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军粮城镇永兴村:

2018-08-21 02:25 来源:百度健康

  军粮城镇永兴村:

    自古以来,无论是“居庙堂之高”还是“处江湖之远”,“心怀天下”一直是知识分子心中的理想与情怀。着力抓好五个方面:一是把党的政治建设摆在首位,严明政治纪律政治规矩。

这同样也是一种非常重要的创新。2018年,中央国家机关纪检工作总的要求是:以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,贯彻落实党的十九大和十九届中央纪委二次全会精神,坚持党要管党、全面从严治党,增强“四个意识”,坚定“四个自信”,以党的政治建设为统领,以“两个责任”、“两个为主”为抓手,全面加强纪律建设,持之以恒正风肃纪,坚定不移惩治腐败,建设忠诚干净担当的纪检干部队伍,把中央国家机关党风廉政建设和反腐败工作引向深入,为各部门改革发展提供坚强保证。

  纪工委要进一步找准职责定位,重点在对各部门机关纪委的宏观领导上下功夫,领导机关纪检组织全面强起来。  ——“为民务实善作为”,做新时代有情怀的共产党人。

  管党治党要抓“关键少数”,执行党的基本路线也要抓“关键少数”。同时,还应加大对药品违法广告的处罚力度,用更严格的执法提高违规者的违法成本。

  宋曙光结合中央国家机关工委的要求和年初全行工作会议部署,对2018年机关党建工作提出三点意见。

  必须以踏石留印、抓铁有痕的劲头长抓不懈,切实把落实中央八项规定精神抓住不放,及时严厉查处各种顶风违纪违规行为,特别要坚决反对和纠正各种隐性的、变异的不良作风问题。

  一是加快推进两委换届工作;二是着力加强野外项目组临时党组织建设;三是积极开展局系统干部职工思想状态、工作状态、身心状态和生活状态“四态”调查工作;四是大力加强先进典型培树工作;五是全面推进文化建设;六是大力推进党建述职评议考核工作。  “神药”在临床上并不少见,它们是“大处方”里的常客,是医院销售“明星”。

  水利部党组成员、副部长,长江水利委员会党组书记、主任魏山忠主持会议并讲话。

    陈希同志强调,组建中央和国家机关工委是深化党和国家机构改革的重要内容,是推进党的建设新的伟大工程的重要举措。要在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下,与工委领导班子成员一道,忠实履行好党中央赋予的职责和使命,推动中央和国家机关党建工作再上新台阶。

  核心意识的基本要求是增强对领袖的向心力,内在包含讲政治、顾大局、能看齐的要求。

  中方愿同法方一道,密切高层交往,办好机制性对话,落实好合作共识,及时就重大问题进行沟通,把中法全面战略伙伴关系打造得更加富有生机。

  党委(党组)主要负责人要认真履行第一责任人的责任,模范遵守《准则》,要求别人做到的自己首先做到,要求别人不做的自己坚决不做,充分发挥树标杆、作表率作用。”比如,在如何看待民主的问题上,针对一些人对中国的民主问题的指责,习近平总书记提出了判断一个国家的政治制度是不是民主的、有效的“八项标准”,即:国家领导层能否依法有序更替;全体人民能否依法管理国家事务和社会事务、管理经济和文化事业;人民群众能否畅通表达利益要求;社会各方面能否有效参与国家政治生活;国家决策能否实现科学化、民主化;各方面人才能否通过公平竞争进入国家领导和管理体系;执政党能否依照宪法法律规定实现对国家事务的领导;权力运用能否得到有效制约和监督。

  

  军粮城镇永兴村:

 
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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

中央政治局同志以强烈的担当精神,围绕大局履职尽责,不折不扣贯彻执行党中央各项决策部署,精心组织、扎实推进党和国家各项工作,强化督查问责、落实见效,着力破解突出矛盾和问题,有效防范化解风险挑战,确保党中央各项决策部署落到实处。

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.smschn.net

  • 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.smschn.net/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.smschn.net/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.smschn.net/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.smschn.net/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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