demi的博客

迁移学习是什么？迁移学习是一种机器学习技术，在这种技术中，一个训练于一项任务的模型被重新用于另一项相关任务。迁移学习是一种优化，它允许在第二个任务建模时快速进行或提高性能。

环境贴图是对周围环境的映射。

我们在训练神经网络模型时，最常用的就是梯度下降，这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种（mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent），这里主要介绍Mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent（SGD）以及对比下Batch gradient descent、mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent的效果。

尽管无线网络占据了所有的新闻头条，但有线网络仍然可以继续可靠地完成工作。尽管它们可靠且相对无处不在，不过，一些人还是预见到了有线网络的消失。无线技术和服务的不断扩展是否标志着有线网络的终结？物联网、即将推出的5G以及更快Wi-Fi的增长是否预示着铜缆的最终消失？

纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。

矩阵实际可以看作一个变换，方程左边就是把向量x变到另一个位置而已；右边是把向量x作了一个拉伸，拉伸量是lambda。那么它的意义就很明显了，表达了矩阵A的一个特性就是这个矩阵可以把向量x拉长（或缩短）lambda倍，仅此而已。

本篇的主要内容是解决大量物体运动时候不发生相互碰撞和重叠等的算法，本篇使用的Unity2018.2.14，算法的脚本主要就两个，一个创建大量鱼并进行初始化的脚本，还有一个就是核心的鱼集群运动的算法。

统计学和机器学习之间的界定一直很模糊。无论是业界还是学界一直认为机器学习只是统计学批了一层光鲜的外衣。而机器学习支撑的人工智能也被称为“统计学的外延”。例如，诺奖得主托马斯·萨金特曾经说过人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。

梯度下降方法是机器学习中常用的参数求解方法。本文将从四个方面为大家详细介绍梯度下降的算法理论，具体包括：① 梯度下降方法原理；② 关于梯度，为什么负梯度方向是下降最大方向？③ 实践，以回归分析为例；④ 梯度下降的其他问题。

物联网正在迎来第四次工业革命。尽管人们普遍了解数字化的必要性，但仍有许多误解阻碍了工业物联网的实施。由于复杂性和成本问题，许多组织推迟了他们的工业物联网（IIoT）计划。为最坏情况做准备并不一定是坏事，但您可能高估了工业物联网的风险，并低估了它的真正价值。为了帮助您树立正确的观念，我们将在本文中揭示关于工业物联网实施的6个常见误解。