demi的博客

简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的，是对CNN进行迭代训练。

边缘计算是科技界的一个热门话题。这项快速发展的技术，让用户可以把计算和数据存储置于更靠近被使用的地方，越近就越节省带宽，享受越来越快的响应速度。有些企业已经看到了这些好处所带来的价值，但仍然有很多企业尚未意识到边缘计算的全部潜力，不了解边缘计算能在多大程度上变革业务和变革行业。

物联网的广泛应用，在给社会生产生活带来便利和价值提升的同时，也让我们面临着巨大的安全挑战。总之，物联网的进步和整合的创新为黑客和恶意软件等潜在的安全隐患留下了空间。无论你如何使用物联网开发工具，都可以通过以下十个基本安全技巧来提升物联网的健康。

什么是伽马颜色空间？通常物体呈现出来的颜色和我们用眼睛看到屏幕上的最终颜色是不一样的。

IoE与IoT：有什么区别？除非您是专家，否则物联网(IoT)和万物互联(IoE)之间几乎没有什么区别。但是，后一个术语在语义上更广泛。在本文中，我们将详细介绍为什么物联网软件开发公司相对很少使用术语IoE。

作为一种新兴技术，人工智能将面对并将继续面临其公平的挑战。一方面，消费者仍对采用新技术保持警惕。设想一下未来的世界，人们会因AI驱动的机器而流离失所，或许这真是令人头疼。

machine learning : 机器学习；

deep learning : 深度学习；

image processing : 图像处理；

natural language processing : 自然语言处理

机器学习可以让我们解决一些人为设计和实现固定程序很难解决的问题。从科学和哲学的角度来看，机器学习受到关注是因为发展我们对机器学习的认识需要发展我们对智能背后原理的理解。

视景仿真过程基本分为两个阶段：一是建模，二是渲染。所谓建模，是指用点、线、面、贴图、材质等元素构建逼真的物体和场景，建模是视景仿真的基础。所谓渲染，是指把模型在视点、光线、运动轨迹等因素作用下的视觉画面计算出来的过程。

学习OpenGL首先，先要弄明白的三个名词就是VAO，VBO和IBO。我们学习一个东西的时候，往往被过多，过详细的数据，淹没真正核心的那几句话，这可能也是不同人学习能力不一样的原因把，我应该属于学习能力比较弱的那种，总是要一边叮嘱自己，关键那几句话在哪？一边看东西，才能勉强找到关键那几句话。