在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解，即即给定模型和观测序列，求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的隐藏状态序列。在阅读本篇前，建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型。

使用像Arnold这样的渲染器时，有必要对光线跟踪渲染背后的核心原理有一个基本的了解。生成逼真的虚拟场景图像需要模拟从光源到相机的场景中光的传播。为了确定每个图像像素的颜色，Arnold从场景几何图形，着色器，灯光等中收集信息，并跟踪许多随机光传输路径，这些路径将通过像素看到的对象连接到光源 - 这个过程称为'采样'。所得图像的质量很大程度上取决于为每个像素生成的路径或样本的数量。

本文档向开发人员提供了PowerVR的概述，包括PowerVR图形硬件体系结构的历史和详细信息。PowerVR架构经过优化，可以在提高处理吞吐量的同时最小化内存带宽使用和降低功耗。

网络故障处理概述：网络故障排错综述：了解网络故障的一般分类，理解网络故障排错步骤；常用诊断工具：ping命令、tracert命令、display命令、debugging命令、reset命令等；故障排除的重演方法：分层故障排除方法、分块故障排除方法、分段故障排除方法、替换排除方法；了解网络故障对维护人员的要求，网络排错资源获取的途径。

你是否想过，Unity可以遵循准确的帧率，甚至遵循外部时钟源即Genlock同步锁相呢？本文将介绍Unity如何在本地维持帧率，以及如何添加用户代码来严格控制该过程。该功能在类似于严格同步Unity和其它设备的播音室等环境中非常重要。

说到物联网，有些人会觉得跟我们的现实生活相提甚远或是无关紧要，然而在如今的科技化信息化高度发展的社会当中，我们的衣食住行都离不开物联网的存在。

生成对抗网络（GAN，Generative Adversatial Networks）是一种深度学习模型，近年来无监督学习上最具前景的方法之一。 模型主要通用框架有（至少）两个模块：生成模型和判别模型的互相博弈学习产生的相当好的输出。 原始GAN理论中，并不要求G和D都是神经网络，但使用中一般均使用深度神经网络作为G和D。