demi的博客

其实对于颜色空间的理解，我个人是这样理解的：所有的一切颜色空间，最终的目的，都是为了最终投入到人眼中，能够基本重现自然界的颜色。记住这一个目的，对下面的一些理解就会更加的有依据了。

记者从在哈尔滨继续举行的2019年中国科协年会上获悉，年会信息科技论坛已发布信息技术领域十大前沿热点问题，自动驾驶、人工生物智能等入选。

基于图像进行三维重建是一个十分重要的研究问题，来自于计算机视觉、图形学和机器学习领域的研究人员对这个领域进行了多年的探索。同时通过图像进行三维重建在机器人导航、视觉感知、物体识别、环境理解、三维建模等领域有着重要意义，也会为工业制造、智能控制和医疗健康等行业带来广泛的应用。

随着人工智能和深度学习的成熟，以及5G的来临，自动驾驶离我们越来越近，似乎我们马上就要从开车这种枯燥的机械操作中解脱出来了。我们且先想象一下，全自动驾驶会怎样改变我们的生活：出租车自动开，司机全都要下岗？喝酒开车，睡觉开车，玩游戏开车，打情骂俏开车不是梦？车联网，高速路上的车速均等，组成密集队列，相对静止前进？看完本文，这些问题都将得到答案。

人工智能不久以前还是科幻电影和小说里的东西。但我们现在正处于一个不断变化的科技世界里，发展速度比过去任何时候都快。人工智能的未来是个未知数，而这并不能阻止大家思考。以下是关于人工智能未来的一些名人名言。

在机器学习中，很多情况下我们想要优化一个函数。通常来说，找到一个全局最优解是困难的。但是，对于凸优化问题，局部最优解便是全局最优解。

光源不动：需要在设置完视图模型变换之后。然后再设置光源的位置并且开启。光源和观察点一起移动：在进行视图变换之前设置光源位置，接着进行视图变换，就会以相同的方式同时影响光源和观察点。

逻辑回归为什么要对特征进行离散化？ 本文这6个解析或许能帮你解惑！

眼球追踪技术在医学和航空航天领域已经存在多年，但由于VR的出现，它正在迅速获得新生。VR世界的重量级企业正在将眼球追踪功能整合到未来的头显中，并预计将扩大眼球追踪市场。

机器学习算法在改进安全解决方案，帮助人类分析师更快地分类威胁和阻断漏洞的同时，也将成为威胁行为者发动更大、更复杂攻击的有力武器。