demi的博客

城市化进程滚滚向前，全球城市人口在2050年将高达70%。可持续的城市发展，是21世纪人类社会面临的最严峻的挑战之一，未来城市中，我们的安全状态如何？我们的交通状况怎样？我们的空气，水和食物是否干净卫生？我们的医疗卫生教育会更好还是更坏？我们其他更多的基础设施是否还能为我们舒适的服务？所有这一切，都需要一个更加智慧更加聪明效率更高的城市，让我们的未来还能舒服自由的度过余生，让我们的孩子也有足够的生存空间。请和我一起来看看美国国家城市联盟的报告（节选）：智慧城市趋势

一图看懂智慧城市内容

现在每个消费者，产品和基础设施越来越多感知周围的世界，并利用云的计算和存储能力，越来越多与其他设备和人进行通信，这种应用就叫物联网。 智能设备和共享平台越多，产生的消费者偏好和习惯的数据就越多。 但这对城市意味着什么呢？ 智能城市正在使用相同的技术连接其不同的公用设施，基础设施和公共服务网格，从而生成实时汇总数据。并可能自动分析数据，这可以帮助更有效地管理整个城市，未来的城市是一个互联的城市，设备以恒定的数据流相互通信，向公众和市政当局提供实时信息，甚至提供解决方案。

下面示意图，囊括了智慧城市的大部分方案和设施

在进行第一个VR应用开发之前，我们来看看几个重要的概念：

搭建场景：创建一个可视化、可交互、脚本驱动的虚拟现实环境。

立体渲染：用两个相机渲染场景分别表示用户的左右眼，然后通过Oculus Rift头显的透镜，这两幅图片被重合在一起，从而形成清晰且具有深度视觉的场景。

头动追踪：通过捕获Oculus Rift头显的位置和转向来改变虚拟世界中相机的位置和转向。

我们需要编写大量3D操作的代码来表现我们的想法，可以直接通过OpenGL和DirectX来渲染3D视图，但是这样做太浪费时间了，而且也超出了本书的范畴。我们unity3D游戏引擎来做这件事，Unity用于快速构建VR内容非常合适，最主要的是它非常容易掌握。

在深入研究Unity之前，我们来简单了解一下基本的3D图形技术。如果你对3D图形编程已经非常熟悉了，这部分内容可以直接跳过。

3D图形学基础定义

通常网络安全存在的问题有受到非法入侵者的攻击、敏感数据被泄露或修改、网络中传送的信息被窃听......这些网络中存在的问题都是通过一定的攻击手段实现的,例如计算机病毒、计算机蠕虫、特洛伊木马、黑客技术和逻辑炸弹等。

据国外媒体报道，近几年平均每个月都会出现10种以上的攻击手段。虽然大多数的攻击手法都惊人的形似，无非是蠕虫、后门、Rootkits和DOS等，但这些手段都体现了强大的威胁。攻击手段的新变种与以前相比更加智能化，攻击目标直指互联网基础协议和操作系统，同时黑客工具应用起来也越来越简单，使得很多新手也能轻易使用黑客工具，像各大新闻才报道“男子初中学历自学编程成黑客”。

对策

网络安全技术的发展是多维、全方位的，主要有以下几个方面：

(1)物理隔离。物理隔离的思想是不安全不联网，要保证安全。在物理隔离的条件下，如果需要进行数据交换，如同两台完全不相连的计算机，必须通过软盘等媒介，从一台计算机向另一台计算机复制数据，这也被形象地称为“数据摆渡”。由于两台计算机没有直接连接，不会有基于网络的攻击威胁。

(2)逻辑隔离。在技术上，实现逻辑隔离的方式多种多样，但主要还是采用防火墙。防火墙的发展主要体现在性能、安全性和功能上。实际上，这3者是相互矛盾、相互制约的。

三种情况，引出问题：

（1） new出来的对象需要释放，而释放时，如果有其他人引用了这个对象，再次使用这个对象时，则会出现野指针情况。

==> 于是出现了引用计数的释放管理机制。

（2） 对于一个返回对象指针的方法，你若不看文档不看内部代码，你无法知道这个指针需不需要你来释放。同样的对于将一个指针或者对象作为参数给一个方法后， 你也无法知道这个方法会不会将你的对象释放掉。

==> 于是出现了谁拥有谁释放的管理思想。

（3）使用上述管理机制和思想后，有些特定情况。比如方法内新建一个对象，然后返回对象时，按照谁拥有谁释放的思想，对象是在方法内部创建的，方法退出前需要释放掉这个对象，但又要在退出时返回这个对象，先返回还是先释放都是不对的。

==> 于是出现了autorelease。

1、release和retain是配套的，释放管理是通过引用计数的。

卷积神经网络（CNN）最开始是用于计算机视觉中，然而现在也被广泛用于自然语言处理中，而且有着不亚于RNN（循环神经网络）的性能。

1、传统的自然语言处理模型

1）传统的词袋模型或者连续词袋模型（CBOW）都可以通过构建一个全连接的神经网络对句子进行情感标签的分类，但是这样存在一个问题，我们通过激活函数可以让某些结点激活（例如一个句子里”not”,”hate”这样的较强的特征词），但是由于在这样网络构建里，句子中词语的顺序被忽略，也许同样两个句子都出现了not和hate但是一个句子（I do not hate this movie）表示的是good的情感，另一个句子（I hate this movie and will not choose it）表示的是bad的情感。其实很重要的一点是在刚才上述模型中我们无法捕获像not hate这样由连续两个词所构成的关键特征的词的含义。

PHP加密方式分为单项散列加密，对称加密，非对称加密这几类。

像常用的MD5、hash、crypt、sha1这种就是单项散列加密，单项散列加密是不可逆的。

像URL编码、base64编码这种就是对称加密，是可逆的，就是说加密解密都是用的同一秘钥。

除此外就是非对称加密，加密和解密的秘钥不是同一个，如果从安全性而言，加密的信息如果还想着再解密回来，非对称加密无疑是最为安全的方式。

不可逆加密函数

（一）、md5

string md5 ( string str[,boolraw_output = false ] )
1.md5()默认情况下以 32 字符十六进制数字形式返回散列值，它接受两个参数，第一个为要加密的字符串，第二个为raw_output的布尔值，默认为false，如果设置为true，md5()则会返回原始的 16 位二进制格式报文摘要
2.md5()为单向加密，没有逆向解密算法，但是还是可以对一些常见的字符串通过收集，枚举，碰撞等方法破解

1、梯度下降法

梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。

梯度下降法的优化思想：用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。

缺点：
（1）靠近极小值时收敛速度减慢，求解需要很多次的迭代；
（2）直线搜索时可能会产生一些问题；
（3）可能会“之字形”地下降。

2、牛顿法

牛顿法最大的特点就在于它的收敛速度很快。

优点：二阶收敛，收敛速度快；

纹理是表示物体表面的一幅或几幅二维图形，也称纹理贴图

如若要想在2021/2022的年度车型上实现SAE L4/L5的全自动驾驶功能，就需要应用多种传感器冗余系统。当今的半自动驾驶系统采用了各种各样数量和设计的雷达和摄像头系统。而高性能价格合理、能检测300米半径内信息的激光探测与测距系统开发，还处在预研阶段。大多数汽车制造商都认为，如果要实现全自动驾驶，摄像头、雷达和激光雷达这三大传感器系统缺一不可。

目前，超声波雷达、毫米波雷达和多摄像头系统已经在高端汽车上应用，随着智能驾驶发展破竹之势，环境感知技术将快速发展，进一步发挥协同作用。虽然传感器仅仅是自动驾驶汽车的一部分，但是市场前景十分广阔。因此，相关机构预计到2020年左右全球车载摄像头、毫米波雷达和夜视系统等市场都将进入快速成长期。

摄像头

何为渲染？如果我们只是想显示一堆不变的数据，那么我们直接写一个a.html丢到服务器上让客户端访问就可以了。但这是基本不可能的事情，数据一般是变化的。你不可能为每套数据写一个视图，所以我们需要分离数据和视图，然后使用一种技术将数据塞到视图中，这种技术就叫渲染。