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BMW to recall 44,052 cars with safety hazards in China

2019-05-23 17:46 来源:腾讯健康

  BMW to recall 44,052 cars with safety hazards in China

  而今年的第十届,两岸双方参与主办的机构便有81个,来自台湾的各界人士就有八千多人,在四大交流板块中的相关活动多达49场,等等。海峡论坛十年的发展历程中,也一直自觉地服从和服务于中华民族伟大复兴的历史大局,不断创造条件,增进两岸同胞的利益联结与心灵契合,推动两岸同胞早日形成你中有我、我中有你、水乳交融、密不可分的命运共同体意识。

(中国台湾网孙伊静)[责任编辑:孙伊静]  因此,为免遭到池鱼之殃,台北市长柯文哲多次与吴做出切割,明确宣示,“我不认为她可以代表北农”!摆明人就是“农委会”塞进来的,还不时“消遣”一下,吴音宁是不适合政治的小白兔;甚至曾在内部会议直言,“吴音宁的问题不解决,民进党会一直流血。

  至于看好谁当选台北市长,看好柯文哲者为%,看好丁守中为%,看好姚文智则为6%,另有%未表态。在前几届的基层上,本届论坛举办了诸如台湾人才就业创业政策说明会、两岸青年创新创业论坛、两岸青年双创主题峰会等旨在助力两岸青年深入互动,共创未来的相关活动。

    台湾《中国时报》发表评论文章说,吴音宁日前才公开辩称月薪14万(新台币,下同),年薪不是250万,却在议会马上被打脸。[编辑:李瑞艳]

  中国台湾网3月7日讯 据“台湾东森新闻云”报道,台湾低薪、过劳等问题严重,陷入人才流失的窘境,为求更好的生活品质,不少人选择去海外工作。

    还是那句话,别让敌视的心态毁了你我的福祉。

    中国台湾网6月7日讯 据台湾“中时电子报”报道,北农总经理吴音宁上任至今争议不断,台湾地区领导人蔡英文昨(6)日在民进党中常会力挺吴音宁,称她是位“有理想、会做事的人,但可能不是很熟悉政治的人”,政治场合的应答容易被误解,希望党部可以协助吴音宁。  据了解,近年来,温台两地经贸交流不断加强深化,在产业合作、经贸交流等多个领域取得丰硕成果,近三年台商项目落地103个、总投资亿美元,为深化两岸经济合作做出了积极贡献。

    2017年,上海文化创意产业增加值占全市生产总值的比重超过12%,成为重要的支柱性产业。

    中国台湾网5月3日讯据台湾“中时电子报”报道,台当局“教育部”以校长遴选有重大瑕疵,包括管中闵担任台湾大哥大独董,而驳回管的聘任案。  针对最近民进党当局打压阻挠国民党政治高层和新党青年骨干赴陆参加海峡论坛,闫小培表示,不管蔡英文采取怎样的措施,哪怕是采取很卑劣的措施阻止一些人过来大陆,但是人心是控制不了的,两岸民众的交流也是阻挡不了,限制不了的。

  (图片来源:绵阳市台办)[责任编辑:赵苗青]

  (图片来自台媒)  中国台湾网5月23日讯据台湾“东森新闻云”报道,台大校长遴选委员近日陆续遭检调约谈,且没有任何书面通知,只打电话通知约谈,让遴委们人心惶惶。

    洪尧昆表示,2016年出台的《平潭国际旅游岛建设方案》,明确要将平潭建设成为国际知名旅游目的地,平潭将建构目标定为“一岛两窗三区”,“一岛”指国际旅游岛,“两窗”指闽台合作交流窗口、国家对外开放窗口,“三区”则代表新兴产业区、高端服务区、宜居生活区。(中国台湾网娟子)[责任编辑:郭碧娟]

  

  BMW to recall 44,052 cars with safety hazards in China

 
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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

我们同学还给他做了表情包。

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.wujianzhimb68.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.wujianzhimb68.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.wujianzhimb68.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.wujianzhimb68.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.wujianzhimb68.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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