demi的博客

经过大范围的建模和运行超过10万次的模拟，一个人工智能系统被赋予预测2018年世界杯冠军的任务。人工智能预测西班牙夺冠的可能性最高，为28.9%，其次是德国26.3%和巴西21.9%。然而，冠军是法国，克罗地亚和比利时分列二三名。所以AI预测并不是每次都足够准确。

如果我们要最大限度地利用人工智能技术，就需要找到优化人工智能的方法，以获得最佳的结果。研究和咨询公司德勤(Deloitte)建议，不要把人工智能视为“思考机器”，而应将其视为能够帮助人类更好的思考的认知假体，其中的一种方法是在人工智能结果上建立准确性的检查点。为此，有人提出了加快这一进程的五个好的方法。

1. 明确定义人工智能和人类的角色

当人工智能被用于医学诊断时，它的作用是以人类无法企及的速度浏览大量的医学数据，然后由人工智能提供一个诊断和治疗计划，再由一个人类医生接管并审查人工智能生成的诊断和治疗计划，再由医生凭借临床经验权衡判断。在此过程中，医生还可以咨询其他医学专家，经过评估后，才能最终确定并实施。这是一个很好的例子，说明人工智能是如何与人类一起工作的，从而形成可操作的最佳结果。

2. 反复运行人工智能模型仿真

近数十年内，由于机器学习的热潮，计算能力有着摩尔定律的加持，以及大数据时代的来临，让越来越多的领域里都能被机器学习很好的应用。特别是在自然语言处理，计算机视觉等领域都有非常好的发展，甚至已经可以达到商业用途的地步。但是随着数据的增长，数据的安全是否得到了保障，模型的功能性是否得到了验证这仍然是个大大的问号。

在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征，然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看，人工找的特征并不总是好用。有时多了，有时少了，有时选的特征根本就不起作用（真正起作用的特征在浩瀚的未知里）。这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因。

在OpenGL中，面是由多边形构成的。三角形可能是最简单的多边形，它有三条边。可以使用GL_TRIANGLES模式通过把三个顶点连接到一起而绘出三角形。使用GL_TRIANGLE_STRIP模式可以绘制几个相连的三角形，系统根据前三个顶点绘制第一个多边形，以后每指定一个顶点，就与构成上一个三角形的后两个顶点绘制形的一个三角形。使用GL_TRIANGLE_FAN模式可以绘制一组相连的三角形，这些三角形绕着一个中心点成扇形排列。

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ，可能有理解错误的地方，希望发现了告诉我一下

主要是了解思想，就不写具体的计算公式之类的了

<（一） ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点）/strong>

ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种点集对点集配准方法，如下图1

如下图，假设PR（红色块）和RB（蓝色块）是两个点集，该算法就是计算怎么把PB平移旋转，使PB和PR尽量重叠，建立模型的

shader和Material的基本关系

Shader（着色器）实际上就是一小段程序，它负责将输入的Mesh（网格）以指定的方式和输入的贴图或者颜色等组合作用，然后输出。绘图单元可以依据这个输出来将图像绘制到屏幕上。输入的贴图或者颜色等，加上对应的Shader，以及对Shader的特定的参数设置，将这些内容（Shader及输入参数）打包存储在一起，得到的就是一个Material（材质）。之后，我们便可以将材质赋予合适的renderer（渲染器）来进行渲染（输出）了。

所以说Shader并没有什么特别神奇的，它只是一段规定好输入（颜色，贴图等）和输出（渲染器能够读懂的点和颜色的对应关系）的程序。而Shader开发者要做的就是根据输入，进行计算变换，产生输出而已。

Unity中Shader的三种基本类型

按照渲染管线的分类，可以把Sharder分成3个类别：

固定功能着色器（Fixed Function Shader）

固定功能着色器为固定功能渲染管线的具体表现。

渲染管线是什么？渲染管线，英文 Rendering Pipeline，我们可以将其理解为一个流程，即我们告诉 GPU 一堆数据，最后得出来一副二维图像，这堆数据包括 "视点 / 三维物体 / 光源 / 光照模型 / 纹理" 等元素。

工作与生活的平衡是互联网上最备受争议的话题。我们在网上可以看到很多围绕这个话题的文章，它们给我们提出了许多建议，帮助我们提高生活质量，也建议我们哪些东西是应该放弃的。以下的10个给游戏开发者和程序员的建议，摘录自Livecoding.tv 发布的一篇博客。希望当大家看完这篇文章后会从中受到启示，可以拥有一个更美好的生活。本文旨在献给所有希望往游戏开发方面发展的朋友。

滤波也许可以说是图像处理和计算机视觉最基础的操作。术语”滤波“最宽泛的理解，即滤波后的图像在某一指定位置的像素值是输入图像在同一位置的 某邻域内的所有像素值的函数。例如，高斯低通滤波计算这个邻域内所有像素值的一个权重平均值，其中权重随着距离邻域中心越远而减小。

随着互联网红利逐渐消失，“Internet of things（IoT）”——物联网，在整体科技发展潮流中顺势而行，成为被普遍看好的新一代产业发展方向。

之所以称之为物联网，其本质实际上是互联网的延伸，只是终端由互联网时代的PC、服务器等转向了嵌入式计算机系统及其配套的传感器。各终端之间能彼此进行数据交互，便是物联网的基本原理。

据麦肯锡最新报告估算，全球物联网市场规模将在2025年前扩大到3.9——11.1兆美元，包括设备厂商的利润、效率、新兴业务以及具有更高执行效能的商品为消费者带来的利益等。这也意味着物联网产业将有潜力在2025年达到约11％的全球经济占有率。而随着AI、大数据、云计算的加速落地，2018年，物联网将在更多领域踵事增华。