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财经24小时|尾盘跌破3200 沪指回调之路开启?

2019-08-21 19:23 来源:今视网

  财经24小时|尾盘跌破3200 沪指回调之路开启?

  作为中央苏区的第一任财政部长,邓子恢所做的工作为中央苏区的财政支撑,起到了非常重大的作用,保证了中央苏区各种运动的开展,也有力地支持了中央红军第四次、第五次反围剿运动的供给。91岁的苏萌已是满头华发,虽年逾九旬,除了听力有些障碍需佩戴助听器外,老人精神矍烁,思维敏捷,行走正常,见到来访者,格外兴奋。

狗是家养动物,说到狗,当然首先要追究它的起源。例如,《晋书·宣帝纪》云:“司马懿少有奇节,聪明多大略,博学洽闻,伏膺儒教。

    第一,脱产人员大量增加。习近平:破除制度藩篱和利益羁绊时间:2017年3月12日场合:全国人大解放军代表团全体会议话语:要以机制和政策制度改革为抓手,坚决拆壁垒、破坚冰、去门槛,破除制度藩篱和利益羁绊,构建系统完备的科技军民融合政策制度体系。

  生活在史前时期的古人与生活在夏商周时期的古人与狗相处的方式大致相同,即狗成为家畜以后,可能会对人类的狩猎技巧及人类的安全性有所帮助,但是绝对没有像家养的猪、牛和羊等动物一样,对人类获取肉食资源的方式及肉食结构带来很大的变化,对人类生产力的发展起到很大的作用,对人类社会的文明化进程产生很大的影响。陕甘宁边区政府根据中共中央的指示,先后在边区进行了三次精兵简政,取得了很大的成效。

我讲了真实的情况,听不听是中央的决策,讲不讲是我的责任。

  清末光绪二十八年(1902年),鼓浪屿沦为“公共租界”。

  抗战胜利后,身在重庆的李可染接到两份聘书,一份来自潘天寿任校长的杭州国立艺专(现为中国美术学院),一份来自徐悲鸿任校长的北京国立艺专(现为中央美术学院),都是请李可染去教人物画。司马懿之所以婉拒曹操,除了是当时被征辟者例行的程序外,更合理的解释应是:虽然曹操赢得官渡之战的胜利,但北方时局未稳,而司马氏家族已由司马朗明确表示了对曹操的归附,因而司马懿在面对自己的未来和前途时,无需急于做出选择。

  吕祖谦家族人才辈出,究其原因,正在于家规家训的教化。

  ”  1952年“三八”国际妇女节,7000余名首都各界妇女代表和50多位各国驻华使节的夫人来到西郊机场,参加庆祝新中国第一批女飞行员起飞盛典,女飞行员们作了第一次飞行表演。“国家人文历史”微信已经有百万粉丝,读者遍及全国,在海外华人中也有大量粉丝。

  在这一拆两建的规划中,乾隆皇帝确实动了一番脑筋,将明代奉先殿(寿皇殿)的迁移工作与自己的家庙——雍和宫的改扩建工程联系在一起,使拆下的殿宇材料得到充分利用。

  (梅世雄、黄超)(新华社北京8月1日电)

  虹桥出现在敦煌431窟初唐壁画中,阁与阁之间以凌空飞跨的虹桥相连,用以表现《观无量寿经》中宝楼观中的宝楼。“五重谍报王”袁殊从1931年10月到1945年10月,袁殊以多重身份从事地下情报工作达14年之久,朱德曾称之为“我党情报工作战线不可多得的人才”。

  

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财经24小时|尾盘跌破3200 沪指回调之路开启?

在这之后,盗官物每五两加一等,盗私物每十两加一等,对二者之最高刑罚均为绞(杂犯或监候),但对盗官物者,八十两即绞,盗私物者,一百二十两以上方绞。

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.a1176.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.a1176.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.a1176.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.a1176.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.a1176.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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