demi的博客

数量爆发式增长的背后，Wi-Fi、蓝牙、Zigbee三大无线连接技术正上演一场“争霸赛”。本文通过对三项技术的详细对比，以分析三项技术在具体应用场景中的优劣势。

企业比以往任何时候都更受数据所驱动，物联网(IOT)是这种转变的原因之一。如今，许多企业都在使用物联网数据来驱动决策。据专家预测，到2020年，物联网设备将超过300亿台，其中一个主要趋势是数据货币化。但有一个问题：物联网数据并没有被充分利用。

5G应用距离生活已经越来越近，作为市场中难得的一块新鲜出炉的蛋糕，大家都对5G发展有着很高期许。而5G与安防行业的发展也可谓休戚相关，以无人机为例，5G可以有效地促进无人机在巡检、应急、安防、物流等多个场景深度融合应用，实现无人机工作全时化、智能化和自主化。

通过阅读，你将对游戏开发与实时渲染中加速渲染算法的以下要点有所了解：常用空间数据结构（Spatial Data Structures）；各种裁剪技术（Culling Techniques）；各种层次细节（LOD，Level of Detail）技术；大型模型的渲染（Large Model Rendering）；点渲染（Point Rendering）。

网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分，而且伴随着“互联网+”以及物联网的快速发展也成为人们创业创新的一个有力工具，然而现在的网络安全也越来越被人所关心。近年来越来越多的物品被贴上了“智能”标签，成为了联网设备。这给人们的生活带来许多便利，但是，这些设备的安全问题常常被人忽视，那么我们来回顾一下在物联网领域里的十大安全事件。

深度学习是使用现代硬件的人工神经网络的应用。它使开发，训练和使用比过去更大（更多层）的神经网络成为可能。研究人员提出了数千种类型的特定神经网络，它们往往是对现有模型的修改或调整。有时也会有全新的方法。作为一名从业者，我建议你等到模型出现后普遍适用后再使用。因为很难从每天或每周发布的大量出版物的中梳理出效果良好的那个。

KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法，本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例，然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类，就是A的类别。 从上面一句话中可以看出，KNN的原理非常简单粗暴，而且是一种“在线”的学习方式，即每一次分类都需要遍历所有的训练样本，此外KNN算法还有几个要素：K，距离，分类决策规则。

我们可以从一次次网络安全危机中学到很多非常重要的教训，即便是那些并非实际发生的，而是比现实更具虚构色彩的危机亦是如此。

接下来就是要进行更为精准更智能的追踪。因此，在接下来的代码演示Demo中我重新设计了几个类，一个是PlayObject，这个类其实也没有什么新的东西，都是之前已经介绍过的，无非就是速度向量、位置以及移动控制等它的代码设计如......

物联网正在快速发展，每月都有数以百万计的新传感器和设备上线。如果您觉得您最近听到了很多关于它的事情，那可能是因为，尽管物联网历史相当悠久，但它也才刚刚真正开始起步，并由廉价、低功耗的组件、广泛的网络连接以及企业和消费者的许多兴趣所推动。