demi的博客

很多人对机器学习的边界范围似是而非，机器学习是人工智能吗？机器学习与大数据、云计算有什么关系？机器学习是不是就是数据挖掘？机器学习是不是就是算法，就是统计学？深度学习是不是机器学习的升级版？

人工智能的实际应用正在飞速发展。根据世界知识产权组织（WIPO）给予的数据，在2013年至2017年间，与人工智能相关的专利申请量已增加了近三倍，达到55000多项。专利申请的增加反映了人工智能领域目前正在经历一股“淘金热”，我们也可以看到人工智能几乎在每个行业中都变得至关重要。

特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。

V2V（车与车之间通信）技术因其有助于联网汽车相互通报其位置与状况、发出交叉路口迎面而来的交通警告以及提供一系列旨在遏制事故的其他功能而备受赞誉。

黑客是在这十年最热门的职业之一，但不要把它作为一件容易的事。您必须拥有计算机系统，编程语言，操作系统深刻的认识。有些人认为，黑客永远是一个违法的事情，但他们错了。其实很多大公司高薪雇佣黑客来保护自己的系统和信息。本文准备了12个需要成为黑客最重要的步骤列表，有一个深入了解。

GAN网络中存在两个不同的网络，训练方式采用的是对抗训练方式，其中G的梯度更新信息来自于判别器D，而不是来自数据样本。GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本。

当场景中包含大量模型时，造成渲染效率的降低（即帧速率FPS的降低），采用遮挡剔除技术，可以使得那些被阻挡的物体不被渲染提高渲染效率

计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。

在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。

几乎每个图形程序的重要目标之一都是在屏幕上绘制图形。屏幕是由一个矩形像素数组组成的，每个像素都可以在图像的某一个点上显示一个某种颜色的微小方块。在光栅化阶段（包括纹理和雾）之后，数据就不再是像素，而是片段。每个片段都具有与像素对应的坐标数据以及颜色值和深度值。