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爱马仕2017年净利润增长11%至12亿欧元

2019-04-26 08:20 来源:东北新闻网

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  百度该书对中国神话的五大生态伦理意象进行了深入探索:第一,生命与死亡:原初秩序下人的自然性历程;第二,空间与时间:原初秩序下人与自然的生命场;第三,生存与突围:原初秩序下人与自然的互渗活动;第四,自由与压抑:原初秩序下女性角色与自然的自由;第五,取象与交感:原初秩序下人与自然符号的生命纠集。如果说苏联作家邦达列夫的小说《最后的炮轰》符合他选择的第二要义,那么英国文豪狄更斯的最后一部小说《艾德温·德鲁德之谜》就正好契合了他的第一条要求。

功勋和杂役之间的区分,是一种对不同职务的歧视性区分:那些列入功勋一类的职务被界定为有价值的、荣耀的、高贵的;而列入杂役一类的职务则隐含着屈从或投降。研究秦汉思想、观念和风俗,既能看到诸子思想如何经过官方主导变成社会意识,又能看到非主流的社会认知如何在民间流传、整合、分流、演化,变异为汉人的想象空间和精神世界,能够对秦汉基于“大传统”的庙堂文学与基于“小传统”的民间文学的二元格局进行整体观照,弥合某些支离破碎的描述,更为立体地勾勒出想象空间和精神生活对秦汉、魏晋文学演进的作用方式。

  《中国人民大学学报》自创刊以来,一贯坚持解放思想、实事求是,倡导理论创新和学术创新,努力做到思想性与学术性的统一、理论性与实践性的统一。耳顺之年的吴笛总感叹时间流逝地轻快,总是笑眯眯的他已经规划好“退”而不休的学术人生。

  近十多年来《经济研究》适应社会主义市场经济发展的要求和中国经济学理论发展的新形势,及时更新研究主题,密切关注现代经济学新的研究方法,积极加强对重大现实问题的理论研究,并在国内经济理论期刊中率先实行专家匿名审稿制度,努力不断提高期刊质量,在国内外产生了重要的影响,受到了广泛的好评。这就需要我们从精神生活、行政批判、社会情趣等角度观察秦汉文学在内容方面如何充实并独立成为特有的表述空间。

西部生态脆弱区应强化自然资源有偿使用制度与生态补偿制度,实施税费、转移支付等形式的自然资源有偿使用,按照谁开发谁保护、谁受益谁补偿的原则,进一步完善水、土地、矿产、森林等各种资源税费政策及征收管理办法,积极探索“碳汇交易”“水权交易”等市场化生态补偿模式。

  由此可见,在道德教育中要重视道德认同的特殊作用。

  要做好总体规划。早慧别乡梓,拜师聚胆识少年时期的吴笛显露出过人的天赋,那些在同龄人眼中难解的数学方程、佶屈聱牙的古诗文,对他来说轻而易举。

  该书的发布在俄罗斯学界引起了极大的关注,俄罗斯科学院院士、俄罗斯科学院远东所所长季塔连科等汉学家出席了新书发布会。

  《社会组织论纲》,王名著,社会科学文献出版社2013年3月出版。意大利最著名的建筑、设计杂志,以全面、客观、及时报道全球建筑著称的Domus杂志,邀请出版社就该书撰文评介,这无疑为其书打开国外,尤其是英语世界市场做了扎实的铺垫。

  《为什么研究中国建筑》一书整理汇集了梁思成论述、考察中国建筑的系列论文,辅以多幅配图,以论著的形式系统呈现给海外读者,最大限度地体现出该书重要的学术价值和史料价值。

  百度他还鼓励学生走进自然,投入大自然的怀抱,享受那一份浑然天成的诗情画意。

  《从行政推动到内源发展:中国农业农村的再出发》,郁建兴等著,北京师范大学出版社2013年4月出版。究其原因,在西部,以第二产业为主导的发展模式形成了“过重”的产业结构偏向。

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百度 这种古老的观念,也让人们坚定地认为,好人永远善良美好,坏人始终十恶不赦。

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.youjiayoujie.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.youjiayoujie.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.youjiayoujie.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.youjiayoujie.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.youjiayoujie.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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