首先我假设大家是个完全没有任何基础的新人，但要会打字的哦，并且要有强烈的技术求知欲，和大把大把的时间。 外挂技术所涉及的很多很多。并且入门是比较难的，不过大家不要怕，入门了后，一切都会变得简单有趣。
第一要求 学会编程
很多人认为，编程是高深的技术，就这个得学好几年了。并且还要懂英文。其实呢，这里我推介 全中文可视化的编程工具 易语言 不会编程的人也能快速的学会，只要你花个半个月的时间就够了。幸好编写外挂来说，并不需要多么精通编程语言。一般能拿得上手，学会易语言的语法规则与条件流程语句就能开始搞了。
第二要求 简单分析游戏
需要会使用一些工具，分析游戏的窗口，控件，进程，线程，DLL模块，内存。。因为做外挂就是要控制游戏程序，所以需要学会分析游戏的这些表面特征与内在数据。了解了游戏的基本构造才能针对性的编写外挂功能。
中国联通的NB-IoT部署在900MHz、1800MHz频段，目前只有900MHz 可以试验。中国移动为了建设NB-IoT物联网，将会获得FDD牌照，并且允许重耕现有的900MHz、1800MHz频段。中国电信的NB-IoT部署在800MHz频段，频率只有5MHz。
神经网络中损失函数后一般会加一个额外的正则项L1或L2,也成为L1范数和L2范数。正则项可以看做是损失函数的惩罚项，用来对损失函数中的系数做一些限制。
随着5G的发展，VR/AR体验将变得更快也更方便使用，这有利于VR/AR技术在各领域的发展。除了视频和游戏之外，VR/AR技术与各个传统领域的结合也更容易实现。
世界上约有7％的劳动力从事建筑业，因此它是世界经济的主要部门。个人和企业每年在建筑相关活动上花费10万亿美元（麦肯锡，2017）。其他行业已经使用AI和其他技术来改变其生产力绩效。相比之下，建筑以冰川的速度发展。
最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分，很多机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。梯度下降法（gradient descent）是一种常用的一阶（first-order）优化方法，是求解无约束问题最简单、最经典的方法之一。
在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？本文我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。
对于很多组织机构来说，网络边界已经被各种新的网络边缘所取代。这带来了一些特别的挑战，这些挑战可能会使组织机构维护一个一致并易于管理的安全基础架构的工作变得愈发复杂。这些安全挑战是一把双刃剑。
在进行图像处理的过程中，获取原始图像后，首先需要对图像进行预处理，因为在获取图像的过程中，往往会发生图像失真，使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下，人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。
所有渲染所需的数据都需要从硬盘(HDD)中加载到系统内存(RAM)中，然后，网格和纹理等数据又被加载到显卡上的存储空间–显存(VRAM)中。这是因为：显卡对于显存的访问速度更快，而且大多数显卡对于RAM没有直接的访问权利。