demi的博客

在深度神经网络中，超参数的调整是一项必备技能，通过观察在训练过程中的监测指标如损失loss和准确率来判断当前模型处于什么样的训练状态，及时调整超参数以更科学地训练模型能够提高资源利用率。下面将分别介绍并总结不同超参数的调整规则。

正所谓 “知己知彼，百战不殆”，想要赢一场漂亮的胜仗，一定要对自身和对手都具备非常充分地了解。以下就是所有安全专业人士都应该了解的一些基础问题。

增强世界博览会（Augmented World Expo）和消费电子展（Consumer Electronics Show），都展示了大量AR行业的最新进展。本文据此预测9个增强现实未来发展趋势，这些趋势将在未来几年塑造增强现实的未来，并将激发AR从业者们进行创新。

Android开发者选项，看起来很简单的事情，其实很多同学对它了解得不够，Google用心良苦得为我们设计了这么多小开关都是有它的作用的，今天也花了点时间，过了一遍全部的30多个开关，从中整理出15个对日常Android开发比较有帮助的选项。

球谐光照在现代游戏图形渲染领域应用很广，用于快速的模拟复杂的实时光照，例如unity中的light probe以及一些不重要的实时光源，可以用球谐光照快速的计算。球谐光照的优点是运行时的计算量与光源的数量无关，如果参数足够却可以较好的模拟实时的光照结果。

应用程序编程接口(API)是一个现成的代码，可以简化程序员的生活。它有助于数字化单调的任务并自动化一系列复杂功能，从而降低生产成本。在AI/ML编程方面，处理将商业API集成到现有平台中。它可以与当前的代码片段进行交互，当然还可以与用户群进行交互。本文列出了20个适合AI和ML编程的API。选择是完全基于平台的效率，易用性和功能，而不是它的受欢迎程度。不包括像谷歌，IBM或微软平台等大玩家。

安全专家与网络罪犯间的战争已成猫鼠游戏，肩负信息保护责任的安全专家与意图破坏数据完整性的网络罪犯势成水火，技术比拼与战术对抗，道高一尺，魔鬼一丈。数字连接性的增加和商业领域整个价值链中几乎所有过程的自动化，催生出了敏捷性这种东西，也发展出了相当高端的威胁，极大地增加了网络安全风险。

人工智能在各产业中的超凡表现奠定了它对未来世界不可或缺的地位，比如制造业、医疗保健、建筑业、在线零售业等几乎各个行业都在利用人工智能技术融入物联网。不断演化的机器学习技术使每个企业都有望成为数据驱动的企业，都能利用云平台的机器学习技术使用人工智能应用程序。未来的企业将不必安装和维护机器学习系统，花很低的开销就能分析海量又复杂的数据，最终做出详细精准的分析和预测。

据称很容易开始训练神经网络。许多图书馆和框架都以展示解决您的数据问题的30行奇迹片段而自豪，给人以错误的印象，即这些东西即插即用。

为了让深度学习算法像人类一样用形状来识别物体，研究人员用涂有不相干纹理的图片来训练这些系统。结果表明：系统的表现得到了提高，这同时也为我们视觉的进化提供了线索。