demi的博客

当前，人工智能在给人类带来重大发展机遇的同时，各种风险和挑战也随之而至。与科学技术领域人工智能热火朝天的技术突破和产业创新遥相呼应，哲学社会科学领域的人工智能伦理与治理问题的研究也如火如荼。这在很大程度上源于人们对人工智能的担忧和焦虑。

如何判断过拟合呢？我们在训练过程中会定义训练误差，验证集误差，测试集误差（泛化误差）。训练误差总是减少的，而泛化误差一开始会减少，但到一定程序后不减反而增加，这时候便出现了过拟合的现象。

本文来源于毕马威发布的第三版《2020年自动驾驶汽车成熟度指数》，该报告旨在评估各个国家对自动驾驶汽车部署的准备情况。此次选取30个国家和地区，通过政策和立法、技术和创新、基础设施和消费者接受度四个方面对其进行排名。

自打UE4公开发布以来我一直靠这个赚钱，然后发现了在它身上一些创作和展现高质量成果的绝妙技巧。在这篇文章，我会分享一些个人每天都会用到的小秘诀和技巧，以帮助你们运用UE4为自己美妙的场景做好光照、材质和渲染。

如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器学习？

在通用渲染管线（URP）中，相机有堆栈相机、渲染到同一渲染目标、渲染为RenderTexture（渲染纹理）三种工作方式。

根据最新的研究结果，训练一个普通的 AI 模型消耗的能源相当于五辆汽车一生排放的碳总量，而 BERT 模型的碳排放量约为 1400 磅二氧化碳，这相当于一个人来回坐飞机横穿美国。为何 AI 模型会如此费电，它们与传统的数据中心计算有何不同？

目标检测是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向。图像分类是对图像进行分类，比如判断图像中是否是车。定位分类不仅要图片分类，而且需要确定目标在图像中的哪个位置。目标检测中要识别的对象不仅仅只有一个，目标检测要识别图像中多个对象。

人工智能和机器学习如今一直在改变着我们的世界，2020年发生的冠状病毒疫情为这两种技术带来了新的机会和紧迫性，预计在2021年将会有更大的发展。疫情显然已经成为一种催化剂，从产品创新到消费者偏好，影响了从办公室到远程工作的业务发展。随着人们在未来一年不断适应，将会看到人工智能和机器学习技术在2021年的五个发展趋势……

URP整个渲染的主入口在UniversalRenderPipeline，他继承的RenderPipeline，是rsp的渲染流程关键类~