<font size="3"><strong> 一、基本流程</strong></font>

离屏渲染就是在当前屏幕缓冲区以外，新开辟一个缓冲区进行操作。

离屏渲染出发的场景有以下：
&nbsp; • &nbsp; 圆角 （maskToBounds并用才会触发）
&nbsp; • &nbsp; 图层蒙版
&nbsp; • &nbsp; 阴影
&nbsp; • &nbsp; 光栅化

<font color="Purple"><strong>为什么要有离屏渲染?</strong></font>

2018 Imagination PowerVR Inspire年度技术论坛近日在深圳和上海成功举办。该论坛是Imagination Technologies一年一度的全球性新技术与SoC设计交流盛会，旨在启迪和助力芯片公司快速开发并上市独具创新的SoC及系统级爆品。Imagination多位高管和技术专家及其多家生态合作伙伴的嘉宾出席论坛，围绕人工智能和图形处理的最新技术、产业发展趋势和未来高价值应用等主题，为参会的行业人士带来了精彩的演讲和技术演示。

我们为Unity 2019.1a10中加入了实验性新功能：Incremental Garbage Collection增量式垃圾回收。本文将介绍增量式垃圾回收功能，如何启用以及未来开发计划。

来源：Medium/编译：weakish

编者按：Google产品经理Yariv Adan讨论了困惑很多人的问题：人工神经网络和人类大脑中的神经网络到底有多像？

人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？

<font size="3"><strong>Tl;Dr</strong></font>

信息技术的应用以及互联网的普及，给我们的生活带来智能和便利的同时，也带来了风险与挑战。网络安全成为社会普遍关心的问题，无论企业还是个人，其实我们每时每刻都将信息和隐私暴露于危险之中。

日常生活中，手机、电脑、平板电脑或者其他电子产品在连接网络的时候，都非常容易受到网络攻击。黑客防不胜防，攻击的来源很可能是我们平时最容接触到的事物，让人难以防备。

下面就给大家盘点几个黑客常见的攻击手段。真是看得小编毛骨悚然啊！

<font color="blue"><strong>1. 通过声音监控手机</strong></font>

编者按：未来会怎样？没人知道，但是人人都可以设想。从AI、区块链、无人机，到AR/VR、无人车，乃至于物联网、微芯片、纳米机器人、CRISPR，以及智能微尘、数字孪生等，AI专家Adrien Book汇编了各种有可能成为下一个大事物的颠覆性技术，把它们分成无聊的意料之中、还算过得去、非常令人兴奋以及很晦涩但非常令人兴奋这四类，不妨看看谁最有可能率先取得突破吧。

作为一个稍纵即逝的概念，技术被记者、创业者和投资者无休止地关注着，希望靠留意和投资下一个大事物而赚大钱。以至于在这个过程中有时候他们会失去理智，弄出一些非常愚蠢的东西。这群快乐的预言者往往看不到以史为鉴的讽刺性。在一个创新和改变是取得进步的命脉的领域过于依赖过去的数据作为未来情况的信号。

本文简述了汽车发展史，包括汽车萌芽期、成型期、中国汽车工业简史、汽车发展浪潮、无人驾驶兴起与发展以及智能汽车的概述和智能汽车产业链。

<font size="3"><strong>世界汽车发展简史</strong></font>

<font color="#02c3b0"><strong>汽车萌芽期</strong></font>

——蒸汽汽车的起因

人工智能（AI）和机器学习（ML）是目前最热门的话题。

术语“AI”每天无处不在。经常听到有抱负的开发者说他们想要学习人工智能。还听到高管们说他们希望在他们的服务中实施AI。但很多时候，很多人都不明白AI是什么。

阅读完本文后，您将了解AI和ML的基础知识。更重要的是，您将了解最受欢迎的ML类型深度学习是如何工作的。

<font size="3"><strong>背景</strong></font>

了解深度学习如何运作的第一步是掌握重要术语之间的差异。

<font size="3"><strong>人工智能与机器学习</strong></font>

俗话说得好，人往高处走。

在当前人工智能火得一塌糊涂的时候，很多程序员的心思也开始活络起来了。

“要不要转行做人工智能？”

想必是很多程序员心中都有过的念头。

到底该怎么转呢？很多人查了资料之后，一脸懵逼：一边要熟练掌握线性代数、矩阵计算，一边要搞概率论，还要去研究各种库与框架等等。

实在是不知道该从何开始，就拖延了下去，然后很是焦虑。

现在，你不用焦虑了。

国外一个开发者分享了自己的学习过程，并结合自己的经历，给出了9个建议。

这名开发者名叫Alexey Gaziev，是一家社交媒体管理创业公司的CTO，原来是一名Ruby开发者，后来自己学习深度学习。

近些年来，随着大数据、云计算、移动互联网、人工智能技术的兴起，“机器学习”成为了行业内炙手可热的一个名词。从通信互联网领域的专家，到各式各样的企业，甚至到普通的老百姓，都对“机器学习”技术略知一二。那么，机器学习到底是什么，它与我们常见的“人工智能”、“神经网络”、“数据挖掘“等相似概念都有什么关系？机器学习有那些基本分支、基本方法？在本文中，我们将用最简单易懂的语言解释这些问题。

<strong>问题一：“机器学习”和“人工智能”的关系是什么？</strong>

随着“机器学习”火起来的还有一个词语，即“人工智能”。每个人都肯定还记得不久以前的AlaphGo，随着机器打败围棋顶级高手李世石，人们也不得不感叹：“人工智能”时代真正到来了。

图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

<font color="blue"><strong>（1）图像采样</strong></font>

到2020年，物联网（IoT）预计将产生3440亿美元的额外收入，同时还会降低1770亿美元的经营成本。物联网和智能设备已经在提高全球主要工厂的性能指标，并将生产率水平提高40-60％。

以下预测探讨了2019年物联网的发展状况，内容涵盖物联网对业务和技术等方面的影响，包括数字化转型、区块链、人工智能（AI）和5G。

<font size="3"><strong>物联网预测一、数据和设备的增长</strong></font>

在2019年，将有大约36亿台设备主动连接到互联网，用于日常任务。随着5G的推出，将为更多设备和数据流量打开大门。您可以通过增加边缘计算的使用来应对这种趋势，这将使企业更容易、更快地在接近操作点处理数据。

一个半月的时间实现了一个软件光栅器，这个是导入茶壶obj文件后的效果，主要难点在于：

1、Cohen-SutherLand CVV裁剪（两周工作量）
2、法线贴图（一周）
3、OBJ，MTL文件解析和加载（三天）

本文翻译自李航老师发表在 National Science Review 上关于自然语言处理中的深度学习文章，该文讨论了目前存在的优势与挑战。

<center><img width="600" src="http://imgtec.eetrend.com/sites/imgtec.eetrend.com/files/201812/blog/19…; alt="自然语言处理中的深度学习：优势与挑战"></center>

<font size="3"><strong>引言</strong></font>

<font color="#FD8900">Imagination推出全新PowerVR 第九代（Series9）图形处理器，为性能、功耗和面积设立了新的标杆</font>

Imagination Technologies宣布推出其第九代（Series9）图形处理器（GPU）系列新品PowerVR 9XEP、 9XMP和9XTP。这三款全新的Series9 GPU代表了PowerVR有史以来最佳的GPU产品组合，它们覆盖了从入门级到高端市场，并结合了效率的改进和新功能，从而提供了卓越的性能。

<font color="#FD8900">PowerVR Series3NX提供0.6至10 TOPS的单核性能及超过160 TOPS的多核可扩展性，以实现前所未有的计算性能和可扩展性等级</font>

移动端的恶意软件，在近年来愈发频繁的出现在了网络世界中，随着安全威胁的升级，越来越多的企业或组织也开始重点关注这些问题。

如今，移动安全已经成为了很多公司网络安全威胁来源的头牌，随着智能手机的普及、应用日渐多样化，以及互联网不断的深入人们的生活，移动端也承载了比以往更多的数据信息，其中不乏敏感信息，这也招致了大量的外来者攻击。如何解决这个问题，成为越来越复杂的难题。

根据Ponemon研究机构2018年的报告，企业数据泄露平均损失已达386万美元，这比以往任何时候都要高，相较于去年，上升了大约6.4%。

虽然大量的恶意软件新闻看起来骇人听闻，事实上，作为个体我们也并不容易去切身体会，也许茫茫人海中你的手机被恶意软件攻击的概率比你被雷劈还要低。当然，这大多归功于移动恶意软件的自身性质以及现代移动端操作系统内置的保护机制。

<font size="3"><strong> 一、C4.5 算法：</strong></font>

ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。

C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID3 算法的改进，改进方面有：
1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2）在树构造过程中进行剪枝
3）能处理非离散的数据
4）能处理不完整的数据

优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。