demi的博客

如今，面部识别系统被认为是一项有争议的技术。IBM、谷歌、微软等IT巨头纷纷表示将暂停面部识别技术的开发和商业，直到相关规则的正式出台。

过拟合是指在模型参数拟合过程中，由于训练数据包含抽样误差，复杂模型在训练时也将抽样误差进行了很好的拟合。具体表现就是在训练集上效果好，而测试集效果差，模型泛化能力弱。

在移动端游戏的渲染中，光照是一个影响较大的因素，也是视觉风格不可缺失的一部分。然而，艺术效果和游戏性能往往会处于一种鱼与熊掌不可兼得的情况中。幸而，我们依旧有许多方法在移动硬件的限制下尽可能地兼顾两者。

 CNN的池化(图像下采样)方法很多：Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping (重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling(随即采样)、Def-pooling(形变约束采样)。

手机自带的开发者选项中，有很多可以使用的工具，他们可以用来分析自己的应用的性能、绘制、anr等情况。

我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。

近日，Unity正式发布Unity 2019 LTS长期支持版，作为稳定版引擎，将所有的新增功能、稳定的使用体验带给每一位开发者。Unity 2019 LTS是Unity最新的集大成之作，包含了之前 TECH Stream技术更迭版中的所有内容，以及自Unity 2019.3.0发布以来的所有修复与改善。同时，该版本的稳定性更好，Unity官方团队会对LTS版本持续维护长达两年的时间。

物联网（IoT）是互联技术最伟大的进步之一。通过传感器的小型化、高能效电池寿命以及庞大的全球制造供应链，物联网设备开启了一个始终在线的智能新时代。从亚马逊 Alexa等智能扬声器设备到跟踪仓库库存的小型传感器，物联网可帮助收集和分析大量数据，从而带来更好的决策、更灵敏的设备以及轻松保持联系的世界。

现在的相机越来越多地引入计算视觉技术来丰富相机的用户体验，最近在神经网络与深度学习技术方面的进展大大提升了计算机视觉技术的性能，尤其是以下的9个典型CV技术与应用，使得相机不再停留在传统的成像（imaging）层面，已经进化到了感知（sensing）世界的新时代。

性能度量是衡量模型泛化能力的评判标准，性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果，因此什么样的模型是好的，不仅取决于算法和数据，还取决于任务需求。