物联网的概念最早于1999年由美国麻省理工学院提出，英文名为Internet of Things，即“物物相连的网络”。从物联网的本质上看，物联网是把任何物体的任何测量量，变成一串数字，然后利用网络传送出去，进行分析处理，然后支撑相关应用的数据转换过程。

从语言结构化理论基础，到 1750 亿参数的 GPT-3。一部 NLP 的百年发展史。

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。

本篇文章，将提供Tensorflow两类版本获取模型参数情况的不同方法，从而让我们可以轻松获取所训练模型的总参数量、可训练参数量及非可训练参数量情况。

疫情肆虐全球的上半年，网络钓鱼攻击增加了600％，勒索软件攻击增加了148％，FBI报告的网络犯罪暴增了300％。而企业的检测与响应能力和速度，却并没有成比例增加，这也使得各种DR解决方案成为当下企业的安全投资热点。

长期以来，人工智能（AI）一直被认为是虚构的故事，只出现在科幻小说或电影当中。如今，随着人工智能逐渐走向现实，我们可以看到AI仍然令人兴奋，即使它还没有电影中显示出来的那样先进。

上篇主要讲的是unity中的光照模型及其原理，还有几种光照类型（自发光、环境光、漫反射、高光反射），后面几篇文章就开始在unity中实现这几种光照类型，本篇在unity实现自发光、环境光。

常见的机器学习&数据挖掘知识点——SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和)；
SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和)；
SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和)；
MSE(Mean Squared Error, 均方误差)......

机器学习近几年大热，大家都想要了解，但机器学习已经形成一套枝叶繁茂的知识体系，而且往往建筑在复杂的数学基础之上，又容易让人无从下手。初学者最常问的，不是某个具体的重点难点知识，反而是机器学习究竟该怎样学。

被誉为第四次产业革命核心技术的VR和AR技术目前已被广泛应用至各个领域，但从未像现在这般快速发展，备受瞩目。

人工智能加快DevOps的10种方式中最吸引人的地方是它在帮助开发人员完成困难的、耗时的任务方面十分有效。最耗时的任务之一是管理需求文档的许多迭代和版本。

二八原则：系统中 20% 的代码会消耗 80% 的性能！在进行性能优化时，我们应该始终坚持这个原则。如果有两种方式渲染图像，无法观察出哪个渲染的效果更好，那就选用性能消耗更低的方式。

本文档覆盖了开发人员需要遵循的主要原则，以避免图形应用程序产生严重的性能问题。这些建议来自PowerVR技术支持团队。

本文主要内容是PowerVR 的tiled renderer对vulkan的使用状况的理解和优化建议

对于沉浸式内容，在AR和VR中创建数字化身是一个需求，但同时是一个技术挑战。对于初学者来说，这或许比在3D中创建对象和环境要困难得多。为什么？

近日，中兴正式上架了旗下最新的V2020智能手机，该机采用了一块6.82寸的FHD＋屏幕，并搭载了紫光展锐 SC9863A SoC。该SoC采用28nm HPC+制程工艺打造，CPU方面位8颗最高主频1.6GHz的ARM Cortex-A55核心，GPU方面则为IMG8322图形处理器。

当我们描述一个物体的是红色的时候，实际上是因为这个物体会反射更多的红光波长，而吸收了其他波长。如果一个物体看起来是黑色的，实际上因为吸收了绝大部分的波长，这种物理现象就是本文要讨论的。

LG宣布在美国市场推出一款新的入门级手机。这款智能手机名为“ K31”，在技术功能方面远远低于预期。但是，便宜的价格似乎足以吸引消费者的注意力。

我们向您展现了一个非常完整和通用的解决方案，用以解决常见但现实的难题。无论何时，尽可能为每帧使用多个队列，您可以无风险、更简单地获得惊人的性能提升。希望这将对您的项目有帮助！如果该技术确实帮助到您，欢迎向我们分享您的故事。

随着5G的到来，数据的发送和处理已移至网络的边缘。这种边缘计算对业务意味着什么？优势、机遇和威胁在哪里？对于移动提供商而言，这意味着他可以为客户提供新服务；它可以降低对时间要求严格的应用程序的延迟，并减少网络上回程所需的数据量。不利之处在于，扩大这些服务的成本，空间和能源以及冷却能力难以适应现有位置。