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2018-10-17 05:21 来源:放心医苑

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  秒速赛车但从全国范围来看,各地在探索解决保障流动人口权益的政策法规制定过程中,仍有三大难题还无法妥善解决,分别是随迁子女高中段教育问题、保障性住房的问题、“一金五险”问题。其次是通过引入城市设计的技术力量来逐步塑造城市的宜居环境。

杭州还通过打造各级各类社会综合服务平台、开展“春风行动”、“春雷行动”等各类专项活动,畅通包括农民工在内的城市流动人口利益诉求渠道,无偿提供法律咨询和法律援助,使农民工权益遭受不法侵害的问题得到及时的帮助和解决。中华人民共和国成立以后,基于大规模的工业化建设的需要,城市规划在城市研究中起主导作用。

  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。一、概述随着城市化、工业化的快速推进,既推动了城市的繁荣与发展,也使城市生态环境付出了巨大代价,能源资源浪费,垃圾处理量剧增,水污染和大气污染加剧,光污染、噪声污染也日趋严重。

  秦统一六国后,在灵隐山麓始设县治,称钱唐,属会稽郡。7、有安全。

以往,中国城市湿地大都被城市管理者视为“包袱”,其原因就是他们只看到保护是一种付出和负担,没看到可以采取积极保护的方式,没看到积极保护会产生巨大效益。

  如在湿地重建过程中,水文功能恢复得比较快,营养物质也可经过一段时间积累而成,但要发育成支持多种野生动物的湿地生境则需要多年的时间。

  同时,给予符合条件的农民工和用人单位稳岗补贴、用工和社保补贴、公益性岗位补贴、自主创业补贴、农村电商创业补贴等政策扶持。树立系统思维。

  庞大规模的流动人口给北京市的社会经济发展带来了巨大的影响,也对城市的社会管理和社会服务提出了新的要求。

  积极倡导公众在消费时选择无污染、无公害、有助于公众健康的绿色产品,在追求舒适生活的同时,注重环保、节约资源和能源。立法典型案例与亮点。

  1909年德国学者艾尔弗雷德·韦伯(AlfredWeber)发表了《论工业区位》,美国学者伯吉斯(Bur-gess)、黑格(Haig)先后于1926年和I927年出版了研究城市内部结构的著作。

  秒速赛车城市领导制订规划,市民和企业按照规划开展自己的活动,这好比围棋博弈,领导、规划局是围棋一方,市民、企业是围棋另一方。

  自2013年英国城市学学会与杭州城研中心签署战略合作协议以来,双方本着“项目带动、资源共享、优势互补”的原则,以学术活动为载体,以城市规划咨询项目为抓手,不断拓宽战略合作领域,丰富战略合作形式,注重成效,注重双赢,实现双方战略合作新发展。相信在我们的不懈努力下,未来的杭州也会真正成为全体杭州人和“新杭州人”的利益共同体、命运共同体,真正成为一座政治清明、社会公平、充满人文关怀的城市,成为不同阶层人民共同生活的美好家园。

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邮箱大全 在此,首先我对本次征集评选活动的圆满成功和各位获奖者,表示热烈的祝贺!两年来,在浙江省委省政府、杭州市委市政府的正确领导下,杭州的城市学研究工作从无到有,研究力量从小到大,取得了不俗的研究成果和工作业绩,其中有很多面向现实、务实创新的举措和研究报告,给大家留下了深刻的印象。

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.b2bhearing.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.b2bhearing.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.b2bhearing.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.b2bhearing.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.b2bhearing.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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