demi的博客

当使用 Deferred Lighting，那么作用在物体上的光照数量将没有限制。所有的光照都被逐像素的评估，这意味着所有的光照都能对法向贴图正确响应，等等。此外，所有的光源都有 cookies 和 shadows。

Mipmap在3D图形学中主要是用来做anti-aliasing，这跟图像学中的概念是一致的：图像在缩小时因为采样率不够，就会导致混叠现象，如果是线，就表现为断线，如果是纹理比较复杂，就表现为纹理变得杂乱。在图形学中，我们经常会用到纹理贴图，用来贴图的纹理大小与真正要render的区域不一定是刚好匹配的，这样就需要做放大或缩小，如果缩小，也就会产生上面所述的混叠现象。

机器学习模型的好坏取决于你所拥有的数据。这就是为什么数据科学家可以花费数小时对数据进行预处理和清理。他们只选择对结果模型的质量贡献最大的特征。这个过程称为“特征选择”。特征选择是选择能够使预测变量更加准确的属性，或者剔除那些不相关的、会降低模型精度和质量的属性的过程。

随着技术的进步，对更多信息技术的需求也在增加。我们生活在一个难以满足便利和简单渴望的世界。为了将现代化推进到一个无所不能的水平，我们已经朝着创建一个新的互联网迈进，这个新的互联网被命名为物联网(IoT)。

本文详述了 Forward rendering path。Forward Rendering path 渲染每个对象在一个或多个pass中，取决于作用在物体上的光照。这些光照本身也被Forward Rendering处理过，取决于它们的设置和强度。

除了从头训练自己的网络，一种更有效，更好的方式就是微调已预训练好的网络模型，微调预训练模型简单点来说就是用目标任务数据在原先预训练的模型上继续训练的过程。

云计算正从 IT 服务交付可选项演变为事实标准。企业战略集团 (ESG) 最近发布的《2019公共云趋势》报告指出，过去八年来，基础设施及服务环境采用率激增，企业采纳率从 17% 上升到 58%；39% 的企业报告称其技术部署完全采用云优先策略。

如果没有物联网和万物互联，人工智能时代是不会带来的。就跟互联网之前首先是光纤通信时代一样。如果通信没有解决，就没有通信网络。从90年代到2000年，如果没建通信网络，就不会有互联网时代。过去几年，大家都说人工智能时代要来了。但是现在，人工智能热潮，反而稍微有了些衰退。其核心是基础设施没铺设完，而这个基础设施就是物联网。

人工智能技术的发展趋势无法阻挡。人工智能将影响我们生活中的不同行业，人们充满期待。人工智能的普及程度是，到2025年，预计全球人工智能市场价值将接近600亿美元。为了见证人工智能在医疗保健、银行与金融、交通、零售与商业、社交媒体、制造业和商业等行业的指数级增长，我们将趋势分解为特定的行业。因此，以下是一些令人惊叹的人工智能技术趋势，见证了它给这些行业带来的机遇，以及人工智能在2020年的影响。

在训练神经网络的时候，需要调的参数很多，选一组最适合自己模型的参数。实际训练的时候如果不按照一定的顺序，会很乱。因此正确有序地调参很重要。