joycha的博客

原作者表达了对机器学习强烈的嗤之以鼻，甚至还使用了一些奇怪的词汇（大雾）。

做OpenGL开发的同学，想必一定碰到过黑屏的问题，特别是刚接触OpenGL的同学，可能会觉得黑屏问题让人相当头疼，因为OpenGL的查错没有一般编程时那么简单，我们通常是利用glGetError()这个API来获取错误码，但这个方法获取的错误是调用这个方法时，已经产生的错误，它有可能是很久之前产生的，这样查越来还是比较不方便的，而且，有些黑屏的情况下，glGetError()也不会报任何错。

虚拟现实在仿真环境中当使用者进行位置移动时，计算机可以迅速进行复杂的运算，将精确的动态运动特征传回，从而产生强大的临场感、真实感。要实现该类应用，首先要让计算机感知使用者在虚拟空间中所处的位置，包括距离和角度等，所以说位置追踪技术是虚拟现实技术中的重要组成部分之一。

在可编程管线中，我们能够编码的就是Vertex Shader(顶点着色器) 和 Fragment Shader(片元着色器)，这也是渲染过程中，必备的2个着色器。

GPU渲染与传统的CPU渲染不同，GPU渲染的运算速度更快，传统的CPU渲染是利用CPU的运算部分进行渲染运算，但一颗CPU的运算单元只占CPU的小部分。但GPU就不同了，一颗GPU拥有上千个核心，所以进行渲染运算时，这上千个核心会全部进行并行计算。

最近几年，AI炒翻天。有太多商业泡沫遮蔽了我们的认知。即便有些虽然看上去合理的讨论，也容易被扭曲。比如，前年下半年、去年上半年，几个行业大人物围绕中美AI核心竞争力做着比较，最后我们大都在强调自己的数据优势、场景优势，而美国强调了自己的算法与底层的综合技术。

在诸多“未来已来”的话题上，智慧城市建设恐怕是最热门也是最受期待的一个。近年来，中国对智慧城市的创建进入一个全新的发展阶段，大数据、人工智能、5G等新技术的应用越来越引人入胜。

物联网(IoT)正处于炒作期，似乎每个参与者都在忙于规划IoT未来的发展愿景。当然，他们口中谈论最多的话题，从大规模增长到安全漏洞，再到技能短缺。

1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。经过超过半个世纪的发展，人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段，发展为研究人类智能活动的规律，构建具有一定智能的人工系统或硬件，以使其能够进行需要人的智力才能进行的工作，并对人类智能进行拓展的边缘学科。虽说人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉，不过其涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等，也是非常高深的一门学问。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

人工智能的发展历程

早期采用人工智能技术的组织已开始从人工智能的应用中获得真正的业务成果。但推行人工智能计划并非没有挑战。人工智能创造商业价值的时代已经到来。事实上，在德勤公司(Deloitte)最近的一项调查中，82%的早期使用人工智能的组织表示，他们从人工智能投资中获得了经济回报。