博客

国外网络安全公司Cylance发布报告称，人工智能(AI)应用落地的两个最主要障碍是人工智能本身发展不成熟以及应用企业对技术储备的缺乏。人工智能可以有效地帮助网络安全专业人员应对更复杂更危险的威胁，但根据SANS研究所进行的一项调查，AI在被广泛采用之前面临着几个关键障碍。

卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题，在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候，对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确，否则容易出错，这里将详细说明相关的维度计算。

帧缓存：它是屏幕所显示画面的一个直接映象，又称为位映射图(Bit Map)或光栅。帧缓存的每一存储单元对应屏幕上的一个像素，整个帧缓存对应一帧图像。帧缓冲区是指服务器（显存）中存储像素相关信息（颜色、深度）的存储空间。系统提供了帧缓冲区对象包括多个缓冲区，有颜色缓冲区、深度缓冲区、模板缓冲区等。

如果你一直在寻求使机器学习驱动的应用程序，你会注意到那里有大量的ML模型和模型实现，可能适合、也可能不适合您的任务。特别是如果你对特定类型的模型没有深入的了解，那么选择适合你的项目的模型实现可能会非常困难。

全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner近日发布了将在更长时期内影响安全、隐私与风险领导者的七个安全与风险管理新兴趋势。

根据联合国的预测，到2050年全球人口将达到97亿，其中三分之二将生活在城市中，全球各国政府已经面临一系列挑战——拥挤的生态环境和基础设施，唯有解决这些难题才能确保可持续性、安全性。这些挑战的紧迫性凸显了智能城市在持续城市化浪潮中继续推动增长，创新和文化活力的重要性。

近几年，机器学习成为一个非常火爆的词语，几乎所有的人，或多或少都听说过它，但很多人对机器学习的理解似是而非。机器学习是人工智能吗？机器学习与大数据、云计算有什么关系？机器学习是不是就是数据挖掘？机器学习是不是就是算法，就是统计学？深度学习是不是机器学习的升级版？

决策树：是一个预测模型。他代表俄是对象属性与对象之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，每个叶节点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。

人工智能(AI)自诞生以来已经走过了漫长的道路，并正在取得重大突破。对于像亚马逊或Netflix以外的其他公司来说，它常常被认为是一种不切实际的、未来主义的或过于昂贵的技术，但现在已经不是这样。以下将了解企业在营销中采用人工智能的四个例子，以便在市场竞争中占据先机。

在计算机中处理的图像是经过”数字化”后的视觉图像，称为数字化图像。图像（Image）：也叫位图，保存方式为点阵存储，也称为点阵图像或绘制图像；图形（Graphic）：也叫矢量图，用数学方法描述存储，也称为面向对象的图像或绘图图像。

在如今这个万物互联的世界里，新的科技似乎对各个行业都有所冲击。交通行业也是如此，自动驾驶汽车迅速成为人们的热门话题。自动驾驶汽车的概念已经存在多年，但直到现在网络、卫星和激光设备的不断进步才使这一梦想成为现实。

边缘计算Edge Computing为在云端之外的平台运行应用程序提供了新的范例。边缘是用户及其设备与连接它们的网络相接触的地方。它是一个平台，但是没有应用的平台就像没有钉子的锤子。那么使边缘计算真正杀手级的应用是什么呢?

Unity的开发模式核心：节点和组件，组件可以加载到任何节点上，每个组件都有 gameobject 属性，可以通过这个属性获取到该节点，即游戏物体。也就是说游戏物体由节点和组件构成，每个组件表示物体的一种特性（能力）。可以按照三条线路去理解Unity的组件化开发模式......

灰度共生矩阵是分析纹理特征的一种有效方法，该方法研究了图像纹理中灰度级的空间依赖关系。它对灰度的分布特性是通过对灰度值不同的像素的分布来表示的，同时这些像素对空间位置关系和分布特性也得到了体现。

虽然人工智能和机器学习为企业改善运营和最大化收入提供了充足的可能性，但没有“免费午餐”。在 “没有免费的午餐”问题是古老的“没有一个放之四海而皆准的所有”问题的AI / ML行业适应。企业面临的一系列问题是巨大的，用于解决这些问题的ML模型的种类非常广泛，因为有些算法在处理某些类型的问题方面比其他算法更好。

近日，IDC发布了《全球消费物联网趋势2025展望白皮书》。《白皮书》基于消费物联网现状及主要场景分布，通过用户精准洞察，对消费物联网做出六大趋势预测。

本文讲述内容为游戏开发中涉及的常用设计模式，以及个人对这些模式的思考和总结,这些模式来自于前辈们众多项目经验实战总结，因此读者应具备一定的游戏开发经验，方能更好的理解和运用到实际工作中。

本文探讨卷积神经网络（CNN）的内部工作原理。你可能想知道这些网络中发生了什么？他们是如何学习的？本质上，CNN正在学习过滤器并将它们应用于图像。这些与你应用于Instagram自拍的滤镜不同，但概念并没有那么不同。CNN采用一个小方块并开始在图像上应用它，这个方块通常被称为"窗口"。

由于图形引擎的复杂性，瓶颈可能发生在CPU、GPU、，也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中。这里我们只假设瓶颈在GPU上，讨论GPU的优化方法。

人工智能和物联网本身都是独特的技术，但是它们更有趣的是它们交叉的地方。研究人员和行业专家表示，由于物联网和人工智能的应用非常吸引人，因此它们的组合使用案例具有更强大的吸引力。