demi的博客

5G最重要的应用是工业级和企业级应用，其重要性不亚于一次新的工业革命，任何行业都能够通过5G提升效率，一些行业得益于5G技术能够衍生出新的应用场景和商业模式，进而可能引入新的竞争者，在位者的地位将可能遭到颠覆。

利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。

目前的人工智能技术已经非常擅长识别图像中的物体，但仍然很容易犯些“低级错误”。在部分情况下，只需在人眼不可见的静态噪声中添加一些可选的笔触或图层，就可以“愚弄”AI图像识别系统，这有时甚至会造成致命的后果。

增强现实技术是在虚拟现实技术的基础上发展起来的，因此在硬件结构上同虚拟现实系统的硬件一样具有一定的继承性和一致性。增强现实系统将计算机生成的虚拟物体、文字和图形等信息重叠显示在用户所看到的真实物体上，为用户提供与现实环境有关的辅助信息，增强用户对真实环境的感受，其中关键技术涉及融合显示和跟踪注册。

这是一篇近万字的总结式文章，关于基于图像的渲染（Image-Based Rendering,简称IBR）技术的方方面面，将总结《RTR3》书中第十章提到的16种游戏开发中常用的IBR渲染技术。

集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可以用作分类，也可以用作回归。本文就对Adaboost算法做一个总结。

着色器的写法类似C语言，可以定义变量、常量以及函数，有main方法，在Opengl ES渲染过程中，会不断调用其main方法来进行计算，我们不去大篇幅讨论着色器语法、API等，会通过实际的例子让大家真正知道着色器中变量的含义、以及对变量进行定位和其赋值等。

未来一定是5G的时代。据预测，到2025年全球将有28亿5G用户，覆盖全球58%的地区。凭借海量数据和万物互联，5G也势必将在家居行业，特别是智能家居领域掀起浪潮。在智能硬件技术逐渐成熟的当下，5G会为家居场景带来怎样的创变和革新？我们预想的智能生活，真得即将来临吗？

一幅图像，经过取样和量化之后就可以得到数字图像。数字图像在存储时，都是由单一的像素保存在存储设备中。像素保存顺序是与像素在数字图片中原本所处在的物理位置相关，那么就要了解像素之间的一些基本关系。

在深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量．若数据量比较小，可以对原有的图像数据进行几何变换，改变图像像素的位置并保证特征不变。