demi的博客

机器学习是识别隐藏在数据中的可能性并将其转化为完全成熟机会的技术。巧合的是，机会是促进业务运营并在竞争对手中脱颖而出的因素。了解机器学习算法如何应用于各个领域以获得可带来合法业务优势的结果至关重要。

我们经常用渲染管道(rendering pipeline)来描述渲染(rendering)，而且有一点必须铭记在心：高效的渲染就是保证信息快速流通。

边缘计算和物联网几乎是完美匹配的。在最近两年，所有关于物联网技术趋势报告中都有边缘计算。IDC预测，到2020年，边缘基础设施支出将达到物联网基础设施总支出的18%。事实上，所有关于2018年的物联网技术的趋势预测，在2019年以及之后的几年依然得以延续。而在这个基础上，确实有一些更新。

回望过去，2018年对于增强现实(AR)来说是充满活力且十分重要的一年。本文为Tom Emrich（美国专注于AR投资的早期基金Super Ventures合伙人）所预测的2019年增强现实19个发展趋势。

在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？

本文整理并总结了IPv6可能存在的安全威胁，从IPv4安全威胁延续、IPv6相关附属协议和相关机制可能带来的安全威胁、IPv6对安全硬件的影响及过渡技术的安全威胁四个方面进行了分析与梳理。

游戏资源的加载和释放导致的内存泄漏问题一直是Unity游戏开发的一个黑洞。究其根源，一方面是因游戏设备尤其是Unity擅长的移动设备运行内存非常有限，另外一方面是因为Unity不太清晰的加载释放策略和谜一样的GC（垃圾收集）机制，共同赋予了Unity “内存杀手”“低效引擎”的恶名......

随着影像数据不断增加，人工智能和深度学习(Deep Learning，机器学习分支)技术已成为安全监控的关键，能够有效降低人为错误和误报，并大幅减少影像搜寻时间，对众多产业造成极大的影响。

机器学习算法都是一个个复杂的体系，需要通过研究来理解。学习算法的静态描述是一个好的开始，但是这并不足以使我们理解算法的行为，我们需要在动态中来理解算法。

智慧城市一词在中国已经发展了将近十年的时间，但就目前的发展现状来看，所谓的“智慧“还处于初级阶段，距离真正的“智慧”还有较长的路要走。在AIoT的助力之下，以物联网为核心的智慧城市建设，再次成为了行业的主要热点。全国各地针对智慧城市建设的“智慧”定义，已成为业内难以统一的标准。