demi的博客

自从2012年数据科学被评为21世纪最性感的工作以来，来自不同领域的许多人开始转向数据科学或相关的机器学习角色。用新奇的人工智能算法解决复杂的问题，再加上一份不错的薪水，听起来很有吸引力。很多公司都加入了宣传的行列，现在提供在不到一年的时间里学习数据科学/AI/ML的新兵训练营。在加入这样的训练营或转向机器学习之前，请考虑以下10件事。

近日，麦肯锡全球董事合伙人管鸣宇在上海发布了今年的《中国汽车行业最新趋势》。从这份报告中可以看出，中国的高端车市场在2020年增长了13%，而美国下跌了12%；中国的新能源市场则在2020年大幅增长了22%，美国只有4%。

在制造业中使用沉浸式技术（例如虚拟现实和增强现实）可以帮助人们以更高的精度和效率执行任务。

Vulkan 逻辑设备与队列，在选择要使用的物理设备之后，我们需要设置一个逻辑设备用于交互。逻辑设备创建过程与instance创建过程类似，也需要描述我们需要使用的功能。

加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种新的人工神经元装置，训练神经网络来执行任务，如识别图像或为自动驾驶汽车导航，有一天可能需要更少的计算能力和硬件。该设备可以使用比现有基于CMOS的硬件少100到1000倍的能量和面积来运行神经网络计算。

人们可能听说过很多机器学习的用例。例如参加会议、分享人工智能技术的LinkedIn帖子、以及博客文章都有所提及。虽然人们都知道机器学习这个术语，但在多大程度上理解了机器学习的含义？

在5G浪潮驱动下，车路协同、智慧停车、智能交通规划、自动驾驶等应用普遍被提上日程，同时5G带来了数据量的大爆炸，越来越多的应用跑在了云端，很多具体的应用场景对延时的要求会变得非常严格，随着强实时数据的迅速攀升在边缘侧进行预先处理，于是“边缘计算”在智能交通领域应运而生。

本文讲解的内容是Android4.1以后的系统机制，将从整体上分析Android图形显示系统的结构，不深入分析每一层内部的代码实现，更多的是使用流程图和结构图来让大家理解Android是如何绘制、合成图形并显示到屏幕上。

多份报告指出，未来5-7年，智慧城市产业将迎来巨大的繁荣，其市场估值有望超过4000亿美元。智慧城市的理念围绕着更有效地利用现有资源来满足日益增长的空间需求展开。智慧城市融合了技术力量，可为城市提供额外的可见性和可用服务。本文是任何智慧城市为实现高效和可持续生活所需的五项关键技术。

得益于速度更快的WiFi和5G技术以及机器学习和人工智能的技术改进，很多企业迅速实施数字化转型，并获得更高的连通性。如今全球拥有300多亿台物联网设备，物联网技术正日益应用在人们的工作和生活中……