demi的博客

这篇文章是来自牛津大学的一个副教授写的文章，科普了下人工智能当前的发展情况，主要是5件事情，包括人工智能已经融入我们日常生活中、它们可以用于解决气候问题、人工智能的学习方式、检测deepfakes以及人工智能很难变得真正的智能，即很难成为一个真正的人类一样去学习和理解世界上的所有事情。

UGUI是unity官方开源的一套简单易用的UI框架，虽然简单易用，但如果不注意性能方面的优化，最后也可能会做出不佳的体验效果。以下几点是通过实战项目的总结得出来的优化建议，希望对使用UGUI框架的unityer有参考意义。

我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布，即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。

图形（Graph）和图像（Image）都是多媒体系统中的可视元素，虽然它们很难区分，但确实不是一回事。

三者之间既有区别，又有联系，不确切的描述：计算机图形学≈画图；计算机视觉≈看图；数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图。

众所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。

如今，科技界最热门的话题莫过于最先进、最前沿、最令人兴奋的数据科学和机器学习了。然而，要想紧跟该领域的进步和发展，你需要付出大量努力来研究、阅读和查看信息、新闻、指南以及其他内容。

世界各国政府正在迅速采取行动，以确保现有的法律、法规以及框架，能够在人工智能技术变革中继续起效，应对由新浪潮带来的种种新挑战。

人工智能技术具有正、反两方面的作用，在造福于人类的同时，也存在各种风险。理论上可能存在四种风险：技术失控、技术误用、应用风险、管理失误。

人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含：算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。