demi的博客

作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。

与机器可以实现的功能相比，在许多方面，人类驾驶员所拥有的感知能力仍然遥遥领先，而且在许多关键领域我们仍然无法提供能够实现SAE 4级自动化所需性能和功能的传感器。在本文，我们涉及了一些特别具有挑战性或目前完全无法解决的情境来加以说明。

随着不断的研究和完善，计算机视觉从一个不现实的想法或期望变成了现实。但是，计算机视觉究竟是关于什么的呢？

CPU：中央处理器，它集成了运算，缓冲，控制等单元,包括绘图功能。CPU将对象处理为多维图形，纹理(Bitmaps、Drawables等都是一起打包到统一的纹理)。GPU：一个类似于CPU的专门用来处理Graphics的处理器，作用用来帮助加快格栅化操作，当然，也有相应的缓存数据(例如缓存已经光栅化过的bitmap等)机制。

蓝牙定位基于RSSII（Received Signal Strength Indication，信号场强指示）值，通过三角定位原理进行定位。

名为软件定义边界 (SDP) 的远程访问新范式采用零信任方法，以基于身份的细粒度访问代替广泛的网络接入，提供重要 IT 资源访问。

在开发游戏的过程中，使用功能丰富的Unity阴影贴图解决方案会显得有些浪费。因为我们不希望为所有内容渲染动态阴影，而只打算对场景的较小物体渲染动态阴影。我们想更好控制对阴影的过滤，通过添加模糊效果，使阴影更加柔和。

惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）可以直接测量载体相对于惯性空间的三轴加速度和三轴角速度（6-DoF）。在自动驾驶所涉及的传感器中，IMU因其不受外部环境影响而显得特别。

机器学习、大数据相关岗位根据业务的不同，岗位职责大概分为：平台搭建类、算法研究类。

除了 CPU(中央处理器)以外，SoC(System On a Chip：片上系统)另一个重要的组成部分是图像处理单元(Graphical Processing Unit)，就是俗称的 GPU。大家或许都知道玩 3D 游戏少不了它，但具体发挥什么作用也许说不清楚，这回我们就来揭开 GPU 的神秘面纱。