demi的博客

过去十年中，最重要的技术变革之一是物联网设备在各行业的广泛采用。专家们相信，在未来的十年里，随着物联网设备得到更广泛的应用，以及各行业找到新的方法来使该技术适应特定行业需求，我们将看到物联网市场的重大变化。以下是未来十年我们可能看到的6个物联网发展。

造成图像模糊的原因有很多，其中包括光学因素、大气因素、人工因素、技术因素等等，日常生产生活中对图像进行去模糊操作有其重要意义。要取得比较好的处理效果，不同原因导致的模糊往往需要不同的处理方法。从技术方面来向，模糊图像处理方法主要分为三大类，分别是图像增强、图像复原和超分辨率重构。

支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元（GPU）的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年，在多个行业中，GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过31％。这意味着将有更多的系统架构师承担承担相应的职责，以确保GPU系统具有最高的性能和成本效益。

今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。

Unity Tech已发布Unity 2020.1游戏引擎beta版，作为今年的第一个季度更新。除了从编辑器到其他开发功能的许多开发人员方面的改进之外，图形方面还做着永无止境的工作。 Unity 2020.1将相机堆栈添加到通用渲染管道，更新的光线跟踪支持，各种光照更新，新的缓存着色器预处理器等。

尽管今天的Vulkan 1.2.135更新的新增功能亮点是临时光线跟踪支持，但是此更新还具有其他新扩展。

随着人工智能、物联网等新兴数字技术的创新和发展正在改变公共交通行业，例如AI安全监控摄像机的应用，能够及时发现或预测各种可疑安全事件的发生。

关于物联网（IoT）对家庭和建筑物自动化的变革价值，人们已经进行了很多讨论。低成本传感器和无线技术的日益普及正在彻底改变我们工作和生活的室内环境，从而提高效率、舒适性和安全性。考虑到智能家居和智能建筑之间的许多常见用例，包括气候控制、照明自动化或安全和消防安全，有些人认为这两种架构的物联网技术高度相似。

权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform）、xavier初始化、msra初始化、双线性初始化（bilinear）

随着机器学习领域和技术本身的发展，项目中涉及的阶段和工作流程也在不断发展。支持GPU的移动设备的出现为传统机器学习项目的工作流程引入了一个新阶段。新阶段的出现又造就了新的角色和职位。