demi的博客

自动驾驶是汽车行业新一轮的技术革命，推动着传统汽车行业快速转型升级，是未来汽车的发展趋势。自动驾驶技术有利于改善汽车交通安全、提高交通运输效率、实现节能减排、促进产业转型等。

多屏联动、智能表面、自动驾驶、新材料、情感引擎正在迅速普及到中高端豪华电动车型中，智能座舱的下一个十年，更多数字化技术将会完美融入到智能座舱中，智能座舱也势会以更全新的形式呈现出来！

机器学习是通过算法使得机器从大量历史数据中学习规律，从而对新样本做分类或者预测。一个机器学习过程主要分为三个阶段：（1）训练阶段，训练阶段的主要工作是根据训练数据建立模型。（2）测试阶段，测试阶段的主要工作是利用验证集对模型评估与选择。（3）工作阶段，工作阶段的主要工作是利用建立好的模型对新的数据进行预测与分类。

如今，越来越多的组织将其业务从内部部署基础设施迁移到云平台。根据调研机构Gartner公司的预测，到2022年，云计算服务行业的增长速度将比整体IT服务快三倍。典型的业务依赖于公共云和私有云的组合以及传统的内部部署基础设施。

机器学习问题之中，通常需要建立模型来解决具体问题，但对于模型的好坏，也就是模型的泛化能力，如何进行评估呢？很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清楚这些指标的具体含义吗？一起来看看吧。

当今的网络安全威胁极其智能和复杂。安全专家每天都要面对和评估新的风险，确定可能的缓解措施以及决定如何处理剩余风险。

大家在使用Unity时，是否遇到过效率不高，反复作业的情况呢？其实Unity引擎中有一系列的小技巧可以帮助你加速Unity开发。

随着深度学习的快速发展，人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。

在人工智能领域中，深度学习掀起了最近一次大的浪潮，也是目前最受关注、获得投资最多的一类。但要知道，深度学习并非机器学习唯一的方法，更非AI唯一的方法（人工智能>机器学习>深度学习）。

在公共安全、应急响应、工业自动化、自动驾驶汽车和医疗物联网(IoMT)领域，IoT部署已从基于智能家居设备和可穿戴设备等基于消费级应用扩展到关键任务应用。物联网的“ 5C”是物联网设计面临的五个主要挑战，即连通性、连续性、合规性、共存性和网络安全性。