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3D打印新方法推动4D打印简化

2019-09-18 23:35 来源:挂号网

   3D打印新方法推动4D打印简化

  据比利时的《最新消息报》报道,由于在续约问题上,双方存在较大的差距,所以,热刺计划在今夏出售中卫托比-阿尔德韦雷尔德,他们希望能得到5000万欧元。这场比赛中队员打的非常拼,很好的执行了赛前的策略,但我们要忘掉这场比赛,回到酒店就开始准备下一场。

我要做的就是在荷兰队和利物浦俱乐部都勤奋努力,我不希望将来在退役以后,我为自己的表现感到后悔。而古蒂之后,目前执教青年B队的阿尔瓦罗-贝尼托将升任A队主帅,而劳尔将接下贝尼托的位置,三个当年皇马的好友,将组成目前拉法布利卡教练席的梯队。

  当我退役时,我完全没有成为一名教练的想法,我不想再训练,我想停下来,干点别的事。所以在这种情况下两队从开局之后便打的非常拼,无论在身体的对抗上,还是在比赛的强度上都明显比G1的比赛更加精彩,不过最终还是广东对比赛做的更充分,经过4节的激烈比赛广东在主场以123-99大胜对手,在将此轮系列赛的总比分改写为2-0的同时也拿到了晋级半决赛的赛点。

  我们都知道他,我们也开始看一些视频录像,对对手进行分析。(ssnake)

穆帅认为拉姆塞这样的B2B中场可以给他带来帮助,不过要想得到拉姆塞,他们面临着切尔西的竞争。

  至此,李盈莹赛季得分700正式达成,这是一个值得称赞的荣誉。

  石川佳纯当时表示:作为队友,她可以战胜如此多中国名将,也给我很大的勇气和鼓励,真心佩服她,觉得她很赞,也给了我在今后的比赛中战胜中国选手的巨大勇气和信心!之后的比赛,石川佳纯对阵中国选手的确有了很大的改观,虽然很难赢,但是她不在惧怕中国选手,此时平野美宇连续输球自信心受挫,石川佳纯反而完成了蜕变。据悉,迪拜胜利给卡西开出了一份为期两年、年薪高达250万欧元、约合2千万元人民币的合约,虽然这样的年薪无法和中超大牌外援相提并论,但却也足够具有诚意了。

  球员生涯的斯塔姆十分辉煌,他获得过三次英超联赛冠军、一次荷甲联赛冠军、一次欧洲冠军,并于1999年帮助曼联加冕赛季三冠王,他在曼联和AC米兰都留下了足迹。

  其三,赵睿单场投中8球,创造生涯最高进球数纪录。不得不说原本以为会咬得最紧的广东与新疆之间的对决,如今却呈现了一边倒的态势,而导致这个结果的最主要的原因就是斯隆的加盟激活了广东。

  目前,托比-阿尔德韦雷尔德的周薪是55000欧元,不包含奖金在内。

  这样一看,李盈莹不仅会得分,还会接一传,又如此年轻,即便本赛季不夺冠那又如何,谁能阻止她进入到国家队展示自己的天赋。

  俱乐部认为这是个严重的失误。末节比赛,刘晓宇上篮得手,李晓旭三分命中,杰克逊和方硕也各中一记三分球,将分差追回个位数。

  

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3D打印新方法推动4D打印简化

正如江苏队的主帅所言,要想防住他只有把他锁在更衣室。

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.szstgs.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.szstgs.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.szstgs.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.szstgs.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.szstgs.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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