物联网(IoT)是IT基础设施的下一个发展阶段，将是能够处理数百万台甚至数十亿物联网设备的承载大部分数据负载的边缘平台。

但是，这种规模和范围的数据生态系统不会一蹴而就。当人们进入2019年，物联网将在边缘计算方面如何发展？在未来一年将有什么样的发展？

虽然物联网如今开始产生大量数据，但目前的数据量在未来十年发展中可能微不足道。事实上，人们所看到和触摸的每件事物，甚至是自己身体的一部分，在不久的将来会生成连续的数据流，以处理和存储边缘上的元素和集中式数据设施。而在那里，它将被解析、分析、组合，或以其他方式操纵，而在理论上将让公众受益于物联网。

<font size="3"><strong>物联网的发展</strong></font>

尽管虚拟现实（VR）技术受到了科技界的欢迎和广泛采用，但关于这项技术的错误信息导致了过度的谨慎，并因此减缓了其主流采用。

尽管近年来基于虚拟现实的新应用和业务出现得如此迅速，但大多数企业在采用这项技术时都持谨慎态度。鉴于主流社区普遍存在大量关于虚拟现实的不同观点和误区，因此这种不确定性是可以理解的。但是，一些企业已经意识到使用虚拟现实应用的价值，并且已经在绘制潜在的应用领域。旨在利用虚拟现实以获得竞争优势的企业必须首先将事实与误区分开，并了解该技术的真正含义。

以下是关于虚拟现实的五个误区：

<font size="3" color="#33b1c8"><strong>1、虚拟现实仅仅适用于游戏和娱乐</strong></font>

学习shader之前必须知道的事情：shader(着色语言)到底发生在那个阶段？OpenGL的渲染管线有哪些阶段？这对开发人员来说很重要，也许你刚刚接触，或者你在使用已有的产品，很优秀的游戏引擎，或者渲染引擎，你觉得知道这个没有太大意义，但知道了这些，总归对你没有坏处。

<font size="3"><strong>一、批量学习</strong></font>

在监督学习的批量方法中，多层感知器的突出权值的调整在训练样本集合的所有N个例子都出现后进行，这构成了训练的一个回合。换句话说，批量学习的代价函数是由平均误差能量定义的。多层感知器的突触权值的调整是以回合-回合为基础的。相应地，学习曲线的一种实现方式是通过描绘平均误差能量对回合数的图形而得到，对于训练的每一个回合，训练样本集合的样例是随机选取的。学习曲线通过对足够大量的这样实现的总体平均来计算，这里每次实现是在随机选取不同初始条件下完成的。这一特点符合交叉验证的规律，实验中的实验集、验证集、测试集一般都是批量处理的典例。

<font size="3"><strong>一、Why GPU</strong></font>

其实GPU计算比CPU并不是“效果好”，而是“速度快”。

计算就是计算，数学上都是一样的，1+1用什么算都是2，CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。

<font size="3"><strong>GPU的起源</strong></font>

GPU全称叫做graphics processing unit，图形处理器，顾名思义就是处理图形的。

<font size="3"><strong>一、全卷积网络(FCN)</strong></font>

卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法，基于卷积神经网络的分割更加的精准，适应性更强。

为了了解全卷积网络，我们必须他与普通CNN网络的区别：

<font color="blue"><strong>1.1 CNN网络</strong></font>

提到5G，很多人的第一印象就是它的网络速度快、延时性低、带宽大，没错，这就是5G时代的特点！5G作为第五代移动通信网络，其峰值理论传输速度可达每秒数十Gb，这比4G网络的传输速度快数百倍，整部超高画质电影可在1秒之内下载完成。随着5G技术的诞生，用智能终端分享3D电影、游戏以及超高画质（UHD）节目的时代已向我们走来。5G作为未来几年的主流通讯技术，正在向我们招手，2019年将会有部分的地区实现5G网络全覆盖，值得期待。可是，您知道5G的关键技术有哪些？它们如何实现的，本文带您来熟悉一下。

<font size="3"><strong>十、网络切片技术</strong></font>

作者： 陈嘉栋

最近看到有朋友问一个unity游戏开发团队，需要掌握哪些知识之类的问题。事实上Unity引擎是一个很灵活的引擎，根据团队开发游戏类型的不同，对人员的要求也有差异，所以不能一概而论。但是，一些在Unity项目开发过程中常常会遇到的问题还是可以总结一下的。

下面我就来聊聊实际工作中，一个项目组可能会遇到的问题吧。

<font size="3"><strong>0x01.项目前期规划时的问题</strong></font>

这里指的不是策划的需求或者游戏玩法的计划，而是作为一个Unity项目我们需要在一开始明确并制定好的规范和标准。作为一个Unity项目或软件项目，这部分是很重要的，因为项目早期的规划随着项目的开发时间越久，就越难以修改。

3D音频是为VR内容提供沉浸感和临场感的一个关键因素，所以我们有必要理解3D音频格式，以及它们对音频内容创建和渲染的应用。

下面我们来看一下三种3D音频格式，并分析Ambisonics对VR音频的重要性。

<font color="blue"><strong>1 . 多声道</strong></font>

在基于声道的声音表达中，信息单元是扬声器。每个声道与扬声器相关联，系统在几个扬声器上混合各种声道来实现声音表达。声道越多，空间音效感就越强。基于声道的声音表达是过去50年，甚至更久远时所采用的传统声音表达方式。立体声，5.1，7.1格式是基于声道的水平表示。通过增加额外的过顶扬声器可以实现3D，如11.1格式（在7.1声道的基础上再增加4个天花板扬声器）。

自动驾驶汽车开发中，激光雷达理应是不能少的器件。但是车规的激光雷达，外国品牌在15万元的价位，国产也在5万的价位上。业内人士一看，就知道，如果激光雷达，成本不下降到1万以下，中国自动驾驶汽车要上市是不可能的。目前的产品基本上是，研究层面的事情，离上市还远得很。好在国内激光雷达生产厂家越来越多，水平越来越高，成本下降的空间也是越来越大。整车厂自动驾驶汽车开发工程师，对激光雷达，做深入了解的要求也是越来越高。下面做系统介绍，供同行参考。

<font size="3"><strong>对激光雷达的认识</strong></font>

普通人对雷达的认识基本上源于电影的画面（图1），雷达可以发现敌人飞机。

"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。
新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了“局部感受野”和“权植共享”的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。

新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。

新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。

稳定可控的神经网络纹理合成和采用直方图损失函数的风格转移
<a href="https://arxiv.org/pdf/1701.08893.pdf">Stable and Controllable Neural Texture Synthesis and Style Transfer Using Histogram Losses</a>

<font size="3" color="blue"><strong>摘要</strong></font>

互联网行业发展到今天，人们生活的便利度已经被极大的提高。在家有Wi-Fi，出门有4G，定位有GPS等等，似乎网络已经成为继衣食住行之后的又一重要组成部分，覆盖生活的方方面面，但在万物互联时代，网络连接技术需要进一步迭代。

物联网架构一般被分为感知层、网络层、平台层和应用层，其中网络层处于物联网生态系统的枢纽位置，在物联网设备连接方面扮演着举足轻重的作用。物联网的最终目标仍然是服务于人，因此，具有更高便携性的无线网络连接技术得到了更广泛的关注。在互联网时代已经发展出一大批无线网络技术，面向万物互联，无线网络连接技术得到了更好的发展。

<font color="Purple"><strong>1、深度</strong></font>

所谓深度，就是在openGL坐标系中，像素点Z坐标距离摄像机的距离。摄像机可能放在坐标系的任何位置，那么，就不能简单的说Z数值越大或越小，就是越靠近摄像机。

<font color="Purple"><strong>2、深度缓冲区</strong></font>

深度缓冲区原理就是把一个距离观察平面(近裁剪面)的深度值(或距离)与窗口中的每个像素相关联。

首先，使用glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT),把所有像素的深度值设置为最大值(一般是远裁剪面)。

GPU的渲染流水线的主要任务是完成3D模型到图像的渲染（render）工作。常用的图形学API编程模型中的渲染过程被分为几个可以并行处理的阶段，分别由GPU中渲染流水线的不同单元进行处理。GPU输入的模型是数据结构（或语言）定义的对三维物体的描述，包括几何、方向、物体表面材质以及光源所在位置等；而GPU输出的图像则是从观察点对3D场景观测到的二维图像。在GPU渲染流水线的不同阶段，需要处理的对象分别是顶点（vertex）、几何图元（primitive）、片元（fragment）、像素（pixel）。

如图1-6所示，典型的渲染过程可以分为以下几个阶段：

<font color="Purple"><strong>1．顶点生成</strong></font>

边缘是图像中像素值发生剧烈变化而不连续的结果，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间。边缘检测是图像基于边界分割的第一步。由图像灰度的特点，可将边缘类型分为阶梯状边缘（处于图像两个具有不同灰度值的相邻区域之间）、脉冲状边缘（它主要对应细条状灰度值突变区域，可以看做两个背景阶梯状的边缘构成）、屋顶状边缘（它的边缘上升、下降都比较平缓，可以看作是将脉冲状边缘拉伸而得到的）。

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一。

在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。

一般情况下，我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数。当我们队其进行最小化时，我们也把他称为代价函数，损失函数或误差函数。

我们说导数对于最小化一个函数很有用，因为它告诉我们如何更改x来略微地改善y。加入，我们知道对于足够小的\varepsilon来说，

自动驾驶在落地之前必须要经过测试和验证其技术的安全性，那么自动驾驶技术该如何测试和验证呢？本文就带大家探讨一下当前自动驾驶测试技术都有哪些？

此前，国外有机构通过研究提出，如果要证明自动驾驶能够比人类驾驶员更可靠，那么至少需要在真实或者模拟环境中行驶 110 亿英里。

但这种方法很难完成，因为行驶 110 亿英里需要花费的人力物力财力非常之大，并且完成这个测试耗时也足够长，就连路测里程数最多的Waymo利用了9年的时间才完成了真实路测里程1000万英里、模拟环境行驶里程50亿英里的测试。

并且，如此众多的企业要制造推出自动驾驶车，在企业的自我测试之外，政府还需要有一套标准的测试方式对其验证，如果这个标准测试方法也按照这个方式来进行，自动驾驶的到来就是遥遥无期。那么究竟该如何进行测试呢？本文给出了几个测试方法。

新年伊始，Imagination再一次预测2019年将会发生哪些变化？自动驾驶汽车：机器人出租车在2019年将会变为现实，半自动卡车车队将出现在高速公路上——机器人出租车将在2019年面市，有很多投资方和合资企业瞄准了自动驾车汽车这个行业，比如沃尔沃（Volvo）、福特(Ford)、Lyft、滴滴(DiDi)、戴姆勒(Daimler)、通用(GM)和优步(Uber)等公司都在积极推动这一领域不断向前发展。

前面已经为大家分享了三篇Unity小技巧相关的文章，涉及到编辑器操作及脚本等多方面的内容，掌握这些小技巧能大大提高我们的开发效率。今天为大家介绍第四篇。

<font color="Purple"><strong>技巧一</strong></font>