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产业丨棋牌游戏未来走向:是昙花一现还是持续深入?

2019-10-22 04:37 来源:中国发展网

  产业丨棋牌游戏未来走向:是昙花一现还是持续深入?

  可以说,日本前锋的人才储备可以用富得流油来形容,这也让中国队羡慕。北京队一度领先达到10分,巴斯挑篮得手,最后一攻杰克逊三分不中,半场结束,北京队41-33领先8分。

而遭到重点看防的萨拉赫这场比赛机会寥寥,但他抓住了埃及队今天唯一的一次机会破门得分,一度将葡萄牙逼入了绝境。距离2018俄罗斯世界杯只剩下数个月的时间了,全世界的足球迷们都在期待这四年一度的盛会。

  就像赛前我说的,我们在防对方的挡拆策略上稍微做了一些调整。在这900场比赛中,C罗为俱乐部和国家队打进了641粒进球,拿下了25个各项赛事的冠军头衔。

  而辽宁队在把王一梅雪藏后只取得了1胜5负的战绩,3负天津女排,1胜2负江苏女排。王骁辉说,大家打得都很团结和努力。

关键时刻,郭艾伦、李晓旭和吉喆相继三分命中,但杰克逊神奇三分球追平拖入加时赛。

  昨晚的比赛再次回到沈阳进行,第一局辽宁队开局一度取得10比4领先,江苏后半段反超,以25比22拿下。

  巴斯确实对于我们来说很重要,因为他是外援而且是内线的球员,他的攻防两端要对我们的帮助大一些,我们取胜的机会就会更大。从比赛开始之后广东便借助主场的优势打出了一波8:2的得分高潮,虽然新疆随后也找到了进攻的手感并且咬住了比赛,但是首节战罢广东依旧领先新疆8分,即便进入第二节广东的攻势不仅没有减弱反而增强了,而且在防守端把新疆限制的也非常好次节战罢广东领先新疆12分,而到了下半场之后广东更是牢牢的掌握着球场上的主动权,三节战罢广东把领先的优势扩大到了19分,至终经过4节的激烈比赛广东在主场以123-99大胜新疆队,从而以2-0的大比分获得赛点。

  他表示:领先之后,我们还应该在防守上做得更好,在领先的时候我们让对手打出过一段高潮,在退守方面需要做的更好。

  但是经过这2场比赛之后相信大家一定会对广东有一个重新的认识,说白了如今的这支广东队绝对是最近几个赛季最强的一支广东队,同时如今的这套阵容也是最适合易建联的冠军阵容,如果不出意外的话在和新疆G3的比赛上基本上会完成横扫,而且现在的这支广东离开队史上的第九冠又近了一步。而在常规赛阶段,辽宁女排与天津队的两次交手是1胜1负,主场3-1,客场2-3,还稍微占据优势;与江苏女排的两次交手也是1胜1负,主场3-1,客场2-3,同样的局分上处于上风。

  辽宁队和我们队实力相当,每一场球都打得非常激烈,我们现在就是要忘记这场比赛,专注下一场比赛。

  卢卡-齐达内和塞瓦略斯这样的小将都入选了各自的国青队,而皇马球星贝尔已经来到了中国南宁,他将跟随威尔士一同出战中国杯的比赛。

  这场比赛输了,最重要的一点就是进攻做的不好,有两个原因,第一个心态太急,不够耐心,再一个命中率太低,想赢球很难。本泽马因为勒索事件被开除出法国队以后,一直未能够获得征召,而特奥和略伦特因为竞技实力和年龄的因素无法获得法国队和西班牙队的肯定,卡西利亚在人才济济的西班牙门将阵容里更加难以获得征召。

  

  产业丨棋牌游戏未来走向:是昙花一现还是持续深入?

 
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产业丨棋牌游戏未来走向:是昙花一现还是持续深入?

这恰恰是巴斯的短板,在NBA12年,他的场均助攻数只有个。

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.ztbjw.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.ztbjw.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.ztbjw.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.ztbjw.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.ztbjw.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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