demi的博客

在讨论如何调试模型之前，我们先来纠正一个误区。通常理解如何调试模型的时候，我们想到一系列优秀的神经网络模型以及调试技巧。但这里需要指出的是数据才是模型的根本，如果有一批质量优秀的数据，或者说你能将数据质量处理的很好的时候，往往比挑选或者设计模型的收益来的更大。那在这之后才是模型的设计和挑选以及训练技巧上的事情。

裁剪是个很大的概念，裁剪包括了视锥体裁剪（应用程序阶段）、视口裁剪（图元装配——几何阶段的最后一步）、背面剔除（光栅化阶段）、遮挡剔除（光栅化阶段）。

既然选了ML这个方向，毕业入职后的工作也无外乎模型训练和调优，大多数的时间将会用来解决上面的问题。于是，写下这篇文章，作为以后解决问题的参考手册，也算是为正式工作做一点点准备。

看了很多关于物联网的答案，发现很多人对物联网的概念有很多误解。因此整理出了一些误区，以帮助大家更好地了解物联网。

最近遇到个很小但是很有意思的问题，在unity中如何从屏幕copy depth texutrue出来用？

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。

机器学习中经典假设中往往假定训练样本各类别是同等数量即各类样本数目是均衡的，但是真实场景中遇到的实际问题却常常不符合这个假设。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。

图形学中经常要涉及使用各种格式的浮点数类型，如float，half，也会经常用到各种格式的浮点数类型PixelFormat，例如R10G10B10A2，R11G11B10，RGBHalf...。在合适的情况下使用合适的浮点数类型，是保证效率和效果的基础。本文总结并详细讨论一下各种常见浮点数的精度，范围，精度分布及应用特点。

RNN前向计算：对于如下结构，x是输入，s为隐层，o为输出，U,W,V为不同层的权值，同一类型的权连接权值相同

最近人工智能方面最重要的发展之一就是机器学习了。它主要着眼于智能，而不是传统计算机程序意义上指定机器做什么东西，也就是说机器自己可以学习，这样它就可以直接从经验（或者数据）中学会如何处理复杂的任务。