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上一篇：延迟渲染(Deferred Rendering)的前生今世（一）

五、延迟渲染 vs 正向渲染

这边对正向渲染和延迟渲染的特性做一个对照列举：

5.1  正向渲染

物联网仍然是一个不断发展的技术产业，在过去的3年里，Gartner和Business Insider等市场调查机构的增长和融资预期经常被准确预测或超过。就像对以前即将到来的其他技术革命一样，人们也毫不例外地对物联网技术进行了大肆宣传和炒作，然后随之而来的是与物联网相关的各种斗争和挑战。

深度学习有很多的参数需要优化，调整训练数据或是问题的抽象定义方法可能会带来巨大的效果改善，甚至是显著的改善。

本文主要说说Unity是如何管理的，基于何种方式，基于这种管理方式，又该如何规划资源管理，以及构建bundle，是后面需要详细讨论的。

卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。

在计算机图形学中，延迟渲染( Deferred Rendering) ，即延迟着色（Deferred Shading），是将着色计算延迟到深度测试之后进行处理的一种渲染方法。延迟着色技术的最大的优势就是将光源的数目和场景中物体的数目在复杂度层面上完全分开，能够在渲染拥有成百上千光源的场景的同时依然保持很高的帧率，给我们渲染拥有大量光源的场景提供了很多可能性。

视图变换：将相机移动到准备拍摄的位置，将它对准某个方向。 模型变换：将准备拍摄的对象移动到场景中的指定位置。光源保持静止：在使用完视图和模型变换之前设置光源的位置，init()后面，display()之前。光源出现在视图变换之前，后面进行的变换与光源没有关系，相对于视点固定。

由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。

数据标准化处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要对数据进行归一化处理，解决数据指标之间的可比性问题。

常用的插值方法：最邻近元法，这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。最邻近元法计算量较小，但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续，在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状。