深度学习中的卷积
当提到神经网络中的卷积时，我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。（因为单个核只能特区一种类型的特征，我们usually希望可以在多个位置提取多个特征）
输入也不仅仅是实值的网格，而是由一系列观测数据的向量构成的网格。
我们有的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销（相应的代价是提取特征没有先前那么好了）我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downsampling).如果只是在输出的每个方向上每间隔s个像素进行采样，那么可重新定义一个 下采样卷积函数。我们把s称为下采样卷积的步幅（stride）。
在任何卷积网络的实现中都有一个重要性质：能够隐含地对输入V用零进行填充（pad）使得它加宽。
普遍意义的卷积
从数学上讲，卷积只不过是一种运算，对于很多没有学过信号处理，自动控制的同学来说各种专业的名词可以不做了解。我们接着继续：
对于很多初入学习人工智能的学习者来说，对人工智能、机器学习、深度学习的概念和区别还不是很了解，有可能你每天都能听到这个概念，也经常提这个概念，但是你真的懂它们之间的关系吗？那么接下来就给大家从概念和特点上进行阐述。先看下三者的关系。
位图文件有两种存储像素数据的格式。16777216色（真彩色）的图像，一个像素的颜色可以用24位数据表示。256色的图像可以用调色板对颜色的信息进行编码，一个像素的值对应的是调色板的索引，而不是直接对应一个像素的颜色，调色板的索引映射为像素的颜色。
在cocos2d-x里面，游戏的任何时间，只有一个场景对象实例处于运行状态，该对象可以作为当前游戏内容的整体包对象。
据外媒The Verge报道，在不久的将来，面部识别扫描或可以成为标准体检的一部分。研究人员已经展示了算法如何帮助识别与遗传性疾病相关的面部特征，从而加速临床诊断。在本月发表在《自然·医学》杂志杂志上的一项研究中，美国公司FDNA发布了软件DeepGestalt的新测试。
物联网应用已经深入我们生活，方方面面都能出现物联网项目应用。那么，物联网无线连接技术有哪些呢？本文以6类无线技术为例，深刻分析各类优缺点。
1、以太网
以太网(Ethernet)是一种局域网通信技术， IEEE组织的IEEE 802.3标准制定了以太网的技术标准，它规定了包括物理层的连线、电子信号和介质访问层协议的内容。 以太网使用双绞线作为传输媒介，在没有中继的情况下，最远可以覆盖200米的范围。最普及的以太网类型数据传输速率为100Mb/s，更新的标准则支持1KMb/s和10KMb/s的速率。
自动驾驶汽车的研发已经成为全球热潮。不少人仍然认为：对于自动驾驶汽车的未来，我们过于乐观。即使自动驾驶汽车时代终将到来，也不会像许多人所鼓吹的那样快速和顺利。疑问一方面会提醒我们自动驾驶的研发和商业化绝不会一帆风顺；另一方面，为解决疑问而进行的努力其实也会推动自动驾驶技术的不断完善和进化。
2019年新年前后参加了两场VR活动，一场是我们自己主办的新浪VR年终颁奖，另一场则是刚结束的北大主办的VR双创大赛。两场活动都很热闹，来得也多是行业内的熟面孔。活动交流下来，我觉得广泛的共识是：2019年的机会比过去的2018年更多，大家比较乐观。
环顾四周，很多企业并没有挺到今天，这其中有现金流枯竭的，也有业务方向转型的，我想结合自己的所见所闻，谈谈2019年对于VR这个行业的看法。不管读者您是不是第一年进入这个VR行业，甚至不知道您是不是只是对这个行业，麻烦听听我们的分析作为一份意见参考。
首先，是我认为2019年行业的三个大趋势：
工欲善其事必先利其器！在现代IT中，每个Android程序员都需要最好的工具来提高他们的技能和效率。在Android应用程序开发这个残酷的竞争行业中，只有优秀的程序员才能生存下去。你需要向客户展示你拥有的最佳技术和能力。
不仅仅是展示你的设备以吸引客户，还要确保你的Android应用程序在高效的时间内以最高质量构建。那么哪些是最好的Android开发者工具?有很多选择，但并非所有工具都足够好。在不浪费任何时间的情况下，让我们来看看以下的Android应用开发工具。
一、B4A
大数据造就了深度学习，通过大量的数据训练，我们能够轻易的发现数据的规律，从而实现基于监督学习的数据预测。基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是 图像、文本、语音，问题聚焦在 分类、回归。