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航拍篁岭梯田花海 犹如“大地指纹”

2019-11-20 09:37 来源:凤凰社

  航拍篁岭梯田花海 犹如“大地指纹”

  21世纪经济报道称,像北京这样的一线城市,房价飙升得令北漂一族短时间内根本无法买得起房,但又得在京漂着,那么只好,需求是刚性的,房子就这么多,房租上涨因此势在必行。2017年,百强前50企业拿地金额达万亿元,其中招拍挂拿地金额万亿元,同比增长%,占全国300城土地成交金额的%。

在另一家门面不大的地产中介机构中,工作人员张先生告诉记者,在他看来,涨价的主要原因有两个:一是没有房源,去年年底低价房已经被抢光;另一个则是2017年底北京市政府正式迁往副中心,又带动了该地区的租金价格。其实,类似张小姐这样的担心可以休矣,因为自去年年底以来广州市不动产登记、税费缴交的流程已梳理顺畅,通过微信公众号“广州不动产登记”一个平台即可进行预约,税费缴交也不需要前置预约,大大方便了市民。

  根据国务院机构改革方案,不再保留文化部、国家旅游局,组建文化和旅游部,这是国内文化旅游产业发展的重要节点。事实上,以如今发展商的推盘速度,相信这批未售单位距离推售日期已不远,可见征收空置税并不是必要选项,对增加住宅供应的作用也有限。

  中信证券明明研究团队认为支持今年上半年央行可能上调存贷款基准利率,非对称加息可以成为央行操作的选项之一。此外,永定镇将拆除4000平方米违法违规餐饮建筑,并进行绿化。

建行广东省分行行长刘军介绍,“家庭不动产财富管理”试点2个月来,建行已累计受理了394笔业务申请,储备了614套房源,旗下住房租赁专业公司已与47名业主签订协议,并向其中2名业主支付了住房长租收益。

  在“两会”定调楼市调控不会放松后,短短三天时间,包括大连、阜阳等地均出台楼市调控政策以促进房地产市场平稳健康发展。

  然而,多个项目在申请贷款过程中,都存在拒绝购房人使用“公积金贷+商贷”组合贷款方式的现象。其中既有恒大、万达、华侨城、中青旅等巨型企业,也有华强方特、长隆、华谊兄弟等中小企业以及大量的文旅小镇。

  受虚假信息侵害可解除合同根据两份合同列出的违约责任,如果买方或卖方所委托的中介方因隐瞒、虚构信息侵害买方或卖方利益的,中介方面应当退还已收取的房地产经纪服务费并依法承担赔偿责任,买方和卖方也有权单方解除合同。

  上路前,还须通过专家评估论证;上路后,测试车辆要安装监管设施并上传数据,以确保按规定时间、规定路段试验,并随时接受监督。2.数据共享更便捷预约平台与交易网签系统数据无缝对接,凡登记业主本人预约,只需填写三项信息:姓名、身份证号码和电话号码,系统即可自动显示该申请人网签相关信息,无需再填写不动产权证上的各类信息。

  北距北京89公里,东距天津122公里,南距保定54公里,海陆空交通体系发达,交通优势明显,产业基础成熟,是京津冀一体化的“战略集结点”。

  与此同时,存量房能够有效参与到租赁市场中。

  (原标题:文旅融合加速推动“新旅游”时代到来)携手实现产学研合作发展的积极举措,推动“科创+”发展新模式升级发展。

  

  航拍篁岭梯田花海 犹如“大地指纹”

 
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航拍篁岭梯田花海 犹如“大地指纹”

绿色建筑示意图在这一概念中,我们发现,太阳能资源的利用与控制,是整座建筑在不使用机械设备的前提下,所达到建筑内温度调节的最佳目的。

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。

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.shengyuansheng.com

  • GitHub: https://github.com/caffe2/caffe2

  • 调查:https://www.surveymonkey.com/r/caffe2

主页:http://caffe2.ai.shengyuansheng.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

git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git

cd caffe2

OS X

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

brew install automake protobuf

mkdir build && cd build

cmake ..

make

Ubuntu

可运行版本:

  • Ubuntu 14.04

  • Ubuntu 16.06

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

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.shengyuansheng.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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.shengyuansheng.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.shengyuansheng.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

sudo apt-get update && sudo apt-get install wget -y --no-install-recommends

wget "http://developer.download.nvidia.com.shengyuansheng.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.shengyuansheng.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

CUDNN_URL="http://developer.download.nvidia.com.shengyuansheng.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 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 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

# 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

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

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

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.shengyuansheng.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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