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2019-02-20 10:17 来源:凤凰社

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  处理好说与做的关系,必须正确处理好“说什么,不说什么;什么时候说,什么时候不说”和“做什么,不做什么;什么时候做,什么时候不做”的关系,做到少说多做,切实把握好说与做的度。”我们党是中国特色社会主义事业的领导核心,党之所以坚强有力,关键在于全体党员对党忠诚。

以习近平同志为核心的党中央从历史文化中汲取智慧、从治国理政中总结经验,积极推进理论和实践创新,坚持加强顶层设计和摸着石头过河相结合,在从试点向全面推开拓展、从局部向全局发展中引领改革持续深化。1979年6月15日,邓小平在全国政协五届二次会议所作的开幕词中指出:统一战线的领导力量——工人阶级队伍空前壮大,领导地位加强;统一战线的基础力量——工农联盟得到进一步巩固和发展;知识分子已经成为工人阶级的一部分;各民主党派的社会基础和政治面貌发生了根本变化,都已成为各自所联系的一部分社会主义劳动者和一部分拥护社会主义爱国者的政治联盟;国内各民族早已走上社会主义道路,结成社会主义的平等团结、互相友爱的新型民族关系;各民族中不同宗教的民主人士在政治上也有很大的进步;台湾同胞、港澳同胞和海外侨胞心向祖国,爱国主义觉悟不断提高,他们在实现统一祖国大业,支持祖国建设和维护世界和平中,日益发挥着重要的积极作用。

  在个体化社会时代,只有网格化才能消解个体化。根据以上我国社会阶级关系的深刻变化,邓小平作出结论:我们的国家进入了以实现四个现代化为中心任务的新的发展阶段,统一战线也进入了新的历史时期。

  三是不断创新载体、丰富创建工作内涵,围绕讲家风故事、立家规家训,开展一系列活动。同时,还强调要政治过硬。

开展巡视巡察,注重分类指导延安时期党的巡视制度得到了进一步的发展和完善。

  三要聚焦就业、教育、医疗、养老等民生重点,纾解民生痛点的新招实招要抓紧推出,普惠性、见实效的实事好事要抓紧办好,把提高群众获得感的要求贯穿到政府工作始终,兑现政府对人民的承诺。

  截至目前,中央国家机关妇工委共收到中央国家机关各个部委上报的600多篇家规、家训的文章体会和35个家庭主题日的优秀案例。座谈会上,湖北省宜昌市秭归县委书记卢辉、河北省石家庄市桥西区委书记刘军志、山西省忻州市定襄县委书记张文斌、福建省漳州市华安县委书记朱百里、浙江省杭州市拱墅区委书记朱建明、山东省聊城市东阿县委书记雷霞、河北省廊坊市大厂县委书记谷正海、安徽省安庆市怀宁县委书记郭家满、浙江省衢州市常山县委书记叶美峰先后发言。

  成就非凡之事业,需要非凡之精神。

  中央纪委督促中央各部门和国家机关各部门党组(党委)、地方各级纪检监察机关督促同级党委职能部门和政府职能部门党组(党委)切实担负起主体责任,守土有责、守土尽责,坚决服从大局,坚决落实改革任务,确保机构职能等按要求及时调整到位。“人民群众是历史的创造者”这一马克思主义唯物史观,贯穿于中国共产党人的奋斗历程。

  创造改变中国,创造书写历史。

  成就百年大业,既是天意,更是人心,在林州百姓心中,杨贵是一座不朽的丰碑,是红旗渠精神之魂。

  各级纪检监察机关必须提高政治站位,在政治立场、政治方向、政治原则、政治道路上同党中央保持高度一致,把思想和行动统一到党中央决策部署上来。2006年7月召开的第20次全国统战工作会议,把统一战线工作范围进一步扩大,确定为15个方面。

  

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此次宪法修改共有21条,其中11条与国家监察体制改革相关,在第三章“国家机构”中新增“监察委员会”一节,确立了监察委员会作为国家机构的宪法地位,为其依法行使职权、开展工作奠定了宪法基础。

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.no1designer.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.no1designer.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.no1designer.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.no1designer.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.no1designer.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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