demi的博客

这篇博客将简要介绍图神经网络的原理，但是不会设计太多数学细节（因为博主数学很烂啦）。通过理解图神经网络的卷积操作，来理解其流程，再会配合代码来做简单解释。

双向反射分布函数是一个使用入射光方向ωi作为输入参数的函数，输出参数为出射光ωo，表面法线为n，参数a表示的是微表面的粗糙度。BRDF函数是近似的计算在一个给定了属性的不透明表面上，每个单独的光线对最终的反射光有多少贡献。

5G网络，即第五代移动通信网络，其峰值理论传输速度号称可达每秒数十GB，是我们现用的4G的数百倍，一部1G的电影号称只需8秒就能下载完成。从2014年三星电子宣布开发出基于5G核心技术的移动传输网络，到2017年国际电信标准组织3GP RAN的会议上发布首个可商用部署的5G NR，再到现在全球多个国家和地区逐渐开始部署5G设备。看起来5G的发展算得上是一帆风顺。

图形渲染的性能优化，分两大方面，CPU的优化和GPU的优化。GPU需要处理过多的顶点，多少合适取决于硬件性能和shader复杂度，一般移动设备上不超过10万，PC上不超过3百万；CPU需要处理过多的顶点，一般是因为蒙皮骨骼，布料模拟和粒子系统等。

目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。

在过去的一年里，人工智能(AI)、大数据、3D成像和机器人过程自动化等领域在取得了空前的发展。接下来的日子，机器视觉技术应用还将蓬勃发展......

作为新一代移动通信技术，5G技术切合了传统制造企业智能制造转型对无线网络的应用需求，能满足工业环境下设备互联和远程交互应用需求。在物联网、工业自动化控制、物流追踪、工业AR、云化机器人等工业应用领域，5G技术起着支撑作用。

渲染管线中一些技术名词大部分是英文直译，光看中文很容易被误导。所以我们必须在了解一个技术的具体作用之后，才能了解它到底是什么。

基于物理的渲染，英文缩写PBR，是一个渲染技术的集合，包含多种或多或少的利用物理来更真实的模拟现实世界的渲染技术，基于物理的渲染的目的是利用更接近实际物理理论的光照计算，生成比以前的Phong、Blinn-Phong算法更真实的画面，这项技术的好处不只是让画面看起来更好看了，也让我们可以简单的通过改变物体的几个物理属性就能渲染出想要的效果，而不用担心光照错误，这是非PBR渲染无法比拟的优势。

决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结。