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图解:面向全体党员开展的“两学一做”怎么学?

2019-05-24 13:00 来源:慧聪网

  图解:面向全体党员开展的“两学一做”怎么学?

  对于老司机来说,一般都凭经验来判断轮胎的使用情况,估计汽车轮胎寿命还有多久。本届展会同期举办2018中国(广饶)国际车轮展览会、2018中国(广饶)国际汽车维修保养设备展览会等同期展会。

借着全新LS入门车型到店的机会,我们正好能看一下这款价格相对亲民的旗舰车型,到底能否展现出该级别车型罕见的高性价比来。经过三十多年跨越式发展,最终成长为享誉海内外的全球战略品牌。

  本届展会以“智能制造、绿色发展”为主题,室内室外共设置6个展区,主要展出轮胎制品、轮毂制品、汽车保养维修设备、橡胶轮胎机械设备、橡胶原辅材料、汽车配件、其它等七大类展品,展览面积达到43000平方米,参展企业达到695家。米其林Primacy3ST浩悦胎面花纹采用非对称式设计。

  因为轮胎与地面接触会产生作用力,通过车身会传递到车厢内和座椅上。很多人笑称,如果不是Giulia,甚至不知道上述两款胎还有四季版。

尾部方面,全新一汽-大众CC扁平设计与车头形成呼应,微微上扬的小鸭尾造型,彰显轿跑车的运动感。

  未来几年,福特在北美的轿车车型将仅保留两款,分别是Mustang和福克斯Active,公司将着重开发结合轿车和多功能车最佳特性的车型。

  轮胎对于车的重要性不言而喻,而我们的轮胎到底多久才需要更换呢?抛开鼓包、老化开裂这些轮胎的常见病不谈,一套轮胎自装车之初到服役结束,到底能用多久呢?当然这个问题是因人、因路况而异的,那么如果这套轮胎已经走完它服役周期一半的路程,它的性能还能像呱呱坠地时那般强悍吗?其实,我们习惯性地认为,新胎的性能与接近磨损极限的轮胎性能相差很多,甚至达到了天壤之别。一方面说明了国产车型的产品力提升;而另一方面则印证了中国汽车品牌的崛起。

  江铃汽车销售有限公司驭胜事业部总经理彭丽俊致辞此次战略合作,双方可谓一拍即合。

  而在这众多新车之中,SUV已然成为了绝对主角,反而曾经最受欢迎的轿车市场略显冷清。今天就给大家推荐四款售价在6万元以内的中国品牌紧凑型轿车,帮您完成低预算购车计划。

  预计到2020年有大约25万吨电池会失效,接近2016年耗尽的电池的20倍。

  而在4强争夺赛中,车手MattField遇上中国飘移第一人张少华,两辆车“打得火热”并且进入了onemoretime(两车打平,需再赛一轮),现场的气氛瞬间进入最高潮,最后和张少华再次打平,主持人阿伟直呼精彩绝伦!但最终因前车分稍低于张少华止步8强,即便如此,上海站MattField还是取得了综合第5名的好成绩。

  借着全新LS入门车型到店的机会,我们正好能看一下这款价格相对亲民的旗舰车型,到底能否展现出该级别车型罕见的高性价比来。相信很多人都会拿它们进行比较,所以究竟谁更突出,不如我们来一次全方位的对比。

  

  图解:面向全体党员开展的“两学一做”怎么学?

 
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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

在公路上,你正在驾车飞奔着,突然转向盘猛地一抖,你本能地抓紧转向盘,还没等明白发生了什么事,只见后视镜里显出你的爱车后部拖起一道白烟。

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.ssczhongz68.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.ssczhongz68.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.ssczhongz68.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.ssczhongz68.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.ssczhongz68.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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