一直以来，有件令人悲哀的事实：压力对于游戏开发者来说是一种很正常的事情。当游戏交期来临时、开发过程中意想不到的问题出现需要解决时、工作学习过程中（当这些状况出现时候，或者需要使用之前从未使用过的软件时）等等，存在很多原因给开发者带来压力。
然而幸运的是，目前有一些方法能帮助开发者减轻压力。互联网行业中的每个人都应该学习一下这些方法，否则压力太大会造成低效率的工作且影响团队整体工作。毕竟，整个游戏开发的本质是：团队合作。
这些建议对于缓解压力是方便有效的。
1、时刻铭记你不是一个人
在任何的工作室中，无论是大的还是小的，远程还是现场办公，一个项目都是由大家共同完成。项目任务分配给每个人，你也不例外，所以在整个过程中你并不孤单。显而易见，并不是当你开始一个项目时就要一直独自盯着它一个月。
每件事情并不是只有给你带来压力和挫败感，记住每个人也会感觉有些精疲力尽。这不是你自己一个人的感受，整个团队都会有这样的感觉。
2、不要害怕寻求帮助
GPU流水线主要分为两个阶段：几何阶段和光栅化阶段
几何阶段
顶点着色器 ——> 曲面细分着色器（可选）----->几何着色器（可选）----->裁剪——>屏幕映射
顶点着色器
流水线的第一个阶段，输入来自于CPU，处理的基本单位为单个顶点，输入的每个顶点都会调用一次顶点着色器。
主要工作是：坐标变换（比如改变顶点位置模拟水面、布料等）和逐顶点光照，并输出后续阶段需要的数据（常见的输出路径是经光栅化后交给片元着色器处理）。
曲面着色器
一个可选的着色器，用于细分图元。
几何着色器
用于执行逐图元操作，或者用于产生更多的图元
裁剪
将不在摄像机视野的顶点裁剪掉，并剔除某些三角图元的面片（主要处理一部分在视野内另一部分在视野外的图元。
一 、形状特征
（一）特点
各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：
①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；
②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；
③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；
④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。
另外，从2-D图像中表现的3-D物体实际上只是物体在空间某一平面的投影，从2-D图像中反映出来的形状常不是3-D物体真实的形状，由于视点的变化，可能会产生各种失真。
（二）常用的特征提取与匹配方法
1. 几种典型的形状特征描述方法
摘要： 本文对机器学习的一些基本概念给出了简要的介绍，并对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。
在从事数据科学工作的时候，经常会遇到为具体问题选择最合适算法的问题。虽然有很多有关机器学习算法的文章详细介绍了相关的算法，但要做出最合适的选择依然非常困难。
在这篇文章中，我将对一些基本概念给出简要的介绍，对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。在文章的最后，我将对这些算法进行总结。
首先，你应该能区分以下四种机器学习任务：
• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习
• 强化学习
监督学习
监督学习是从标记的训练数据中推断出某个功能。通过拟合标注的训练集，找到最优的模型参数来预测其他对象（测试集）上的未知标签。如果标签是一个实数，我们称之为回归。如果标签来自有限数量的值，这些值是无序的，那么称之为分类。
5G这个概念在2018年的年末随着华为孟晚舟事件被推向高潮，除了华为、三星、诺基亚等设备商和三大运营商，对于落地场景的智能家居来说，5G的全面商用也有诸多影响。
不仅仅是宽带的提升，除了智能家居，5G在工业自动化、无人驾驶、网联无人机、远程医疗、智能交通等领域逐步兴起；移动超高清视频、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)等大视频应用推动网络带宽需求大幅提升。5G将开启万物互联、无限遐想的新时代，整个社会对5G时代充满期待。
整合智能设备促行业发展原动力
在刚刚过去的2018年，智能门锁、智能音箱、智能灯泡、烟雾探测器、智能网关(控制中心)、家用摄像头，满足人们安全保障的智能家居产品才是现阶段可以有效推动智能家居发展的动力。随着5G的发展及智能家居市场的日渐成熟，智能厂商积极联动构建智能安防生态系统，完善行业的配套法规和标准体系，这将极大地提高家庭用户的接受度，并将有望成为下一个发展爆点。
VoLTE受众范围更广泛
VoLTE即Voice over LTE(LTE通话)，它是一种IP数据传输技术，可实现数据与语音业务在同一网络下的统一。简单的说，就是当你在打电话的时候，也可以用流量上网。
VR即Virtual Reality，意思是“虚拟现实”，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统。它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。
在VR领域里，最被大家所熟知的就是VR眼镜了。VR眼镜是“虚拟现实头戴式显示器设备”的简称，亦可称为VR头显。
VR眼镜原理
VR眼镜的主要配置就是两片透镜。VR透镜属于成像光学设计，透镜表面设计有平凸（非球面）、双凸和凹凸效果，透镜边缘薄，中心厚。凸透镜能修正晶状体的光源的角度，使其重新被人眼读取，达到增大视角、将画面放大、增强立体效果的作用，让人有身临其境的感觉。
如果没有凸透镜做VR的眼镜，所看到的画面就很小，视觉效果就欠佳。因为光束是从不同角度射到晶状体上的，所以会感觉眼睛与事物的距离较远，而事实上距离并没有那么远。
VR眼镜的核心是显示技术。显示技术包括：交错显示、画面交换、视差融合。
交错显示
前言
近二十年来，DNS重绑定（DNS rebinding）攻击一直是讨论的话题。尽管浏览器厂商做出了努力，但仍然无法找到一个能稳定抵御这些攻击的防御系统。据说这类问题八年前就已经被修复了。但是这类攻击通过新的攻击向量再次出现。
总的来说，可以肯定未来的黑客活动将通过多个现有攻击组合形成新的攻击向量。这些新攻击向量的一个很好的例子就是攻击加密货币钱包的DNS重绑定攻击。
在本文中，我们讨论了Princeton（普林斯顿大学）和UC Berkeley（加州大学伯克利分校）关于基于web的方式攻击物联网设备的研究，这些攻击会导致设备被黑客发现、攻击和接管。研究于2018年8月发表。
设备与黑客发现和攻击物联网设备的方法
研究人员的目标是测试15个物联网设备。这些设备中只有七台有本地HTTP服务器，所以研究的重点放在它们上，它们包括：Google Chromecast、Google Home、一台智能电视、一个智能开关和三个摄像头。
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。
Paul-Louis Pröve在Medium上通过这篇文章快速地介绍了不同类型的卷积结构（Convolution）及优势。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。
卷积
首先，定义下卷积层的结构参数。
卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。在二维卷积中，通常设置为3，即卷积核大小为3×3。
步幅（Stride）：定义了卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1，也可将步幅设置为2后对图像进行下采样，这种方式与最大池化类似。
边缘计算能就近提供智能互联服务，满足行业在数字化变革过程中的关键需求。在物联网时代，不断增长的数据催生了对边缘计算的需求，据IDC预测，未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存。其巨大的市场空间也被玩家们看在眼里，2019边缘计算还将如何更好地推动物联网技术发展？这里列出了7个有关边缘计算和物联网的预测。
1、IIoT分析和机器学习（ML）公司会重点衡量它们在计算方面的交付能力。
随着越来越多的IoT项目采用以云为中心的解决方案，人工智能（AI）和IoT下一步要解决的问题是如何使用较少的资源，将算法带到边缘侧。据Gartner称，在未来四年内75％的企业生成的数据将在边缘处理（相对于云计算），而今天只有不到10％公司会这样做。数据的大量增加，更高的保真度分析，更低的延迟要求，安全问题和巨大的成本优势这些因素都催生了边缘计算的兴起。
虽然云是存储数据和训练机器学习模型的好地方，但它不能提供高保真的实时流数据分析。相反，边缘技术可对所有的原始数据提供高可靠性地分析，并能检测各种异常，最重要的是能做出实时反应。
如何对现有的程序进行并行优化，是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路，为程序并行优化指明道路方向。
优化前准备
首先，要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍？还是 10 倍？100倍？也许你会不假思索的说当然是提升越高越好。
但这里存在一个优化成本的问题。在同样的技术水平硬件水平下，提升 2 倍也许只要一个下午的工作量，但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西，也许是一周的工作量。提高 100 倍， 1000 倍需要的成本，时间就更多了。
然后，需要将这个问题进行分解。通常来说先对数据集进行分解，然后将任务进行分解。这里要从数据集这样的矩阵角度来分析数据，将输入集和输出集中各个格点的对应关系找出来，然后分派给各个块，各个线程。
策略一：识别代码中的瓶颈所在