demi的博客

在万物互联的时代，传感器是其中最关键的组件之一。按照一般的划分，物联网在结构上分为感知层、网络层和应用层三个部分。其中感知层作为网络层传输的数据源头、应用层计算的数据基础，更是起到了至关重要的作用。而构成感知层的重要组件就是各种各样的传感器。

基于人工智能的发展优势，很多小伙伴都想要在这个领域大展宏图，但摆在面前的三道门槛是需要你逐一攻克的。本文给大家具体分析一下人工智能入门的三道门槛。

学习支持向量机算法，其实对于所有的机器学习算法来讲，首先要了解它的物理含义，也就是它要解决的问题是什么，然后根据这个问题进行一步步的学习，最后得出最终的结论。

近两年，平安城市、智能交通、雪亮工程等不断开展和深入过程中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进，系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈现线性增长，尤其是物联网建设初露峥嵘。毋庸置疑，人工智能必将是安防视频监控发展的未来方向。

在使用Unity开发游戏的过程中，借助Profiler来分析内存使用状况是至关重要的。但许多开发者可能还对Profiler中各项数据表示的含义不甚明确，Unity官方的技术工程师柳振东，将针对Profiler内存分析相关的问题及解答，与大家进行分享。

支持向量机(SVM，Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的，但是在12年之后神经网络更牛逼些，但是由于应用场景以及应用算法的不同，我们还是很有必要了解SVM的，而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型。我们的目标：基于下述问题对SVM进行推导。

伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

众所周知，今天的物联网模式对信息技术——尤其是对数据中心——产生了巨大影响。物联网运动不仅推动了数据中心提供商增强其服务和运营，而且还推动了许多企业重新考虑其基础架设施部署和数据中心投资。

Shader的LOD技术可以控制使用的Shader等级，原理是，只有Shader的值小于某个设定的值，这个Shader才会被使用，而使用了那些超过设定值的Shader的物体将不会被渲染执行。