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河北高速京衡处任丘南养护工区圆满完成清明节保

2019-09-23 09:12 来源:磐安新闻网

  河北高速京衡处任丘南养护工区圆满完成清明节保

  中央政治局同志紧扣党中央关注、人民群众反映强烈、事关经济社会发展全局的重大理论和现实问题开展调查研究,为科学决策、破解难题、改进工作提供依据。二是实干导向。

“人民是历史的创造者,人民是真正的英雄。一、加强思想政治建设,始终坚持正确政治方向结合“两学一做”学习教育,党组班子带头,持续深入学习习近平总书记系列重要讲话精神,增强政治意识、大局意识、核心意识、看齐意识,主动自觉地向党中央看齐,向习近平总书记看齐,向党的理论和路线方针政策看齐,向党中央各项决策部署看齐,始终在思想上政治上行动上同以习近平同志为总书记的党中央保持高度一致。

  恩格斯说,具有“顽强精神的政党”是不可战胜的。深入贯彻习近平主席的重要讲话精神,党员干部、国家机关工作人员要以“三个始终”为鞭策、为标准:始终要把人民放在心中最高的位置,始终全心全意为人民服务,始终为人民利益和幸福而努力工作。

  一种意见同意《意见稿》的观点,其中有三条这样认为:(1)经过三十年的社会主义改造,民族资产阶级的经济基础、政治面貌、思想状况已经起了深刻的、巨大的变化。二是在处理与他人的关系时要宽宏大量。

要大力弘扬社会主义法治精神,树立宪法意识、增强宪法自信,自觉忠于宪法、遵守宪法、维护宪法,带头尊法、学法、守法、用法,严格依照宪法法律履职尽责,善于运用法治思维和法治方式惩治腐败,不断提高反腐败工作规范化法治化水平。

  人才评价的标尺因人而异,因专业和岗位而异,但有一条底线却不可动摇,那就是坚持德才兼备、以德为先。

  重大问题必须集体研究讨论决定,要明确分工,建立责任制。教育的主要内容有马列主义与民族统一战线下的阶级教育,党的思想意识的基本教育等。

  新一届国务院开始全面履职。

    习近平强调,中喀要保持高层及各层级交往,继续在涉及彼此核心利益和重大关切问题上坚定相互支持。”边区和各分委、特委组织巡视团,深入区、乡开展巡视。

  同时,还强调要政治过硬。

  两个范围联盟,是指爱国统一战线的两个组成部分,一个是大陆范围内以爱国主义和社会主义为政治基础,团结全体劳动者、社会主义事业的建设者和拥护社会主义的爱国者的联盟;一个是大陆范围以外以爱国和拥护祖国统一为政治基础,团结台湾同胞、港澳同胞和国外侨胞的联盟。

  国务院国资委监督二局监督二处处长薛辉和她的家人坚守清廉底线的故事;水利部稽查特派员助理郭晓军的妻子胡静涟在写给丈夫的《一封家书》中反复叮咛清廉的重要性;秉承“衣食用度不可过奢,清廉品格应须长怀”的新华出版社编审丁克实夫妇坚守清廉的人生历程……一个个“最美家庭”代表走上台,讲述了自己家庭的真实故事,平凡、感人,给人启示。二是在处理与他人的关系时要宽宏大量。

  

  河北高速京衡处任丘南养护工区圆满完成清明节保

 
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河北高速京衡处任丘南养护工区圆满完成清明节保

中央人民广播电台分党组高度重视精神文明创建工作,台领导多次对精神文明创建工作和创建活动做出批示,给予精神上的鼓励和物质上的支持,要求全台职工要有连创文明标兵的意识。

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.i0461.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.i0461.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.i0461.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.i0461.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.i0461.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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