OpenGL (Open Graphics Library)是一个跨编程语言、跨平台的编程图形程序接口，它将计算机的资源抽象称为一个个OpenGL的对象，对这些资源的操作抽象为一个个的OpenGL指令。

几个月前，Imagination在其“Inspire年度技术大会”上发布了全新的第十代PowerVR图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。IMG A系列GPU具有多维度的可扩展性、低功耗图形处理和计算性能，是一系列垂直应用领域的理想解决方案，可支持手机、平板电脑、游戏、汽车、机顶盒、8K超高清电视、桌面处理器、服务器等应用......

Rogue架构采用的是延后式分块渲染架构(TBDR)，凭借该技术，Rogue架构曾一直是移动端GPU的标杆。本文就对Rogue架构进行一些分析，欢迎高手点评斧正。

在所有可能选择的模型中，我们应选择能够很好的解释数据，并且十分简单的模型。从贝叶斯的角度来看，正则项对应于模型的先验概率。可以假设复杂模型有较小的先验概率，简单模型有较大的先验概率。   

边缘计算用例范围很广，它的早期部署是高度定制的。基础设施和运营领导者需要制定一个多年的边缘计算战略，以应对多样性、位置、保护和数据方面的挑战。

今天的人脸和图像识别被认为是所有生物特征测量中最自然的。无论是机场、办公室，甚至是学校，人脸和图像识别都可以在很多地方进行。

人工智能是当今世界最具需求的一个领域，人工智能通过编程语言将智能技术带入了各个不同的行业。很多人都想参与、学习或者了解人工智能，但要参与人工智能就需要掌握编程语言的知识。一种编程语言并不能解决所有问题，所有的编程语言相互协作才能解决问题。

本文为作者的图形学大作业的论文部分，介绍了一些Rendering Path，比较简单，如有错误，请大家指正。

无人驾驶汽车发展速度之快，主要依靠汽车智能化进程的加快。其不仅具有传统的转向、加减速等功能，更包括环境感知、高精度定位、决策规划以及运动控制等功能，能够依靠这些先进的技术来达到人类驾驶行为的要求。

景深（DOF），是指在摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围。本文带来景深的概念及景深的计算公式解析。

机器视觉系统中，镜头相当于人的眼睛，其主要作用是将目标的光学图像聚焦在图像传感器（相机）的光敏面阵上。视觉系统处理的所有图像信息均通过镜头得到，镜头的质量直接影响到视觉系统的整体性能。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

NLP分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。

“作为一个有着21岁编程年龄的中年程序员，我可以自豪地说，我成功地经历了软件行业这个充满变数的世界的高峰和低谷。这篇文章记录了迄今为止我在软件开发的职业生涯中所犯的错误，同时也是如何避免这些错误的一本指南。”

物联网(IoT)是工业化4.0最具吸引力的成果之一。物联网也被称为连接技术，自问世以来，人们对它的需求一直很高。年复一年，越来越多的设备进入互联阵列。

一套完整的视觉检测系统主要包含图像采集部分和图像分析部分，而图像采集部分主要有工业相机、工业镜头以及机器视觉光源承担，今天我们主要介绍机器视觉光源的相关基础知识及选型技巧。

经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络（CNNs）的成功，卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。

AI的真正危险不是像SkyNet这样的有感觉的算法接管世界。 即使这种情况完全是科幻小说，也存在一些合理的问题。 不要惧怕技术，我们应该仔细识别它们并负责解决它们。 在这篇文章中，我将收集五个特别重要的领域，这些领域已经每天影响着我们的生活。

时至今日，人工智能领域已经呈现出人工通用智能(AGI)与人工窄智能(ANI)并立的局面。

随着越来越多的组织采用大数据技术处理大量、快速、多变的信息资产，通常很快就会面临如何从中有效地获得洞察力和商业价值的问题。但是在这一过程中，人们对人工智能和大数据如何协同工作产生了一些误解，导致潜在的混乱，IT领导者应在采用数据驱动型策略时进行澄清...