demi的博客

在大多数机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化P。我们系统通过降低代价函数J(θ)来提高P。这一点与纯优化不同，纯优化最小化目标J本身。训练深度模型的优化算法通常也会包括一些针对机器学习目标函数的特定结构进行的特化。通常，代价函数可写为训练集上的平均。

Yilmaz Kiymaz是InnoGames的资深Unity游戏开发者，他将分享一些小技巧来帮助我们加快开发速度，提升工作效率。包括：菜单项快捷键、自动化工作，流程的方法和缩短计算时间的方法。

VR的发展是有时代需求性的。从概念提出、产业爆发到现在低迷市场。2016年，可以说是VR产业化的元年，VR产业链不断成熟，但是我国VR产业发展处于起步阶段，技术成为影响VR应用深度及用户体验的关键要素。

4D打印比3D打印多了一个时间维度，3D打印是预先建模再打印出成品，而4D打印则是把产品通过打印机嵌入可以变形的智能材料中，在特定的时间或激活条件下按事先的设计进行自我组装。4D打印概念的灵感来自于生物的自我复制能力。一些专家认为，这一技术的问世可能预示着自我组装家具时代的来临。

这份教学包是针对那些对人工神经网络（ANN）没有接触过、基本上完全不懂的一批人做的一个简短入门级的介绍。我们首先简要的引入网络模型，然后才开始讲解ANN的相关术语。作为一个应用的案例，我们解释了后向传播算法，毕竟这一算法已经得到广泛应用并且许多别的算法也是从它继承而来的。

几年前，大多数人都期望将物联网部署至云端，这的确可以给个人用户带来便捷的使用体验，但构建企业级的物联网解决方案，仍然需要采用云计算和边缘计算的结合方案。与纯粹的云端解决方案相比，包含边缘侧的混合方案可以减少延迟、提高可扩展性、增强对信息的访问量，并使业务开发变得更加敏捷。

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机器学习(深度学习)跟编程范式以及处理的数据等方面根传统的编程有较大不同，需要学习或准备转型做这个领域的需要引起足够的关注。

一切不以安全为前提的技术开发，都是耍流氓。对于自动驾驶汽车而言，安全问题尤为不容忽视。从被动安全到主动安全，再到信息安全，汽车经历了一场技术革命。自动驾驶时代即将来临，数据和信息安全开始愈发引起社会各界的关注。

是否需要人工构造特征，这应该是深度学习和传统机器学习的最明显的差异。feature engining是传统机器学习中的一个重要组成部分，sift，hog，wavelet等都是解决如何描述数据的问题。深度学习兴起后，feature engining的研究几乎停滞，而end-to-end成为一个新兴的研究方向。