demi的博客

建筑、工程和施工行业(AEC)的开发者们看过来：Unity Reflect更新啦！本次Unity Reflect的新版本更新包括：支持SketchUp和Rhino文件的插件、一款安卓查看器、Unity 2019.3的兼容、Bug修复以及其它改进。

随着物联网(IoT)的普及，越来越多无线连接设备已进入市场。尽管不再需要电源线，但在对于今天市面上大量的智能设备而言，电池的使用寿命仍然是一个极大的挑战。

看到一句话讲图像和图形的区别，认为很精准：图像是从图到数据；图形是从数据到图。图像学图是基础，图形学图是终点。图像学是为了分析图像，图形学是为了得到图像。

我们真的需要联网汽车吗？有人可能会告诉您，它们提高了安全性，确保了卓越的用户体验。但是，如果这仅仅是一个以更高价格向您出售新车的骗局呢？汽车制造商真的需要采用所有最新和最时髦的技术来赢得买家吗？

这篇文章是来自牛津大学的一个副教授写的文章，科普了下人工智能当前的发展情况，主要是5件事情，包括人工智能已经融入我们日常生活中、它们可以用于解决气候问题、人工智能的学习方式、检测deepfakes以及人工智能很难变得真正的智能，即很难成为一个真正的人类一样去学习和理解世界上的所有事情。

UGUI是unity官方开源的一套简单易用的UI框架，虽然简单易用，但如果不注意性能方面的优化，最后也可能会做出不佳的体验效果。以下几点是通过实战项目的总结得出来的优化建议，希望对使用UGUI框架的unityer有参考意义。

我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布，即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。

图形（Graph）和图像（Image）都是多媒体系统中的可视元素，虽然它们很难区分，但确实不是一回事。

三者之间既有区别，又有联系，不确切的描述：计算机图形学≈画图；计算机视觉≈看图；数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图。

众所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。