demi的博客

作为一个未来主义者，我每天都在思考人工智能的演变。最被炒作的技术也是最复杂、最普遍、最难监测、监管和控制的技术。机器学习实现的发展已经有了“自己的生命”，超出了任何一家公司、国家或学术机构的范围。在资本和创新的驱动下，人工智能是一个特洛伊木马，既能帮助、增强、自动化，又能将人类武装起来相互对抗。这既令人兴奋，又令人恐惧，而且不可避免。但具体包括哪些内容呢？

物联网（IoT）正在以前所未有的速度发展，这为企业创造了新的业务机会，并有助于他们在长期竞争中立于不败之地。

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，而生物识别技术的应用特别是在计算机视觉中的应用，在当前智慧社区建设中发挥很大作用。原有的被动识别、被动管理技术实现模式逐渐由人工智能技术代替，从而实现主动识别、无感采集、主动辨识的技术能力......

dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化, 分别是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalization(LN[7]), Instance Normalization(IN[8])以及Group Normalization(GN[2])。

常见的一个误解便是将HDR和Bloom效果混为一谈。Bloom可以模拟出HDR的效果，但是原理上和HDR相差甚远。HDR实际上是通过映射技术，来达到整体调整全局亮度属性的，这种调整是颜色，强度等都可以进行调整，而Bloom仅仅是能够将光照范围调高达到过饱和，也就是让亮的地方更亮。不过Bloom效果实现起来简单，性能消耗也小，却也可以达到不错的效果。

麦肯锡的研究表明，全球范围内有多达1.4亿全职知识工作者或被智能机器所取代。到2020年，全球将会有700万个工作岗位消失。美国斯坦福大学统计，美国将有47%的职业会被人工智能取代；而在中国，这个比例有可能达到60%以上！

前面已经学习了Opengl ES的基础知识以及怎么样搭建一个基本的Opengl ES运行环境，现在我们来实现最基本的图形显示：绘制三角形，这里重点不是显示三角形，主要通过绘制三角形，帮助我们掌握如下知识点：顶点着色器的写法；片元着色器写法；怎么给顶点着色器中的变量赋值；怎么把顶点位置信息传给Opengl ES；怎么把颜色的值通过片元着色器传给Opengl ES；怎么样把三角形绘制并显示出来？

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。