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《指甲刀人魔》:一部魔幻超现实主义的爱情喜剧

2019-09-17 09:10 来源:中新网

  《指甲刀人魔》:一部魔幻超现实主义的爱情喜剧

  峰会还在加强国际金融体系、贸易、发展等方面达成积极共识。  按照主板三条财务指标统计,结合股东户数的要求,安信证券新三板团队预计新三板公司有108家企业或将符合主板要求,另有281家企业或将符合港交所创业板的上市规则,而截至4月24日新三板仍有11457家挂牌企业,符合在港交所上市的企业数量尚不足3%。

  值得注意的是,此次全国股转公司特别强调,无论是拟进入创新层还是维持创新层,挂牌公司合格投资者人数均不得少于50人,且都应设立取得资格证书的董事会秘书并作为公司高级管理人员。  2017年长园集团实现营业总收入亿元,同比增长%;实现归上净利润亿元,同比增长%;扣非后归上净利润亿元,同比增长%。

    时间过去尚不足三个月,全国股转公司便已迈出与港交所互联互通第一步,而有意向在海外上市的挂牌企业也不必再大费周章。(1)2016年4月26日,《中共中央国务院关于全面振兴东北地区等老工业基地的若干意见》发布,标志着新一轮东北振兴全面启动。

  峰会承诺致力于保增长、促就业、促稳定,继续支持欧洲国家处理好主权债务问题。由于此次裁员不包括一线工人,这意味着很多管理层将面临被裁,同时,一些职能重复的职位也将被涉及。

目前,多地已经在加快油品升级步伐,实现“国六”汽柴油的供应。

  这两则消息,其实是在不断地给新三板拟IPO企业提醒,当前IPO依旧是千军万马过独木桥。

    与此同时,特斯拉股价2018年以来如同坐过山车一样,2月26日,特斯拉股价涨至357美元,但随后在4月2日触底至252美元,目前,特斯拉股价累计下跌超过5%,不少投资机构也下调了对特斯拉股票的评级。从银行、保险、基金、证券、信托等五大行业全面揭示2016年财富管理全貌,推出行业财富管理竞争力榜单,为投资者的2017年提供参考。

    Model3一直面临着产能不足的问题。

  目前港股与股转系统在交易机制上存在差别,港交所是连续撮合交易,而新三板是分时交易,但这并非大问题。  裁员背后  特斯拉CEO伊隆·马斯克在发给员工的电子邮件中写到,“公司正在经历彻底的重组,管理架构将实现扁平化”。

    丁旭表示,目前“国六”汽油还在普及过程中,这是油价未上涨的原因,但随着“国六”汽油全国推进,最终成本或将在终端有所反应。

  从战略上来讲,ofo目前重点布局并且数量巨大的一线城市,又增加了哈罗单车这个竞争对手,而这些一线城市如何盈利对ofo来说,似乎更加重要些,不过,对于这个难题ofo显然目前还是无解。

  对于2018年的分层结果,他预计会和前两年有本质不同,创新层企业变动仍会较为频繁。中国网汇聚金融领军企业高管及专家学者,以"全球资源配置下的财富管理——探寻2017不让财富缩水的N种路径"为主题,共同探讨财富管理发展现状、剖析财富管理发展难题、指明财富管理发展方向。

  

  《指甲刀人魔》:一部魔幻超现实主义的爱情喜剧

 
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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

这两则消息,其实是在不断地给新三板拟IPO企业提醒,当前IPO依旧是千军万马过独木桥。

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.wujianzhihd68.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.wujianzhihd68.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.wujianzhihd68.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.wujianzhihd68.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.wujianzhihd68.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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