demi的博客

损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。

5G技术的更新，推动了新一代的网络通信发展，家庭宽带上网也从最初的十几K的速度，提升到了现在动则上百上千兆的速度，很多有部署了家庭NAS的用户，甚至都已经更新到了10G级别的内部局域网了。

图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring），锐化（sharpening），边缘检测（edge detection）等功能。

Unity优化是一个很大的概念，我们优化时需要注意三个方面：CPU优化，GPU优化，内存优化。

感知机包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。

举例来说，屏幕分辨率同为1280*720P 一个屏幕为6.0英寸，另一个屏幕为4.7英寸，都知道6.0英寸的要比4.7英寸的大，而尺寸小的屏幕容纳的分辨率像素更密集，那么同样的分辨率在成像质量上4.7的肯定比6.0的效果要好啦，所以并非屏幕越大越好哦，还要算上屏幕分辩率。

随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。

Vulkan是一个用于图形和计算设备的编程接口。Vulkan设备通常由一个处理器和一定数量的固定功能硬件模块组成，用于加速图形和计算操作。通常，设备中的处理器是高度线程化的，所以在极大程度上Vulkan里的计算模型是基于并行计算的。Vulkan还可以访问运行应用程序的主处理器上的共享或非共享内存。Vulkan也会给开发人员提供这个内存。

FIDO的目标是创建一套开放的标准协议，保证各个厂商开发的强认证技术之间的互操作性，改变目前的主流在线验证的方式，消除或者减弱用户对密码的依赖。对于互联网公司来说，随着重大数据泄露事故的频发，过去基于密码的在线身份验证技术已经难以维持互联网经济的稳定发展，安全界关于"密码已死"的呼声越来越高。而FIDO联盟正是在这个背景下应运而生的一个推动去密码化的强认证协议标准的组织。

CNN组成：Convolutional layer，Pooling layer，Fully Connected layer。