卷积是深度学习中的基础运算，那么卷积运算是如何加速到这么快的呢，掰开揉碎了给你看。

一般来说， 定位渲染通道瓶颈的方法就是改变渲染通道每个步骤的工作量，如果吞吐量也改变了，那个步骤就是瓶颈。找到了瓶颈就要想办法消除瓶颈，可以减少该步骤的工作量，增加其他步骤的工作量。一般在光栅化之前的瓶颈称作”transform bound”，三角形设置处理后的瓶颈称作”fill bound”。

卷积有一种模糊（粗粒度）的效果，这种模糊化（忽视掉一些不必要的细节，在加上 maxpooling 的存在，又会去捕捉最显著的特征，这种忽略次要目标，突出重要目标）。也就是 CNN 天然具有的性质，当其应用在 Text（文本处理）时，比如 fraud detection，欺诈检测，一个人抄袭别人的答案，但又机智地做了一些修改的动作（会被 conv，忽视），但一些核心的东西，两人之间一样的内容（执行... 阅读详情

Imagination Technologies宣布：公司正在不断扩展业务，推出用于设计和验证的定制化咨询、代管和部署服务，该服务称为IMG Edge。IMG Edge由平台、咨询和方法三个主要领域的元素组成。它包括最先进的设计、验证和确认解决方案，以咨询和Imagination的端到端设计和验证专业知识为后盾，这些专业知识涉及从最低级硬件组件到复杂消费设备的所有内容。

在Unity场景中，Lightmap烘焙主要考虑二点：时间消耗与烘焙质量。我们把烘焙的时间流程缩短后，可能会发现某些地方的烘焙质量不够，这时候该怎么补救呢？

我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，比如说一个深的网络A和一个浅的网络B，那A的性能至少都能跟B一样，为什么呢？因为就算我们把A的网络参数全部迁移到B的前面几层，而B后面的层只是做一个等价的映射，就达到了A网络的一样的效果。

人工智能作为第四次工业革命，受到了大家的格外关注，各种人工智能的相关新闻、实例运用等信息铺天盖地。也正因为如此，很多朋友都会认为，人工智能不利于我们的日常生活。因为它很有可能会取代我们的收入来源!其实并非如此，人工智能的发展可能是会取代部分低收入人员，但人工智能最终的发展是有利于我们的社会生活中。

入门机器学习，总有几张图片，令人印象深刻。以下是十张经典图片，图解机器学习，非常有启发性。

Unity中的Lightmap烘焙速度一直是经常被人吐槽的一个问题，一个极其简单的小场景使用默认参数时烘焙都要几分钟，而大场景往往要烘几个小时甚至十几小时。不过Unity的烘焙系统有提供许多可调参数，通过合理调整这些参数能够显著加快烘焙速度。

xgboost中的基学习器除了可以是CART（gbtree）也可以是线性分类器（gblinear）。xgboost主要优点：xgboost不仅使用到了一阶导数，还使用二阶导数，损失更精确，还可以自定义损失；XGBoost的并行优化，XGBoost的并行是在特征粒度上的​​​​​​​；考虑了训练数据为稀疏值的情况，可以为缺失值或者指定的值指定分支的默认方向，这能大大提升算法的效率......

深度学习19种损失函数，你认识几个？

作为人工智能的一个重要分支，人脸识别技术已有很多落地应用，在公共安全领域更多次协助公安部门缉拿在逃罪犯、案件侦查、身份核验、寻回走失人口等工作。

当使用 Deferred Lighting，那么作用在物体上的光照数量将没有限制。所有的光照都被逐像素的评估，这意味着所有的光照都能对法向贴图正确响应，等等。此外，所有的光源都有 cookies 和 shadows。

机器学习模型的好坏取决于你所拥有的数据。这就是为什么数据科学家可以花费数小时对数据进行预处理和清理。他们只选择对结果模型的质量贡献最大的特征。这个过程称为“特征选择”。特征选择是选择能够使预测变量更加准确的属性，或者剔除那些不相关的、会降低模型精度和质量的属性的过程。