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民航局:建立适用生产经营单位的安全绩效机制

2019-05-20 15:29 来源:维基百科

  民航局:建立适用生产经营单位的安全绩效机制

  百度原标题:速去捡漏,英寸官翻版登陆苹果官网如果觉得新款苹果设备价格过于昂贵的话,不妨选择官翻版。其中最重要的元件是ToF(time-of-flight,飞行时间技术)传感器,按照百科资料的解释,该技术得名于航空的遥感科技,简单来说就是深度传感器配合红外点阵投影计算出目标物体(手机上特指人脸)的三位轮廓信息。

凭借64位台式电脑级架构,A8芯片的速度和响应能力可与众多个人电脑、游戏主机相媲美。如果换上更高级的H370或者B360,把这些空焊位都补上,就能同时插18块显卡,再创新纪录。

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  凤凰网科技李艳3月已入中旬,与万物复苏的节点同步,中国的手机市场也呈现出欣欣向荣的气象。GPU-Z  在GPU-Z显示的信息中,满血版与非满血版MX150的区别主要集中在核心频率、像素填充率以及纹理填充率等方面,其中满血版MX150(惠普战66)显卡的频率为1469MHz-1532MHz,像素填充率为/s,纹理填充率为/s;而非满血的MX150(小米笔记本Pro)的相关参数为,频率:1252MHz-1341MHz,像素填充率:20GPixel/s,纹理填充率:30GTexel/s;另一款非满血显卡(小米笔记本Air)的相关参数为,频率:937MHz-1038MHz,像素填充率为15GPixel/s,纹理填充率为/s;  除了核心频率外,像素填充率(PixelFillrate)和纹理填充率(TextureFillrate)也是两个关键参数,显卡的核心频率是二者的计算因数,显卡核心频率越高,这两个值就越大,性能也更加强悍。

原标题:已下架!谷歌最强安卓平板PixelC突然停售现如今随着平板行业销量下滑,平板行业又一次进入寒冬,2015年的时候谷歌推出了它的旗舰级平板电脑PixelC,并被冠以最强安卓平板名号,就在近日PixelC突然从GoogleStore中下架。

  RazerPhone弃耳机孔雷蛇CEO这样解释此外,

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  如果你不了解自己的手机型号,翻过手机,在左下角就能看到。

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  乔健更坦言:我们没有KPI,是在大平台上的创业,充分释放活力。

  百度固定镜头相机:佳能:%尼康:%卡西欧:%单反相机:佳能:%尼康:%理光:%无反/微单相机:奥林巴斯:%佳能:%索尼:%数字摄像机:松下:42%索尼:%JVC:%运动相机:GoPro:%索尼:%松下:%编辑短评:从数据来看,日本市场和中国的相机市场还是有着不小的区别的,比如固定镜头相机中索尼甚至没有排进前三(索尼可是有着自己的黑卡系列)。

  目前最轻的笔记本单机重量为720g左右,但是一台13英寸级别的产品。而在全球创新的大环境下,中国具有独特的优势:1、中国具有全世界领先的量产制造能力;2、中国具有最强大的消费市场和消费能力;3、中国具有相对较好的资本市场热度。

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  民航局:建立适用生产经营单位的安全绩效机制

 
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民航局:建立适用生产经营单位的安全绩效机制

百度 其实,随着华为Mate10得到不错的市场反馈之后,大家的视线也放在了今年即将发布的华为Mate11身上,毕竟,我们都有一种喜新厌旧的现象。

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.ymdtg.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.ymdtg.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.ymdtg.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.ymdtg.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.ymdtg.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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