demi的博客

空间划分算法有很多，比如均匀网格，四/八叉树，k-d树，Bsp树，每一种算法都有自己的优缺点，我们需要从理论上理解这些算法，然后在实际项目中进行灵活的运用。

随着所有行业对人工智能的呼声越来越高，IT领导者必须掌握与人工智能合作的一些秘密，以便收集商业见解。

深度神经网络的参数网络极其庞大复杂，也因此让机器得以实现以往难以想象的各类功能。然而，这种复杂性也成为制约其广泛应用的祸根：神经网络的内部工作机理一直是个谜，就连创建者自己也搞不清它到底怎么做出决策。自深度学习在2010年初全面流行以来，这个难题一直困扰着人工智能业界。

未来，哪些行业将从人工智能中受益？14位技术专家对哪些行业和部门最终将从AI中受益最大进行了预测。

创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。

将 slink:VkAccelerationStructureNV 资源分类更改为非线性，并且将 slink: VkAccelerationStructureKHR 更改为既不是线性也不是非线性。为了达成 << resources-bufferimagegranularity，bufferImageGranularity >> 目的，这会影响内存分类。

特征选择：我们可以选出原始特征的一个子集。特征提取：通过现有信息进行推演，构造出一个新的特征子空间。

物联网（IoT）技术从来没有离开过人们的视线。这一网络带来了智能服务、电子设备或家用电器等实物与人之间互动模式的根本转变，从而帮助我们丰富生活。物联网（IoT）技术从来没有离开过人们的视线。这一网络带来了智能服务、电子设备或家用电器等实物与人之间互动模式的根本转变，从而帮助我们丰富生活。

训练好的模型，用自己蒸馏一下，就能提高性能，是不是很神奇，这里面的原理到底是什么呢，这要从模型集成开始说起。

早期的gpu是没有z-buffer的，为了得到正确的图像，必须使用画家算法，也就是从后往前绘制几何体。几何体每帧都需要根据摄像机的位置进行排序，进而实现从后往前的绘制。