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河南交警谈奔驰失控狂奔:过收费站未见明显减速

2019-05-24 15:17 来源:中国发展网

  河南交警谈奔驰失控狂奔:过收费站未见明显减速

  由于增值税是价外税,也就是说增值税并不包含在商品价格中,理论上讲,税率的变动并不会影响商品的不含税价格(包括采购和销售),因此,在不考虑附加税费的情况下,税率降低导致企业少交税,但并不一定提高中间纳税人的盈利。”

”乔说。2014年4月底将举办第七届峰会,峰会为游戏产业各方精英提供一个思想交流与合作的平台;通过金页奖评选活动,推举出具有实际意义和代表性的优秀游戏产品和游戏企业,旨在引导中国网页游戏移动游戏行业健康发展。

  涉嫌违法发现14家店铺销售伪基站类商品拼多多上售卖SSRP基站设备记者在拼多多上搜索关键词“SSRP”,出现14家有卖伪基站类商品。(原标题:2018年我国减税降费规模将超1.1万亿元)

  “当时因为高原反应,“天府”很虚弱,几乎走不动路。上海还提出预期目标,到2020年非税收入占一般公共预算收入的比重有望进一步降到个位数。

而这个人不仅要帅,而且才华、性格都要好。

  但是我要告诉你,你想了解中国的犹太商人,我们可以提到开封,提到上海,提到天津,但文化影响最大的是哈尔滨。

  清华大学中美关系研究中心高级研究员周世俭对第一财经记者表示,农产品是美国方面的软肋,而在农业方面的任何贸易争端都将对美国国会议员产生压力,“美国哪个州没有农业呢?”研判美国税改政策这是三个月之内,欧盟方面第二次高调对美国特朗普政府的税改方案发出反对之声。“企业自创办至今,先后引入了多名天使投资人和创业投资企业,在企业初期融资、技术研发等方面发挥了重要作用,税收优惠政策的出台对企业发展大有益处。

  会议指出,过去五年通过实施营改增累计减税万亿元。

  今年的增值税改革措施从5月1日开始实行,改革力度更大,政策落地时间点更早,将对于2季度经济增长起到支持。具体而言,令欧盟感到担忧的是,在美国此次大规模税改中,有明确条款将企业的美国业务和其海外业务区别对待。

  国家税务总局所得税司司长邓勇日前介绍所得税优惠政策成效时表示,为加大小微企业税收支持力度,从2017年度起,小型微利企业减半征税的年应纳税所得额上限由30万元提高到50万元,在政策实施后的首个纳税申报期,就为企业减税34亿元。

  我们的最终目标,是要在税收治理领域,形成全覆盖、高效能、低成本的管理网、服务链。

  在美国国会共和党人和政府正抓紧协调尽早通过税改法案之际,超过400位美国富豪上书国会,要求共和党众议员不要为他们减税。大企业有大企业的福利,我们也享受了国家的福利,例如银行对效益好、信用高的大企业有降低贷款利息的政策。

  

  河南交警谈奔驰失控狂奔:过收费站未见明显减速

 
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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

女子走近观察这些兵马俑时,发现有一具兵马俑与其他兵马俑有点不同,颜色比其他兵马俑更深一点。

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.wujianzhilg68.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.wujianzhilg68.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.wujianzhilg68.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.wujianzhilg68.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.wujianzhilg68.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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