demi的博客

快速了解什么是自然语言处理

demi 在 周三, 01/23/2019 - 11:39 提交

计算机对自然语言处理的过程：1. 把需要研究是问题在语言上建立形式化模型，使其可以数学形式表示出来，这个过程称之为"形式化"；2. 把数学模型表示为算法的过程称之为"算法化"；3. 根据算法，计算机进行实现，建立各种自然语言处理系统，这个过程是"程序化"；4. 对系统进行评测和改进最终满足现实需求，这个过程是"实用化"。


想成为AI时代的“硬核玩家”，这8条预判你不得不知

demi 在 周三, 01/23/2019 - 10:16 提交

深度学习对社会和个人的生活将产生深远的影响，其影响方式也是难以想象的。未来若干年，它又将如何影响我们所处的世界？如何让深度学习为个人和生产赋能，发挥作用呢？神经网络的先驱、全球AI专业会议NIPS基金会主席特伦斯·谢诺夫斯基在其新书《深度学习：智能时代的核心驱动力量》中，首次以亲历者视角，前瞻性的提出了未来人工智能发展的8大重要预判。

游戏漏洞的分类有哪些？

demi 在 周三, 01/23/2019 - 09:56 提交

当前游戏漏洞方面还没有权威的定义和分类方法，不同的人可能会有不同的分类方式，比如有些人喜欢按游戏玩法模块来划分漏洞，把漏洞分为任务系统漏洞、战队系统漏洞、对战系统漏洞等等。这里所说的分类方法主要是从技术角度来分析漏洞形成的原因，进行归纳总结出来的分类方法，仅供大家参考。

【神经网络】循环神经网络(RNN)的长期依赖问题

demi 在 周三, 01/23/2019 - 09:28 提交

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。

译 | 机器学习概念

demi 在 周二, 01/22/2019 - 17:24 提交

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。

纹理映射的双线性插值滤波

demi 在 周二, 01/22/2019 - 16:40 提交

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。

图像复原和维纳滤波

demi 在 周二, 01/22/2019 - 15:47 提交

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。

OpenGL中的四大坐标系

demi 在 周二, 01/22/2019 - 13:50 提交

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。

2019年软件安全趋势前瞻

demi 在 周二, 01/22/2019 - 11:09 提交

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。