demi的博客

时间序列数据是在不同时间点上统计同一指标，并按照时间先后排列成的一个集合。时间序列的主要作用是了解一个指标的长期趋势和预测未来。循环神经网络（Recurrent Neural Network或RNN )就是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN的状态，不仅受输入影响，还受前一时刻状态的影响。

机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据”形式存在，因此机器学习研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生模型(model)的算法，即学习算法(learning algoritmn)，有了学习算法，我们把经验数据提供给它，它就能基于这些数据产生模型。在面对新的情况的时候，模型会给我们新的判断。

当你做纹理映射的时候，是否经常会注意到屏幕上显示出的那些明显锯齿，而且你用的纹理像素化得太明显了？现在，我们将谈论如何来解决这个问题，而我们使用的方法就是对你的纹理进行滤波。下面我们将介绍几种常用的滤波方法，最后再详细介绍双线性插值滤波的具体实现。

之前上课的时候其实就没搞懂什么是维纳滤波和卡尔曼滤波，老师完全讲不清楚来龙去脉，滤波、预测都说不清楚。后来刷知乎看到大神的解释，当时倒是茅塞顿开，但是前几天做笔试遇到关于维纳滤波的题目，发现功课没做够。要学习一个东西，我认为第一步不应该是讲它的定义，而是先搞清楚它是在上面背景下提出的，伟大的数学家提出一个概念肯定不是为了考我们的，而是为了解决实际问题的。

之前在《移动和无线网络的深度学习综述（一）》的文章了分享了论文的摘要和Itroduction的内容。 在本文，你可以了解到： 论文的第二节，相关的论文和这篇综述的范围；论文的第三节，深度学习101。

OpenGL绘制三维图形时涉及多种坐标系，各个坐标系都有它各自的作用。本文将介绍以下四个常见的坐标系：模型（物体）坐标系、世界坐标系、相机（人眼）坐标系和窗口坐标系。下面我们逐个讲解这些坐标系的作用。

过去一年，从 Facebook 数据泄露事件、币圈频发的网络攻击，到知名酒店集团的信息泄露，让越来越多的企业意识到他们在防范潜在威胁和新型攻击媒介方面的投资还远远不够。他们也愈加关注安全 方面的趋势，防患于未然，以保护投资回报。近年来，云计算、人工智能（AI）、机器学习（ML）、物联网（IoT）和大数据在很大程度上推动了企业运营方式的演变。值得一得的是，所有这些技术都是由软件驱动的。

Frame Buffer 是用来存储帧位图的数据存储区域。这里在介绍另外一个缓存，叫深度缓存 (Depth Buffer), 也叫作 Z-Buffer。从名字上来看这是一个存储深度（数据）的存储区。深度是什么？要描述一个物体的位置，需要借助参照物。我们这里扩展一下， 要用数值来表述一个物体的某种属性，要有这个数值参照的原点。既然深度值是数值，那它的参照原点是什么呢？

图像和视频通常包含着大量的视觉信息，且视觉信息本身具有直观高效的描述能力，所以随着信息技术的高速发展，图像和视频的应用逐渐遍布人类社会的各个领域。近些年来，在计算机图像处理、计算机视觉和机器学习等领域中，来自工业界和学术界的许多学者和专家都持续关注着视频图像的超分辨率技术这个基础热点问题。本文试着讲述超分辨率技术的正确打开方式，浅谈视频图像的超分辨率技术的基本概念和应用场景等问题。

如何让编辑器运行你的代码？Unity3D可以通过事件触发来执行你的编辑器代码，但是我们需要一些编译器参数来告知编译器何时需要触发该段代码。代码里可以访问到当前选中的内容（通过Selection类），并据此来确定显示视图。