demi的博客

中国智能家居市场在过去两到三年里经历了从野蛮生长到调整期的重大变化，语音交互随着智能音箱的爆发走进大众视野并逐渐被人接受，智能音箱市场发展速度正在趋稳，面临着产业升级、优化体验的可持续发展挑战。而智能照明、安防等碎片化设备正在快速崛起，并将多模态交互方式向视觉和传感等技术延伸，也对IoT生态连接和家庭交互中心算力的提升和分布提出了更高的要求。

根据多家科技媒体的消息，一款名为realme C21新机通过了印尼电信监管机构（BIS）的认证。从印尼电信监管机构（BIS）的数据来看，realme C21的型号为RMX3201。据悉，该机将会搭载联发科Helio G35处理器。

无人驾驶汽车，又称自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种运输动力的无人地面载具。我们理想的无人驾驶汽车是无需人类操作即能从地点A行驶到地点B，不管途中环境多复杂天气多恶劣都由机器自己完成。无人驾驶汽车的核心在于无人驾驶技术，如果说汽车工业是制造业的皇冠，那么无人驾驶技术就是皇冠上的明珠。

应用程序阶段：主要任务是在应用程序阶段的末端，将需要在屏幕上显示出来绘制的集合体（如点、线、矩阵等）输入到绘制管线的下一个阶段。对于被渲染的每一帧，应用程序阶段将摄像机位置，光照和模型的图元输出到管线的下一个主要阶段——几何阶段。

如今，深度学习是必经之路。大规模数据集以及深层卷积神经网络（CNN）的表征能力可提供超准确和强大的模型。但目前仍然只有一个挑战：如何设计模型？像计算机视觉这样广泛而复杂的领域，解决方案并不总是清晰明了的。计算机视觉中的许多标准任务都需要特别考虑：分类、检测、分割、姿态估计、增强和恢复以及动作识别。尽管最先进的网络呈现出共同的模式，但它们都需要自己独特的设计。

在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。

近年来，无人机产业发展不断加快，并逐渐从军用领域延伸到了民用领域。围绕民用无人机这个新兴市场，各国相继加大扶持力度，推进全面布局，眼下已形成激烈竞争局面。

在新冠肺炎疫情和经济下行压力的双重冲击之下，AR/VR产业在2020年仍然在终端、软件、应用各方面实现了诸多突破。疫情背景下“宅经济”的出现，也使得AR/VR在B端和C端同时拥有了更现实和迫切的入口。AR/VR产业在国内市场的发展节奏已经逐步加快。

LWRP现在再unity2019已经成为默认的管线了，替代了原来的builtin管线，我当前项目用的还是2018.4的lwrp，使用了一段时间，觉得还是想总结下lwrp的渲染流程。总结过程中也学到了不少东西，所以想在这里分享下我了解的lwrp管线

在学习场景管理之前，我们要先学习一下视锥体剔除(VFC)，因为无论你使用什么空间划分算法，划分的空间都要进行视锥体剔除，被剔除的空间内部的所有物件都会被抛弃以此来加速渲染或碰撞。这也是场景管理的核心目的。