demi的博客

蓝牙技术在耳机、手机、手表及汽车领域的普及为人们带来了许多便利，却也引发了一些人们对于蓝牙的误解。目前，蓝牙可为多种重要的解决方案提供支持，其中包括家庭自动化、室内导航以及商业和工业创新等。

一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多。

均值滤波，是图像处理中最常用的手段，从频率域观点来看均值滤波是一种低通滤波器，高频信号将会去掉，因此可以帮助消除图像尖锐噪声，实现图像平滑，模糊等功能。理想的均值滤波是用每个像素和它周围像素计算出来的平均值替换图像中每个像素。

在训练数据不够多，或者模型过于复杂时，常常会导致模型对训练数据集过度拟合。

如果没有流水线化，那么CPU需要等到GPU完成上一个渲染任务才能再次发送渲染命令。但这种方法显然会造成效率低下。我们需要让CPU和GPU可以并行工作。而解决方法就是使用一个命令缓冲区（Command Buffer）。

笔者希望通过多年的图形开发经验，结合对OpenGL的理解，对OpenGL整体的知识做一个梳理，剔除掉特别复杂又较少使用的部分。遗留下来常见和易于理解的部分，同时也尽量在介绍的时候兼顾易懂性和严谨性。希望对即将或正在学习OpenGL的开发者，提供一定的帮助。

在Unity 2019.1及更高版本中，我们将提供Unity新一代的输入系统预览版，该系统简单易用，并具有多平台一致性和灵活性的特点。

自动驾驶车，其实就是机器人的一种。所以在英文中经常被叫做Robotic Car。当然Autonomous Car、Self Driving Car或Driverless Car会更常用一些。更具体地讲，自动驾驶车是一个轮式机器人。自动驾驶可以说是一个涉及了多个学科的综合领域，本文带你探寻自动驾驶的5大主要技术，看看这个轮式机器人的大脑、眼睛等都是如何工作的。

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。