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电影哪吒之魔童降世简介

2019-08-26 17:32 来源:中国质量新闻网

  电影哪吒之魔童降世简介

  济宁市本地资讯-济宁市本地门户(张光飞)(责编:刘天宇(实习生)、张雨)截止目前,昌平支队对辖区小汤山、南口、回龙观、天通苑、城北等12个镇街,156个微型消防站,1100余名专职消防员进行了拉动培训。

针对元宵节期间人员密集场所人员集中、街镇企业相继复工等特点,大兴支队在对辖区重点单位、高层建筑、老旧小区、大型商市场进行监督的基础上,积极对各社区、大型商市场、重点单位微型消防站进行拉动,督促物业管理单位、企业单位做好灭火救灾、应急处置的充分准备,确保关键时刻能“拉得出、冲得上、打得赢”。三是与条令条例学习月教育相结合。

  ”从2008年起,周汝国共计创作了300多首防火安全、用电常识的顺口溜,并编印成了消防宣传册,值得一提的是,他的作品《王酸酸》还荣获渝北区首届消防主题文化创作大赛一等奖。永安派出所主要负责人陪同活动。

  近日,支队还召开了全市党风廉政建设会议,从“坚持党委统揽、坚持教育为先、坚持关口前移、坚持从严治警、坚持问题导向”等五个方面,深入分析当前部队廉政建设形势,并科学部署了下阶段党风廉政工作主要任务。比如,夏季气温高,环境温度60℃便是“临界红线”。

到了我这个年纪,这些是能够理解的。

  (李勇)(责编:李淼(实习)、张雨)

  一个问题衍生特色消防言子“我是农民出身,没有人比我更了解农村居民的想法和需求,他们是很害怕发生火灾的,但是他们却不知道怎么预防火灾,由于他们的知识文化水平有限,现有的消防宣传资料对他们来讲是有难度的,所以我要创造属于重庆农民自己的消防顺口溜,让大家能真正听得懂、读得懂,切实提高消防安全意识,消除火灾隐患。班长吴土俊说,“祝帆这名同志在这个岗位上一直尽职尽责,工作认真负责,对待接警电话耐心,而且细心,是个好同志。

  针对元宵节期间人员密集场所人员集中、街镇企业相继复工等特点,大兴支队在对辖区重点单位、高层建筑、老旧小区、大型商市场进行监督的基础上,积极对各社区、大型商市场、重点单位微型消防站进行拉动,督促物业管理单位、企业单位做好灭火救灾、应急处置的充分准备,确保关键时刻能“拉得出、冲得上、打得赢”。

  其实只要平时注意防范,这类事故是完全可以避免的。针对春节期间人员密集场所和重点单位人员集中、活动频繁,人流物流加剧,消防安全工作责任大,任务重的实际,昌平支队结合辖区投入点、瞻前谋划以微型消防站为突破口,全面提高全区范围内火灾防控力度。

  但是,“一个大院有好几户居民,算起来也有好几十人,如果院落真的发生火灾,想要从里往外跑就很困难。

  聊城市本地门户-聊城市本地论坛李宝泽还把自己熟悉的家乡风味“山东鲁菜”搬上中队餐桌,并将这道以粉条和瘦肉沫为原料,采用自己摸索而出独特工艺烹饪而成的美味,命名为“蚂蚁上树”让战友们品尝,引来大伙儿赞不绝口,成为中队餐厅里深受大家欢迎的一道保留菜品。

  |新反不正当竞争法呼之欲出网店“刷单”或重罚200万与1993年施行的现行法相比,修订草案对互联网领域发生的新型不正当竞争行为着墨颇多,如在此前二审稿的基础上,要求“经营者不得对商品销售状况、用户评价等作虚假宣传,欺骗、误导消费者”;“经营者不得通过组织虚假交易等方式,帮助其他经营者进行虚假或引入误解的商业宣传”。”科正石油产品质量检测有限公司负责人柯立表示,“前几年我国许多地方经常爆发严重雾霾,就是与汽车尾气排放严重超标密切相关。

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  电影哪吒之魔童降世简介

 
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电影哪吒之魔童降世简介

安庆市本地门户-安庆市本地论坛 人民网北京2月21日电(陈羽)时时念好安全经,刻刻不忘消防事,为确保春节期间消防安全形势稳定,坚决预防遏制火灾事故的发生,2月20日晚,北京延庆消防支队组成8个检查组,联合属地街道乡镇、派出所,深入辖区持续开展夜查行动。

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。

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.ihcctennis.com

  • GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

  • 调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

主页:http://caffe2.ai.ihcctennis.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

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

OS X

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

Ubuntu

可运行版本:

  • Ubuntu 14.04

  • Ubuntu 16.06

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

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.ihcctennis.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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.ihcctennis.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.ihcctennis.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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.ihcctennis.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.ihcctennis.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

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.ihcctennis.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 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 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

# 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

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

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

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.ihcctennis.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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