黎城| 琼中| 浦江| 吕梁| 沂源| 麟游| 新竹县| 犍为| 辰溪| 衡东| 迁安| 吴中| 阿克苏| 水城| 随州| 武功| 万全| 思南| 陕西| 绥中| 牟定| 宁南| 洛浦| 广昌| 珠穆朗玛峰| 惠水| 余干| 绍兴市| 琼中| 哈巴河| 百色| 炉霍| 张家口| 萨迦| 安新| 康马| 嵩明| 元氏| 高安| 栖霞| 翁源| 安达| 定西| 海伦| 平利| 奇台| 泰安| 瑞安| 平川| 临澧| 金门| 吉安市| 景东| 富拉尔基| 汉口| 岳西| 泰来| 灵台| 察哈尔右翼中旗| 连南| 运城| 番禺| 岱岳| 南岔| 玉林| 霍林郭勒| 巴里坤| 曲周| 星子| 丰城| 巨野| 宁县| 绥德| 霞浦| 阿克苏| 兰西| 两当| 理县| 郎溪| 绛县| 积石山| 马祖| 户县| 府谷| 玉屏| 汕尾| 江口| 宾川| 泰宁| 吉利| 盐源| 临城| 翼城| 江夏| 洋县| 怀安| 松阳| 安福| 泸西| 天山天池| 揭东| 内丘| 太原| 云南| 赤水| 调兵山| 南涧| 三原| 郫县| 内蒙古| 头屯河| 阳山| 双江| 麦积| 杭州| 柏乡| 兖州| 桑日| 滑县| 弋阳| 闽侯| 大庆| 深州| 改则| 松桃| 德阳| 南汇| 新竹县| 隆德| 桐柏| 桂阳| 罗源| 桐柏| 德令哈| 沙圪堵| 巴林右旗| 六枝| 仁寿| 涉县| 铜川| 云安| 柞水| 忻城| 苏家屯| 文水| 平凉| 嘉义市| 泾川| 成都| 天门| 金门| 阿克塞| 湘乡| 佳木斯| 鄂尔多斯| 大渡口| 响水| 濠江| 射阳| 楚雄| 丽江| 瓮安| 长阳| 高雄县| 色达| 西充| 彰武| 辰溪| 多伦| 贵南| 剑川| 奎屯| 酒泉| 广平| 都兰| 织金| 铁力| 罗甸| 浮山| 阿勒泰| 长子| 琼山| 衡阳县| 资中| 三台| 措勤| 平昌| 梓潼| 台州| 大港| 岚山| 石林| 元江| 华宁| 蒙城| 祁阳| 绥棱| 吴忠| 镇江| 柞水| 永新| 厦门| 旺苍| 饶平| 宁津| 临江| 光泽| 察布查尔| 东西湖| 安顺| 新田| 南山| 额尔古纳| 朝阳县| 夏县| 剑川| 仙游| 霍州| 息烽| 恩平| 南岳| 永福| 杭锦旗| 松桃| 新民| 保靖| 贵定| 揭西| 临江| 麻山| 平远| 上街| 石台| 上蔡| 潞城| 开江| 高密| 正宁| 湘潭市| 武胜| 六盘水| 衡南| 宜君| 柳州| 资阳| 宜州| 泸定| 云林| 库车| 扎兰屯| 南靖| 邢台| 二连浩特| 武威| 正蓝旗| 绩溪| 隆林| 松溪| 潼南| 张北| 阿拉尔| 海宁| 内蒙古| 普定|

湖北发展林下经济做大“绿色GDP”

2019-09-16 11:08 来源:中国日报网河南

  湖北发展林下经济做大“绿色GDP”

  目前,全市已基本形成了市委领导、市委统战部牵头协调、各有关部门各司其职的基层协商民主建设工作格局,为工作开展提供了坚强的组织保障。习近平总书记希望,我国广大知识分子自觉做践行社会主义核心价值观的模范,坚持国家至上、民族至上、人民至上,始终胸怀大局、心有大我,始终坚守正道、追求真理,从自我做起、从现在做起、从日常生活做起,身体力行带动全社会遵循社会主义核心价值观。

经试点推动、现场会促动、督查带动三管齐下的联动,目前全市11个(县、市、区)中有6个已经当地党委书记办公会议或常委会通过,并由编委办发文,批准设立党外人士服务中心,明确为全额事业单位,核定工作职责并分别配备2-3名事业编制人员。宁波市委统战部切实用足用好政策,在贯彻落实《中共中央关于加强新形势党外代表人士队伍建设的意见》和浙江省委《关于加强县级统一战线工作的意见》探索实践中,以宁海县为试点首创县级党外人士服务中心,打造集统战政策咨询窗口、统战团体活动会所、党外人士服务阵地为一体的综合服务平台,并在全市推开,走出了统战工作社会化、开放式、服务型发展的新路子。

  二、主要做法党外人士服务中心以“确保所有统一战线成员能找到组织接纳地、确保所有基层统战团体都有开展活动的处所、确保所有党外代表人士都能实现双向服务”为总目标,着眼实现基层统战工作资源力量的统筹配置,着眼增加县级统战部门的战斗力,着眼打造统一战线服务工作品牌,从个别突破到面上普及再到整体提升,成为统一战线适应时代发展、适应新时期基层统战工作形势和任务的必然产物。中共中央书记处书记、中央统战部部长尤权参加了走访。

  他指出“统战工作,包括民族、宗教工作是一门科学,有它的理论,有它的规律。二、主要做法党外人士服务中心以“确保所有统一战线成员能找到组织接纳地、确保所有基层统战团体都有开展活动的处所、确保所有党外代表人士都能实现双向服务”为总目标,着眼实现基层统战工作资源力量的统筹配置,着眼增加县级统战部门的战斗力,着眼打造统一战线服务工作品牌,从个别突破到面上普及再到整体提升,成为统一战线适应时代发展、适应新时期基层统战工作形势和任务的必然产物。

韩庆祥:只有不断增强党的政治领导力,才能真正实现民族复兴。

  习近平同志指出,社会组织面大量广,加强社会组织党的建设十分重要。

  以行促知,知行合一,实践出真知。即:基层重大事务协商须在组织决策之前、法定会议表决之前、行政组织实施之前,重要政策决策必须先协商后制定、先协商后通过、先协商后实施,未经民主协商的不得提交决策、表决和实施,力求有效防止想协商就协商、没意愿不协商、有时间就协商和走个程序、先有定论、后有协商等现象。

  ”将协商民主明确为实现党的领导的重要方式,把党的领导与发扬社会主义民主统一起来,对于完善党的领导方式、发扬社会主义民主、保证党领导人民有效治理国家具有重大意义。

  新型政党制度,能够真实、广泛、持久代表和实现最广大人民根本利益这一新型政党制度,新就新在它是马克思主义政党理论同中国实际相结合的产物,能够真实、广泛、持久代表和实现最广大人民根本利益、全国各族各界根本利益,有效避免了旧式政党制度代表少数人、少数利益集团的弊端。服务中心建筑面积900多平方米,分为3层,一楼设置形象展示区、查询检索区、综合服务区,主要公示政府服务企业政策、展示非公有制企业形象、先进事迹等,为非公有制企业和党组织提供综合查询服务;二楼设置党建工作体验室、咨询室、接待室、会议室,为非公有制企业和党组织提供教育培训、发展咨询、法律保障等服务;三楼设置企业家沙龙、谈心室、多功能室、办公室,为异地商会、行业协会提供综合秘书服务,支持相关商协会开展工作,支持企业家开展活动,展示企业家形象。

  二是创新思维,挖掘特色。

  各宗教团体发挥桥梁纽带作用,在维护社会稳定和民族团结、加强自身建设、参与公益慈善、开展对外交往等方面做了大量工作。

  在马克思主义政党执政活动中,凡属根本、重大、原则、方向的问题,都是政治;凡是关系到这些方面的事务,都需要上升到政治高度。张德江、俞正声、栗战书、汪洋、王沪宁出席座谈会。

  

  湖北发展林下经济做大“绿色GDP”

 
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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

引导和支持党外知识分子、回国留学人员发挥专业优势,投身创新创业,一批优秀的党外知识分子在各自领域创造出引领世界潮流的科技成果。

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.shihehui.com

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

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

主页:http://caffe2.ai.shihehui.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.shihehui.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.shihehui.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.shihehui.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.shihehui.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.shihehui.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.shihehui.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.shihehui.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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