demi的博客

Unity在运行时可以将一些物体进行合并，从而用一个绘制调用来渲染他们。这一操作，我们称之为“批处理”，能得到越好的渲染性能。Unity中内建的批处理机制所达到的效果要明显强于使用几何建模工具的批处理效果，因为，Unity引擎的批处理操作是在物体的可视裁剪操作之后进行的，处理的几何信息少很多。

生成对抗网络模型主要包括两部分：生成模型和判别模型。 生成模型是指我们可以根据任务、通过模型训练由输入的数据生成文字、图像、视频等数据。

虽然XGBoost是GBDT的一种高效实现，但是里面也加入了很多独有的思路和方法，值得单独讲一讲。因此讨论的时候，我会重点分析和GBDT不同的地方。

对于传统的深度学习网络应用来说，网络越深，所能学到的东西越多。当然收敛速度也就越慢，训练时间越长，然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况，甚至在一些场景下，网络层数越深反而降低了准确率，而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸。

对于工业生产企业而言，由于业务连续性强、系统复杂，大量生产设备相互联系、耦合紧密，而且具有功率大、运转速度高的特点。安全生产更是保证从业人员的人身安全与健康，设备和设施免受损坏，环境免遭破坏，保证生产经营活动得以顺利进行的必要条件。

面对与日增长的物联网连接设备，越来越多的人开始担心物联网的安全性。如今高速、低延迟、大容量的 5G 网络即将落地，其将和物联网擦出怎样的火花？又将如何保证物联网的安全？

麦肯锡全球研究所最近的一项研究显示，到2030年，自动化可能会导致8亿多人失业。虽然这个数字是最极端的情况，但毫无疑问，技术确实会取代人类今天所执行的许多工作职能。

基于新能源汽车厂商面临着巨大的生存压力。从行业环境来看，补贴退坡、产能过剩，以及新势力造车企业的涌入正在加剧竞争。如何应对挑战、破局而出是摆在新能源汽车企业面前的一道必解之题。

使用Imposters的一个问题是渲染的图像必须持续地面向观察者。如果远处的物体正在改变方向，则必须重新计算Imposters的朝向。而为了模拟更像他们所代表的三角形网格的远处物体，D´ecoret等人提出了公告板云（Billboard Clouds）的想法，即一个复杂的模型通常可以通过一系列的公告板集合相互交叉重叠进行表示。

图像处理中的空间域处理方法：数值运算、集合运算、逻辑运算、数学形态学操作。