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2018“春舞鹤城”暨齐齐哈尔市第四届舞蹈节启动

2019-10-22 01:18 来源:慧聪网

  2018“春舞鹤城”暨齐齐哈尔市第四届舞蹈节启动

    《意见》要求,提高党内法规制度执行力,要坚持以上率下,从各级领导机关和党员领导干部做起,以身作则、严格要求,带头尊规学规守规用规。  强化制度执行力建设,治理官场“大忽悠”  第一,加强制度建设,尤其是加强责任体系建设、工作运行机制建设和考核评价机制建设,形成严密、科学、可操作的制度规范体系,这是提高制度执行力的前提和基础。

  新华社北京1月16日电中央军委近日印发《中央军委巡视工作条例》,自2018年1月15日起施行。”(记者陈磊)

    在2018年新春佳节即将到来之际,为丰富中心干部职工的文化生活,科技部生物中心工会组织同志们利用业余时间开展了迎新春系列体育活动,包括扑克牌升级比赛、羽毛球比赛、乒乓球比赛、趣味投篮比赛、台球比赛和踢毽子比赛6项活动。突出重点高压反腐,加大对扶贫、环保等关系到社会民生领域违纪问题的查处力度,看住人财物等重点岗位和审批程序中的关键环节,严肃查处十八大以来不收敛不收手,问题线索集中、群众反映强烈,现在重要岗位且可能还要提拔使用的领导干部;消除监督执纪“空白点”,纪工委将对“零线索”“零处置”的部门进行专门了解分析,对隐瞒不报、压案不查的,对问题线索较多、群众反映强烈,但长期不开展纪律审查工作的,严肃问责;严格依规依纪审理,严格执行监督执纪工作规则,做到查审分离。

    十九大报告提出,加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。该专题片深入剖析典型案例,讲述鲜活的监督执纪故事,具有很强的警示和教育意义。

(侯馨远申相磊)

    党的十九大报告指出,“全面从严治党永远在路上”,“坚持以上率下,巩固拓展落实中央八项规定精神成果,继续整治‘四风’问题”。

  在中央国家机关部署开展了“以案释纪明纪、严守纪律规矩”主题警示教育月活动,各级党组织通报典型案件185起,营造了全面从严治党的舆论氛围。扎实推进区域化党建,坚持和完善街道大工委、社区大党委工作机制、基层党建工作联席会议制度。

    催生官场“大忽悠”的根本原因在于制度执行不力  要治理官场“大忽悠”,加强制度建设是根本之策。

  ”庄德水说,“最后,推动全面从严治党责任落到实处,改变我们的政治生态,用好问责利器,做到失责必问、问责必严,强化监督职责,推动管党治党责任全面覆盖、层层传导。  参会人员充分肯定2017年所领导班子团结领导全所职工,在推进农药管理法规建设和全所思想政治建设、人才队伍建设等方面取得的成绩;高度评价新一届领导班子团结向上、勇于担当、真抓实干、严于律己的工作作风,以上率下地带动了全所团结友爱、奋发有为的良好氛围,有力地推动了《农药管理条例》及配套规章的落地;赞成所领导把握乡村振兴战略,结合全面贯彻实施《农药管理条例》提出的2018年主要目标和重点工作。

    庄德水的建议是,首先,在反腐败大趋势下,中央仍需继续保持高压反腐态势不松懈,不能让反腐败半途而废。

  老司长郭书田说,政法司现在的干部队伍精干,年龄、学历、素质都比过去强很多,现在工作量大、任务艰巨,但效率高,成果显著。

  在利用好传统宣传阵地的同时,也要充分利用新媒体技术开展普法活动,努力构建多层次、立体化、全方位的气象法治宣传教育网络。这些基础性、综合性的党内法规构成了党内法规制度体系的主干,构建起了“不能腐”的有效机制,为全面从严治党提供了有力的制度保障。

  

  2018“春舞鹤城”暨齐齐哈尔市第四届舞蹈节启动

 
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2018“春舞鹤城”暨齐齐哈尔市第四届舞蹈节启动

一要把政治建设摆在首位,坚决维护以习近平同志为核心的党中央权威和集中统一领导;二要以永远在路上的执着,坚定不移地推动全面从严治党向纵深发展;三要驰而不息纠正“四风”,营造风清气正良好氛围;四要强化宣传思想工作的引领作用,努力营造和谐文化氛围;五要发挥群团组织作用,团结全社干部职工为改革发展作贡献。

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.i0981.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.i0981.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.i0981.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.i0981.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.i0981.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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