被撕掉的牛皮书:

2019-03-21 22:40 来源:中国经济网陕西

  被撕掉的牛皮书:

  东方汇为此,经济学家、社会学家、地理学家、环境学家、政治学家、规划学家、管理学家分别从各自专业角度对城市问题进行深入研究。三是坚持规划引领的理念。

其中,出租率高的大型保障房住区,则成为流动人口的重要租赁房源。但是基于中国的空间分异性和社会经济发展的不均衡性,各地的半城市化地区在社会经济环境、发展阶段和开发模式等方面都会存在差异,各地应当从地区实际出发,以城乡规划为串联和指引,注重地域特色,通过半城市化地区的发展破除城乡二元体制,缝合城乡差距,最终实现一体化发展。

  规定市数字化城市管理实施机构应当根据协同平台的督办反馈情况,指令信息采集单位及时核查。三、成效杭州市通过“民主法治村(社区)”创建活动带动了基层民主法治建设工作,全市有10个村被司法部、民政部授予“全国民主法治示范村”,有102个村(社区)被授予省级“民主法治村(社区)”,有527个村(社区)被授予市级“民主法治村(社区)”,全市基层干部群众的民主决策氛围、依法办事意识不断增强,基层民主法治建设有力推进。

  近年来,我省高度重视节能减排和环境保护,在加快经济社会发展的同时,积极推进资源节约型和环境友好型社会建设,生态建设和环境保护取得了明显成效。马云过了把瘾。

旨在了解中国大城市流动人口的生存现状、融入情况并发现其中存在的问题,最后提出了相关的政策建议。

  会议期间,与会专家考察了奥体博览城、拱宸桥桥西历史文化街区、杭州工艺美术博物馆、运河水上巴士、西湖综保工程等城市建设管理的先进经验。

  “三点半难题”由来已久,主要是指学生三点半放学后的家长难以直接接管及再教育的问题。三、发展策略1.发掘工业遗产的核心体验层注重精神价值:找到发展产业文化的核心价值,通过文化创意具体化为时代梦想的符号化,将文化具体化为生命意义的创造,避免“有园区无文化”、“有产业无创意”的空心化发展方式。

  1949年,杭州解放,从此揭开了杭州发展的历史新篇章。

  省九次党代会提出,建设绿色中原生态中原,树立绿色、低碳、可持续发展理念。城市湿地的保护和恢复还必须建立相应的监控机制和功能评价体系,以对城市湿地进行持续的测定和调控。

  三、成效《杭州市数字化城市管理实施办法》的出台,为“数字城管”的正常运行提供了法规依据。

  东方汇只有坚持“以民为先”“四问四权”“五界联动”,广泛听取民意,汇集民智,城市的各项重点工程才能从质疑声中开始起步、在赞扬声中圆满完成,才能彻底杜绝“豆腐渣工程”“拍脑袋工程”“胡子工程”“水面工程”。

  上述规定,便于明确相应的责任主体,及时有效地发现和处理城市管理中的相关问题。在现有的生产力发展水平下,追求“同城同待遇”,并不是指生活在一座城市中的市民、农民、移民享有完全相同的具体待遇,而应该是“同城同待遇指数”,即同一座城市的市民、农民、移民的待遇指数相同。

   东方汇 东方汇

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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

东方汇 正是基于这一反思,2014年出台的《国家新型城镇化规划》旗帜鲜明地提出要“以人的城镇化为核心”。 杜达雄月历

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.4211816.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.4211816.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.4211816.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.4211816.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.4211816.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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