demi的博客

预计到2024年，全球车联网市场的价值将达到1300亿美元左右，在2018-2024年期间的复合年增长率将超过15%。越来越多的电子设备在汽车上的应用，如防撞系统、信息娱乐系统、联网系统和线控驱动技术，将推动全球市场的需求。汽车相关企业以软件即服务的形式向车队提供管理系统，这有助于关键的业务流程，如导航、车辆维护和里程报告，以吸引最大数量的消费者。

光通过角膜、瞳孔、晶状体的折射光线，透过玻璃体到达视网膜。视网膜上分布着光感受器。光感受器按形状可分为两大类：视杆细胞和视锥细胞。色觉的形成与3中视锥细胞相关，它们分别包含光谱吸收峰在光谱红、绿、蓝区的视色素蛋白，分别对红光、绿光、蓝光有最佳反应。

每个运动员都努力在减少受伤的同时充分利用锻炼时间。随着年龄的增长，伤停补时变得越来越糟糕，尤其是当我们在制定健身计划的时候。刚开始的几个月很容易受伤，这会影响你的动力，最终阻碍你今年的目标。

大部分分类任务中，各类别下的数据个数基本上不可能完全相等，但是一点点差异是不会产生任何影响与问题的。在现实中有很多类别不均衡问题，它是常见的，并且也是合理的，符合人们期望的。

计算机视觉：一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

电影自诞生起到今日已经走过120多年，这120年也是人类科技爆炸式发展的120年。电影在这一百多年经历了翻天覆地的变化，从无声片到有声片，从黑白片到彩色片，从方形荧幕到宽荧幕，从2D平面到3D立体，从简易模型到CGI技术。如今电影又走到了新的节点上，这次带来变革的是5G＋VR技术与影视产业的结合。

想做计算机视觉？深度学习是最近的发展方向。大规模数据集加上深度卷积神经网络（CNN）的表征能力使得超精确和稳健的模型成为可能。由于计算机视觉领域广泛而复杂，因此解决方案并不总是很清晰。计算机视觉中的许多标准任务都需要特别考虑：分类，检测，分割，姿势估计，增强和恢复以及动作识别。

卷积神经网络中的权值更新也是使用误差的反向传播算法。损失函数一般使用最小平方误差函数。由于卷积网络中存在两部分区域：卷积区和全连接区，它们在计算损失时有所不同我们将其分开进行讨论。

深度神经网络是连接主义系统，通过它通过学习例子来完成任务，而不需要事先了解这些任务。它们可以很容易地扩展到数百万个数据点，并且可以通过随机梯度下降进行优化。CNN是DNN的变体，能够适应各种非线性数据点。起始层学习更简单的特征，如边和角，后续层学习复杂的特征，如颜色，纹理等。

蜂窝物联网使用与智能手机相同的广泛覆盖蜂窝网络连接设备。听起来像是Wi-Fi的明显替代品。问题在于，历史上，蜂窝模块一直很昂贵，这增加了构建蜂窝物联网设备的价格。此外，蜂窝服务的成本与用于互联网接入的Wi-Fi相比相形见绌，这在很大程度上是因为他们无法利用无线(OTA)更新。对于小型，电池供电的物联网设备来说，更令人沮丧的是蜂窝电池的巨大功率需求，这会快速耗尽电池电量。