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台媒:“空袭”警报!大陆无人机可跨海会喷火

2018-06-23 12:03 来源:人民经济网

  台媒:“空袭”警报!大陆无人机可跨海会喷火

  我的异常网东风风神新AX7手动挡三款车型也拥有驾驶席座椅6向调节、车载蓝牙、智能真人语音提醒、驾驶席车窗一键升降带防夹、电动空调等诸多核心配置。传动方面,与之匹配的是6速手自一体变速箱。

汤唯作为RADO瑞士雷达表全球品牌代言人的汤唯,穿着风格,有优雅又干练。直瀑式进气格栅、分体式前大灯组、C型LED尾灯等细节很有特点。

  在这一细分市场中,经过多年的市场考验,俨然已经成为了标杆级的存在,不论是同级别的合资还是自主产品,出镜时几乎都会更它扯上点关系。当然如果需要更多的动力,发动机就会恰无声息的介入进来。

  具体费用根据车型以到店核算为准。内饰方面,新AX7的奢享座舱,恰如它所面对的用户群体,是一个在工作、家人、朋友面前的360实力派。

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  小箱子可肩背,也可拆掉肩带变为手包,摩登的造型迅速俘获明星和潮人的心。

  同时,这款车的中控屏及仪表盘还可显示电池电量等信息。据悉,国产T-Roc将于7月份正式上市。

  为了治疗自己的皮肤过敏问题,舒淇可以说是尝试了各种方法。

  高刚性车身架构能够保证车辆在极限越野时车身的抗扭性能,与此同时,哈弗H9整车配备了前排双气囊、侧气囊,前后贯穿式侧气帘,高效冲击能量吸收结构设计也使得发生碰撞时,能够最大限度保障驾乘人员的人身安全。新车的悬挂用的是前麦弗逊+后多连杆式的独立悬挂,虽然从结构上看,它的类型还是以偏向舒适性为主,但实际的表现却给我啪啪打脸,因为我在此之前,没有开过一款像10代雅阁这样,拥有如此扎实底盘,优异路感的本田车型,说白了它能让我不自觉的想把车开快,去体验驾驶的乐趣。

  据悉雪铁龙将来也会提供丰富的车身颜色、饰件给中国消费者,有些还会与欧洲版不同,真正做到Inspiredbyyou因你不同。

  我的异常网在2013年,那时候我已在某汽车媒体从业了一年,早就知道9代车型要来了,虽然极度讨厌国产后的大板牙前脸,但那时候大肆宣传的EARTHDREAM地球梦发动机,让我对它的期待不减;虽然当时的媒体试驾会我没去,但那时的新车实拍和本地评测我都有参与,对它的了解也很深刻;它自然也成了我当年买婚车的首选,虽然后来有一些原因与它擦身而过,但也不影响我对它的爱!一转眼5年过去了,这5年里汽车行业发生了很多的变化,在9代车型进入了寿终正寝的时候,10代雅阁终于要来了,相比以往的雅阁,它变得太多,也让我对它的疑问也增添了不少;最大的变化是雅阁终于放弃了它用了几十年的自吸发动机,改用现在的SPORTTURBO(锐·T动)发动机。

  而3月23日这场测试,共模拟了6种场景。作为-的大众品牌第2款国产SUV,这款中型SUV尺寸与L车型类似,将计划于年内上市。

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  台媒:“空袭”警报!大陆无人机可跨海会喷火

 
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我的异常网 在外观上,新车用了本田车型的全新设计素,采用了全LED灯光组,双边排气配上小鸭尾的设计也使其凸显出很强的运动感;侧面看新车的车顶使它看起来更长,更低;车身尺寸上,它的长宽高为489318621449毫米,轴距为2830毫米(比现款增加55毫米);另外,顶配车型整备质量为1519公斤,比现款顶配减少约50公斤,实现了轻量化

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.altairinc.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.altairinc.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.altairinc.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.altairinc.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.altairinc.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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