demi的博客

本文介绍Opengl ES的几个基本东西，为后面的学习有个整体的概念，而且只做最简单的概念介绍，不会长篇大论（对于初学者会搞得晕头转向），大家也不必要去追根究底，只要记住有这么个东西就行，通过后面的学习，然后再回过头来看，一定会有顿悟的感觉。

3D图形的目标是用二维的图象来代表三维的场景。之所以图象是二维的因为观察场景的介质－－平坦的计算机显示屏是二维的。所以，3D图形意味着同一场景的两种表现－－一个是看不见的三维的表现，另一个是在屏幕上显示的二维表现。我们先来讨论看不见的、三维的表现。

前向动力学是通过父关节点的移动来计算子关节点的位置，这样一步步确定骨骼链上所有关节的位置。而逆向动力学（Inverse Kinematics，后文简称IK）：通过子关节的位置，反求推导出所在骨骼链上n级父关节点的位置。

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行 为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。

图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等。

应用数据科学研究者William Koehrsen发布一篇关于“过度拟合和拟合不足”的博文，作者解释了在模型训练中过拟合与欠拟合的概念与原因，并解释了方差与偏差的概念，并介绍了克服模型过拟合与欠拟合的方法——验证集。也许你曾看过关于“过拟合与欠拟合”的博文，但是本文绝对也值得一看，因为作者使用现实生活中的例子进行概念讲解，把概念的理解变成一个有趣的过程，相信会令您耳目一新！

常用的图像形态学操作包括膨胀、腐蚀、闭运算、开运算。膨胀操作会扩大（粗化）图像中物体的轮廓，可以用来弥补（填充）物体间的孔洞，强化离散点，代价是导致物体的面积比原来的面积要大。腐蚀操作会收缩（细化）图像中物体的轮廓，可以用来断开（分离）物体间的连接，消除离散点，代价是导致物体的面积比原来的面积要小。

这篇文章主要介绍了机器学习中最先进的算法之一——神经网络的八种不同架构，并从原理和适用范围进行了解读。机器学习和神经网络如此优秀，我们先来探讨两个问题——为什么需要机器学习？为何要使用神经网络？之后在来详细了解八种不同的网络架构。

胶囊网络（CapsNets）是一个热门的新型神经网络体系结构，可能对深度学习，特别是计算机视觉，有深远的影响。等等，已经不是有很多计算机视觉问题被解决了吗？我们不是所有人都能看到卷积神经网络（CNNs）在各种计算机视觉任务（例如分类，定位，物体检测，语义分割或实例分割）中达到超人类水平的神话般的例子吗？

网络就是一台台硬件设备，还有上面飞奔的数据，这切片到底是咋回事？这就引出了下面这一连串的问号：为什么5G需要网络切片？网络切片，到底切的是什么？怎么实现网络切片？5G网络切片会带来哪些商业模式的更新？