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山西省阳泉市:

2019-08-23 13:55 来源:鲁中网

  山西省阳泉市:

  在浙江国际赛车场某些刁钻的弯道,让530Le的车身电子稳定系统工作的太勤奋了些,关掉牵引力控制,才能体会到后驱车带给你的乐趣。此前舒淇不止一次在网上晒出过自己的过敏的照片,每次都是大面积的红疹,看着让人非常心疼。

常规保养周期为每5000公里更换一次机油、机滤,费用在300元左右。全新栏目《表白星饰》上线啦!在这里饰小妹和表叔给大家带来最新最全的明星珠宝和腕表解析!腕表不仅仅是为了看时间,它也展现戴表人的个性化特点,向其他人叙说着无言的赞美和戴表人的心声。

  同时,东风启辰还与中国最大的智能语音技术提供商科大讯飞达成合作,并将于3月份举行签约仪式,加速品质启辰智能化、数字化的推进步伐。這部獲獎的汽車是同級車款中燃油效率最佳的其中一款,具四門和五門兩種車型,可搭配升或升引擎,並皆可選配六速手排或自排變速系統。

  5、前车变道加塞场景:名爵6以60公里/小时的时速正常行驶,30公里/小时时速的前车忽然变道至名爵6前约20米处,系统识别到同时刹车减速,避免撞击。凤凰网汽车讯去年底,为了更加专注于不同领域,原德尔福汽车拆分为安波福和德尔福科技,拆分后前者专注于自动驾驶技术,而后者则致力于总成业务,继续发动机节能和新能源汽车技术的研发。

在沟通会上,德尔福科技展示了基于中国市场推出的首款组合式逆变器和直流/直流转换器,据悉,这款组件包装更小、更轻,将能够带来更高效的未来电动推进系统和更高的能量密度,对于车厂来说是更高效、更具成本效益的解决方案。

  珠玉在前,消费者们对于后起之秀哈弗H9则更为关注,想知道新款车型还能做出怎样升级的安全配置呢?众所周知,人性化安全设计是哈弗品牌一直秉承的创作,这一点在哈弗H9身上也发挥得淋漓尽致。

  除哑光前格栅与镀铬前格栅外,另有尊贵版专属镀铬前格栅供消费者选择,充分满足中国顾客的个性化需求。所以说小箱子还是最适合姑娘们约个会、参加晚宴的时候背。

  新车使用了前麦弗逊+后扭力梁非独立悬架,这是这个级别车型里比较普遍的悬挂结构。

  问题二:自动驾驶技术分几个等级?主流看法是可以将自动驾驶的程度分为四个级别,第1级科技含量最少,现在市面上很多能够实现全速自适应巡航、半自动泊车的车辆都可以归类为1级自动驾驶车型。高配车型会使用织物+真皮的组合,档次感更高级一些。

  空间方面,英朗车身尺寸为4609/1798/1486mm,轴距为2640mm。

  此次试驾的试装车辆还有一些细节需要完善,期待荣威RX8的量产版本有更完美的表现!

  在沟通会上,德尔福科技展示了基于中国市场推出的首款组合式逆变器和直流/直流转换器,据悉,这款组件包装更小、更轻,将能够带来更高效的未来电动推进系统和更高的能量密度,对于车厂来说是更高效、更具成本效益的解决方案。保养费用:车型享受4年10万公里整车质保。

  

  山西省阳泉市:

 
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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

最神奇的是该系统可以控制无人机,实现坐在车内航拍的功能。

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.hwsdw.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.hwsdw.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.hwsdw.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.hwsdw.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.hwsdw.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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