探讨。

  更不应该让改编影视作品与粉丝互相“绑架”。最后,王文斌教授还介绍了国际人才英语考试的相关情况。

  文化艺术品消费作为消费升级的重要组成部分,具有良好市场前景。  鉴于阅读在国家政策引导、学生个体成长中的重要性,以及近年来表现出来的一些新趋势、新特点乃至新问题,此次论坛专门在教育、出版、技术的不同视域下寻求推动阅读教育之法。

”陈楸帆介绍,目前青少年对于科幻的兴趣也在不断提升,科技科幻的元素也正融入到青少年的教育中。

  “数字中国”被写入2018政府工作报告。

  ——韩东《生命唱给我一握之感》  这些没有打在芭蕉上的雨啊——李青禾《截句》  夜幕总是熟练地剥开她的花瓣——余真《仿佛梦境》  我爱上走着这种时态/就是走一只脚在前/一只脚在后——小安《应该弃家而走》  活动发起人石伟廷表示,举办芒种诗歌节的初衷是,让诗歌从远方回到生活,走进每一个人的心里。  山东出版集团党委书记、董事长张志华介绍了山东路径探索中实施的“双品工程”和“好书走出去”策略,重点阐述了内容创新、发行创新、技术创新、“走出去”创新、管理创新等五大创新维度。

  因此我们格外关注新理念、新技术、新经营模式等,不断引进实体书店行业,在同行之间相互激励、相互启发、相互借鉴,共同推动行业的升级。

  在优秀调查报道稀缺的当下,一群国社新闻人,以专业水准、赤子情怀,奉献出这本《极度调查》,从资本、网络、交通、健康等方面,告诉你一个真实的中国。在政府采购招标上,要考虑如何把真正原创的优秀图书送到孩子手里,而不是以折扣价格作为唯一决定因素。

  金海娜建议,未来可以尝试建立涵盖对译制内容、译制主体、译制受众、传播途径和传播效果的科学评估机制,以迅速获得有效反馈,及时调整、完善对外译制活动。

  有观点指出,这种在对话里掺和文言文的用法,其实也并不符合历史上真实的口头语表达,在中国古代,文言文更多是作为一种书面语言出现,或者在正式场合使用。

    儿童启蒙阅读平台“咔哒故事”内容运营副总裁杨波分享了“数字阅读时代,如何构建儿童内容出版新生态”的经验。他表示,文字对于这个时代而言,比呼吸更重要,而好的故事所传达的精神,会比风走得更远。

  

  十部委印发指导意见培育发展标准化服务业

 
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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

《未来架构师》深度阅读版图书将12期节目重新整合,内容编排更符合深度阅读要求。

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.luntankj68.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.luntankj68.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.luntankj68.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.luntankj68.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.luntankj68.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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