demi的博客

在Opengl ES中我们使用最多的有两种类型的纹理：TEXTURE_2D和TEXTURE_EXTERNAL_OES，后面一种纹理主要用于摄像头数据采集，通过SurfaceTexture来转换得到，而摄像头采集获得的数据一般是YUV格式的，事实上，通过查看Opengl的源码我们知道，Android底层对TEXTURE_EXTERNAL_OES这种类型的纹理是经过特殊转换的......

Linear Discriminant Analysis (也有叫做Fisher Linear Discriminant)是一种有监督的（supervised）线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分！

假设原始数据表示为X，（m*n矩阵，m是维度，n是sample的数量）

既然是线性的，那么就是希望找到映射向量a， 使得 a‘X后的数据点能够保持以下两种性质：

1、同类的数据点尽可能的接近（within class）

2、不同类的数据点尽可能的分开（between class）

所以呢还是上次PCA用的这张图，如果图中两堆点是两类的话，那么我们就希望他们能够投影到轴1去（PCA结果为轴2），这样在一维空间中也是很容易区分的。

接下来是推导，因为这里写公式很不方便，我就引用Deng Cai老师的一个ppt中的一小段图片了：

1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型 （Counter Propagation Network，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。

你是否想过，入主客厅的智能音箱正在悄悄记录你的一言一行？又是否想过这些不被隐瞒的数据被心怀不轨的黑客利用？“入侵”生活的智能产品在带来万物互联的利好之外，它更像是悬在头顶的达摩克利斯之剑，不知道会在哪个毫无征兆的瞬间突然落下。对于隐私安全泄漏的问题，我们真的无法避免了吗？

UPR是一套为Unity开发者打造的在线测试服务。UPR通过用户友好的数据呈现方式和自动化建议功能，为Unity开发者提供一种24小时自助式优化咨询服务。

美国黑帽大会召开在即，随着完整会议议程上线，是时候规划下该怎么利用这大好学习机会了。时间流逝，技术发展，黑帽大会的演讲主打新零日漏洞、新兴技术突破方法研究，以及在不断变迁的技术世界中防护各类系统的新方法。

5G来了，WiFi 6也来了。关于5G，无论是朋友圈，还是媒体上，大家已经了解很多。但是，对于WiFi 6，很多人依然不清楚。今天，我们一次性为你解答WiFi 6的所有问题。

在强化学习（一）模型基础中，我们讲到了强化学习模型的8个基本要素。但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前，模型的简化也很重要，这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，以下简称MDP)来简化强化学习的建模。

与传统的追求照片真实感的真实感渲染不同，非真实感渲染（Non-Photorealistic Rendering，NPR）旨在模拟艺术式的绘制风格，常用来对绘画风格和自然媒体（如铅笔、钢笔、墨水、木炭、水彩画等）进行模拟。而卡通渲染（Toon Rendering）作为一种特殊形式的非真实感渲染方法，近年来倍受关注。

卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧？