demi的博客

生物识别有的时候也叫生物特征识别，有的时候也叫生物认证，这几个词都是一个含义。是指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别，这就是生物识别的基本概念。

奥地利符号计算研究所（简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。

卷积过程是卷积神经网络最主要的特征。然而卷积过程有比较多的细节，初学者常会有比较多的问题，这篇文章对卷积过程进行比较详细的解释。

在C++领域，必看的书是《Effective C++》。而《Effective C#》之于C# ，是类似《Effective C++》之于C++一样的存在。这篇文章，将《Effective C# Second Edition》一书中适用于Unity游戏引擎里使用C#的经验之谈进行了提炼，总结成为22条准则，供各位快速地掌握这本书的知识梗概，在Unity中写出更高质量的C#代码。

本文我们来讨论特征预处理的相关问题。主要包括特征的归一化和标准化，异常特征样本清洗与样本数据不平衡问题的处理。由于标准化和归一化这两个词经常混用，所以本文不再区别标准化和归一化，而通过具体的标准化和归一化方法来区别具体的预处理操作。

自1888年奔驰生产出世界上第一辆可供出售的汽车以来，汽车的速度、安全性和整体质量都有了显著提高。但是它在功能和设计方面没有太大的变化……直到现在。

人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里，这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理，毕竟现在深度学习太火了。

人类眼球的感光细胞中，在正常的光照环境下（非绝对黑暗和绝对明亮中），对较暗色调之间的差异，比对较亮色调的差异的反应更强烈。这个跟照相机的实际上的光照强度值是不一样的，所以，人类眼球对光强度的反应是非线性的。

随着5G的发展和物联网的强大，世界上的一切都将变得紧密互联。多亏了5G，在不远的将来，所有人都可以使用高速网络……除了网络没有覆盖到的地方。

机器学习是当今技术最重要的基本趋势之一，也是未来十年科技将在更广阔的世界中改变事物的主要方式之一。作为其中的一部分，机器学习的各个方面引起关注 - 例如，它对就业的潜在影响，以及它用于我们可能认为不道德的目的，例如它可能给予压迫性政府的新能力。另一个，也就是这篇文章的主题，是人工智能偏差的问题。