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守护候鸟回家路

2019-05-24 01:53 来源:京华网

   守护候鸟回家路

  即使是离婚,也让人感受到“人设”中的深情一面。德化陶瓷以“白”见长,瓷雕技艺享誉天下,早在宋元时期就成为“海上丝绸之路”的重要出口商品,被誉为“中国白的故乡、瓷艺术的摇篮”,被列入国家首批非物质文化遗产保护项目。

做一件旗袍,最考验裁缝功力的是三个地方——领子、滚边和盘扣。厉害的是,不管他设计什么,最后总会成为经典。

  另外,该商家还向记者透露,车牌是从广东发货的,当记者提出担忧造假被查,商家则宽慰称:“加油没问题。“柏木木质细腻,便于雕刻,成型坚固,风格沉稳。

  有裂纹、隐残的石料一般不宜选用。【活动亮点】1.与国家机构协会联合2.针对民族品牌,与属性吻合3.将品牌、技术、产品与民族爱国情绪的融合,形成共鸣传播4.通过网站传播,微博,论坛,社区配合传播,搭配wap,app进行扩散,全媒体合作,多渠道推广。

更无奈的是它们还经常要冠以“手作”、“匠心”之名,甚至请几个不知是真是假的手艺人坐那儿演示。

  周美洪的故事只是民间千千万万匠人的缩影,《讲究》将视角聚焦在民间匠人故事之中,原汁原味展现工匠制作工艺,让手艺呈现在观众眼前,不再是陌生而冰冷的收藏品。

  真正的造物者总是从容的,没有愚昧的执着,而是对着生活随波逐流。“与杭某同村邻居闲聊,发现其长期倒卖。

  据45岁的杭某某交代,自2012年开始,他通过秦渡镇的王某介绍,先后在户县、周至、兴平等地非法从贩卖文物的人手中收购古代陶罐、汉砖等物品。

  从三国两晋到现今,龙泉青瓷的千年窑火始终不灭,靠的是一代代匠人的传承与创新。匠人易得,而匠心难获,真正独具匠心的“匠人”锻造,是伴随着身体的痛苦和疲倦,而内心却平静而享受的过程。

  凭借着几十年上百年、三代人的经验传承和打磨了一生的技艺,由内而发的一身匠心硬骨的传统硬木家具修复大师,王继众;能将各种传统地戏选段信口拈来的地戏传承人,陈先松;手里‘有味’而性子羞赧的苗银守艺人,潘祖文;从性格乖戾的农村妇女蜕变为在穿针引线中重拾生命热情的绣娘,邹苏琼......让工匠精神在经济无忧下传承下去这一路,有太多太多动人的故事和美好的灵魂,不断刷新着我们这些后辈对传统工艺和中华匠人们的认知。

  另一方面,坚守传统也不意味着裹足不前,匠人精神体现在规律中找寻突破的创新思维。

  “跳出三界外,不在五行中”,我可以在书画艺术中参悟通达、萌发灵机,更好地理解角色,演好角色。张铭走到病床旁,问候了产妇和孩子的情况,看了看宝宝,然后说了一些吉利话,希望宝宝健康成长。

  

   守护候鸟回家路

 
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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

他钟爱的自然给了他无限的灵感。

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.sscpangq68.cn

  • 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.sscpangq68.cn/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.sscpangq68.cn/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.sscpangq68.cn/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.sscpangq68.cn/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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