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【专家谈】习近平出访三国 促进地区共同繁荣

2018-12-17 03:39 来源:中国吉安网

  【专家谈】习近平出访三国 促进地区共同繁荣

  牛宝宝电影网在分别淘汰了新疆和北京之后,广东和辽宁会师半决赛。身高2米08打谢里夫主要打小前锋和大前锋,身材瘦削偏外线,本场他拿到了29分、17个篮板和5次盖帽。

好在今天詹姆斯最幸福的地方在于他的队友们手感还不错,克拉克森不断突袭得手,而詹姆斯回归比赛,他为乐福和史密斯送出妙传,很快他再度连线乐福跳投得手,半场没有结束分差就已经来到了20分。他是我小时候最喜欢的球员之一,我有很多他的球衣和海报。

  双方都六人得分上双,其中詹姆斯拿到35分17次助攻7个篮板,希尔22分,卡尔德隆14分,格林15分,乐福23分12个篮板,史密斯10分。优势三、球队的整体性在斯隆没有到来之前毫无疑问广东最多也就是一支四强球队,因为在当时广东的阵容结构非常不合理,但是在斯隆加盟之后如今的广东在结构上非常合理,在内线他们有易建联和尼克尔森的内线组合,在外线有赵睿和斯隆的两杆火枪,还有防守尖兵周鹏。

  这些我以后会继续发扬下去,关键时刻站出来去投进关键投篮。最终伦纳德还是决定了继续伤停,会议不欢而散。

第三场即便我们落后31分,也能很快追回来;今晚在主场,现场球迷给了我们很大的支持,但我们只是犯了几次错误,而对手是好球队,抓住了机会,及时如此我们也没放弃。

  就这样詹姆斯这一节拿到了16分3个篮板,分差来到了30分,比赛彻底进入垃圾时间。

  随后詹姆斯助攻希尔命中了反超三分,自己四次罚球命中,骑士队瞬间领先了5分。3月8日,根据马刺队随队记者汤姆-奥斯本的报道,马刺队核心科怀-伦纳德是表达了自己会在本赛季复出的愿望的,而且他更明言希望终老圣安东尼奥,只是他目前的健康状况还不太好,他希望等到自己的伤势完全痊愈了再登场。

  球队双塔乐福和南斯爆发出惊人的能量,乐福稳定的20分6个篮板,小南斯伤愈归来拿到15分10个篮板,成为詹姆斯的哼哈二将。

  这是发生在第三节的一个画面,刚好小易也注意到了。他表示:以我们现有的球员,挖掘他们最大的潜力,发挥他们现有的才能,我相信队员们会全力以赴,毕竟我们现在也没有更好的办法。

  比赛开始之后,两队在进攻端效率都很低下,老鹰这边稍好一些,随着施罗德上篮得手,客队以12-8领先。

  邮箱大全毫不夸张的说在昨天的比赛上布拉切真可谓是水货一词发挥到了极致,在进攻端我们能够看到布拉切几乎没有什么作为,无论是单吃尼克尔森还是单吃易建联都占不到任何的便宜,所以在这种情况下布拉切更多的选择是外线的投篮和中距离的投篮。

  实际上新疆队由李根、西热、可兰组成的锋卫线组合在攻守两端都不可谓不出色。作为球迷,我看比赛,每天都看,但作为一个球员,我从来关注我们的对手,唯一的对手就是我们自己。

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  【专家谈】习近平出访三国 促进地区共同繁荣

 
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【专家谈】习近平出访三国 促进地区共同繁荣

秒速赛车 据悉,灰熊主教练比斯科塔夫和核心巨星小加索尔,当时都不在更衣室里。

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.gebzetncl.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.gebzetncl.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.gebzetncl.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.gebzetncl.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.gebzetncl.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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