demi的博客

汽车驾驶的自动化进程一直在进行，其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代。智能时代下，人工智能、泛在计算和泛在传感等颠覆性技术为驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇，不仅加速了汽车产业技术变革，也凸显了汽车电控的基石作用。先进的控制算法与更多信息的相互交融必将衍生出更多新系统与新功能，最终给我们带来更安全、更经济、更便捷、更舒适的智慧出行。

之前主要讲的是unity中的光照模型及其原理，还有几种光照类型（自发光、环境光、漫反射、高光反射），后面几篇文章就开始在unity中实现这几种光照类型，本篇在unity实现漫反射。

物联网在数字化转型时代已经成为一个众所周知的技术。物联网被视为下一代互联模式，它将允许机器和设备之间互相连接，而无需人工干预。它是智慧城市、自动驾驶汽车和智能住宅背后的高科技。物联网应用程序不仅可以为企业收集信息和数据，而且可以在任何时间、任何地点、以及采用各种方式与企业交流，从而在潜在价值上产生巨大的差异。

物联网的概念最早于1999年由美国麻省理工学院提出，英文名为Internet of Things，即“物物相连的网络”。从物联网的本质上看，物联网是把任何物体的任何测量量，变成一串数字，然后利用网络传送出去，进行分析处理，然后支撑相关应用的数据转换过程。

从语言结构化理论基础，到 1750 亿参数的 GPT-3。一部 NLP 的百年发展史。

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。

本篇文章，将提供Tensorflow两类版本获取模型参数情况的不同方法，从而让我们可以轻松获取所训练模型的总参数量、可训练参数量及非可训练参数量情况。

疫情肆虐全球的上半年，网络钓鱼攻击增加了600％，勒索软件攻击增加了148％，FBI报告的网络犯罪暴增了300％。而企业的检测与响应能力和速度，却并没有成比例增加，这也使得各种DR解决方案成为当下企业的安全投资热点。

长期以来，人工智能（AI）一直被认为是虚构的故事，只出现在科幻小说或电影当中。如今，随着人工智能逐渐走向现实，我们可以看到AI仍然令人兴奋，即使它还没有电影中显示出来的那样先进。

上篇主要讲的是unity中的光照模型及其原理，还有几种光照类型（自发光、环境光、漫反射、高光反射），后面几篇文章就开始在unity中实现这几种光照类型，本篇在unity实现自发光、环境光。